Теги → искусственный
Быстрый переход

Infineon поможет NVIDIA выбрать лучший ИИ-стартап

Тема искусственного интеллекта и машинного обучения волнует, казалось бы, далёкие от этого компании. Представляется, что в это новое дело должны быть вовлечены в основном те, кто разрабатывает новые вычислительные архитектуры и алгоритмы. Немецкая компания Infineon Technologies AG занимается в основном другим — разрабатывает и производит всевозможные датчики, силовые дискретные и интегрированные компоненты, а также компоненты для систем защиты информации. Тем не менее, Infineon активно погрузилась в мир машинного обучения, ведь её датчики — это глаза и уши ИИ-платформ, а мощные СВЧ-транзисторы — путь к сотовым сетям нового поколения и совершенным преобразователям питания, без чего немыслим прогресс в сфере машинного обучения.

NVIDIA

NVIDIA

Для продвижения наилучших идей в области ИИ немецкий разработчик взял на себя обязанности рефери и главного спонсора по присуждению премии NVIDIA Inception Awards. Среди 130 подавших заявки ИИ-стартапов предстояло отобрать 60 самых перспективных, от которых к настоящему дню осталось 10 претендентов на главную премию. Финалист будет выбран 10 октября с участием представителей Infineon на конференции GPU Technology Conference (GTC) Europe. Счастливчик получит титул «Europe's Hottest Startup», $100 000 и систему NVIDIA DGX Station.

NVIDIA DGX Station

NVIDIA DGX Station

Добавим, среди 10 стартапов, претендующих на главный приз, названы компании axial3D (программы для 3D печати медицинского назначения), ATLAN Space (обучение дронов самостоятельным действиям), Axyon.AI (ИИ-платформа для решения финансовых проблем), BrighterAI (программы для анализа визуальных данных), Conundrum (платформа по предсказанию поломок промышленного оборудования), Corti Labs (цифровой медицинский ассистент по предсказанию проблем с сердечными заболеваниями), IPT (ассистент для инженеров по оптимизации промышленных процессов), RetinAI (другой медицинский ассистент), TheraPanacea (оптимизация радиотерапии и другое медицинское использование) и Serket (программы по слежению за состоянием домашнего скота, помощь фермерам).

Создан первый процессор для носимых устройств со средствами ИИ

Бренд Huami, поддерживаемый китайской компанией Xiaomi, представил процессор Huangshan No. 1 (MHS001), разработанный специально для носимых устройств.

Утверждается, что названный чип — это первое в мире изделие для носимых гаджетов со средствами искусственного интеллекта (ИИ). Речь идёт об интегрированной нейронной сети.

Сообщается, что процессор располагает четырьмя ИИ-движками. Они отвечают за такие функции, как анализ сердечного ритма, снятие электрокардиограммы и пр.

Новый чип использует архитектуру RISC-V. Разработчик говорит о небольшом энергопотреблении, что позволит увеличить время автономной работы носимых устройств.

Гаджеты на платформе Huangshan No. 1 (MHS001) смогут в режиме реального времени выполнять широкий набор операций. Это, в частности, отслеживание действий пользователя, биометрическая идентификация, вывод различных уведомлений и пр.

Ожидается, что первые носимые устройства с новым чипом увидят свет в следующем году. Анонс таких гаджетов состоится в первом–втором кварталах 2019-го.

В период до 2022 года рынок носимых устройств, по прогнозам IDC, будет демонстрировать среднегодовой темп роста в сложных процентах (CAGR) на уровне 11,6 %. Таким образом, к 2022-му его объём достигнет 190,4 млн штук. 

Amazon открыла первый магазин без кассиров за пределами Сиэтла

Amazon открыла свой первый магазин без кассиров за пределами своего родного города Сиэтл. Произошло это в Чикаго: как и в других магазинах до этого, он работает не круглосуточно, а с 7 утра до 8 вечера, хотя в нём нет обслуживающего персонала. У компании имеется три других магазина Amazon Go — все располагаются в Сиэтле, причём первый был запущен ещё в 2016 году.

Каждый из них размером с небольшой магазин и намного меньше среднего супермаркета в США. Подобно 7-Eleven, Amazon Go в основном продаёт готовые обеды, напитки, закуски, замороженную пищу и базовые продовольственные товары. Магазины снимают необходимость в кассирах и сокращают время ожидания клиентов.

В торговых павильонах используются сотни камер и датчиков для учёта того, что покупают люди. Посетители просто должны использовать своё приложение Amazon Go, чтобы войти в магазин, забрать то, что им нужно, и уйти. Стоимость товаров автоматически списываются с их учётной записи Amazon в момент выхода из магазина.

Amazon также назвала Сан-Франциско ещё одним городом, на который собирается расширять свою деятельность. Ранее в этом году ресурс Recode сообщал, что компания рассматривает возможность запуска до шести магазинов в 2018 году, в том числе в Лос-Анджелесе и, возможно, в Сиэтле.

Кстати, в Китае, где влияние Amazon минимально, такие магазины тоже запущены, хотя технология несколько отстаёт. Десятки рисковых стартапов запустили свои магазины, где клиенты используют RFID-метки продуктов для самостоятельной проверки. В случае же Amazon речь идёт о применении машинного зрения, распознавания изображений и ИИ.

Технические гиганты вроде Tencent, Alibaba и компании электронной коммерции JD тоже заинтересованы в освоении этого перспективного рынка. JD планирует запустить сотни таких магазинов, которые используют распознавание лиц, QR-коды и метки RFID, чтобы успешно проводить покупки и запускать целевую рекламу для пользователей. До сих пор компания открыла чуть более 20 магазинов, в том числе один в Индонезии, первый за пределами Китая. В прошлом году Alibaba запустила кофейню Tao Cafe с самообслуживанием, а в последнее время открыла магазин Futuremart в штаб-квартире в Ханчжоу. Как и в случае первых магазинов Amazon Go, Futuremart, похоже, нацелена в основном на сотрудников компании, чтобы Alibaba могла отработать технологию и в конечном счёте расширить её на всю страну.

Facebook задействует ИИ для проверки фото и видео на правдивость

Компания Facebook продолжает работу по созданию системы проверки правдивости данных. Ранее уже был представлен алгоритм Rozetta, который позволит выявлять оскорбительные мемы, но компания идёт дальше.

Сообщается, что в Facebook разработали и уже запустили в работу модель машинного обучения для проверки на «фейковость» фото и видеоматериалов. Система определяет дезинформацию на первом этапе, используя  анализ метаданных, геометок и других сведений. Затем данные отправляются на обработку 27 партнёрам компании в 17 странах, которые специализируются на факт-чекинге. 

Техническая сторона проекта основана на уже известных аспектах, которые позволяют специалистам определять фейки. К примеру, это поиск исходного изображения, анализ метаданных и так далее. Для работы используется оптическое распознавание символов (OCR) для извлечения текста из фотографий и сравнение их с заголовками статей в других источниках.

Также в компании заявили, что разрабатывают ещё более изощрённые средства обнаружения и выявления фейков, хотя и не уточнили, как они должны работать. Известны лишь направления: созданные с помощью монтажа заведомо манипулятивные фото и видео; зависимые от контекста и содержащие рекламу или иные вставки. Представители Facebook отмечают, что борьба с дезинформацией и фейками — проект с долгосрочной перспективой. Хотя, разумеется, есть и тактические решения, которые работают здесь и сейчас.

Отметим, что Facebook развернула широкомасштабные «военные действия» против фейков после того, как социальную сеть обвинили в манипуляциях мнениями и «вбросах» информации на выборах президента США Дональда Трампа. Владелец компании Марк Цукерберг вынужден был объясняться в Сенате. Всё это привело к запуску системы по контролю и распознаванию фейков, поскольку предыдущая система на основе только модераторов показала свою неэффективность.

Ford All-wheel-drive Disconnect: система полного привода на основе искусственного интеллекта

Компания Ford рассказала о передовой системе полного привода All-wheel-drive Disconnect, которую получил кроссовер Edge модельного ряда 2019 года.

Особенность названной платформы заключается в использовании технологий искусственного интеллекта. В процессе работы система учитывает показания от десятков высокотехнологичных сенсоров. В частности, комплекс взаимодействует с системой контроля тяги, получая от неё данные о проскальзывании колёс, а также принимает сигналы о срабатывании антиблокировочной системы тормозов (ABS). Электронный блок управления знает даже, работают ли стеклоочистители, буксирует ли автомобиль прицеп и какая в текущий момент температура воздуха за бортом транспортного средства.

Электронный «мозг» мгновенно определяет, необходим ли в текущий момент полный привод. Утверждается, что на принятие соответствующего решения требуется всего 10 миллисекунд.

Сообщается, что переключение между моно- и полноприводным режимами движения осуществляется плавно и незаметно для водителя. В обычной ситуации автомобиль довольствуется передним приводом. Однако в зависимости от условий движения, распознанных системой, на заднюю ось может быть перенаправлено до 100 % крутящего момента.

Платформа All-wheel-drive Disconnect использует нечёткую (или «размытую») логику, на принципах которой функционируют нейронные сети. Система обеспечивает улучшенное сцепление с дорогой в сложных условиях и помогает снизить потребление топлива в обычных режимах движения. 

ИИ поможет Facebook бороться с оскорбительными мемами

Одной из проблем для социальных сетей является сложность контроля за контентом. Ни один человек не в состоянии обработать слишком большой объём данных, проанализировать их и определить, что является оскорбительным, а что — нет. Да, ненормативную лексику определить легко, а вот если информация подана так, что может оскорбить только определённую категорию людей — всё становится сложнее.

И потому разработчики из Facebook представили нейросеть Rosetta, которая способна распознавать изображения с текстом. Она должна помочь модераторам социальной сети улучшить борьбу со спамом, оскорбительным контентом, социально неприемлемыми мемами и так далее.

В основе системы лежит фирменная технология распознавания изображений, созданная в 2015 году. Она умеет обнаруживать зоны с текстом внутри картинок. После этого символы распознаются и транскрибируются. Пока что Rosetta поддерживает несколько языков на основе латиницы, причём она умеет обрабатывать изображения и кадры из роликов. Как отмечают разработчики, система может «прогонять» через себя до миллиарда изображений в день.

Ранее, 22 августа, социальная сеть Facebook ввела систему оценки репутации пользователей, которая определяет степень благонадежности аккаунтов по специальной шкале. Это было сделано для борьбы с фейковыми новостями.

А до этого разработчики компании представили инструмент на базе ИИ, который решает главную проблему фото — открывает закрытые глаза людей на снимках. Таким образом, компания всё больше внедряет ИИ-инструменты в свою систему. Однако остаётся вопрос, насколько качественной будет их работа и не помешает ли она обычным пользователям Сети. Ведь, по сути, ИИ обучается на человеческих примерах, а значит, в теории, его можно обучить всему. К слову, ранее Facebook признала «Декларацию независимости США» документом, разжигающим ненависть. Хотя затем извинилась.

Samsung планирует наделить все свои устройства средствами ИИ

Компания Samsung намерена значительно ускорить научные исследования в сфере искусственного интеллекта (ИИ) и расширить использование соответствующих технологий.

Южнокорейский гигант уже открыл несколько центров искусственного интеллекта. Такие подразделения, в частности, появились в Кембридже (Великобритания) и Торонто (Канада). Кроме того, ИИ-центр в этом году начал работу в нашей стране — он находится в Москве.

В течение нескольких следующих лет, по мнению Samsung, устройства с поддержкой ИИ будут генерировать обширные объёмы данных, которые помогут развернуть качественно новые «умные» сервисы в соответствии с предпочтениями пользователей. Поэтому до конца десятилетия компания намерена максимально расширить сферу применения средств искусственного интеллекта.

«К 2020 году все устройства Samsung будут наделены технологиями искусственного интеллекта с целью создания новых возможностей и потенциала для пользователей», — сообщила Мая Пантич (Maja Pantic), руководитель подразделения Samsung по системам ИИ.

Для создания пользовательской экосистемы Samsung планирует построить легко масштабируемую платформу ИИ, которая будет предоставлять глубокое понимание пользовательских предпочтений и поведенческих характеристик. Ожидается, что устройства с технологиями ИИ сделают жизнь людей проще и комфортнее, а также обеспечат высокий уровень безопасности пользователей.

Samsung планирует, что к 2020 году штат центров искусственного интеллекта компании во всём мире будет насчитывать около 1 тыс. исследователей, которые будут разрабатывать решения на базе искусственного интеллекта, способные постоянно обучаться и улучшать жизнь граждан. 

Помощник Alexa доступен более чем на 20 тысячах разных устройств

Во время пресс-конференции Amazon на выставке IFA 2018 в Берлине была озвучена свежая статистика по развитию голосового помощника Alexa. Учитывая, что компания в начале года хвасталась «лишь» четырьмя тысячами совместимых устройств, за прошедшее время был достигнут впечатляющий прогресс.

«Только в этом году, — сказал руководитель подразделения Alexa в компании Amazon Даниэль Рауш (Daniel Rausch), — Alexa спела „С днём рождения“ миллионы раз для пользователей, и рассказала более 100 миллионов шуток». Многовато шуток, но будем надеяться, что хотя бы несколько из них были хорошими.

Компания подтвердила, что персональный ассистент Alexa доступен в настоящее время уже более чем на 20 тысячах устройств от более чем 3500 компаний. Разумеется, собственные продукты Amazon составляют лишь небольшую часть этого громадного парка. Так много разных динамиков Echo, планшетов Fire и приставок Fire TV попросту нет. Amazon очень агрессивно продвигает свою технологию, желая, чтобы она была доступна на максимальном количестве сторонних устройств.

Во многих случаях речь идёт о тесном сотрудничестве с производителями по интеграции ИИ-ассистента, как в рамках партнёрства, так и посредством фонда Alexa Fund, предназначенного для инвестиций в аппаратные стартапы. В эти дни список категорий продуктов с поддержкой Alexa уже огромен и продолжает расширяется: от телефонов до термостатов, от телевизоров до автомобилей. На IFA 2018 Huawei и Netgear сообщили о появлении Alexa на их домашних маршрутизаторах.

Google тоже активно продвигает стороннюю интеграцию своего персонального помощника, хотя поисковый гигант всё же не может похвастаться такими достижениями, как Alexa. В мае Google сообщила, что 5000 устройств поддерживают Assistant против 1500 в январе.

Робопёс Sony Aibo поступит в магазины США в сентябре

Компания Sony опубликовала пресс-релиз, в котором сообщила о сроках начала продаж в США роботизированной игрушки-собаки Aibo (модель ERS-1000). Впрочем, назвать Aibo игрушкой будет приуменьшением. Благодаря обновлённой электронной начинке и постоянному подключению к облачному сервису Sony робот Aibo демонстрирует нечто, напоминающее искусственный интеллект. Он может запоминать до 100 лиц людей, которые с ним контактируют, и менять модель поведения в зависимости от массы факторов.

Обновлённый робопёс Aibo в Японии поступил в продажу в январе текущего года. За полгода было продано около 20 000 экземпляров новинки. Цена Aibo с оплатой 3-летнего доступа к сети LTE в Японии составляет примерно $2640. В США устройство будет стоить $2900 с 3-летней подпиской работы в сети AT&T. Впрочем, в США за элементы ИИ будет отвечать облачный сервис компании Amazon. Гонять ежесекундно массу данных за океан будет накладно, да и с точки зрения безопасности это был бы не лучший вариант.

Габариты электронного питомца составляют примерно 180 × 293 × 305 мм при весе 2,2 кг. Полного заряда аккумулятора хватает на 2 часа активной деятельности Aibo. На зарядку при этом уходит 3 часа. Новинка несёт четыре микрофона и несколько камер. Робот наверняка передаёт в облака много такого, о чём владельцы Aibo вряд ли хотели бы распространяться. Даже банальное — непричёсанный внешний вид хозяина с утра в ракурсе снизу под большим углом. На такое иногда без дрожи не посмотришь, не говоря о том, чтобы поделиться. Защита данных, передаваемых этой «собакой», должна быть беспрецедентная.

Два ведущих инженера из Tesla переметнулись в ИИ-стартап Дэвида Дитцеля

На конференции Hot Chips 2018 глава ИИ-стартапа компании Esperanto Technologies Дэвид Дитцель сообщил, что принял на работу двух ведущих инженеров из компании Tesla. Весной из Tesla ушёл талантливый разработчик микропроцессорных архитектур Джим Келлер (Jim Keller), который занял одну из руководящих должностей в компании Intel. За ним компанию Tesla начали массово покидать специалисты помельче. Интересно, что при этом Tesla собирается разрабатывать собственный процессор для бортового компьютера своих электрокаров. Кто это будет делать — загадка. Дитцель как раз принял на работу фактически архитекторов SoC Tesla: Дэвида Гласко (David Glasco) и Дэна Бейли (Dan Bailey).

Дэвид Дитцель на конференции RISC-V Workshop (PC Watch)

Дэвид Дитцель на конференции RISC-V Workshop (PC Watch)

Оба новых специалиста Esperanto Technologies являются опытными ветеранами полупроводниковой отрасли. Наличие таковых способно усилить любую команду разработчиков, и компании Tesla можно только посочувствовать. В Tesla Дэвид Гласко возглавлял направление по разработке однокристального процессора для автопилота машин компании, а Дэн Бейли занимался схемотехникой процессоров. В компании Esperanto Гласко назначен вице-президентом инженерного отдела, а Бейли занял должность руководителя по разработкам.

Условное изображение RISC-V процессора компании Esperanto (PC Watch)

Условное изображение RISC-V процессора компании Esperanto (PC Watch)

Послужной список обоих специалистов вызывает крайнее уважение. До Tesla Гласко был старшим руководителем отдела компании AMD по разработке серверных однокристальных процессоров, а до этого 12 лет проработал в компании NVIDIA. Дэн Бейли тоже работал в AMD. Был ведущим разработчиком. До Tesla он трудился в компании Digital Equipment в проекте по разработке процессора Alpha. Компания Esperanto Дитцеля насчитывает всего 100 инженеров, но если все они подобного уровня, то её конкурентам должно быть неуютно.

Что касается самой компании Esperanto Technologies, то она возникла на горизонте в ноябре прошлого года как разработчик решений для машинного обучения. Отличительная особенность разработки Esperanto — опора на открытую процессорную архитектуру RISC-V. У Esperanto уже есть прототип архитектуры и она или её варианты чрезвычайно приглянулись компании Western Digital, которая хочет сделать контроллеры HDD значительно «умнее». Но это уже другая история.

NVIDIA: ради этих игр стоит купить GeForce RTX

Вчера компания NVIDIA представила новые игровые видеокарты GeForce RTX, которые основаны на графических процессорах на архитектуре Turing. Ключевыми особенностями новой архитектуры является поддержка аппаратного ускорения трассировки лучей (RayTracing), а также поддержка алгоритмов глубокого обучения для сглаживания в играх (Deep Learning Super-Sampling Support, DLSS). Вместе с тем был опубликован список игр, которые получат поддержку данных технологий.

Технология трассировки лучей NVIDIA RTX опирается на специальные RT-ядра, которые многократно превосходят традиционные вычислительные блоки графических процессоров в трассировке лучей. За счёт этих RT-ядер трассировка лучей может происходить в режиме реального времени, что позволяет добиться физически точной передачи теней, отражений, преломлений и общего освещения. Технологию NVIDIA RTX будут поддерживать следующие игры:

  • Assetto Corsa Competizione (релиз — 12 сентября 2018);
  • Atomic Heart (релиз — 2019);
  • Battlefield V (релиз — 19 октября 2018);
  • Control (релиз — 2019);
  • Enlisted (релиз — 2019);
  • Justice (релиз — TBA);
  • JX3 (релиз — ?);
  • MechWarrior 5: Mercenaries (релиз — 2019);
  • Metro Exodus (релиз — 22 февраля 2019);
  • ProjectDH (релиз — ?);
  • Shadow of the Tomb Raider (релиз — 14 сентября 2018).

В свою очередь технология сглаживания DLSS подразумевает применение алгоритмов искусственного интеллекта и глубокого обучения к методам рендеринга изображения, за счёт чего края объектов в играх при визуализации должны получаться более гладкими и приятными глазу. Алгоритмы ИИ в новых GPU Turing функционируют за счёт специальных тензорных ядер. Для следующих игр уже заявлена поддержка DLSS:

  • Ark: Survival Evolved (вышла);
  • Atomic Heart (релиз — 2019);
  • Dauntless (релиз — 2019);
  • Final Fantasy XV (вышла);
  • Fractured Lands (релиз — 2018);
  • Hitman 2 (релиз — 13 ноября 2018);
  • Islands of Nyne (вышла);
  • Justice (релиз — ?);
  • JX3 (релиз — ?);
  • Mechwarrior 5: Mercenaries (релиз — 2019);
  • PlayerUnknown’s Battlegrounds (вышла);
  • Remnant: From the Ashes (релиз — 2019);
  • Serious Sam 4: Planet Badass (релиз — 2019);
  • Shadow of the Tomb Raider (релиз — 14 сентября 2018);
  • The Forge Arena (релиз — ?);
  • We Happy Few (вышла).

Заметим, что в будущем NVIDIA обещает ещё больше игр, которые смогут в полной мере раскрыть потенциал графических ускорителей GeForce RTX. Как отметил Тим Суини (Tim Sweeney), генеральный директор Epic Games, видеокарты GeForce RTX и архитектура Turing обеспечат новый мощный фундамент для разработки игр, впервые объединив аппаратную поддержку трассировки лучей и искусственного интеллекта, а также программируемое затенение в одном графическом процессоре.

В новом семействе видеокарт NVIDIA вчера было представлено три модели: GeForce RTX 2070, GeForce RTX 2080 и GeForce RTX 2080 Ti. В трассировке лучей они обладают производительностью в 6, 8 и 10 млрд лучей в секунду соответственно. Две старшие модели поступят в продажу уже 20 сентября, а GeForce RTX 2070 выйдет несколько позже. Официальная цена GeForce RTX 2070 в исполнении Founders Edition составляет 47 990 рублей, GeForce RTX 2080 Founders Edition оценена в 63 990 рублей, а старшая GeForce RTX 2080 Ti Founders Edition обойдётся в 95 990 рублей.

В России разрабатывается диагностическая платформа на базе ИИ

Специалисты Московского физико-технического института (МФТИ) работают над национальной всероссийской информационно-аналитической платформой для сбора и хранения мультимодальных медицинских данных и их анализа с помощью искусственного интеллекта (ИИ).

О проекте рассказала газета «Известия». Инициатива получила название MAIYA — Medical Artificial Intelligence.Your Assistant. Система позволит объединить на одной платформе различные медицинские сервисы.

Нейросеть сможет анализировать разные данные и выявлять патологии и возможные отклонения от нормы. Система сможет анализировать кардиограммы, флюорограммы, маммограммы, проводить диагностику глазного дна и пр.

Исследователи уверены, что платформа пригодится специалистам различных областей медицины. Она оптимизирует процесс анализа больших объёмов данных и позволит устранить «человеческий фактор».

Любопытно, что воспользоваться системой, по задумке разработчиков, смогут не только медицинские сотрудники, но и обычные люди, которые следят за своим здоровьем.

«Мы не можем сказать, что в скором времени машина полностью заменит врача. Хотя недавно прошла информация, что искусственный интеллект успешно сдал экзамен и получил медицинский диплом. Однако не забывайте об этических проблемах. Разработчики системы не возьмут на себя риски и не поставят диагноз. Это рекомендации, стороннее мнение — решение всё равно будет принимать настоящий врач», — подчеркнули исследователи. 

Google разрабатывает продвинутый фитнес-сервис на базе ИИ

Google, судя по всему, работает над фитнес-сервисом на базе искусственного интеллекта под названием Google Coach, пишет Android Police. Название продукта может поменяться, но у компании уже есть ряд идей касательно того, как он будет работать.

androidpolice.com

androidpolice.com

Google Coach будет не просто приложением для отслеживания тренировок: его задачей станет постоянное поддержание активности пользователя. Сервис, внутри компании известный как Project Wooden, будет использовать данные служб Google и заранее давать рекомендации в областях здоровья и фитнеса. Он сможет советовать упражнения и отслеживать прогресс, а если вы пропустите тренировку, то Google Coach порекомендует альтернативу. Когда вы придёте в спортзал, то приложение начнёт автоматически записывать важные показатели.

Сервис поможет следить за питанием и будет советовать разные блюда на основе вашего местоположения и поведения. Если вы предпочитаете готовить дома, то Google Coach создаст еженедельный план питания и список покупок, а также пришлёт всю нужную информацию на почту.

wareable.com

wareable.com

Чтобы не перегружать пользователей уведомлениями, Google превратит их в своего рода диалоги. Оповещения о приёме лекарств, необходимости пройти определённое количество шагов, выпить стакан воды будут приходить не по отдельности, а вместе.

Сперва компания сосредоточится на версии продукта для Wear OS, но некоторые возможности будут доступны и на смартфонах. Позже, скорее всего, Google Coach можно будет пользоваться на Android TV, Google Home и других платформах.

NVIDIA назвала массу компаний, использующих возможности RTX в своём ПО

Недавно NVIDIA представила новую архитектуру своих графических ускорителей Turing и первые ускорители на её базе — Quadro RTX, главной особенностью которых являются аппаратные блоки для технологии трассировки лучей RTX и ИИ. После этого компания сообщила, что многие ведущие поставщики программного обеспечения, выпускающие известные приложения для разработки автомобилей, создания фильмов, визуализации научных данных и так далее, уже работают над поддержкой новой архитектуры NVIDIA.

NVIDIA выпустила и инструментарий платформы RTX, благодаря чему разработчикам проще включать новые возможности в свои приложения — например, визуализацию в реальном времени с использованием трассировки лучей. Новая технология NVIDIA NGX также приносит возможность эффективных ИИ-расчётов на графическом конвейере, и SDK позволяет разработчикам использовать соответствующие эффекты в своём ПО.

NGX, например, позволяет эффективно дорисовывать кадры в видео для качественного эффекта замедления или изменения частоты. Или использовать ИИ для увеличения разрешения и очистки изображения от шумов. Или удалять лишние объекты с фотографий, заменяя недостающие пиксели правильным фоном. Подробнее об этом можно узнать в документах NVIDIA Research.

Неудивительно, по словам NVIDIA, что разработчики приложений задействуют возможность донести до своих клиентов новые возможности и увеличить скорость некоторых задач в 30 раз против использования исключительно CPU для рендеринга. В доказательство приводится довольно внушительный список новшеств в различных популярных приложениях.

Adobe Dimension CC: понятный новый инструмент 3D-творчества, созданный для различных аспектов проектирования, получит поддержку NVIDIA MDL и может осуществлять предварительный просмотр рендеринга Dimension с использованием трассировки лучей NVIDIA RTX и графических процессоров Turing.

Allegorithmic Project Alchemist: инструмент New Substance использует ИИ-возможности Turing для более чем 100-кратного ускорения по сравнению с CPU.

Allegorithmic Substance Designer: использует возможности RTX через DirectX DXR для «запекания» света. RTX даёт прирост в 8 раз по сравнению с предыдущей реализацией на базе CPU.

Altair Thea Render: новые плагины для SketchUp и Cinema 4D вместе с предстоящим выпуском плагина Rhino помогут широкому спектру рынков повысить производительность трассировки лучей на порядок с помощью технологии NVIDIA OptiX Denoiser.

ANSYS Optis VRXPERIENCE и Speos: программное обеспечение для моделирования, использующее NVIDIA OptiX для 30-кратного ускорения трассировки лучей по сравнению со старой технологией на базе CPU.

Autodesk Arnold: находящийся уже в стадии бета-тестирования Arnold GPU является одним из первых рендереров производственного уровня с пользованием NVIDIA OptiX.

Blackmagic DaVinci Resolve: этот пакет видеомонтажа сможет использовать в задачах цветокоррекции тензорные ядра Turing для ускорения ИИ и улучшения графики.

Blender Cycles: рендерер с открытым исходным кодом, использующий NVIDIA CUDA для ускорения производительности.

Cebas finalRender: GPU-ускоренный трассировщик лучей для Autodesk 3ds Max использует NVIDIA OptiX AI Denoiser для 5-кратного ускорения вывода.

Chaos Group: предварительная версия Project Lavina использует Microsoft DXR для обеспечения прироста производительности трассировки лучей в 3–5 раз по сравнению с версией для Volta в сценах, экспортированных из Autodesk 3DS Max и Maya. VRAY GPU использует ядра RT в Quadro RTX для существенного ускорения по сравнению с поколением NVIDIA Pascal.

Dassault Systèmes 3DEXPERIENCE CATIA: отраслевой стандарт в проектировании и инженерных задач будет использовать RTX для рендеринга с реалистичными материалами, чтобы ускорить VR-визуализацию для более реалистичной проверки дизайна.

Dassault Systèmes HomebyMe: веб-портал по дизайну интерьеров, который использует OptiX Denoiser для уменьшения времени визуализации в 10 раз.

Dassault Systèmes SOLIDWORKS Visualize: инструмент визуализации данных 3D CAD с использованием OptiX Denoiser для мгновенного реалистичного рендеринга.

EA SEED: команда в EA Worldwide Studios, создавшая проект PICA PICA — эксперимент по трассировке лучей в реальном времени с мини-игрой, самообучающимися ИИ-агентами в мире с процедурной генерацией. Их работа вдохновляет разработчиков и даёт представление о будущем, когда трассировка лучей в реальном времени позволит создавать игры следующего поколения.

Движок Unreal Engine от Epic Games: использует технологию NVIDIA RTX через DXR для достижения лучшей в отрасли производительности трассировки лучей в реальном времени.

Remedy Entertainment: студия, занимающаяся созданием кинематографических игр, активно тестирует использование технологии трассировки лучей NVIDIA RTX и API DXR в своём движке Northlight.

ESI Group IC.IDO: VR-решение с эффектом присутствия для инженерного виртуального прототипирования с использованием NVIDIA OptiX получит поддержку трассировки лучей в реальном времени на графических процессорах Turing в будущей версии IC.IDO.

ESRI ArcGIS Pro: ведущее ГИС-приложение будет использовать возможности тензорных ядер NVIDIA для задач глубокого обучения.

Isotropix Clarisse: основанный на физике механизм рендеринга демонстрирует 20-кратное ускорение трассировки лучей с использованием OptiX на Quadro RTX 6000 по сравнению с CPU.

Kitware ParaView: популярный инструмент научной визуализации ParaView был усовершенствован полностью новым интерфейсом рендеринга с использованием технологии NVIDIA RTX.

Otoy OctaneRender: GPU-ускоренный, точный и физически корректный рендерер демонстрирует прирост производительности в 5–8 раз при использовании Octane 2019 на Quadro RTX 6000 по сравнению с Quadro P6000.

Pixar Renderman: ведущий рендерер для нужд кино тоже получит в конце года поддержку OptiX AI Denoiser в версии R22.1.

PocketStudio: новый инструмент позволит 3D-кинематографистам легко создавать, воспроизводить и передавать в потоковом режиме анимационные последовательности, используя совместное редактирование в режиме реального времени. Используется трассировка лучей через API Vulkan в режиме реального времени для предварительного просмотра.

Redshift 3.0: ведущий biased-рендерер, использующий исключительно GPU, будет использовать OptiX для ускорения трассировки лучей RTX. Redshift 2.6 уже поставляется с шумоподавлением OptiX, которое ускоряет интерактивность.

Siemens NX: ведущее приложение САПР, поддерживающее рендеринг на основе графического процессора с помощью технологии Ray Traced Studio, включая поддержку ИИ-шумоподавления и MDL.

University of Illinois VMD: инструмент молекулярной визуализации, разработанный в Университете Иллинойса и используемый более чем 100 000 исследователей во всем мире тоже получит поддержку NVIDIA OptiX и Quadro RTX.

Weta Digital: известная компания, занимающаяся созданием визуальных эффектов, добавит ускорение OptiX в производственный инструмент Gazebo, позволяющий художникам студии точно видеть, как выглядит финальный рендеринг кадра, снижая уровень неопределённости и позволяя быстрее добиваться необходимого результата.

ИИ-система DeepMind способна диагностировать более 50 глазных болезней

Последние два года DeepMind, ИИ-компания во владении Alphabet, пыталась разработать новый способ обнаружения заболеваний глаз, способных лишить человека зрения. Теперь исследователи, наконец, поделились достигнутыми результатами — их система умеет диагностировать более 50 болезней не хуже, чем профессиональные доктора.

DeepMind создала из двух нейронных сетей систему, которая может анализировать результаты оптической когерентной томографии (ОКТ). Они представляют собой трёхмерные изображения глаза, которые специалисты осматривают на наличие признаков заболеваний.

Сначала сегментационная нейронная сеть анализирует результат ОКТ и ищет различные типы болезней глаз и их симптомы. Затем ещё одна сеть, классификационная, определяет диагноз и рекомендует лечение.

Система создана таким образом, что врачи могут просматривать сгенерированные карты и узнавать вероятность выдачи тех или иных рекомендаций по лечению. Так становится понятно, почему и как программа сделала то или иное заключение.

DeepMind завершила первый этап исследовательского партнёрства со специализированной английской больницей Moorfields Eye Hospital. Если технология пройдёт клинические испытания, то будет введена в 30 здравоохранительных учреждениях, которые обслуживают около 300 тысяч пациентов в год.

В компании отметили, что её технология может быть использована и с другими сканерами глаз. Поэтому число заболеваний, которые система способна обнаружить, может сильно увеличиться.