Группа исследователей искусственного интеллекта Facebook совместно с американскими и тайваньскими учёными разработала новый метод создания 3D-фотографий. Подобные алгоритмы для придания изображениям объёмного вида уже существуют, но выдаваемые ими результаты портятся артефактами в виде размытия и других искажений. Основанная на машинном обучении технология устраняет практически все эти минусы.

Новая нейронная сеть способна придавать объем двум видам изображений. Во-первых, она поддерживает фотографии формата RGB-D, которые можно снять при помощи двойной камеры iPhone, контроллера Kinect и других устройств с возможностью определения глубины сцены. Во-вторых, она может работать и с обычными 2D-изображениями — главное, предварительно задать параметры глубины.

Способности нейросети были продемонстрированы на примере случайно отобранных фотографий из набора RealEstate10K. Для демонстрации качества обработки 2D-фотографий, были взяты исторические кадры XX века.

Благодаря внедрению технологии Inpainting, разработчики смогли удалить артефакты, которые возникали при создании трёхмерных изображений другими методами. В ходе этого процесса искусственный интеллект обнаруживает недостающие пиксели и воссоздаёт их — как результат, на объёмных фотографиях нет размытия и искажений.

Подробнее о работе новой нейронной сети написано в статье, опубликованной на сервере arXiv. Разработанная технология предъявляет меньше требований к исходным изображениям, чем все остальные. Возможно, в будущем она станет ещё лучше и будет использоваться в виртуальной реальности.

Одной из самых известных технологий подобного рода является Facebook 3D Photos. Она тоже может придать объем любой фотографии — подробнее о ней можно почитать в этом материале.

Китайский интернет-гигант Alibaba Group собирается инвестировать 10 млрд юаней ($1,4 млрд) в разработку систем искусственного интеллекта (ИИ), а также экосистему Интернета вещей (IoT), которые будут использоваться моделями «умных» колонок Tmall Genie.

Китайская компания заявила, что новые технологий ИИ и IoT позволят улучшить и упростить взаимодействие пользователей с устройством посредством голосового и визуального интерфейса.

Кроме того, Alibaba Group собирается расширить интеграцию в колонку мини-приложений, работающих на платформе платёжной системы Alipay. Средства также будут направлены на разработку нового и добавление в Tmall Genie уже имеющегося контента из обширной экосистемы Alibaba, которая включает такие направления, как развлечения, здоровье, онлайн-покупки и образование.

Интеграцию уже разработанных мини-приложений, работающих с платёжной системой Alipay, компания собирается начать в июле. Также через Tmall Genie будет доступен стриминг онлайн-рынка Taobao. Выбирать товар можно будет через встроенный в Tmall Genie экран.

С выпуска первой «умной» колонки Tmall Genie X1 в 2017 году Alibaba разработала и выпустила на рынок несколько моделей «умных» динамиков, включая устройства с дисплеями. Колонка способна воспроизводить звукозаписи, сообщать прогноз погоды и выполнять другие подобные функции по запросу пользователя. Новейшая модель Tmall Genie оснащена 10-дюймовым экраном и предлагается по цене менее 80 долларов.

Как сообщает ресурс ZDnet, «умная» колонка Tmall Genie работает с 270 млн различных устройств от 1100 различных брендов. По данным аналитических компаний IDC и Euromonitor, Tmall Genie принадлежит более 35 % сегмента рынка подобных устройств в Китае. Основными конкурентами в этом направлении являются Xiaomi и Baidu. Согласно подсчётам аналитиков из Canalys, в прошлом году компания Alibaba поставила 16,8 млн «умных» колонок, компания Baidu — 17,3 млн.

Компания Facebook сегодня запустила «универсальную модель распознавания продуктов», которая использует искусственный интеллект (ИИ) для идентификации широкого спектра потребительских товаров: от мебели и одежды до дорогих автомобилей. Это первый шаг к будущему, когда предметы на каждом изображении на сайте соцсети можно будет сначала идентифицировать, а потом купить.

«Мы хотим, чтобы всё и вся на нашей платформе было доступно для покупки, когда этого захочется» — сказал Манохар Палури (Manohar Paluri), руководитель отдела прикладного компьютерного зрения в Facebook. Возможность распознавания товаров — первое новшество на базе ИИ в серии обновлений для платформы электронной коммерции Facebook в ближайшем будущем. В конечном итоге в соцсети объединятся искусственный интеллект, дополненная реальность и даже цифровые помощники, что можно будет выразить термином «социальный» шопинг. Facebook и Instagram также запустили сегодня платформу под названием Shops, которая позволяет малому бизнесу создавать бесплатные витрины для своих магазинов в Facebook и Instagram.

Facebook не стала первой на поприще интернет-торговли с задействованием средств ИИ. Например, Amazon уже создала своего собственного помощника на базе ИИ области одежды/моды, правда теперь о нем мало что слышно. А использование машинного зрения для идентификации и покупки товаров стало реальностью ещё, по крайней мере, со времен Amazon Fire Phone. Тем не менее, онлайн-торговые платформы, такие как eBay, уже используют искусственный интеллект для ускорения работы листинга товаров на продажу, а Amazon — одна из многих фирм, которая запустила свой собственный «Shazam для одежды» с применением технологии машинного обучения.

Компания Facebook заверяет, что её собственные инструменты отличаются от разработок конкурентов своим охватом и точностью. Новый инструмент распознавания товаров, который называется GrokNet, может идентифицировать десятки тысяч различных атрибутов на изображении: начиная от цвета и размера предметов, и заканчивая определением конкретных брендов.

ИИ GrokNet уже был развернут на Facebook Marketplace, где он помогает пользователям быстро определять товары для продажи, и генерирует короткие описания. Например, можно загрузить в соцсеть фотографию своего дивана, и онлайн-платформа предложит назвать его для продажи как «черный, кожаный, секционный диван».

В разработке этих инструментов компании Facebook, конечно, помогает прямой доступ к фотографиям пользователей на Marketplace. GrokNet обучается на колоссальной базе данных порядка 100 миллионов изображений. Facebook говорит, что эти данные жизненно важны для создания системы машинного зрения, которая сможет идентифицировать товары на фотографиях при плохом освещении и с сомнительных ракурсов.

Достоверно не известно, насколько точно работает GrokNet. Компания заверяет, что ИИ может идентифицировать 90 процентов изображений в Marketplace, в категории «Дом и сад». Однако Facebook не разглашает аналогичной статистики для других категорий продуктов.

Британская компания Sonantic разработала нейросеть, способную убедительно имитировать «глубокие человеческие эмоции» во время озвучивания текста, например, плакать или вздыхать. В этом плане она на несколько порядков превосходит возможности тех же голосовых помощников Siri или Alexa, которых вряд ли можно назвать эмоциональными или выразительными.

Созданная компанией Sonantic программа для редактирования звуковой информации использует множество различных голосовых моделей, созданных на основе голосов живых актеров. Компания продемонстрировала результаты своей работы в опубликованном видео. Все голоса, которые можно услышать в диалоге в начале ролика, сгенерированы компьютерным алгоритмом, который играет роль расстающихся матери и дочери.

В апреле компания привлекла 2,3 млн евро инвестиций и в настоящий момент сотрудничает с рядом производителей игр. Последним приходится часто записывать тысячи строк диалогов для дальнейшей озвучки. Использование аудиоредатора Sonantic в свою очередь позволит удешевить и ускорить разработку игр. Программа сможет менять голос под различные игровые обстоятельства, — например, если персонаж говорит во время бега — и не терять «естественность», когда по сценарию нужно заплакать или закричать.

Разработчики не считают, что их технология полностью вытеснит актеров озвучки. Скорее, она должна стать тем, чем в своё время стала компьютерная (CGI) графика для производства фильмов. Специалисты Sonantic говорят, что их технология позволит рассказать новые истории фантастическим образом.

Во время заочного доклада #GTC20 исполнительный директор и основатель NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) продемонстрировал первую в отрасли платформу для разработки искусственного интеллекта роботов с симуляцией, навигацией и манипуляциями.

На представленном видео показано, как модель робота NVIDIA Kaya толкает жёсткие тела и мягкие пляжные мячи, модель манипулятора управляется с корзинами, лотками и другими предметами и наконец логистический робот #robot занимается транспортировкой поддона с грузом, учитывая внешние препятствия и движения аналогичных роботов. Симуляции автоматизированных действий, произведённые в Isaac SIM 2020.1, затем с тем же успехом выполняются в реальных условиях.

Графические процессоры ускоряют машинное обучение, восприятие и планирование с использованием глубинных нейронных сетей. Моделирование процессов позволяет ускорить разработку, обучение и тестирование алгоритмов роботов.

Isaac SDK включает каркас приложений Isaac Engine, пакеты с высокопроизводительными робототехническими алгоритмами Isaac GEM, эталонные приложения Isaac Apps и мощную платформу моделирования Isaac Sim for Navigation. Эти инструменты и интерфейсы API ускоряют разработку роботов, упрощая внедрение искусственного интеллекта для восприятия пространства и навигации.

Набор инструментов разработчиков оптимизирован для систем NVIDIA Jetson AGX Xavier, представленных в декабре 2018 года и обеспечивающих хорошее сочетание производительности и энергоэффективности автономных машин. JetPack SDK включает в себя NVIDIA CUDA, DeepStream SDK, библиотеки для глубинного обучения, компьютерного зрения, ускоренных вычислений и мультимедиа.

Isaac SDK использует рабочие процессы машинного обучения и непрерывного тестирования при исполнении Isaac Sim на системах NVIDIA DGX, разработанных под требования ИИ и аналитики. Эти полностью интегрированные решения предназначены, чтобы предоставить учёным, работающим с данными, самые мощные инструменты для ИИ и машинного обучения.

Набор инструментов разработчиков и платформа Isaac SIM 2020.1 станут доступны позже в этом месяце.

Для успеха любой коммерческой стратегической игры необходимо соблюсти игровой баланс, иначе игрокам в ней будет некомфортно. Перед военными симуляторами ставится другая задача. В военных играх и в будущих конфликтах необходимо научиться создавать дисбаланс в свою пользу. В этом армии США обещает помочь ИИ, которому готовы скормить FreeCiv, StarCraft II и другие стратегии.

Агентство перспективных исследований МО США (DARPA) сообщило, что в ходе изучения кандидатур на участие в новой программе Gamebreaker выбрало девять исследовательских команд. Программа «Разрушитель игр» будет применена к существующим видеоиграм, «чтобы количественно оценить игровой баланс, определить основные параметры, которые вносят существенный вклад в баланс, и исследовать новые возможности, тактику и модификации правил, которые сильнее всего дестабилизируют игру».

Знание основных факторов баланса военной игры (читай ― ситуации на поле боя) поможет военным США максимально увеличить дисбаланс в свою пользу или минимизировать дестабилизирующие баланс усилия противника для достижения равновесия, если преимущество на его стороне.

«Если мы сможем найти общий метод для оценки, а затем манипулировать балансом в коммерческих видеоиграх, я надеюсь, что тогда мы сможем применить эти алгоритмы ИИ для создания дисбаланса в военных играх, симулируемых в МО США, которые используются для подготовки бойцов к реальной битве», ― сказал подполковник Дан «Животное» Яворсек (Dan "Animal" Javorsek), руководитель программы Gamebreaker в отделе стратегических технологий DARPA.

Многие из современного военного руководства США выросли на играх Atari и Nintendo. Все они понимают, насколько игры важны в обучении командованию и управлению, планированию кампаний и разработке стратегии. «Вместо того чтобы начинать с нуля, Gamebreaker стремится использовать значительные разработки ИИ игровой индустрии в этих областях и использовать их для целей, уникальных для МО США».

«Каждая из отобранных команд предложила две игры, которые они попытаются сломать. ИИ, использовавшийся для взлома первой игры, будет проверен во второй игре. Подход, основанный на двух играх, предназначен для проверки того, что методология ИИ может быть расширена за пределы одной видеоигры и потенциально может быть применена к сложным сценариям военных игр МО США». Ниже приведен список компаний и игр, в которых они будут ломать игровой баланс. О результатах исследования будет доложено в начала следующего года.

• Aurora Flight Sciences и MIT ― StarCraft II и Google Research Football;
• BAE, UC Santa Barbara и AIMdyn ― StarCraft II и AFRL Strategem;
• Blue Wave AI Labs ― SpringRTS: 1944 и OpenRA;
• EpiSci ― miniRTS и StarCraft II;
• Heron Systems ― DeepRTS и StarCraft II;
• Lockheed-Martin и с Cycorp ― Multi-agent Particle Environment и SpringRTS: 1944;
• Northrop-Grumman, Hazard Software и Matrix Games ― Command: Modern Operations и TORCS;
• Университет Пердью ― microRTS и StarCraft II;
• Radiance Technologies и BreakAway Games ― FreeCiv и Zero-K.

Intel Capital, глобальная инвестиционная организация в составе корпорации Intel, объявила о новых инвестициях на общую сумму $132 млн в 11 технологических стартапов. Все они выводят на рынок прорывные инновации в области искусственного интеллекта (ИИ), автономных вычислений и проектирования микросхем.

«Intel Capital выявляет и инвестирует в прорывные стартапы, которые трудятся над улучшением нашей работы и жизни. Каждая из наших недавних инвестиций расширяет границы в таких областях как искусственный интеллект, анализ данных, автономные системы и инновации в полупроводниках. Intel Capital очень рада работать с этими компаниями, поскольку мы совместно ориентируемся на текущие мировые вызовы и вместе движемся к устойчивому и долгосрочному росту»,  ― заявил Уэнделл Брукс (Wendell Brooks), старший вице-президент Intel и президент Intel Capital.

Вот новые стартапы, в которые инвестировала Intel Capital:

• Anodot (Редвуд-Сити, Калифорния) приближает будущее бизнес-аналитики путём внедрения проприетарных алгоритмов машинного обучения. Около 500 компаний в телекоммуникационном, финансовом и цифровом секторах полагаются на ПО автономного бизнес-мониторинга в режиме реального времени для отслеживания инцидентов, влияющих на доходы/расходы организации.
• Astera Labs (Санта-Клара, Калифорния) специализируется на разработке интерфейсных решений для дата-центров, устраняющих узкие места в производительности при интенсивных вычислительных нагрузках, таких как работа искусственного интеллекта и машинное обучение. Ассортимент продукции компании включает в себя системные полупроводниковые интегральные схемы, платы и системы, обеспечивающие надежное подключение к решениям PCI Express (PCIe) и Compute Express Link (CXL).
• Axonne (Саннивейл, Калифорния) разрабатывает решения для подключения к высокоскоростным сетям Ethernet следующего поколения для автомобилей. Решения Axonne помогают интегрировать современные системы в авто, такие как автономные датчики движения и дисплеи с вычислительными кластерами. Запатентованные компанией схемы и алгоритмы обработки сигналов внедряются в ПО автономного вождения.
• Hypersonix (Сан-Хосе, Калифорния) ― автономная аналитическая платформа на базе искусственного интеллекта, предназначенная для предприятий розничной торговли, ресторанов, гостиничного бизнеса и отрасли электронной коммерции. Сервис позволяет клиентам принимать более быстрые и разумные решения, которые способствуют повышению прибыльности, росту производительности и привлечению новых клиентов с помощью простого голосового и текстового поиска, визуализации и интерпретации данных.
• KFBIO (Чжэцзян, Китай) ― биотехнологическая компания, которая строит цифровые патологические системы. Медицинская обработка изображений KFBIO использует большие данные, облачные вычисления и искусственный интеллект для быстрого и надежного сканирования и оцифровки изображений, что облегчает их передачу для удаленной консультации с экспертами, а также повышает скорость и точность диагностики с помощью искусственного интеллекта.
• Lilt (Сан-Франциско) стремится сделать всю информацию доступной для всех с помощью программного обеспечения на основе искусственного интеллекта по переводу языков. Программное обеспечение Lilt обеспечивает точный, локализованный и недорогой перевод, сочетая адаптивную технологию нейронного машинного перевода, систему управления переводами и профессиональных переводчиков.
• MemVerge (Милпитас, Калифорния) ― компания, основанная на концепции, что каждое приложение должно работать в памяти (как бы странно это не звучало). Программное обеспечение MemVerge Memory Machine является основой для новой эры вычислений с использованием больших объёмов оперативной памяти, предоставляя пулы общей постоянной памяти размером в петабайт и мощные службы обработки данных. Это востребовано приложениями на основе искусственного интеллекта и машинного обучения, ПО для анализа данных финансового рынка и другими высокопроизводительными вычислениями.
• ProPlus Electronics (Шаньдун, Китай) ― компания по автоматизации электронного проектирования (EDA), специализирующаяся на передовом моделировании устройств и быстрых решениях для моделирования схем. ProPlus помогает сократить разрыв между проектированием и производством с помощью своего программного обеспечения, которое ускоряет разработку микросхем и повышает скорость изготовления устройств, позволяя полупроводниковой промышленности создавать более мощные и разнообразные продукты.
• Компания Retrace (Сан-Франциско) считает, что более рациональное и инновационное использование стоматологических данных имеет важное значение для борьбы с заболеваниями полости рта. Retrace применяет искусственный интеллект и другие передовые технологии в своей платформе прогнозной аналитики, которая использует данные в реальном времени для улучшения принятия стоматологических решений.
• Spectrum Materials (Фуцзянь, Китай) ― поставщик специализированного газа и материалов для полупроводниковых фабрик. Имеет одну из самых больших баз по производству германия в Цюаньчжоу, Фуцзянь. Во главе с опытными отраслевыми экспертами Spectrum Materials занимается предоставлением критически важных специализированных газов и материалов для передовых узлов нескольких ведущих фабрик по всему миру.
• Xsight Labs (Кирьят-Гат, Израиль) разрабатывает инновационные технологии для развития облачных, интенсивных рабочих нагрузок следующего поколения, таких как машинное обучение, анализ данных и дезагрегированное хранение. Xsight предлагает новые конструкции чипсетов, которые повышают масштабируемость, производительность и эффективность работы вычислительных систем.

Разработчик системы распознавания лиц Clearview AI отныне будет предоставлять свои услуги только полиции и другим правоохранительным органам. Возможность распознавать лица людей при помощи базы данных из миллиардов собранных из социальных сетей фотографий была отобрана у многих банков, магазинов и других клиентов компании. Также Clearview AI аннулировала аккаунты всех организаций, зарегистрированных в американском штате Иллинойс.

Решение было принято в ходе начатого в январе 2020 года судебного разбирательства. Тогда житель штата Иллинойс Дэвид Мутник (David Mutnick) обвинил компанию в нарушении прав человека. Созданная ею технология распознавания лиц может распознать любого человека, найдя его фотографию в Facebook, Twitter и других социальных сетях.

Компания всегда уверяла, что ее технология помогает полиции ловить опасных преступников и распознавать их жертв. Однако, в ходе многочисленных утечек данных выяснилось, что технологией пользуются и сторонние организации вроде Bank of America и торговой сети Walmart. Используя систему, они вполне могли искать должников и выполнять другие задачи, способствующие развитию их бизнеса.

«Мы аннулируем учётные записи каждого клиента, который не был связан ни с правоохранительными органами, ни с каким-либо другим федеральным, региональным или местным правительственным отделом. Также мы отключаем все учётные записи, принадлежащие любому лицу, находящемуся в Иллинойсе», — говорится в сообщении Clearview AI.

Решение об отключении аккаунтов жителей Иллинойса связано с тем, что в этом штате действует так называемый «Закон о конфиденциальности биометрической информации». Он запрещает компаниям использовать биометрические данные людей, вроде очертаний их лиц, без их согласия. По данным BuzzFeed, в штате Иллинойс с компанией Clearview AI сотрудничало не менее 105 компаний, но многие из них были хоть как-то связаны с правоохранительными органами. Тем не менее, аккаунты этих организаций тоже будут деактивированы.

В базе данных Clearview AI числится более 3 млрд фотографий

Также компания пообещала сделать так, чтобы созданный ею искусственный интеллект не собирал из социальных сетей фотографии жителей Иллинойса. Система будет просто игнорировать контент с метаданными, в которых упоминается этот штат. Также Clearview AI намерена предоставить людям из любых стран возможность отказаться от упоминания в ее системе.

Компания Clearview AI подвергается большой критике со стороны общества. Чтобы хоть как-то повысить свою репутацию, ей как минимум необходимо усилить защиту хранимой у неё информации. На данный момент компания не может сохранить не то что чужие, но даже собственные данные. В апреле 2020 года специалист по компьютерной безопасности Моссаб Хуссейн (Mossab Hussein) обнаружил, что исходный код технологии распознавания лиц находится в открытом доступе и ее мог «украсть» любой желающий.

Компания Huawei провела онлайн-конференцию, в ходе которой рассказала о том, как индустрия высоких технологий помогла Китаю в борьбе с пандемией коронавируса. По словам телекоммуникационного гиганта, ключевую роль в успешном противостоянии COVID-19 сыграли технологии 5G, больших данных и искусственного интеллекта (ИИ) на базе нейронных сетей.

Источник: STR/AFP/Getty Images

Появление стандарта 5G вдохнуло новую жизнь в телемедицину и робототехнику — две инновационные отрасли, которые стали надёжными помощниками врачей и эффективными инструментами сдерживания эпидемии.

Это было невозможно не заметить: в СМИ то и дело появлялись кадры из полевого госпиталя в Ухани, на которых были видны телемедицинские тележки, подключённые к инфраструктуре мобильных сетей пятого поколения со скоростью передач до 100 Гбит/с. Температуру тела пациентов на входе непрерывно измеряли инфракрасные термометры с поддержкой 5G, в режиме онлайн оповещая медиков о больных, требующих особого внимания. Решения о лечении пациентов в критическом состоянии принимались консилиумами врачей, в которых удалённо участвовали опытные медицинские эксперты. Для этого Huawei и China Telecom развернули в уханьском госпитале Хошэньшань платформу для удалённой диагностики на основе 5G, обеспечившую медиков надёжной видеосвязью высокого разрешения и средствами удалённого мониторинга состояния пациентов.

Источник: Huawei

Использованная китайскими врачами роботизированная техника позволила свести к минимуму контакты медперсонала с пациентами, обеспечила безопасную доставку лекарств и питания, а также видеонаблюдение за состоянием проходящих лечение людей. Кроме того, роботы активно применялись для дезинфекции территории больничных корпусов и используемого врачебным персоналом автомобильного транспорта.

Источник: Huawei

Наконец, значимую роль в борьбе с коронавирусом сыграли облачные сервисы, использующие технологии машинного обучения и системы искусственного интеллекта на базе нейронных сетей. Подобного рода ИИ-решения позволили медицинскому персоналу анализировать компьютерную томографию пациентов в реальном времени и определять диагноз всего за несколько секунд. Также искусственный интеллект был задействован для обработки собираемых со множества видеокамер данных и решения задач, связанных с распознаванием лиц и транспортных средств, патрулированием общественных мест и аналитикой прочих связанных с COVID-19 оперативных сведений.

«Благодаря 5G, ИИ и современным облачным сервисам, медицина будет становиться всё более технологичной, мобильной и бесконтактной. Как показывает опыт Китая, эти качества необходимы, если мы не хотим оказаться беззащитными перед лицом новых угроз», — говорится в заявлении Huawei.

Недавно агентство IC Insights выяснило, что компания HiSilicon по итогам первого квартала 2020 года вошла в десятку крупнейших поставщиков полупроводниковой продукции в показателях выручки. Впервые это удалось сделать разработчику процессоров из КНР. Теперь источники сообщают, что процессорное подразделение Alibaba планирует стать одним из крупных клиентов TSMC.

По сути, быстрый прогресс подразделения Huawei в сегменте микропроцессоров является одной из причин беспокойства властей США, которые с прошлого года пытаются ограничить доступ китайского гиганта к передовым технологиям, интеллектуальные права на которые в той или иной степени находятся под контролем американских компаний. По неофициальным данным, давление на Huawei даже вынудило компанию искать для производства своих процессоров марки HiSilicon альтернативного подрядчика в лице китайской SMIC. Сложно сказать, ждёт ли аналогичная судьба другие прогрессивно развивающиеся компании из Китая, но амбиции они готовы демонстрировать.

В прошлом году процессорное подразделение Alibaba Group, которое ранее было известно как Pingtouge, представило процессор Hanguang 800 для ускорения нейронных сетей, который сочетал архитектуру RISC-V и 17 млрд транзисторов. В продажу этот процессор поступить не должен, поскольку Alibaba собирается использовать его в собственных решениях для ускорения систем искусственного интеллекта. Если учесть, что на развитие «облачных» сервисов Alibaba в ближайшие годы готова потратить $28 млрд, то запуск производства собственного процессора для систем ИИ является лишь одним из этапов реализации этой программы.

Издание DigiTimes сообщает, что профильное подразделение Alibaba углубляет сотрудничество как с TSMC, так и с Global Unichip, планируя войти в число крупнейших клиентов тайваньского контрактного производителя полупроводниковых изделий. Консолидация рынка подобных услуг привела к высокой конкуренции, и чтобы получить необходимые квоты на выпуск процессоров силами TSMC, китайскому клиенту придётся приложить немало усилий. Главное, чтобы в этот процесс не вмешались политические факторы, которые уже чинят препоны развитию Huawei.

Британская компания Now Wireless разработала «умные» светофоры, которые регулируют движение автомобилей, не допуская их скопления в местах с сильным загрязнением воздуха. Считается, что таким образом можно будет уменьшить концентрацию выхлопных газов в центральных районах городов, сделав их более благоприятными для жизни.

Светофоры с искусственным интеллектом выявляют места с высоким уровнем выхлопных газов, основываясь на данных придорожных датчиков, прогнозов погоды и даже встроенных в автомобили систем. Также они могут использовать старые статистические данные, чтобы предсказывать места с сильным загрязнением воздуха в определённые промежутки времени.

Когда светофоры фиксируют резкий рост ядовитых веществ в воздухе, они автоматически меняют длительность свечения красного и зелёного сигналов примерно на 20 секунд. Например, если в центре города было замечено сильно загрязнение воздуха, едущие в эту сторону автомобили будут останавливаться на красный цвет чаще и дольше.

Система будет впервые протестирована в конце 2020 года на улицах английского города Вулвергемптон. «Мы хотим узнать, может ли изменение длительности свечения сигналов светофоров улучшить транспортный поток. Речь идёт о распределении нагрузки с целью улучшения качества воздуха», — объяснил Джон Чарльз (John Charles), начальник транспортного отдела Вулверхэмптона.

Если все пойдёт по плану, система не только обеспечит жителям городов более чистый воздух, но и позволит регионам соблюдать законодательные ограничения по уровню загрязнения воздуха на уровне 83 %. При этом есть опасная вероятность, что пытаясь уменьшить уровень загрязнения в одном районе города, светофоры будут провоцировать загрязнение на других территориях.

Попытки улучшить качество воздуха в городах предпринимают многие компании. Но на данный момент этот вопрос стоит не так остро, как раньше. Дело в том, что во время объявленного в связи с пандемией коронавируса карантина, качество воздуха во многих населённых пунктах заметно улучшилось. Например, из-за временного закрытия некоторых заводов и уменьшения количества транспортных средств на дорогах из Индии впервые за несколько десятилетий снова стали видны Гималаи.

Австралийское подразделение корпорации Boeing представило прототип первого беспилотного самолёта Loyal Wingman с поддержкой искусственного интеллекта, предназначенного для Королевских военно-воздушных сил Австралии.

Это первый из трех прототипов беспилотного летательного аппарата, которые будут созданы в рамках программы Loyal Wingman Advanced Development Program, и первый самолёт, который был разработан, спроектирован и изготовлен в Австралии более чем за 50 лет. Как отмечено в пресс-релизе Boeing, это крупнейшая инвестиция корпорации в создание беспилотного самолёта за пределами США.

Главное отличие Loyal Wingman от обычных беспилотных летательных аппаратов, управляемых дистанционно, заключается в том, что он предназначен для полётов в координации с военными самолётами с экипажем, то есть команды ему будут отдавать пилоты других самолётов.

Самолёт станет основой для системы Boeing Airpower Teaming System (ATS), которая разрабатывается корпорацией для мирового оборонного рынка.

Представленный прототип Loyal Wingman в настоящее время проходит наземные испытания. Далее последуют рулёжные испытания. Первый тестовый полёт Boeing Loyal Wingman, как ожидается, состоится в конце этого года.

Компания ASUS анонсировала новый одноплатный компьютер: изделие под названием Tinker Edge R создано специально для реализации различных проектов в области машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ).

В основу новинки положен процессор Rockchip RK3399Pro с интегрированным модулем NPU, предназначенным для ускорения выполнения операций, связанных с ИИ. Чип содержит два вычислительных ядра Cortex-A72 и четыре ядра Cortex-A53, а также графический ускоритель Mali-T860.

В арсенале платы — 4 Гбайт оперативной памяти LPDDR4 и 2 Гбайт выделенной памяти, которую использует модуль NPU. Кроме того, в оснащение входит флеш-накопитель eMMC вместимостью 16 Гбайт.

За проводное подключение к компьютерной сети отвечает контроллер Gigabit Ethernet. Есть адаптеры беспроводной связи Wi-Fi и Bluetooth. К разъёму mini PCI Express может быть подключён модем 4G/LTE.

Среди прочего упомянуты порты HDMI, USB Type-A и USB Type-C, гнездо для сетевого кабеля и интерфейс SD 3.0. Поддерживаются платформы Debian Linux и Android.

Цена и сроки начала продаж ASUS Tinker Edge R пока не называются. 

Бельгийский программист Ксандер Стинбрюгге (Xander Steenbrugge) разработал нейросеть «Humanimals», которая превращает людей на фото в животных. Новый эксперимент исследователя стал частью его крупного проекта «Neural Synesthesia», в рамках которого он создаёт произведения искусства совместно с искусственным интеллектом.

В рамках нового эксперимента программист совместил две нейронные сети, выложенные в открытый доступ. Первая генеративная модель называется StarGAN v2, основана на 15 тысячах HD-изображениях животных и способна превращать одних зверей в других. Вторая модель известна как StyleGAN v2 и плавно придаёт лицу одного человека очертания другого лица.

Обе нейронные сети являются генеративно-состязательными и состоят из двух частей. Первая генерирует образцы, а вторая отфильтровывает те, которые не соответствуют заданным требованиям и пропускает «правильные». Обычно генеративно-состязательные нейросети используются для создания портретов и улучшения качества фотографий.

«В большинстве научных работ нейронная сеть имеет одну намеченную цель «А». Но поскольку методы машинного обучения очень гибки, на самом деле он может достигать целей «B», «C» и «D» с одной и той же моделью, но с разными алгоритмами. Вот тут-то и начинается настоящее веселье», — объяснил Ксандер Стинбрюгге журналистам издания Motherboard.

Практического применения новой нейронной сети нет, но она в очередной раз доказывает, что компьютеры тоже могут заниматься творчеством. В рамках проекта «Neural Synesthesia» Ксандер уже создавал произведения искусства. Например, ранее он научил нейронную сеть создавать плавные переходы между картинами и скрестил полученный результат с музыкой. Результат работы можно посмотреть на видео ниже.

Разработкой подобных нейронных сетей занимаются в России. В 2019 году сотрудники Центра искусственного интеллекта Samsung создали модель, которая буквально «оживляет» портреты известных людей. Посмотреть, как бы выглядел говорящий Ф. М. Достоевский, можно здесь.

Исследовательская компания OpenAI представила Jukebox — искусственный интеллект, сочиняющий музыку с осмысленными текстами и вокалом. Зарубежные журналисты сообщают, что это самый впечатляющий ИИ для написания музыки, который они видели.

Система Jukebox обучалась на основе множества отрывков из песен самых разных жанров, от классического рока до хип-хопа. Подобно тому, как другие нейронные сети способны имитировать стили рисования знаменитых художников, новый проект OpenAI может создавать музыкальные композиции как у исполнителей, на треках которых он обучался. Например, он может сочинить музыку в стиле кантри-певца Джонни Кэша, рэпера Drake и даже российской поп-группы «Тату».

«Мы показываем, что наши модели искусственного интеллекта могут создавать песни на основе самых разных музыкальных жанров, таких как рок, хип-хоп и джаз. Они могут создать мелодию, ритм и тембры для самых разных инструментов, а также стили и голоса певцов, которые будут звучать вместе с музыкой», — объяснили представители OpenAI.

Компания обучает искусственный интеллект сочинению музыки далеко не первый год. Ранее она уже демонстрировала возможности системы MuseNet, которая самостоятельно сочиняла полноценные MIDI-композиции. Но искусственный интеллект, способный создавать песни разных жанров с вокальными партиями, это для неё что-то новое.

На данный момент музыка OpenAI впечатляет, но далека по качеству от идеала. Искусственному интеллекту пока явно не хватает мастерства, чтобы воссоздать полную структуру музыки с куплетами и повторяющимися припевами.

На создание одной минуты музыкального трека искусственному интеллекту Jukebox требуется около 9 часов. Так что компания пока не может создать приложение, где музыкальные композиции сможет создавать каждый. Зато разработчики опубликовали результаты работы Jukebox. Послушать их можно на специальном сайте.