?

Log in

No account? Create an account

Блог о технологиях, роботах, бизнесе, науке, технике, авто, экономике, музыке, спорте, кино, будущем

Будущее нельзя предвидеть, но можно изобрести.

Российские ученые разработали «живые» бинты
luckyea77


Несмотря на то, что кожа является органом, имеющим достаточно высокий потенциал к регенерации, все же при серьезных травмах вроде ожогов или глубоких ран она не может восстановиться полностью. Поэтому в некоторых случаях прибегают к пересадке кожных лоскутов, но в будущем и это может оказаться не нужно, ведь российские специалисты создали особый вид бинтов, которые улучшают регенерацию тканей.

За новую разработку отвечают сотрудники Национального исследовательского технологического университета (НИТУ) «МИСиС» под руководством Антона Манахова. Сами создатели свою разработку называют «живые» бинты. Они представляют собой многослойные биодеградируемые нановолокна из поликапролактона. Это соединение ускоряет заживление ран и стимулирует клеточную регенерацию покровных тканей кожи, предотвращая образование рубцов. Дело в том, что рубцы не эластичны, в них не восстанавливаются потовые железы и волосяные фолликулы, они более чувствительны к ультрафиолетовому излучению и вообще не могут выполнять всех функций кожи.
Read more...Collapse )

promo luckyea77 june 21, 2015 20:04 30
Buy for 10 tokens
В этой записи я буду давать ссылки на посты с лекциями и уроками в этом блоге: Учебные материалы и тесты: 11 ресурсов для бесплатного образования Проект "Лучшие кадры лучшей страны" Онлайн-курсы по высоким технологиям и инновациям Дистанционное образование в России (среднее профессиональное…

Немецкие инженеры научили робота подавать пиво
luckyea77


Роботы созданы для того, чтобы поддерживать и помогать людям. И пока собака SpotMini компании Boston Dynamics учится открывать двери и подражать своими движениями реальным собакам, группа инженеров из немецкого Университета Кобленц-Ландау научили робота TIAGo самостоятельно находить в квартире холодильник, открывать его и приносить хозяину бутылку с пивом его любимой марки. Ну и какой робот после этого кажется вам более полезным для человечества?

Робот TIAGo был разработан компанией PAL Robotics, но значительно доработан немецкими инженерами в рамках конкурса Jetson Developer Challenge, стартовавшего осенью прошлого года с подачи компании NVIDIA. Сотни энтузиастов со всего мира получали возможность использовать модульный суперкомпьютер NVIDIA Jetson TX2 в своих проектах, тем самым улучшая их. Jetson TX2 позволил немецкому роботу оперативно рассчитывать траектории перемещения в тесных помещениях, осматривать и изучать своё окружение и даже выбирать из нескольких сортов пива, представленных в холодильнике, именно тот, который больше всего нравится хозяину.
Read more...Collapse )

ИИ поможет голографическим технологиям выйти на новый уровень
luckyea77


В рамках двух новых исследований ученые из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (UCLA) использовали нейронные сети для реконструкции голограмм. Обе работы не только демонстрируют уровень развития голографических технологий, но еще и обещают открыть этим технологиям дверь в медицину, где они смогут произвести настоящую революцию.

В первом исследовании, результаты которого были описаны в журнале Light: Science & Applications, ученые использовали технологии глубинного обучения для создания изображений биологических образцов: крови, мазков Папаниколау, а также некоторых других образцов биологических тканей.

Исследование доказало, что использование нейронных сетей существенно ускоряет и упрощает процесс создания голографических изображений, по сравнению с более традиционными методами создания аналогичных изображений, требующих для воссоздания исследуемого объекта проведения предварительных физических расчетов и ручного компьютерного ввода данных.
Read more...Collapse )

ИИ создает фильмы по нескольким строчкам сценария
luckyea77


У сценаристов, которым отказали в Голливуде, появилась уникальная возможность: новый ИИ-алгоритм создает фильм по нескольким строчкам сценария. «Оскара» за такое кино вряд ли дадут, но применять технологию можно не только в индустрии развлечений. Например, ИИ сможет помогать свидетелям реконструировать происшествие.

Так называемый генеративный алгоритм создает изображения из меток. ИИ даже может предсказать по нескольким кадрам следующий. Но никто до сих пор не пытался собрать кадры вместе в последовательную историю, созданную на основе краткого сценария, пишет Science. «Насколько я знаю, это первое переложение текста в видео, которое дало такие хорошие результаты. Они не идеальны, но как минимум это начинает походить на настоящее видео», — говорит Тинне Туителаарс, специалист по информатике из бельгийского Левенского католического университета.

Нейронная сеть действует в два этапа, которые имитируют работу съемочной группы. Сначала с помощью текста создается основное содержание видео, по сути — размытое изображение фона с кляксой на том месте, где должно произойти главное действие. Во второй стадии с помощью текста и черновика видеоряда компьютер монтирует собственно фильм.

Вторая нейронная сеть при этом производит сравнение. Она видит фильм, который иллюстрирует, скажем, «плавание под парусом», и настоящее видео с яхтой и должна выбрать настоящее. Когда первая нейронная сеть справляется с задачей, вторая поднимает планку и начинает придираться еще более дотошно. Постепенно качество работы улучшается.

Пока таким образом удалось создать видеоролики всего по 32 кадра длиной и продолжительностью около секунды, а размером они с почтовую марку, 64×64 пикселя. Если сделать их больше, теряется точность, говорит Итун Ли, первый автор статьи, представленной на встрече американской Ассоциации по развитию искусственного интеллекта.


В соревновании с двадцатью юристами победил ИИ
luckyea77


Искусственный интеллект уже готов потеснить юристов — согласно данным компании LawGeex, в соревновании с двадцатью профессиональными правоведами искусственный интеллект показал себя более дотошным и компетентным.

Участники эксперимента получили пять разных соглашений о неразглашении информации. Их задачей было отметить пункты контракта, которые могут вызвать юридические вопросы. За точное указание начислялись баллы. Средний балл юристов-людей по всем пяти делам составил 85%. Машинный алгоритм, который LawGeex обучала в течение трех лет на примерах десятков тысяч контрактов, справился с этим заданием существенно лучше — на 94%.

Все юристы были опытными и имели различный опыт работы по специальности, от престижных правовых фирм вроде Alston & Bird до крупных компаний, например, Goldman Sachs или Cisco. Все они имели богатый опыт ведения дел о неразглашении информации.

Такая технология позволит в будущем передать задачу по проверке контрактов — требующую много времени и внимания — искусственному интеллекту, освободив профессиональных юристов от рутинной работы, пишет Inverse.

Если LawGeex сумеет довести свой алгоритм до уровня коммерческого продукта, он сможет серьезно изменить правовую систему. Помимо того, что юристы освободятся от гор бумажной работы, распространение такой технологии позволит снизить цены на юридические услуги.