November 4th, 2020

Будущее уже здесь: канадская певица Энджи Си сыграла на синтезаторе силой мысли

Девушка использовала специальный считыватель мозговой активности и 52-летний аналоговый синтезатор TONTO.



Канадская певица Энджи Си (Энджи Кумбс) воспользовалась специально разработанным считывателем ритмов головного мозга, чтобы управлять аналоговым синтезатором TONTO силой мысли. Считыватель анализировал мозговую активность девушки и конвертировал её в электронные сигналы с определённым напряжением, которое в дальнейшем передавалось на инструмент.

Специально разработанный интерфейс преобразовывал активность и ритмы головного мозга в «понятный» электронному инструменту сигнал. Фактически, мозг Энджи Си выступил источником напряжения для управляемого напряжением синтезатора TONTO. Эксперимент с управлением синтезатором силой мысли проводился в Национальном музыкальном центре в Калгари, Канада.
Collapse )
promo luckyea77 june 19, 23:05 15
Buy for 10 tokens
Часть 1 Часть 2 Часть 3 Часть 4 Часть 5 Март 2018 года Индустриализация стала основным инструментом достижения экономического богатства стран, начиная с появления прядильных машин в конце XVIII века; при смене технологических укладов менялись местами мировые промышленные лидеры. Какой…

Новый алгоритм успешно проходит тест Рейвена на интеллект



Исследователи из Израиля и Facebook разработали модель машинного обучения, которая генерирует ответы на тест Рейвена. При этом алгоритм способен не только с высокой точностью давать верные ответы наравне с самыми современными машинными методами, но и делает это, не видя вариантов.

Тесты с множественным выбором дают учащимся возможность сравнить варианты ответов и выбрать правильный. Они помогают сузить зону поиска, отбросив варианты, которые верны лишь частично.

Один из них — тест стандартными прогрессивными матрицами Рейвена на интеллект, созданный еще в первой половине прошлого века и определяющий способность к обучению на основе обобщения собственного опыта и умения обрабатывать сложные события. Испытуемый должен последовательно выбрать правильный ответ на графические загадки, представленные в виде абстрактных изображений. Каждая задача состоит из восьми изображений, помещенных в решетку 3×3. Нужно проанализировать их и понять, каким должно быть девятое, отсутствующее изображение.

Прошлые попытки решать задачи теста Рейвена с помощью машинных методов касались исключительно выбора правильного ответа из предложенных вариантов. В данном случае исследователи из Университета Тель-Авива и Facebook научили модель генерировать ответ не видя вариантов, что намного сложнее, пишет VentureBeat. Предложенная модель нейронной сети сочетает достижения генеративных моделей и способна не только давать правильные ответы, но и конкурировать с новейшими методами решения задач с множественным выбором.

В ходе эксперимента с использованием набора данных RAVEN-FAIR исследователи добились точности ответов модели на уровне 60,8%. По их словам, это очень убедительный результат, несмотря на не-детерминистическую природу проблемы.

Помимо потенциального применения в образовании переход от выбора к генерации правильного ответа может привести к появлению более интерпретируемых методов машинного обучения, которые можно будет использовать, например, для оценки машинной логики.

Растительное мясо Muji не портится при комнатной температуре



Японская компания представила новую линейку искусственных продуктов на основе соевых бобов — котлеты для бургеров, фрикадельки с соусом, фарш и тонко нарезанные ломтики мяса. Как сообщает Fast Company, главная особенность продуктов Muji — мясо не требуют охлаждения и регидратации, а также может храниться не в холодильнике. Стоимость одной упаковки составляет $2,75. Продажи стартуют в следующем месяце, пока только в Японии.

В отличии от стартапов, которые стремятся в точности повторить вкус продуктов животного происхождения, Muji использует более прогрессивный подход. Компания обращает внимание покупателей на характеристики, по которым натуральное мясо проигрывает искусственному. Мясо Muji не содержит вредных веществ, продается сразу в готовом виде, а срок его хранения значительно больше, чем у животного белка. Вкус и текстура мяса также соответствуют натуральным продуктам, отмечают представители компании.

Muji также подробно рассказала о причинах, по которым потенциальным клиентам стоит отказаться от продуктов животного происхождения. Согласно пресс-релизу компании, выращивание скота для удовлетворения растущего спроса требует рекордных поставок кормового зерна и воды. Это негативно сказывается на окружающей среде и увеличивает выбросы CO2. Muji предлагает сою в качестве наиболее подходящей альтернативы — в ней содержится больше белка на грамм, чем в курице, свинине или говядине.

Новая линейка продуктов Muji будет доступна в розничных магазинах и на официальном сайте компании. Старт продаж намечен на декабрь этого года, а поставки искусственного мяса в другие регионы будут зависеть от спроса на территории Японии. Если продажи стартуют хорошо, то компания будет выходить с новой линейкой продуктов растительных заменителей мяса на новые рынки.

Японский производитель присоединяется к быстро развивающейся отрасли. По оценкам консалтинговой компании Zion, капитализация рынка растительного мяса достигнет $21 млрд. в течение пяти лет. А аналитики из Meticulous Research заявляют, что рынок искусственных продуктов, включая мясо, молочные продукты и яйца, вырастет до $74,2 млрд. к 2027 году.

Разработаны прозрачные слоеные фотоэлементы для окон



Прозрачные солнечные элементы могли бы ускорить переход к чистой энергетике. Их можно было бы наносить на окна многоэтажек, витрины магазинов, автомобили, экраны смартфонов. Корейские ученые предложили новую конструкцию таких фотоэлементов, обладающей тремя важными преимуществами.

В попытке смягчить климатический кризис и обеспечить переход на чистые источники энергии исследователи разрабатывают концепцию получения электричества из солнечного света путем интеграции фотоэлементов в окна, транспортные средства, экраны смартфонов и другие объекты. Но для этого солнечные элементы должны быть удобными и прозрачными, пишет EurekAlert.

Традиционные солнечные элементы бывают либо «мокрого» типа (на основе растворов), либо «сухого» (из металлооксидных полупроводников). У вторых есть небольшое преимущество перед первыми: они более надежные, экологичные и эффективные. Более того, металл-оксиды хорошо подходят для улавливания ультрафиолетового света. Несмотря на все это, однако, потенциал прозрачных фотоэлементов из металл-оксидных полупроводников до сих пор не изучен до конца.

Ученые из Инчхонского национального института придумали инновационный дизайн прозрачных металлооксидных фотоэлементов. Они нанесли сверхтонкий слой кремния между двумя прозрачными металлооксидными полупроводниками — из оксида цинка и оксида никеля.

У этой конструкции есть три преимущества. Во-первых, она позволяет использовать свет более длинных волн, в отличие от обычных прозрачных фотоэлементов. Во-вторых, происходит более эффективный сбор фотонов. В-третьих, обеспечивается ускоренный перенос заряженных частиц к электродам. Вдобавок, такие элементы могут в потенциале генерировать электричество даже при слабом освещении — например, в облачные или дождливые дни.

Ученые воспроизвели процесс появления синяков для создания искусственной кожи



Синяки на коже человека возникают, когда ткани и мышцы в определенной области получают травмы или повреждаются из-за приложения силы тупым предметом. Однако, когда, например, строительный объект подвергается удару, инженерам приходится исследовать каждый сантиметр поверхности материала, чтобы понять степень повреждения. Упростить этот процесс можно улучшив механочувствительность материала, что и сделали ученые, сообщив о своих результатах в журнале Macromolecules.

Есть такая молекула — спиропиран, которая реагирует на внешнюю силу, меняя цвет при физической стимуляции из-за изменения химической структуры. При введении в бетон или силикон он реагирует на различные механические воздействия изменением цвета. Речь идет о силе, деформации, о раличных повреждениях. Тем не менее, механочувствительность спиропирана слишком мала для практического применения. При нанесении, например, на силикон, цвет меняется только после очень сильной деформации.

Группа ученых, возглавляемая доктором Джэу Ким из Исследовательского центра структурных композитов при Институте перспективных композитных материалов Корейского института науки и технологий (KIST), значительно улучшила механочувствительность спиропирана, чтобы его можно было использовать в носимых датчиках и в качестве искусственной кожи.

Ранее его молекулярную структуру меняли в соответствии с материалом, с которым он синтезироваться. Исследователи KIST пошли другим путем.
Collapse )

Отец ИИ Джеффри Хинтон: «Глубокое обучение способно на все»



Тридцать лет назад взгляды Джеффри Хинтона на нейронные сети вызывали недоумение. Теперь сложно найти кого-то, кто не согласен с ними. В интервью пионер глубокого обучения рассказал о том, что нужно для того, чтобы ИИ смог работать как мозг человека, и как, по его мнению, действует сознание человека.

Современная революция ИИ началась в ходе исследовательского соревнования. Шел 2012, третий год конкурса ImageNet, на котором команды состязались в создании системы компьютерного зрения, которая распознавала бы 1000 объектов, от пейзажей до животных и людей.

В первые два года лучшие команды не могли добиться даже 75% точности. Но на третий три человека — профессор Джеффри Хинтон и два его студента — намного превзошли остальных. Эту технологию назвали глубоким обучением.

На самом деле Хинтон работал над технологией с 1980-х, но ее эффективность страдала от отсутствия данных и низких вычислительных мощностей. Но все же его вера в метод принесла в конце концов крупные дивиденды. На следующий год почти все команды на конкурсе ImageNet применяли глубокое обучение и достигали высоких результатов. Вскоре технология вышла за пределы распознавания изображений.

В прошлом году за свои достижения Хинтону присудили премию Тьюринга. Журналисты Technology Review побеседовали с пионером глубокого обучения во время прошедшей в октябре конференции EmTech MIT.
Collapse )