#машинное обучение

Ученые Сколтеха предложили использовать нейросетевые алгоритмы для квантовой томографии — для восстановления исходного состояния по измеренным данным.

Искусственный интеллект подтвердил, что у знаменитого английского поэта и драматурга Уильяма Шекспира был соавтор.

Ученым удалось создать без проведения экспериментов материал, обладающий невероятной сжимаемостью и прочностью.

Машинное обучение позволяет более быстро и точно рассмотреть результаты сканирования сердца пациентов, чем используемые сейчас техники просмотра вручную.

Алгоритм глубокого машинного обучения может собрать кубика Рубика за долю секунды. Это стало шагом к созданию систем ИИ, которые могут думать, рассуждать, планировать и принимать решения как человек.

Агенты нейросети тренировались на тысячах игр одновременно, проведя около 450 тысяч матчей.

Алгоритм на основе всего восьми кадров способен превратить портрет в движущееся изображение.

Нейронные сети способны на многое. Например, создавать новые лица и даже выявлять по снимкам раковую опухоль. О роли генеративных нейтронных сетей в машинном обучении и здравоохранении рассказал научный сотрудник лаборатории Philips Research Lab Rus Леонид Власенков.

Новаторское исследование помогло взглянуть на возможное влияние беспилотного транспорта на разные аспекты городской жизни, в том числе на туризм.

Многие исследователи для анализа данных используют машинное обучение. Однако, похоже, это стало причиной некоторых проблем.

На сегодня искусственный интеллект добился значительных успехов в анализе данных, но все еще не может приблизиться к человеческому пониманию контекста или общего смысла. В созданной игре нужно «нарисовать» фразу так, чтобы ее «понял» компьютер.

Ученые из Калифорнии разработали новый механизм распределения и упаковки предметов, который может быть эффективно применен роботами на больших коммерческих складах.

Исследователи из A*STAR совместно с коллегами из Японии разработали метод, при помощи которого роботы могут автоматически распознать в объекте потенциальный инструмент и использовать его, даже если видят его впервые.

Ученые из Германии и США применили алгоритм машинного обучения к изучению отдельных ферментов, что позволило выявить важные свойства, определяющие их работу.

Иногда люди выглядят гораздо моложе или старше своего фактического возраста. Ученые из Института Солка обнаружили генетические сигнатуры, которые могут помочь объяснить этот феномен.

Одна из самых известных киностудий разработала алгоритм, способный прогнозировать, какие фильмы станут хитами. По крайней мере, на это надеется сама студия.

Ученые из США используют технику машинного обучения, вдохновленную мозгом, для повышения энергетической производительности беспроводных приемников.

Так ученые доказали, что мухи используют зрение для распознавания других особей.

Австралийские ученые разработали систему, которая улучшит способы предсказания преступлений на основе данных о местоположении.

Роботизированные системы все чаще используют при выполнении человеческих функций. Это уже затронуло систему образования. И в некоторых случаях заметно серьезное преимущество ИИ перед человеком.