Home / Articles posted byceleborn

Author: celeborn

DorsalNet una fotocamera in grado di catturare immagini sul dorso della mano

Progressi in AR e VR con la nuova fotocamera da polsoPubblicato 16 ore fa su La realtà aumentata (AR) e la realtà virtuale (VR) hanno fatto un ulteriore passo avanti con la creazione di un nuovo dispositivo da polso per la stima 3D della posa della mano. Il dispositivo è stato creato dai ricercatori del Tokyo Institute of Technology (Tokyo Tech), insieme ai team della Carnegie Mellon University, dell'Università di St Andrews e dell'Università del New South Wales. Il punto principale del nuovo sistema è una fotocamera in grado di catturare immagini sul dorso della mano. Lo fa attraverso l'uso di una rete neurale chiamata DorsalNet. La rete neurale è in grado di identificare i gesti dinamici. L'uso di dispositivi AR e VR è in aumento, soprattutto in settori come la salute, lo sport e l'intrattenimento. Questo nuovo sviluppo aiuterà ad allontanare il settore dai metodi più ingombranti attualmente utilizzati, che includono guanti grandi che rendono difficile il movimento naturale. Sistema di riconoscimento 3D della posa della mano Il team di ricerca è stato guidato da Hideki Koike presso Tokyo Tech. Secondo i ricercatori, "Questo lavoro è il primo strumento di stima della posa della mano 3D in tempo reale basato sulla visione che utilizza caratteristiche visive della regione dorsale della mano. Il sistema è costituito da una telecamera supportata da una rete neurale denominata DorsalNet che può stimare accuratamente le pose della mano 3D rilevando i cambiamenti nel dorso della mano. " Il dispositivo ha una fotocamera e viene indossato al polso e funge da sistema di riconoscimento 3D della posa della mano. L'aspetto più importante del dispositivo, che potrebbe essere simile a uno smartwatch, è che può catturare i movimenti delle mani anche quando l'ambiente e il dispositivo stesso sono in movimento. Precisione e test preliminari La ricerca ha dimostrato che il sistema di nuova concezione funziona meglio dei tentativi precedenti. In particolar...
Continua a Leggere

SpaceX e Microsoft Azure

SpaceX e Microsoft Azure si uniscono per mano - Lancio di un nuovo tipo di spaziatore Dopo aver sfoggiato i propri data center sottomarini il mese scorso, Microsoft sta ora intraprendendo la rotta spaziale. Ieri, Microsoft ha annunciato che sta collaborando con l'operatore satellitare SpaceX per fornire servizi Azure ininterrotti ai propri clienti, indipendentemente da dove si trovino. Il team di Azure ha ideato Azure Modular Datacenter (MDC) per i clienti che necessitano di funzionalità di cloud computing in ambienti ibridi o impegnativi. MDC risolve questo problema portando Azure in questi ambienti, fornendo risorse di calcolo su scala datacenter più vicine a dove sono necessarie. Questi data center modulari saranno alimentati dalle offerte e dalle partnership di Azure Space che possono estendere la connettività satellitare in qualsiasi parte del mondo. Le applicazioni spaziano da centri di comando mobili, assistenza umanitaria, esigenze di missioni militari, esplorazione mineraria e altri casi d'uso che richiedono elaborazione sicura ad alta intensità su Azure. “Non hai bisogno di fibre; fondamentalmente parli con i satelliti che abbiamo in orbita, i satelliti parleranno tra loro e porteranno quei dati all'altro punto della Terra dove è necessario ", ha detto Gwynne Shotwell, presidente di SpaceX e capo dell'ufficiale operativo, in un'intervista con Tom Keane, VP di Microsoft Azure Global. Insieme a MDC, Microsoft ha anche annunciato l '"emulatore orbitale" di Azure, un ambiente digitale per gli sviluppatori di satelliti per simulare progetti di costellazioni e testare algoritmi di intelligenza artificiale. La tecnologia è stata sviluppata per le agenzie governative degli Stati Uniti e ora viene offerta in commercio. Data center nel tuo cortile Microsoft vuole sfruttare il progetto Starlink di grande successo di SpaceX per i suoi servizi Azure. Il progetto Starlink è stato lanciato per offrire Internet in tutto il mondo dallo spazio. Per Mi...
Continua a Leggere

Landing AI presenta la piattaforma di ispezione visiva AI per aiutare i produttori a migliorare la qualità e ridurre i costi

Landing AI , una società di intelligenza artificiale industriale, ha presentato LandingLens, una piattaforma di ispezione visiva end-to-end che è stata specificamente progettata per aiutare i produttori a costruire, implementare e scalare soluzioni di ispezione visiva basate sull'intelligenza artificiale. Landing AI è una società che è stata creata per consentire ai clienti di sfruttare il valore aziendale dell'intelligenza artificiale fornendo strumenti di abilitazione e programmi di trasformazione e l'ispezione visiva è un metodo ampiamente utilizzato nella produzione per processi come l'identificazione dei difetti e la verifica dell'assemblaggio. Tradizionalmente, questo processo veniva eseguito da lavoratori umani con la tradizionale visione artificiale basata su regole; tuttavia, attualmente, le aziende si stanno rivolgendo all'intelligenza artificiale per automatizzare e migliorare le loro operazioni di ispezione visiva data la precisione, la flessibilità e il basso costo che la tecnologia offre. Andrew ha affermato nel post sul blog dell'azienda : "Le soluzioni di ispezione visiva basate sull'intelligenza artificiale hanno dimostrato chiari vantaggi rispetto ai metodi convenzionali, ma l'adozione complessiva è lenta poiché molte aziende rimangono bloccate dopo alcuni progetti di prova di concetto su piccola scala". Ha inoltre aggiunto che LandingLens è stato sviluppato con il know-how e l'esperienza dalla costruzione e spedizione di molti progetti di ispezione visiva, è nella posizione migliore per colmare il divario e consentire ai team di avere successo. "Con un'interfaccia intuitiva, la piattaforma di ispezione visiva di Landing AI consente anche agli esperti non di intelligenza artificiale di addestrare e distribuire un modello con pochi clic, mettendo la proprietà della soluzione nelle mani degli utenti in modo che possano costruire e aggiornare le soluzioni senza essere costretti a un team di intelligenza artificiale di terze parti ", ...
Continua a Leggere

MLPerf il secondo round (versione 0.7) dei risultati del benchmark Inference

I nuovi dati MLPerf mostrano che la concorrenza è in aumento nell'IA, ma NVIDIA è ancora in testa Oggi è stato pubblicato il secondo round (versione 0.7) dei risultati del benchmark MLPerf Inference. Come gli ultimi risultati della formazione, annunciati a luglio, i nuovi numeri di inferenza mostrano un aumento del numero di aziende che si sottopongono e un numero maggiore di piattaforme e carichi di lavoro supportati. I numeri di inferenza MLPerf sono suddivisi in quattro categorie: Data Center, Edge, Mobile e Notebook. Il numero di richieste è aumentato da 43 a 327 e il numero di aziende che hanno presentato richieste è aumentato da nove a 21. Le aziende che hanno presentato la richiesta includevano aziende di semiconduttori, OEM di dispositivi e diversi laboratori di prova. Le ovvie omissioni da questo round di presentazioni includevano Google e tutte le società cinesi, inclusi i precedenti partecipanti Alibaba e Tencent. Come rapido aggiornamento, MLPerf è un consorzio di settore istituito per sviluppare standard per soluzioni di Machine Learning (ML) / Intelligenza Artificiale (AI). MLPerf è una raccolta di una suite di benchmark per la misurazione delle prestazioni di formazione e inferenza di hardware, software e servizi ML / AL. Gli ultimi risultati di inferenza v0.7 segnano solo la seconda volta che i risultati dell'inferenza sono stati pubblicati. Il primo è stato quasi un anno fa. L'organizzazione MLPerf lavora continuamente per migliorare le suite di benchmarking con modelli nuovi o migliorati che rappresentano carichi di lavoro AI reali. Inoltre, l'organizzazione sta lavorando per aumentare la frequenza dei test con un obiettivo di almeno due volte l'anno, sta valutando di consentire la pubblicazione dei risultati dei test tra le versioni principali e sta lavorando per aggiungere ulteriori qualificatori, come i dati sul consumo di energia per valutare l'efficienza di una piattaforma AI. I risultati dei test possono essere forniti da qualsiasi azi...
Continua a Leggere

L’intelligenza conversazionale AI basata su segnali non verbali

L'IA conversazionale basata su segnali non verbali può essere più efficace L'intelligenza artificiale è ora prevalente nel servizio clienti. Tuttavia, la maggior parte delle applicazioni di servizio clienti abilitate per AI rimangono radicate nelle tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Con la PNL, il software analizza le conversazioni e cerca di dedurre il successo della conversazione da ciò che viene detto. Cogito , una società di intelligenza artificiale con sede a Boston concepita dalla tecnologia e dalla ricerca del MIT Media Lab , utilizza l'intelligenza artificiale basata sulla voce per analizzare i segnali comportamentali e il contenuto della conversazione per fornire un feedback sul momento durante le conversazioni, guidando le persone ad avere migliori interazioni. Il software di coaching dell'azienda migliora il risultato delle chiamate al servizio clienti raccogliendo segnali verbali e non verbali dal discorso, come tono, tono, cadenza e turno, per fare previsioni più accurate sull'esito della chiamata. Queste sfumature di conversazione vengono immediatamente elaborate e utilizzate per istruire i rappresentanti del servizio clienti a fornire risoluzioni in modo più efficace ed efficiente. "Cogito è stata fondata nel 2006 dal Dr. Alex" Sandy "Pentland, dal Dr. Ali Azarbayejani e da Josh Feast", ha spiegato il Dr. Skyler Place, Chief Behavioral Science Officer di Cogito. “Sandy ha decenni di esperienza nella comprensione delle prestazioni umane e di come i diversi segnali possono essere misurati dalle macchine per capire come si comportano le persone. Lui e Josh, che è stato il nostro CEO sin dalla sua fondazione, hanno visto la necessità di contribuire ad elevare le nostre capacità naturali. Il concetto originale era basato su questa idea di "segnali onesti" e su come i segnali non verbali possono influenzare i risultati. Sandy aveva svolto una serie di studi accademici che mostravano che poteva prevedere la probabilità che un p...
Continua a Leggere

L’impatto dell’intelligenza artificiale sulla legge

Per la prima volta, gli avvocati possono applicare analisi giuridiche ai casi ascoltati presso la Corte suprema della contea di New York ("Contea di New York"). Lex Machina, una sussidiaria di RELX, la società di informazione britannica precedentemente nota come Reed Elsevier, annuncia oggi la pubblicazione dei dati su 119.000 casi. I dati si basano su entrambi i documenti (analoghi agli abstract degli articoli accademici) e sui documenti (gli articoli completi). Numericamente, questo carico di lavoro non è un'espansione massiccia ai 4,5 milioni di casi già nel database di Lex Machina, ma Karl Harris, CEO di Lex Machina, sostiene che si tratta di una pietra miliare importante perché la contea di New York è una giurisdizione così significativa. Analisi legale Gli avvocati non sono rinomati per una dipendenza da statistica e matematica. Preferiscono tradizionalmente gli "anecdati" ai dati, basando i loro consigli sulla saggezza e le intuizioni accumulate durante anni - spesso decenni - di esperienza. L'esperienza è ciò che consente loro di rispondere a domande urgenti dei clienti, come "Quanto tempo impiegherà questo caso per arrivare in tribunale?", "Quanto è serio il nostro avversario?", "Quanto è bravo il loro studio legale?", "Dovremmo offrire un accordo e, in caso affermativo, quando? "e, naturalmente," Se andrà in tribunale, vinceremo? " In casi di grandi somme, gli studi legali rafforzano questa esperienza schierando eserciti di assistenti legali per trascorrere giorni o settimane a fare ricerche sulla questione. Sempre più spesso, grazie all'intelligenza artificiale e ai dati acquisiti e analizzati da aziende come Lex Machina, gli studi legali possono rispondere a queste domande in pochi minuti e con livelli di fiducia più elevati. Oltre a migliorare la qualità della consulenza legale (e quindi delle decisioni del cliente), l'analisi giuridica riduce i pregiudizi in aula fornendo piena trasparenza, accelerando i procedimenti giudiziari e migliora...
Continua a Leggere

Facebook AI traduce direttamente tra due lingue senza passare dall’inglese

Facebook crea un modello di traduzione automatica in grado di tradurre direttamente tra 100 lingue diverse Facebook ha recentemente sviluppato un nuovo modello di traduzione automatica in grado di tradurre il testo tra una data coppia di lingue su un set di 100 lingue. Sebbene esistano altri sistemi di traduzione automatica, la maggior parte degli altri sistemi di traduzione AI funziona traducendo prima il testo in inglese e poi convertendo il testo da lì. Come riportato da Engadget , il traduttore AI di Facebook opera senza utilizzare la lingua inglese come intermediario e, secondo quanto riferito, è in grado di raggiungere una precisione di circa il 90%. I dati di addestramento di Facebook per il modello AI erano composti da circa 7,5 miliardi di paia di frasi, distribuite in 100 lingue diverse. I dati sono stati compilati dal web utilizzando una serie di web crawler e le lingue presenti nei dati raccolti sono state identificate utilizzando un modello di linguaggio chiamato FastText. Una volta raccolti i dati, è stato eseguito uno strumento chiamato LASER 2.0 per estrarre il significato dei diversi campioni di frasi e abbinare le frasi in diverse lingue insieme in base al loro significato. LASER 2.0 è stato sviluppato da Facebook e utilizza l'apprendimento senza supervisionealgoritmi per creare incorporamenti. Gli incorporamenti di frasi contengono informazioni sulle relazioni tra frasi diverse in base a caratteristiche come la frequenza di utilizzo e quanto le frasi si avvicinano l'una all'altra. LASER 2.0 è quindi in grado di creare pais di frasi che hanno significati molto simili. I dati di addestramento non erano solo accoppiati in base al significato delle frasi. Le lingue stesse erano raggruppate insieme. L'obiettivo era progettare un sistema che non richiedesse l'uso dell'inglese come mezzo tra due lingue, con Angela Fan di Facebook, che ha guidato il progetto, osservando che molte regioni del mondo parlano due lingue che non sono l'inglese. Gli...
Continua a Leggere

Robust Intelligence

Un professore di Harvard ei suoi studenti hanno raccolto 14 milioni di dollari per reprimere gli attacchi di intelligenza artificiale antagonistica Robust Intelligence può rilevare controlli fraudolenti Aggiungendo alcuni pixel (evidenziati in rosso) a un assegno legittimo, i truffatori possono indurre i modelli di intelligenza artificiale a confondere un assegno da $ 401 a $ 701. Inosservato, l'exploit potrebbe portare a frodi finanziarie su larga scala. Yaron Singer è diventato professore ordinario ad Harvard in sette anni in sette anni, alimentato dal suo lavoro sull'apprendimento automatico antagonistico, un modo per ingannare i modelli di intelligenza artificiale utilizzando dati fuorvianti. Ora, la startup Robust Intelligence di Singer, che ha formato con un ex dottorato di ricerca. consigliere e due ex studenti, sta uscendo dalla furtività per portare le sue ricerche sul mercato. Quest'anno, l'intelligenza artificiale rappresenterà 50 miliardi di dollari di spesa aziendale, sebbene le aziende stiano ancora cercando di capire come implementare la tecnologia nei loro processi aziendali. Le aziende stanno ancora cercando di capire come proteggere la propria intelligenza artificiale da una cattiva intelligenza artificiale, come un deepfake vocale generato da algoritmi che può falsificare i sistemi di autenticazione vocale. “Agli albori di Internet, era progettato come se tutti fossero dei bravi attori. Poi, le persone hanno iniziato a creare firewall perché hanno scoperto che non tutti lo erano ", afferma Bill Coughran, ex vicepresidente senior dell'ingegneria di Google. "Stiamo vedendo segni della stessa cosa accadendo con questi sistemi di apprendimento automatico. Dove ci sono soldi, i cattivi attori tendono a entrare ". Entra in Robust Intelligence, una nuova startup guidata dal CEO Singer con una piattaforma che secondo la società è addestrata a rilevare più di 100 tipi di attacchi avversari. Sebbene i suoi fondatori e la maggior parte del tea...
Continua a Leggere

Il kill-switch il pulsante rosso di arresto per l’intelligenza artificiale

L'uso di un kill-switch o di un pulsante rosso di arresto per l'intelligenza artificiale è una proposta di dadi, anche per le auto a guida autonoma Associato alla fornitura di una capacità di arresto di emergenza, un pulsante rosso evidente è spesso incluso sui dispositivi meccanici ed elettronici per consentire un modo rapido per fermare una macchina che sembra andare fuori strada. Questo knockout urgente può essere implementato tramite un pulsante che viene premuto, o usando un kill-switch, o una manopola di spegnimento, una leva di spegnimento e così via. In alternativa, un altro approccio implica semplicemente staccare la spina (farlo letteralmente o potrebbe alludere ad altri mezzi per togliere l'alimentazione a un sistema). Oltre a utilizzare questi atti di arresto nel mondo reale, una pletora di film e racconti di fantascienza hanno ritratto grandi pulsanti rossi o il loro equivalente come un elemento vitale in trame piene di suspense. Abbiamo ripetutamente visto sistemi di intelligenza artificiale in storie del genere che vanno completamente fuori di testa e l'eroe umano deve affrontare minacce subdole per raggiungere un interruttore e fermare qualsiasi carneficina o conquista globale fosse in corso. Un kill switch o un pulsante rosso offrono davvero una tale panacea nella realtà? La risposta è più complicata di quanto possa sembrare a prima vista. Quando un sistema complesso basato sull'intelligenza artificiale è attivamente in corso, la convinzione che un arresto di emergenza fornirà un sollievo immediato sufficiente e sicuro non è necessariamente garantita. In breve, l'uso di uno spegnimento immediato può essere problematico per una miriade di motivi e potrebbe introdurre anomalie e problemi che non bloccano effettivamente l'IA o potrebbero avere conseguenze negative inaspettate.
Continua a Leggere

Beyond Limits e The Carnrite Group collaborano per promuovere la consapevolezza dell’IA nei settori energetico e industriale

Beyond Limits , una società di tecnologia AI di livello industriale e aziendale creata per i settori più esigenti, e The Carnrite Group , una delle principali società di consulenza gestionale focalizzata sui settori energetico e industriale, hanno annunciato oggi un'alleanza strategica. In base al nuovo accordo multimilionario per generare entrate, The Carnrite Group e Beyond Limits forniranno servizi di consulenza strategica sullo stato delle tecnologie di intelligenza artificiale e casi d'uso innovativi per la base di clienti di Carnrite in tutto il mondo nei settori del petrolio e del gas, dei servizi pubblici, dell'energia e dell'industria . Inoltre, The Carnrite Group riceverà i diritti di licenza IP per la tecnologia d'avanguardia di intelligenza artificiale di Beyond Limits, fornendo ai clienti accesso diretto alle soluzioni Beyond Limits. "Questo è un momento molto emozionante per Beyond Limits per acquisire un partner così prezioso come The Carnrite Group", ha affermato AJ Abdallat, CEO e fondatore di Beyond Limits. "Attraverso la vasta rete di Carnrite, speriamo di fornire una guida preziosa e aumentare la consapevolezza dei vantaggi dell'IA in settori critici, tra cui il potenziamento delle intuizioni operative, il miglioramento delle condizioni operative e, in definitiva, l'aumento dell'adozione di questa tecnologia di prossima generazione". Molti settori stanno registrando un aumento significativo della domanda di IA. Ciò è particolarmente vero nei settori energetico e industriale, dove la continua volatilità dei prezzi delle materie prime ha costretto le aziende a trovare modi innovativi per ridurre ulteriormente i costi. Il mercato dell'IA dovrebbe salire a 7,78 miliardi di dollari entro il 2024, con un aumento del 22,49% dal 2019. "Il Carnrite Group è orgoglioso di aiutare i clienti ad affrontare sfide complesse e prendere decisioni aziendali difficili", ha affermato Al Carnrite, CEO di The Carnrite Group. "Il nostro accordo con Beyo...
Continua a Leggere
Top

Utilizzando il sito, accetti l'utilizzo dei cookie da parte nostra. maggiori informazioni

Questo sito utilizza i cookie per fornire la migliore esperienza di navigazione possibile. Continuando a utilizzare questo sito senza modificare le impostazioni dei cookie o cliccando su "Accetta" permetti il loro utilizzo.

Chiudi