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AI tecnologia

L’API di Google Cloud Vision non utilizzerà più etichette di genere come “donna” o “uomo” nelle foto di persone

Lo strumento AI di Google non utilizzerà più etichette di genere come "donna" o "uomo" nelle foto di persone L'API di Google Cloud Vision contrassegnerà le immagini come "persona" per contrastare la distorsione Uno strumento di intelligenza artificiale fornito da Google agli sviluppatori non aggiungerà più etichette di genere alle immagini, dicendo che il genere di una persona non può essere determinato solo da come appaiono in una foto, riporta Business Insider . La società ha inviato oggi agli sviluppatori via e-mail la modifica del suo strumento API Cloud Vision ampiamente utilizzato, che utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare immagini e identificare volti, punti di riferimento, contenuti espliciti e altre caratteristiche riconoscibili. Invece di usare "uomo" o "donna" per identificare le immagini, Google taggerà tali immagini con etichette come "persona", come parte del suo più grande sforzo per evitare di instillare algoritmi AI con pregiudizio umano. "IL GENERE DI UNA PERSONA NON PUÒ ESSERE DEDOTTO DALL'ASPETTO" Nell'e-mail agli sviluppatori che annunciava la modifica, Google ha citato le proprie linee guida AI, rapporti di Business Insider . "Dato che il genere di una persona non può essere dedotto dall'aspetto, abbiamo deciso di rimuovere queste etichette per allinearle ai principi di intelligenza artificiale di Google , in particolare il principio n. 2: evitare di creare o rafforzare pregiudizi ingiusti". Il riconoscimento delle immagini AI è stato un problema spinoso per Google in passato. Nel 2015, un ingegnere del software ha notato che gli algoritmi di riconoscimento delle immagini di Google Foto stavano classificando i suoi amici neri come "gorilla". Google ha promesso di risolvere il problema, ma un rapporto di follow-up di Wired nel 2018 ha scoperto che Google aveva bloccato la sua IA dal riconoscimento dei gorilla e non aveva fatto molto altro per affrontare il problema alla base. Google ha rilasciato i suoi principi ...
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I migliori Display Intelligenti : Amazon Echo Show 8, Google Nest Hub, LENOVO SMART DISPLAY 10,

IL MIGLIOR DISPLAY INTELLIGENTE DA ACQUISTARE IN QUESTO MOMENTO Display intelligenti per la tua cucina, camera da letto o soggiorno I display intelligenti, quei cugini di altoparlanti intelligenti a comando vocale con display touchscreen completi, sono ottimi dispositivi per gestire la tua casa intelligente, visualizzare informazioni utili durante il giorno o persino riprodurre musica o video. Come un altoparlante intelligente, un display intelligente è principalmente a comando vocale, quindi puoi abbaiare i comandi da una stanza. Ma a differenza di un altoparlante intelligente, un display intelligente può visualizzare informazioni come appuntamenti imminenti, meteo, timer in corso, ora corrente, lista della spesa, ricette e altro senza che sia necessario pronunciare un singolo comando. Possono anche essere usati come una moderna cornice digitale collegata al cloud, permettendoti di vedere tutti quei ricordi che hai catturato negli anni che sono attualmente intrappolati sul tuo smartphone. Alcuni modelli sono inoltre dotati di fotocamere integrate che possono essere utilizzate per le videochiamate su altri display intelligenti o persino telefoni. Un buon display intelligente ha tutte le capacità di un altoparlante intelligente, inclusi altoparlanti di buona qualità per ascoltare musica o guardare video. Sono disponibili in una varietà di prezzi e dimensioni e, a seconda di dove vuoi posizionare il display nella tua casa, potresti preferire un modello più piccolo rispetto a uno che ha uno schermo più grande e altoparlanti più forti. Ma se stai cercando un display intelligente a 360 gradi da utilizzare in cucina o in soggiorno, ne avrai uno con uno schermo facile da vedere dall'altra parte della stanza e altoparlanti che possano riempire lo spazio con un suono chiaro e piacevole . IL MIGLIOR DISPLAY INTELLIGENTE PER LA MAGGIOR PARTE DELLE PERSONE: AMAZON ECHO SHOW 8 Amazon Echo Show 8. La TheEcho Show 8 è il bambino di mezzo nella gamma Amazon d...
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Samsung Galaxy Home è pronto ?

Non abbiamo ancora visto Galaxy Home - e questa è una buona cosa Non ha senso rilasciare un altoparlante per la casa intelligente che non è eccezionale Due volte all'anno, Samsung tiene il suo evento di lancio Galaxy Unpacked. Due volte all'anno, ci chiediamo: Samsung annuncerà finalmente i suoi misteriosi altoparlanti intelligenti abilitati Bixby, Galaxy Home e Galaxy Home Mini? E due volte all'anno, la società annuncia telefoni, accessori e partnership a bizzeffe - senza nessun altoparlante Bixby in vista. Dove, oh dove è la Galaxy Home? Stiamo aspettando questo dispositivo a forma di calderone da quando Samsung lo ha annunciato al suo evento di agosto 2018. (Potrebbe non sembrare molto tempo fa, ma per il contesto, anche il Note 9 è stato lanciato in quell'evento.) Samsung ha promesso il dispositivo nell'aprile 2019, quindi ha spinto verso "la prima metà del 2019", quindi verso il terzo trimestre del 2019. Mini è quindi apparso come beta pubblica alla fine di agosto 2019, insieme alle voci di una versione del 12 febbraio 2020 . Avviso spoiler: neanche quello è successo. Ma sappiamo che gli altoparlanti Galaxy Home esistono in qualche modo. Per uno, ho visto il Mini da solo. È stato installato in un angolo remoto della suite SmartThings di Samsung al CES questo gennaio, sebbene i rappresentanti Samsung non mi permettessero di provarlo. Alcune foto e video del dispositivo in azione sono anche apparsi online lo scorso fine settimana . Samsung ha effettivamente reso disponibile il prodotto, non per l'acquisto, ma come componente aggiuntivo promozionale dei preordini Galaxy S20 in Corea del Sud. TL; DR: Samsung ha chiaramente altoparlanti funzionanti. Allora, qual è il holdup? Per la cronaca, abbiamo posto a Samsung questa domanda ripetutamente negli ultimi giorni e non abbiamo ricevuto una risposta. Ma basta una breve occhiata all'attuale panorama domestico intelligente per capire perché non è il momento giusto per lanciare un altoparlante Bixb...
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Come far funzionare l’Intelligenza Artificiale quando i dati sono pochi

Far funzionare l'IA con piccoli dati È un vero dilemma manifatturiero: "insegnare" l'IA quando i difetti sono una rarità. Mentre i produttori iniziano a integrare le soluzioni di intelligenza artificiale nelle linee di produzione, la scarsità di dati è emersa come una grande sfida. A differenza delle società Internet di consumo, che dispongono di dati provenienti da miliardi di utenti per addestrare potenti modelli di intelligenza artificiale, spesso non è possibile raccogliere enormi set di formazione nella produzione. Ad esempio, nella produzione automobilistica, dove le pratiche Six Sigma snelle sono state ampiamente adottate, la maggior parte degli OEM e dei fornitori di livello 1 si sforzano di avere meno di 3-4 difetti per milione di parti. La rarità di questi difetti rende difficile disporre di dati sui difetti sufficienti per addestrare i modelli di ispezione visiva. In un recente sondaggio MAPI , il 58% degli intervistati della ricerca ha riferito che la barriera più significativa all'implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale riguardava la mancanza di risorse di dati. Tecnologie per aggirare il problema dei piccoli dati I big data hanno abilitato l'IA nelle società Internet di consumo. La produzione può anche far funzionare l'IA con piccoli dati? In effetti, i recenti progressi nell'intelligenza artificiale lo stanno rendendo possibile. I produttori possono utilizzare le seguenti tecniche e tecnologie per aggirare il problema dei piccoli dati per aiutare i loro progetti di intelligenza artificiale a diventare realtà anche con solo dozzine o meno esempi: La generazione di dati sintetici viene utilizzata per sintetizzare nuove immagini che sono difficili da raccogliere nella vita reale. A tale scopo, è possibile utilizzare recenti progressi in tecniche come GAN, autoencoders variazionali, randomizzazione del dominio e aumento dei dati. Il trasferimento dell'apprendimento è una tecnica che consente all'intelligenza ar...
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L’intelligenza artificiale “vede” i vantaggi quantistici

L'intelligenza artificiale "vede" i vantaggi quantistici: aiuta verso nuovi computer quantistici efficienti Ricercatori russi dell'Istituto di fisica e tecnologia di Mosca, dell'Istituto di fisica e tecnologia di Valiev e dell'Università ITMO hanno creato una rete neurale che ha imparato a prevedere il comportamento di un sistema quantistico "osservando" la sua struttura di rete. La rete neurale trova autonomamente soluzioni ben adattate alle dimostrazioni di vantaggi quantistici. Ciò aiuterà i ricercatori a sviluppare nuovi computer quantistici efficienti. I risultati sono riportati nel New Journal of Physics . Una vasta gamma di problemi nella scienza moderna viene risolta attraverso calcoli meccanici quantistici. Alcuni esempi sono la ricerca di reazioni chimiche e la ricerca di strutture molecolari stabili per la medicina, la farmaceutica e altre industrie. La natura quantistica dei problemi coinvolti rende i calcoli quantistici più adatti a loro. I calcoli classici, al contrario, tendono a restituire solo soluzioni approssimative voluminose. La creazione di computer quantistici è costosa e richiede molto tempo e non è garantito che i dispositivi risultanti presentino alcun vantaggio quantico. Cioè, operare più velocemente di un computer convenzionale. Quindi i ricercatori hanno bisogno di strumenti per prevedere se un determinato dispositivo quantico avrà un vantaggio quantico. Uno dei modi per implementare i calcoli quantistici sono le passeggiate quantistiche. In termini semplificati, il metodo può essere visualizzato come una particella che viaggia in una determinata rete, che è alla base di un circuito quantico. Se il cammino quantico di una particella da un nodo di rete a un altro avviene più velocemente del suo analogo classico, un dispositivo basato su quel circuito avrà un vantaggio quantico. La ricerca di tali reti superiori è un compito importante affrontato dagli esperti di camminata quantistica. Quello che hanno fatto i ricerc...
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Come l’Intelligenza Artificiale l’AI potrebbe ingannarci nella ricerca di extraterrestri

Una rete neurale artificiale ha identificato una struttura quadrata all'interno di una triangolare in un cratere sul pianeta nano Cerere, con diverse persone d'accordo su questa percezione. Il risultato di questo intrigante esperimento visivo, condotto da un neuropsicologo spagnolo, mette in discussione l'applicazione dell'intelligenza artificiale alla ricerca dell'intelligenza extraterrestre (SETI). Cerere, sebbene l'oggetto più grande nella fascia principale degli asteroidi, sia un pianeta nano. È diventato famoso alcuni anni fa per uno dei suoi crateri: Occator, dove sono stati osservati alcuni punti luminosi, portando a tutti i tipi di speculazioni. Il mistero è stato risolto quando la sonda Dawn della NASA si è avvicinata abbastanza da scoprire che questi punti luminosi hanno origine dalle emissioni di ghiaccio vulcanico e sale. Ora i ricercatori dell'Università di Cadice (Spagna) hanno esaminato uno di questi punti, chiamato Vinalia Faculae, e sono stati colpiti da un'area in cui le forme geometriche sono apparentemente osservabili. Questa peculiarità è servita a proporre un curioso esperimento: confrontare il modo in cui gli esseri umani e le macchine riconoscono le immagini planetarie. L'obiettivo finale era analizzare se l'intelligenza artificiale (AI) può aiutare a scoprire le "tecno-firme" di possibili civiltà extra-terrestri. "Non eravamo soli in questo, alcune persone sembravano discernere una forma quadrata in Vinalia Faculae, quindi l'abbiamo vista come un'opportunità per confrontare l'intelligenza umana con l'intelligenza artificiale in un compito cognitivo di percezione visiva, non solo un compito di routine, ma uno stimolante con implicazioni legate alla ricerca della vita extraterrestre (SETI), non più basato esclusivamente sulle onde radio ”, spiega Gabriel G. De la Torre. Il team di questo neuropsicologo dell'Università di Cadice, che ha già studiato il problema dei segnali intelligenti non terrestri non rilevati (l'effetto del ...
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NOW l’attacco per snowboard progettato con l’intelligenza artificiale e poi stampato in 3d

STAMPA 3D E DESIGN GENERATIVO UTILIZZATI PER OTTIMIZZARE IL LEGAME CON LO SNOWBOARD NOW ADDIT · ION , un fornitore di servizi focalizzato sul Design for Additive Manufacturing (DfAM) con sede a Barcellona, ​​ha collaborato con la società svizzera di sport d'azione Nidecker Group e la sua filiale focalizzata sullo snowboard NOW per sviluppare un attacco per snowboard stampato in 3D. Sfruttando le sue capacità di stampa 3D e progettazione di intelligenza artificiale, Addit-ion ha contribuito a ottimizzare le prestazioni della rilegatura. Sia NOW che Nidecker Group hanno fornito la loro vasta conoscenza degli attacchi da snowboard, insieme alla tecnologia brevettata Skate Tech di NOW. "Con le tecnologie di stampa a base di polvere, non è necessario alcun materiale di supporto e è possibile stampare quasi qualsiasi forma desiderata", ha spiegato Oriol Massanes, un esperto di intelligenza artificiale di Addit-ion. "QUESTO HA DATO ALL'ALGORITMO LA MASSIMA LIBERTÀ DI PENSARE AL MIGLIOR RISULTATO SENZA ALCUN VINCOLO DI PRODUZIONE." Fondata nel 2018, Addit-ion è un'azienda che offre servizi di progettazione, ingegneria e produzione nella stampa 3D. Esempi del lavoro di Addit-ion includono un design personalizzato di una copertura protesica per la gamba della piattaforma protesica Print My Leg. La società ha anche stampato in 3D una serie di componenti per l'industria automobilistica, tra cui un sistema di aspirazione e distribuzione dell'aria con fluidodinamica ottimizzata. Oltre ai servizi di progettazione e produzione, Addit-ion offre anche formazione e seminari e servizi di progettazione generativa e ottimizzazione della topologia. Cercando di creare un attacco reattivo per snowboard con tornitura ottimizzata, NOW e Nidecker Group hanno cercato i servizi di produzione additiva di Addit-ion. Gli attacchi da snowboard sono le interfacce che collegano il ciclista alla tavola, dove sono posizionati i piedi. La stampa 3D è stata utilizzata in prec...
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L’intelligenza artificiale che individua il cancro : maneggiare con cura

PERCHÉ L'IA CHE INDIVIDUA IL CANCRO DEVE ESSERE GESTITA CON CURA L'accelerazione delle diagnosi di cancro potrebbe ferire più di quanto aiuti In questi giorni, potrebbe sembrare che gli algoritmi stiano superando la diagnosi dei medici ad ogni turno, identificando lesioni pericolose e talpe sfuggenti con la coerenza infallibile che solo una macchina può raccogliere. Proprio questo mese, Google ha generato un'ondata di titoli con uno studio che mostra che i suoi sistemi di intelligenza artificiale possono individuare il cancro al seno nelle mammografie in modo più accurato rispetto ai medici. Ma per molti nell'assistenza sanitaria, ciò che dimostrano studi come questi non è solo la promessa dell'IA, ma anche la sua potenziale minaccia. Dicono che per tutte le ovvie capacità degli algoritmi di elaborare i dati, le abilità sottili e basate sul giudizio di infermieri e dottori non sono così facilmente digitalizzate. E in alcune aree in cui le aziende tecnologiche stanno spingendo l'IA medica, questa tecnologia potrebbe aggravare i problemi esistenti. IL DANNO DI TROVARE PIÙ CANCRO Per il documento mammografico di Google, la critica principale è che la società sta tentando di automatizzare un processo che è già alquanto controverso. Come Christie Aschwanden ha sottolineato a Wired all'inizio di questo mese, i medici hanno sostenuto per anni che le prime scansioni per il cancro al seno potrebbero danneggiare tanto quanto aiutano e l'introduzione dell'intelligenza artificiale potrebbe rovesciare l'equilibrio. "C'È QUESTA IDEA NELLA SOCIETÀ SECONDO CUI TROVARE PIÙ TUMORI È SEMPRE MEGLIO, MA NON È SEMPRE VERO." "C'è questa idea nella società secondo cui trovare sempre più tumori è sempre meglio, ma non è sempre vero", ha detto a The Verge Adewole Adamson, dermatologa e assistente professore alla Dell Medical School . "L'obiettivo è trovare più tumori che stanno effettivamente per uccidere le persone". Ma il problema è "non esiste un gold standard per ciò che...
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Secondo Google i nuovi modelli di intelligenza artificiale consentono previsioni meteorologiche “quasi istantanee”

Google afferma che i nuovi modelli di intelligenza artificiale consentono previsioni meteorologiche "quasi istantanee" Uno strumento sempre più importante in un mondo modellato dai cambiamenti climatici Di James Vincent L'intelligenza artificiale potrebbe essere particolarmente utile per le previsioni a breve termine. Le previsioni meteorologiche sono notoriamente difficili, ma negli ultimi anni gli esperti hanno suggerito che l'apprendimento automatico potrebbe aiutare meglio a separare il sole dalla nevischio. Google è l'ultima azienda a essere coinvolta e in un post di blog di questa settimana ha condiviso una nuova ricerca che afferma che consente previsioni meteo "quasi istantanee". Il lavoro è nelle prime fasi e deve ancora essere integrato in qualsiasi sistema commerciale, ma i primi risultati sembrano promettenti. Nel non-peer-reviewed della carta , i ricercatori di Google descrivono come sono stati in grado di generare previsioni accurate delle precipitazioni fino a sei ore prima del tempo con una risoluzione a 1 km dal solo “minuti” di calcolo. Questo è un grande miglioramento rispetto alle tecniche esistenti, che possono richiedere ore per generare previsioni, anche se lo fanno per periodi di tempo più lunghi e generano dati più complessi. Pronostici rapidi, affermano i ricercatori, saranno "uno strumento essenziale necessario per un adattamento efficace ai cambiamenti climatici, in particolare per condizioni meteorologiche estreme". In un mondo sempre più dominato da modelli meteorologici imprevedibili, dicono, le previsioni a breve termine saranno cruciali per la "crisi gestione e riduzione delle perdite di vite umane e proprietà. " Il lavoro di Google ha utilizzato i dati radar per prevedere le precipitazioni. L'immagine in alto mostra la posizione del cloud, mentre l'immagine in basso mostra le precipitazioni. Credito: NOAA , NWS , NSSL Il più grande vantaggio offerto dall'approccio di Google rispetto alle tecniche di previsi...
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L’intelligenza artificiale può vedere dietro gli angoli in tempo reale

L'intelligenza artificiale può vedere gli angoli in tempo reale I ricercatori hanno utilizzato il deep learning per creare un nuovo sistema basato su laser in grado di rappresentare in tempo reale gli angoli degli angoli. Un giorno i sistemi potrebbero consentire alle auto a guida autonoma di "guardare" attorno alle auto parcheggiate o agli incroci trafficati non solo per vedere le auto, ma anche per leggere le targhe. L'imaging rapido e dettagliato di oggetti nascosti potrebbe aiutare le auto a guida autonoma a rilevare i pericoli. I ricercatori hanno sfruttato la potenza di un tipo di intelligenza artificiale nota come deep learning per creare un nuovo sistema basato sul laser che può rappresentare dietro gli angoli in tempo reale. Con un ulteriore sviluppo, il sistema potrebbe consentire alle auto a guida autonoma di “guardare” attorno a macchine parcheggiate o incroci trafficati per vedere pericoli o pedoni. Potrebbe anche essere installato su satelliti e veicoli spaziali per attività come l'acquisizione di immagini all'interno di una grotta su un asteroide. "Rispetto ad altri approcci, il nostro sistema di imaging non in linea di vista offre risoluzioni e velocità di imaging straordinariamente elevate", ha affermato il leader del team di ricerca Christopher A. Metzler dell'Università di Stanford e della Rice University. "Questi attributi consentono applicazioni che altrimenti non sarebbero possibili, come leggere la targa di un'auto nascosta mentre guida o leggere un badge indossato da qualcuno che cammina sull'altro lato di un angolo." In Optica , la rivista della Società ottica per ricerche di grande impatto, Metzler e colleghi dell'Università di Princeton , della Southern Methodist University e della Rice University riferiscono che il nuovo sistema è in grado di distinguere i dettagli del submillimetro di un oggetto nascosto da 1 metro di distanza. Il sistema è progettato per l'immagine di piccoli oggetti a risoluzioni molto elevate, ma può e...
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