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AI tecnologia

L’intelligenza artificiale aiuta a identificare le piante infestanti in Gran Bretagna

Modelli di AI per aiutare a identificare specie invasive di piante in tutto il Regno Unito Scienziati ambientali e ricercatori di intelligenza artificiale stanno utilizzando l'IA per combattere una specie invasiva che si sta diffondendo in tutto il Regno Unito. I ricercatori del UK Centre for Ecology and Hydrology (UKCEH) e Birmingham hanno sviluppato un modello di intelligenza artificiale destinato a rilevare regioni come i bordi della strada per la presenza di varie specie invasive , tra cui il nodo giapponese. Il poligono giapponese è una specie invasiva che può danneggiare i paesaggi e gli edifici naturali in tutto il Regno Unito, in quanto è in grado di danneggiare le fondamenta degli edifici. È spesso considerata una delle specie di piante invasive più dannose e aggressive nel Regno Unito. Sbarazzarsi del nodo giapponese spesso si rivela difficile perché si rivela difficile da trovare e identificare. I ricercatori dell'IA sperano che gli algoritmi di apprendimento automatico possano ridurre il tempo e le risorse necessarie per identificare il nodo giapponese. I dati di addestramento per il modello sono stati raccolti attraverso l'uso di telecamere ad alta velocità poste in cima ai veicoli, che hanno raccolto immagini di circa 120 miglia di vegetazione sul ciglio della strada. Gli ecologisti esamineranno le immagini ed etichetteranno il nodo, e le immagini avranno la loro posizione GPS taggata. Le immagini etichettate verranno quindi utilizzate per addestrare un modello di visione computerizzata per riconoscere campioni di linfonodo giapponese. Lo stesso processo verrà utilizzato per riconoscere altre specie di piante invasive trovate nel Regno Unito, come il balsamo dell'Himalaya e i rododendri. Il sistema sarà inoltre utilizzato per rilevare i frassini, che sono originari del Regno Unito ma che rischiano di essere decimati dalle malattie. Il modello AI sarà testato nel corso di un progetto pilota di 10 mesi. Il team di ricerca afferma che ci sono ...
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L’intelligenza artificiale e il consumo energetico: OpenAI consuma centrali elettriche; il cervello umano consuma come una lampadina da 20 Watt …………….

Il problema dei cambiamenti climatici di Deep Learning Il cervello umano è una fonte di intelligenza incredibilmente efficiente. L'intelligenza artificiale di oggi non lo è. All'inizio di questo mese, OpenAI ha annunciato di aver costruito il più grande modello di intelligenza artificiale della storia. Questo modello sorprendentemente grande, noto come GPT-3, è un risultato tecnico impressionante. Tuttavia evidenzia una tendenza preoccupante e dannosa nel campo dell'intelligenza artificiale, una tendenza che non ha ottenuto sufficiente attenzione da parte del pubblico. I moderni modelli di intelligenza artificiale consumano un'enorme quantità di energia e questi requisiti energetici stanno crescendo a un ritmo mozzafiato. Nell'era del deep learning, le risorse computazionali necessarie per produrre un modello di intelligenza artificiale best-in-class sono raddoppiate in media ogni 3,4 mesi ; questo si traduce in un aumento di 300.000 volte tra il 2012 e il 2018. GPT-3 è solo l'ultima incarnazione di questa traiettoria esponenziale. La linea di fondo: oggi l'IA ha un'impronta di carbonio significativa e se le tendenze del settore continuano, presto peggiorerà molto. A meno che non siamo disposti a rivalutare e riformare l'attuale agenda di ricerca sull'IA, il campo dell'intelligenza artificiale potrebbe diventare un antagonista nella lotta contro il cambiamento climatico negli anni a venire. Nell'odierno paradigma di ricerca incentrato sull'apprendimento profondo, i progressi nell'intelligenza artificiale sono raggiunti principalmente attraverso una scala pura: set di dati più grandi, modelli più grandi, più calcolo. Gli studenti universitari hanno bisogno di aiuto: ecco cosa puoi fare ora GPT-3 illustra bene questo fenomeno. Il modello è costituito da ben 175 miliardi di parametri. Per mettere in prospettiva questa cifra, il suo modello precedente GPT-2 — che era stato considerato all'avanguardia quando è stato rilasciato lo scorso anno — aveva sol...
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Amazon DISTANCE ASSISTANT e l’intelligenza artificiale che aiuta i dipendenti a mantenere le distanze anti coonavirus

Amazon impiega gli "assistenti a distanza" AI per avvisare gli addetti al magazzino se si avvicinano troppo Gli schermi TV forniscono ai lavoratori un feedback in tempo reale sul distanziamento sociale Amazon, che è attualmente citato in giudizio per presunta mancata protezione dei lavoratori da COVID-19, ha svelato un nuovo strumento di intelligenza artificiale che sostiene aiuterà i dipendenti a seguire le regole di social distanza. L ' Assistente di distanza dell'azienda combina uno schermo TV, sensori di profondità e una fotocamera abilitata all'intelligenza artificiale per tenere traccia dei movimenti dei dipendenti e fornire loro feedback in tempo reale. Quando i lavoratori si avvicinano di meno di un metro l'uno all'altro, i cerchi attorno ai loro piedi lampeggiano in rosso sulla TV, indicando ai dipendenti che dovrebbero spostarsi a una distanza di sicurezza. I dispositivi sono indipendenti, il che significa che possono essere implementati rapidamente dove necessario e spostati. Amazon confronta il sistema con i controlli di velocità radar che forniscono ai conducenti un feedback immediato sulla loro guida. Gli assistenti sono stati testati in una "manciata" di edifici dell'azienda, ha dichiarato Brad Porter, vicepresidente di Amazon Robotics, in un post sul blog e la società prevede di implementare "centinaia" in più in nuove sedi nelle prossime settimane. È importante sottolineare che Amazon afferma anche che la tecnologia sarà open source, consentendo ad altre aziende di replicare e implementare rapidamente questi dispositivi in ​​una vasta gamma di posizioni. Amazon non è l'unica azienda che utilizza l'apprendimento automatico in questo modo. Un gran numero di aziende che offrono analisi video AI e sorveglianza hanno creato simili strumenti di distanziamento sociale dall'inizio dell'epidemia di coronavirus. Alcune startup si sono anche rivolte a soluzioni fisiche, come bracciali e pendenti che utilizzano i segnali Bluetooth per percepi...
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OpenAI rilascia l’Api che riteneva troppo pericolosa

E' in grado di trovare documenti basati sul significato in linguaggio naturale delle query senza l'uso delle parole chiave OPENAI RILASCIA UN'API COMMERCIALE RITENUTA IN PRECEDENZA TROPPO PERICOLOSA Uno dei principali laboratori di ricerca sull'IA, OpenAI, ha recentemente lanciato la versione beta di un'API per accedere a nuovi modelli di intelligenza artificiale sviluppati dall'azienda. L'API consente di cercare documenti basati sul significato in linguaggio naturale delle query anziché sulla corrispondenza delle parole chiave. Con l'avanzamento dell'apprendimento automatico e di altre tecnologie emergenti, l'obiettivo finale di questo viaggio è quello di raggiungere l'intelligenza generale artificiale (AGI). Secondo i ricercatori, l'API servirà come fonte di entrate per aiutarli a coprire i costi in ulteriori ricerche sull'IA e per aiutare a far progredire la tecnologia e renderla utilizzabile nel mondo reale. Dietro l'API L'API è progettata per essere semplice da usare per chiunque ma anche abbastanza flessibile da rendere più produttivi i team di machine learning. Pur fornendo qualsiasi prompt di testo, l'API produrrà un completamento del testo e tenta di abbinare il modello fornito dall'utente. In un post sul blog, gli sviluppatori di OpenAI hanno affermato che, a differenza della maggior parte dei sistemi di intelligenza artificiale progettati per un solo caso d'uso, questa API offre un'interfaccia "text in, text out" per uso generale che consente agli utenti di provarlo praticamente in qualsiasi Compito di lingua inglese. L'API consente inoltre a un utente di migliorare le prestazioni su qualsiasi attività specifica addestrando su un set di dati piccolo o grande di esempi forniti o imparando dal feedback umano fornito dagli utenti o dagli etichettatori. Secondo gli sviluppatori, i team di OpenAI presso il laboratorio di ricerca stanno attualmente utilizzando l'API in modo che possano concentrarsi sulla ricerca sull'apprendimento automa...
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Rebel Foods cibo online e protocolli di sicurezza anti covid soluzione di monitoraggio dell’igiene e della sicurezza basata sull’intelligenza artificiale in cloud per i propri ristoranti

Caso di studio: come una azienda di ristoranti ha implementato la Con marchi di ristoranti come Faasos, Behrouz Biryani, Lunch Box e molti altri sotto le sue ali, Rebel Foods è una delle più grandi aziende di ristoranti con cucina che servono 35 città in India attraverso il servizio di consegna di cibo online. La società possiede 2.200 ristoranti in 350 località in India e 301 cucine a nuvola in tre paesi. Attualmente, la società lavora con 10.000 dipendenti e afferma di essere una delle più grandi e in rapida crescita società di ristoranti Internet. Questa startup di nove anni con sede a Mumbai, Rebel Foods, vanta anche di avere una vasta base di clienti in tutto il paese e ha anche legami con piattaforme di consegna di cibo online come Swiggy e Zomato. Rebel Foods, con un fatturato di 90 milioni di dollari e una crescita annua del 110%, ha mirato a creare un modello completamente dirompente per stabilire la più grande catena di ristoranti sul cloud. Creando i ristoranti sul cloud, i fondatori hanno omesso la loro dipendenza dalla posizione, che a loro volta li ha aiutati a mantenere aperti i loro affari anche durante la pandemia. Secondo un rapporto , anche adesso l'azienda ha aperto circa 200 cucine. Sebbene ci siano ancora alcuni problemi, che incidono in qualche modo sul tempo di attività della rete, la società sta ancora vivendo una significativa fidelizzazione dei clienti. La società ritiene che ciò sia dovuto alla pandemia, in cui i clienti stanno diventando meno "sperimentali" e preferiscono ordinare da marchi più affidabili. La società ha anche assistito a un aumento delle richieste dei clienti di prodotti alimentari più sani in questo blocco e, quindi, al fine di mantenere la propria attività sostenibile, ha iniziato a offrire piani dietetici personalizzati e kit pasto fai-da-te per le persone che soggiornano a casa. Tuttavia, l'epidemia di pandemia ha portato alla fondamentale urgenza delle aziende di ristorazione di adottare le misur...
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I cervelli artificiali hanno bisogno di dormire come i nostri ?

Una nuova ricerca suggerisce che i cervelli artificiali potrebbero trarre beneficio dal sonno Una nuova ricerca proveniente dal Los Alamos National Laboratory suggerisce che i cervelli artificiali quasi certamente beneficiano di periodi di riposo come i cervelli viventi. La ricerca sarà presentata oggi al Workshop Women in Computer Vision a Seattle il 14 giugno. Yijing Watkins è un informatico del Los Alamos National Laboratory. "Studiamo reti neurali spigolose, che sono sistemi che imparano molto come fanno i cervelli viventi", ha detto Watkins. "Siamo rimasti affascinati dalla prospettiva di allenare un processore neuromorfo in un modo analogo a come gli esseri umani e altri sistemi biologici apprendono dal loro ambiente durante lo sviluppo dell'infanzia". Risoluzione dell'instabilità nelle simulazioni di rete Watkins e il team hanno scoperto che periodi continui di apprendimento senza supervisione hanno portato all'instabilità nelle simulazioni di rete. Tuttavia, una volta che il team ha introdotto le reti negli stati che sono il risultato delle onde che il cervello vivente sperimenta durante il sonno, la stabilità è stata ripristinata. "Era come se stessimo dando alle reti neurali l'equivalente di una buona notte di riposo", ha detto Watkins. Il team ha fatto la scoperta mentre stava lavorando allo sviluppo di reti neurali basate su come gli umani e altri sistemi biologici imparano a vedere. Il team ha dovuto affrontare alcune sfide quando si trattava di stabilizzare le reti neurali simulate che stavano subendo un addestramento del dizionario senza supervisione. La formazione del dizionario senza supervisione comporta la classificazione di oggetti senza avere esempi precedenti da utilizzare per il confronto. Garrett Kenyon è un informatico di Los Alamos e studia coautore. "Il problema di come mantenere instabili i sistemi di apprendimento si pone in realtà solo quando si tenta di utilizzare processori neuromorfici biologicamente real...
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Un modello di intelligenza artificiale in grado di catturare immagini molto sfocate e pixellate e renderle con dettagli elevati 64 volte la risoluzione dell’immagine originale

Il modello AI può scattare immagini sfocate e migliorare la risoluzione di 60 volte I ricercatori della Duke University hanno sviluppato un modello di intelligenza artificiale in grado di catturare immagini molto sfocate e pixellate e renderle con dettagli elevati. Secondo TechXplore , il modello è in grado di prendere relativamente pochi pixel e ridimensionare le immagini per creare facce dall'aspetto realistico che sono circa 64 volte la risoluzione dell'immagine originale. Il modello allucina o immagina le caratteristiche che si trovano tra le linee dell'immagine originale. La ricerca è un esempio di super risoluzione. Come ha spiegato a TechXplore Cynthia Rudin del team di informatica della Duke University , questo progetto di ricerca ha stabilito un record per la super risoluzione, come mai prima d'ora sono state create immagini con tale raffinatezza da un così piccolo campione di pixel di partenza. I ricercatori sono stati attenti a sottolineare che il modello in realtà non ricrea il volto della persona nell'immagine originale di bassa qualità. Invece, genera nuovi volti, riempiendo dettagli che prima non c'erano. Per questo motivo, il modello non potrebbe essere utilizzato per nulla come i sistemi di sicurezza, in quanto non sarebbe in grado di trasformare le immagini di messa a fuoco in immagini di una persona reale. Le tecniche tradizionali di super-risoluzione operano ipotizzando quali pixel sono necessari per trasformare l'immagine in un'immagine ad alta risoluzione, sulla base di immagini che il modello ha appreso in precedenza. Poiché i pixel aggiunti sono il risultato di ipotesi, non tutti i pixel corrisponderanno ai pixel circostanti e alcune aree dell'immagine potrebbero apparire sfocate o deformate. I ricercatori della Duke University hanno utilizzato un metodo diverso per addestrare il loro modello di intelligenza artificiale. Il modello creato dai ricercatori di Duke opera acquisendo prima le immagini a bassa risoluzione e aggiungendo dett...
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AiMi.fm appcon musica generata dall’IA intelligenza artificiale

Apple, Spotify o Amazon dovrebbero acquistare questo avvio di musica generata da AI al più presto L'intelligenza artificiale può creare ottima musica? La tua risposta, ovviamente, dipenderà molto da ciò che chiami ottima musica. Inoltre su quando e dove lo stai suonando. Ho trovato un'app musicale generata dall'intelligenza artificiale che crea ottima musica per almeno uno scopo. AiMi.fm è una nuova app musicale che mescola intelligenza artificiale generativa e ritmi di artisti umani in carne e ossa per creare un'elettronica davvero molto buona. Impara da se stesso e potrebbe essere la soluzione al problema perenne della playlist dell'ufficio, e altro ancora. Se ricordi di aver lavorato in un ufficio, potresti anche ricordare di aver litigato per la playlist di Spotify. Le cuffie con cancellazione del rumore sono un'invenzione meravigliosa, specialmente quando qualcuno vuole suonare il gangsta rap ad alto volume in ufficio. "AiMi è come hai descritto, un'intelligenza artificiale che genera musica", mi ha detto il CEO di AiMi.fm Edward Balassanian in un recente podcast di The AI ​​Show . “Non stiamo cercando di sostituire la creatività umana con AiMi, ma stiamo cercando di aumentarla. Gli artisti continuano a creare i ritmi se vuoi, le piccole frasi o le parole e le frasi per raccontare una storia, e AiMi li mette insieme per creare un'esperienza musicale. " In altre parole, l'intelligenza artificiale di AiMi carica da 4 a 16 battute di musica che gli artisti hanno creato, le sovrappone, le abbina alle tonalità, cambia dinamicamente le tonalità e le frequenze e la padroneggia in tempo reale. Il risultato è un'elettronica pulita che puoi ascoltare per ore e ore. È anche personalizzabile dall'utente. Potrebbe essere la tua app preferita in ufficio a casa, con la musica che ti consente di concentrarti. Quello in cui l'ho usato di più, a livello di energia 5. È anche in grado di richiamare in modalità chill (livello di energia 1) e comporre ...
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I FILM IN BIANCO E NERO COLORATI DALLA INTELLIGENZA ARTIFICIALE AI esempi

La colorazione o l'aggiunta di colori alle immagini e ai video in bianco e nero o in bianco e nero è stata ormai ampiamente adottata da alcuni decenni. Le tecniche tradizionali di colorizzazione richiedono molti sforzi umani e sono più costose. Tuttavia, con l'avvento di tecnologie emergenti come l'intelligenza artificiale, questi due problemi principali stanno scomparendo lentamente. Non solo, ma abbiamo anche assistito al modo in cui i ricercatori stanno usando le tecniche del deepfake per scambiare volti di celebrità e altri volti famosi in tutto il mondo. Diamo un'occhiata ai pochi film che sono stati colorati usando l'intelligenza artificiale. Non invecchieranno They Shall Not Grow Old è un film documentario che è stato diretto e prodotto da Peter Jackson nel 2018. Il documentario è stato creato con l'aiuto di filmati originali tratti dagli archivi del Museo della Prima Guerra Mondiale dell'Imperial War che includono foto e video mai visti prima . Il film ha utilizzato tecniche di restauro all'avanguardia, colorazione, tecnologie 3D e tratto da 600 ore di interviste archiviate dalla BBC per colorare i filmati originali in bianco e nero. Pather Panchali Un asst Il professore di ricerca dell'Università del Maryland negli Stati Uniti di nome Aniket Bera ha utilizzato tecniche basate sull'intelligenza artificiale per colorare alcune scene del classico cult Pather Panchali di Satyajit Ray. Secondo una casa dei media , Bera ha spiegato che il filmato è stato automaticamente ingrandito a 60 fps, 4K (Ultra High Definition) e colorato digitalmente usando “reti neurali profonde che includono DAIN, ESRGAN e DeOldify. Ha aggiunto che l'intero processo è automatico e richiede circa sei-sette ore, senza input manuale. Il tempo di elaborazione per frame era di circa 10 minuti, ma era completamente automatico. https://www.youtube.com/watch?v=WwwzVSNbg9E La classe inattiva I ricercatori dell'Università della Scienza e della Tecnologia di Hong Kong han...
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L’intelligenza artificiale e il modello dei sistemi autonomi

Il modello di sistemi autonomi di AI Uno degli obiettivi finali dell'intelligenza artificiale è la capacità delle macchine di operare da sole, con poca o nessuna interazione umana. Questa idea di sistemi autonomi costituisce uno dei sette modelli di intelligenza artificiale che rappresentano i modi comuni in cui le organizzazioni applicano l'IA. Mentre alcuni dei modelli sono focalizzati sull'analisi predittiva o sui modelli conversazionali, o sui sistemi in grado di riconoscere le cose nel mondo che ci circonda, quei modelli coinvolgono ancora l'interazione umana. Dopotutto, abbiamo bisogno che gli umani siano coinvolti in sistemi di conversazione o di riconoscimento. Tuttavia, il modello autonomo è molto più complicato in quanto chiediamo a una macchina di fare qualcosa nel mondo reale senza un essere umano nel circuito. Questi tipi di sistemi sono più difficili da implementare e generalmente impiegano più tempo a mostrare il ROI. Spiegazione del modello autonomo I sistemi autonomi sono definiti come sistemi in grado di svolgere un compito, raggiungere un obiettivo o interagire con l'ambiente circostante con un coinvolgimento umano minimo o nullo. È anche essenziale che questi sistemi siano in grado di prevedere, pianificare ed essere consapevoli del mondo che li circonda. Ciò viene applicato sia ai sistemi autonomi hardware fisici sia ai sistemi autonomi software ("robot" software). Esempi di questo modello includono veicoli e macchine autonomi e robot autonomi di ogni genere. Vediamo anche sistemi autonomi sotto forma di documentazione autonoma e generazione di conoscenza autonoma, nonché processi autonomi e automazione cognitiva. I sistemi autonomi hanno la capacità di creare documentazione legale e medica, fatture e registrare automaticamente i dati. Può anche aiutare le aziende a instradare automaticamente ticket o flussi di lavoro. Con la sua capacità di aiutare con le previsioni di inventario, migliorare i tempi di spedizione e il m...
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