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l’intelligenza artificiale open source per identificare la muffa

Questa azienda ha creato un'intelligenza artificiale open source per identificare la muffa La muffa è ovunque - oltre 100.000 specie di muffe nel mondo. Può crescere su qualsiasi sostanza organica, purché siano presenti umidità e ossigeno. Un rapporto di ricerca del 2017, " Valorizzare i costi economici della rinite allergica, bronchite acuta e asma dall'esposizione a umidità e muffa interne ", ha stimato i costi della rinite allergica, della bronchite acuta e dell'asma causati dall'esposizione all'umidità interna e alla muffa negli Stati Uniti essere rispettivamente $ 3,7 miliardi e $ 1,9 miliardi. Mold Busters , una società di valutazione ambientale interna in Canada, ha recentemente lanciato un progetto open source chiamato InstaLab, un sistema di apprendimento automatico per l'identificazione degli stampi. L'azienda spera che la sua IA per il rilevamento di muffe aggirerà i test di laboratorio, eliminerà gli errori umani e offrirà la speciazione istantanea dei funghi sulla base di un'immagine ad alta risoluzione di un materiale campione. Michael Golubev, CEO di Mold Busters, ha dichiarato di aver compilato i 50 generi più comuni di muffe durante ispezioni, test e servizi di bonifica e sta addestrando la propria intelligenza artificiale a riconoscerli per primi e concentrarsi sui tipi di muffe che presentano la più grande minaccia per la salute umana. InstaLab esegue la scansione di un'immagine di una spora di muffa e naviga in un database per trovare una corrispondenza in base a vari criteri come il colore e la struttura delle celle. "Abbiamo identificato il genere Stachybotrys (ovvero la muffa nera) e stiamo addestrando i nostri algoritmi di apprendimento automatico su altri generi di muffe come Alternaria, Aspergillus e Cladosporium", ha aggiunto Golubev. InstaLab è attualmente nella fase uno del suo sviluppo, ma la società spera che il pubblico contribuisca al processo di raccolta dei dati.
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Ecco Alcuni numeri che spiegano l’Intelligenza Artificiale ad oggi

45 numeri che evidenziano lo stato dell'IA oggi Qual è lo stato dell'IA nel luglio 2019? Recenti indagini, studi e previsioni illustrano le aspettative future e le realtà attuali relative all'impatto dell'IA sui posti di lavoro; le condizioni, le sfide e i benefici dell'adozione dell'IA; e bit di dati relativi a dati o carburante AI. $ 142,859: stipendio medio del macchinista, maggio 2019 [ indeed ] 29,1%: aumento delle offerte di lavoro AI su Indeed negli ultimi 12 mesi, in calo rispetto al 57,9% da maggio 2017 a maggio 2018 [ indeed ] 20%: percentuale di persone in cerca di lavoro (11.000) che temono di perdere un giorno il proprio posto di lavoro per AI [ Ziprecuiter ] 58%: percentuale di persone in cerca di lavoro (11.000) che pensano che l'intelligenza artificiale distruggerà più posti di lavoro di quanti ne crei [ Ziprecuiter ] 300%: l'aumento del numero di lavori creati da AI rispetto ai posti di lavoro distrutti nel 2018 [ Ziprecuiter ] 70,8%: percentuale di americani che credono che l'IA eliminerà più posti di lavoro di quanti ne creerà (Canada 61,2%, Regno Unito 59,8%) [ Gallup / Northeastern University ] 42%: percentuale di americani che esprimono la fiducia che le loro capacità lavorative non diventeranno mai obsolete [ Gallup / Northeastern University ] 67%: percentuale di dirigenti cinesi che prevedono una riduzione del numero di dipendenti nei prossimi 5 anni a causa della robotica avanzata (50% negli Stati Uniti) [ BCG ] 20 milioni: il numero di robot operativi in ​​tutto il mondo entro il 2030, con 14 milioni solo in Cina [ Oxford Economics ] 20 milioni: lavori di produzione che andranno persi per questi robot entro il 2030 o l'8,5% della forza lavoro manifatturiera globale [ Oxford Economics ] 20%: percentuale di lavori IT che saranno sostituiti da AI / automazione entro 5 anni, secondo i CIO [ Harvey Nash / KPMG CIO Survey ] 69%: percentuale di CIO che ritengono che nuovi lavori IT compenseranno le perdi...
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Un dipendente di Amazon con l’intelligenza artificiale che impedisce al gatto di passare nella porticina se porta prede in casa

Un dipendente di Amazon ha creato una porta patta per gatti con l'intelligenza artificiale per impedire al gatto di portare a casa animali morti Come impedire al tuo gatto di farla franca con l'omicidio L'apprendimento automatico può essere un'aggiunta incredibile alla cassetta degli attrezzi di qualsiasi tinkerer, aiutando a risolvere quel piccolo problema nella vita che nessun gadget commerciale può gestire. Per il product manager di Amazon, Ben Hamm, il problema era fermare il suo "dolce gatto assassino" Metric dal portare a casa prede morte e mezzo morte nel bel mezzo della notte e svegliarlo. Hamm ha tenuto una presentazione divertente su questo argomento presso Ignite Seattle (che abbiamo visto tramite Synced ) e puoi vedere un video del suo discorso qui sopra. In breve, per impedire a Metric di seguire il suo istinto, Hamm ha collegato la gattaiola alla sua porta con una fotocamera abilitata all'IA ( DeepLens di Amazon ) e un sistema di blocco azionato da Arduino. Immagini di allenamento raccolte e etichettate a mano da Hamm. (Sì, quei numeri sono a migliaia: questo è un sacco di dati per l'ordinamento!) La fotocamera è stata caricata con algoritmi di visione artificiale addestrati dallo stesso Hamm. Identificarono se Metric stava arrivando o andando e se aveva la preda in bocca. Se la risposta fosse "sì", la gattaiola si sarebbe bloccata per 15 minuti e Hamm avrebbe ricevuto un messaggio. (In un piacevole svolazzo, il sistema invia anche una donazione, o "denaro del sangue", come Hamm lo chiama, alla National Audubon Society, che protegge gli uccelli che i gatti amano uccidere). È una breve presentazione, ma illustra perfettamente l'utilità quotidiana dell'IA. Come Hamm mostra, un po 'di intelligenza può fare molto - può anche superare in astuzia un gatto.
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L’app DeepNude crea false immagini di donne svestite in pochi secondi

La nuova app AI deepfake crea immagini di donne nude in pochi secondi I falsi risultanti potrebbero essere usati per vergognare, molestare e intimidire i loro obiettivi L'app DeepNude crea falsi AI con un clic di un pulsante. Un nuovo strumento software basato su AI rende facile per chiunque generare immagini nude realistiche di donne semplicemente fornendo al programma un'immagine del bersaglio desiderato indossando abiti. L'app si chiama DeepNude ed è l'ultimo esempio di deepfakes generati dall'IA utilizzati per creare immagini compromettenti di donne ignare. Il software è stato individuato per la prima volta da Samantha Cole di Motherboard ed è disponibile per il download gratuito per Windows, con una versione premium che offre immagini con una migliore risoluzione disponibile per $ 99. ( Aggiornamento: l'app è stata ritirata più tardi nella giornata di giovedì, ore dopo che l'attenzione è stata attirata su di esso .) I NUDI FINTI NON SONO PERFETTI MA POTREBBERO FACILMENTE ESSERE SCAMBIATI PER LA COSA REALE Entrambe le versioni gratuite e premium dell'applicazione aggiungono filigrane ai nudi generati dall'IA che li identificano chiaramente come "falsi". Ma nelle immagini create da Motherboard , questa filigrana è facile da rimuovere. (Non siamo stati in grado di testare l'app da soli perché i server sono stati sovraccaricati apparentemente). Un esempio di output dall'app, con barre di censura aggiunte da The Verge . Come abbiamo visto con esempi precedenti di pornografia deepfake, la qualità dell'output è varia. Non è certamente fotorealistico, e se esaminato da vicino le immagini sono facili da individuare come false. La carne dell'IA è sfocata e pixelata e il processo funziona meglio su immagini ad alta risoluzione quando l'obiettivo indossa già abiti rivelatori come un costume da bagno. Ma a risoluzioni inferiori - o se viste solo brevemente - le immagini fasulle sono facili da confondere con la realtà e potrebbero causare danni indicibi...
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Dynamic Yield la storia di una azienda non AI etichettata come Intelligenza artificiale

Come un'intelligente IA ha arricchito gli investitori, ingannato i media e confuso l'inferno con il resto di noi Quando McDonalds stava comprando da Isreale la “società di Intelligenza Artificiale” Dynamic Yield a $ 300 milioni, il direttore di Wired in capo Nicholas Thompson ha previsto che la vendita sarebbe stata ricordata come il “picco AI della campagna pubblicitaria” o “il giorno in cui i big data fanno risparmiare sul Big Mac “. Come ex dipendente di Dynamic Yield, penso che il tempo gli darà ragione su entrambi i fronti. Se la tecnologia e il talento vengono implementati correttamente, Dynamic Yield può ripagarsi molte volte aiutando McDonald a comprendere meglio i propri clienti. Nulla di ciò sarà dovuto all'intelligenza artificiale. Eppure nei miei due anni all'avvio, i giornalisti, gli analisti e talvolta anche i clienti sembravano determinati a chiamarci un'azienda di intelligenza artificiale. Per un po 'abbiamo resistito all'etichetta AI, comprendendo che la nostra piattaforma non avrebbe fatto sudare Watson in qualsiasi momento. Ma alla fine, ci siamo arresi e abbiamo appena deciso di andare d'accordo con l'esagerazione. Il mercato voleva che fossimo un'azienda di intelligenza artificiale, quindi ridacchiavamo e decidemmo di chiamarci. Dynamic Yield è presente nella categoria altamente personalizzabile dei fornitori di "personalizzazione" di venture-backed, che utilizzano una combinazione di informazioni contestuali e azioni precedenti dell'utente per cercare di creare l'esperienza utente più pertinente. Per fare ciò, è necessaria una piattaforma a architettura aperta in grado di gestire enormi quantità di dati e aiutare le aziende a utilizzare questi dati per testare rapidamente ciò che risuona con un determinato utente. Per McDonalds, questo aiuterà a dare energia a tutto quanto è basilare come raccomandare un McFlurry in un soleggiato pomeriggio di agosto a offrire un'offerta personalizzata per invogliare un cliente fedele che ha passa...
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Il rilevatore di pene a Intelligenza artificiale che la fondazione Mozilla ha commissionato allo studio di design olandese Moniker per doodle Google

I progettisti hanno costruito un rilevatore di pene AI per protestare contro i ghirigori di Google 'Doodling a penis è un simbolo scanzonato per un atto ribelle' Torna indietro nel 2016 e potresti ricordare Quick, Draw! - un esperimento di intelligenza artificiale di Google che ha indovinato cosa fossero gli scarabocchi degli utenti. Era fondamentalmente AI Pictionary, con Google che rilasciava in seguito i milioni di schizzi raccolti come dataset open-source . Ma c'era uno scarabocchio che l'IA di Google non ha mai riconosciuto e che non è mai apparso nei suoi dati: il pene umile. Sembra infantile, ma è una specie di grande omissione. Il pene è forse il doodle più significativo e durevole di tutti i tempi. È un sigillo che è stato scarabocchiato sulle superfici per migliaia di anni - ovunque dalle mura romane ai manoscritti medievali - e varia in vario modo fortuna, virilità o semplicemente "Sono un uomo ed ero qui". Per correggere l'errore di Google, la fondazione Mozilla ha commissionato allo studio di design olandese Moniker la realizzazione di un rilevatore di doodle del pene AI. È un po 'sciocco divertente, ma Moniker e Mozilla dicono che stanno anche facendo un punto serio: in un'epoca in cui i giganti della tecnologia USA controllano così tanto di ciò che vediamo online, dovremmo essere preoccupati per gli standard morali che ottengono? Puoi testare il rilevatore di pene qui (https://donotdrawapenis.com/) . Quando scaraboccherai un pene dirà "supponiamo che si sia trattato di un errore" e lo cancellerai, avvertendo gli utenti: "Non prendi troppo l'espressione individuale!" Disegna abbastanza di loro e andrà su una folle tirata, facendo scarabocchiare in delirio. Moniker's Roel Wouters dice a The Verge che l'incapacità dell'IA di Google di riconoscere il doodle di un pene è certamente banale nel grande schema delle cose, ma è ancora un potente simbolo del potere dei giganti della tecnologia. Dà l'esempio di Facebook e del divieto d...
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Quantificare e prevedere il successo nel mondo dello spettacolo

Quantificare e prevedere il successo nel mondo dello spettacolo di Oliver E. Williams ,Lucas Lacasa eVito Latora Nature Communications 10 , Articolo numero: 2256 ( 2019 ) Astratto In alcuni tentativi artistici - come recitare in film e in TV, dove i tassi di disoccupazione oscillano intorno al 90% - la produttività sostenibile (semplicemente guadagnandosi da vivere) è probabilmente un proxy migliore per quantificare il successo piuttosto che un impatto elevato. Basandosi su un database mondiale, qui studiamo i profili temporali dell'attività di attori e attrici. Dimostriamo che la dinamica dell'assegnazione del lavoro è ben descritta da un meccanismo "ricco di ricchezze" e scopriamo che, mentre la percentuale di una carriera spesa attiva è imprevedibile, tale attività è raggruppata. Inoltre, la produttività tende ad essere più alta all'inizio della carriera e ci sono segnali che precedono l'anno più produttivo. Di conseguenza, proponiamo un metodo di apprendimento automatico che prevede con una precisione dell'85% se questo "annus mirabilis" è passato, o se i giorni migliori devono ancora venire. introduzione "È festa o carestia nel mondo dello spettacolo." - Joan Rivers. Un sentimento probabilmente suscitato da molti sarebbe stelle dello schermo d'argento. Ma per coloro che festeggiano i premi, almeno pensavano di essere, vale la pena rischiare. La cosiddetta scienza del successo ha recentemente scoperto molte caratteristiche delle carriere di accademici 1 , artisti 2 e tutti i tipi di altre persone la cui produzione può essere valutata efficacemente nel corso della loro vita lavorativa 3 , 4 , 5 . Ad esempio, nel mondo della ricerca scientifica ha rivelato l'imprevedibilità dell'ubicazione di un lavoro accademico di maggior impatto 1 , dimostrando che anche premi così prestigiosi come i premi Nobel, che di solito si verificano successivamente in una carriera 6, sono sostenuti da documenti di ricerca che si trovano casualmente e in modo uniforme in tutto...
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Un’IA intelligenza artificiale che si chima Dadabots ha generato e trasmesso ininterrottamente death metal su YouTube

Questo live stream riproduce un death metal infinito prodotto da un'IA Allenato sulla vera band death metal Archspire Nel corso dell'ultimo mese, un'IA chiamata Dadabots ha generato e trasmesso ininterrottamente death metal su YouTube , come rilevato da Motherboard . Realizzato dai tecnologi musicali CJ Carr e Zack Zukowski, questo algoritmo è solo uno dei molti algoritmi death metal che il duo ha sviluppato nel corso degli anni, con ciascuno formato sulla discografia di un singolo artista. Il metodo di allenamento per Dadabots prevede l'alimentazione di un campione di reti neurali ricorrenti di interi album di un singolo artista. Gli album sono suddivisi in migliaia di minuscoli campioni, quindi crea decine di migliaia di iterazioni per sviluppare l'intelligenza artificiale, che inizia a produrre rumore bianco e alla fine impara a produrre elementi musicali più riconoscibili. QUESTA VERSIONE DI DADABOTS È STATA ADDESTRATA SULLA VERA BAND DEATH METAL DELL'ARCHSPIRE Questa particolare versione di Dadabot è stata addestrata sulla vera band death metal Archspire, e Carr e Zukowski hanno precedentemente addestrato la rete neurale su altre band reali come Room For A Ghost, Meshuggah e Krallice. In passato, hanno rilasciato album realizzati da questi algoritmi gratuitamente su Bandcamp di Dadabots - ma avere un live streaming algoritmico death metal 24 ore su 24 è qualcosa di nuovo. Carr e Zukowski hanno pubblicato un abstract sul loro lavoro nel 2017 , spiegando che "la maggior parte degli esperimenti di musica generativa specifici per stile hanno esplorato artisti comunemente trovati nei libri di testo di armonia", intendendo per lo più musica classica e in gran parte ignorato generi più piccoli come il black metal. Nel documento, il duo ha affermato che l'obiettivo era quello di far sì che l'intelligenza artificiale "raggiungesse una ricreazione realistica" dell'audio immesso in esso, ma alla fine ha dato loro qualcosa di perfettamente imperfetto. "...
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Una scultura generata dall’intelligenza artificiale composta dai resti triturati del computer che l’ha progettata: è un filino inquietante

Questa scultura generata da AI è composta dai resti triturati del computer che l'ha progettata Dio , la scultura generata dall'intelligenza artificiale Credito: Ben Snell L'arte di IA sta avendo un momento. Ci sono aste da record , controversie artistiche e dibattiti sulla natura della creatività. Ma ecco qualcosa di nuovo: una scultura generata da AI ricavata dal terreno rimane del computer usato per progettarla. È opera dell'artista newyorkese Ben Snell ed è attualmente in vendita presso la casa d'aste londinese Phillips. È forse la terza asta di significazione di arte di AI negli ultimi mesi, ma è la prima scultura ad andare sotto il martello. Christie's ha venduto un ritratto AI stampato lo scorso ottobre mentre Sotheby's ha messo all'asta un'installazione video di arte AI a marzo. DIO È STATO PROGETTATO DA AI ADDESTRATO SU CENTINAIA DI SCULTURE CLASSICHE Il pezzo di Snell, chiamato Dio , segue la metodologia di base di questi primi lavori. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono usati per scansionare e digerire un database di opere d'arte storiche, e quindi tentare di riprodurre i dati che hanno visto, con il loro output guidato dall'artista. Nel caso di Dio , i dati di addestramento erano un archivio di oltre 1.000 sculture classiche (inclusi brani canonici come il Discobolus e il David di Michelangelo ), sebbene Snell stia tenendo conto del contributo che ha apportato nel plasmare l'output dell'algoritmo. "Ho scelto di non descrivere le questioni tecniche e di implementazione in modo più approfondito, perché questi soggetti sono intrinsecamente alienanti", ha detto Snell a The Verge tramite e-mail. "Il mio ruolo è quello di comunicare e contestualizzare il comportamento di Dio in modo familiare. Credo che i suoi processi siano molto simili ai nostri: fondamentalmente diversi, ma sorprendentemente simili. Il mio obiettivo non è rendere Dio più umano; è per aiutarci a riconoscerci come computazionali. " "MI CONSIDERO, NON IL COMPUT...
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Il nuovo doodle di Google usa l’intelligenza artificiale consente agli utenti di creare la propria musica utilizzando l’apprendimento automatico per armonizzare le melodie

Il nuovo doodle di Google apre un dibattito sull'IA nella musica In onore del compleanno di Johann Sebastian Bach, che sarebbe il suo 333esimo, Google ha creato un Doodle AI sulla homepage della loro ricerca per onorarlo e celebrare la tecnologia moderna. Creato dai team Magenta e PAIR di Google, Doodle consente agli utenti di creare la propria musica utilizzando l'apprendimento automatico per armonizzare le melodie. Magenta è stato responsabile dell'aspetto di machine learning del progetto mentre PAIR ha creato la possibilità di utilizzarlo nel browser web. Il modello di machine-learning, chiamato Coconet, analizzò 306 armonizzazioni corali originali di Bach, così fu in grado di creare una melodia armonizzata con le note dell'utente. Questo apre la strada al dibattito sull'IA nella musica e se possa o meno creare musica come un essere umano e cosa significhi per gli artisti del settore. Molti dibattiti sono emersi attorno a questo problema quando si tratta di AI che fa parte dell'industria musicale e dell'autenticità di esso. Questa è la prima immersione di Google nell'IA e nella musica, ma sono lontani dall'essere il primo. È stata una pratica sin dagli anni '90 quando David Bowie ha contribuito allo sviluppo di un'app chiamata Verbasizer . L'app ha preso materiale di origine letteraria riordinando a caso le parole per trasformarle in testi. Ora ci sono molte piattaforme per utenti che aiutano le persone a creare musica con l'intelligenza artificiale. Uno di questi è Amper . Secondo il loro sito, "Amper Score ™ consente ai team aziendali di comporre musica personalizzata in pochi secondi e recuperare il tempo speso a cercare attraverso la musica di serie. Sia che tu abbia bisogno di musica per un video, un podcast o un altro progetto, l'IA creativa di Score rende rapidamente la musica che si adatta allo stile, alla lunghezza e alla struttura che desideri. " La maggior parte dell'intelligenza artificiale per la produzione musicale utilizza reti ...
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