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Software

Una sofisticata tecnologia di computer grafica adattata per la robotica leggera

Tecnologia di computer grafica adattata per la robotica leggera Gli scienziati dell'Università della California, di Los Angeles (UCLA) e della Carnegie Mellon University hanno adattato una sofisticata tecnologia di computer grafica per la robotica leggera. Hanno usato la stessa tecnologia su cui fanno affidamento gli animatori di film e gli sviluppatori di videogiochi per creare immagini molto dettagliate, come capelli e tessuti nei film animati. Ora viene utilizzato dagli scienziati per simulare robot molli e artificiosi e i loro movimenti. Il lavoro è stato pubblicato su Nature Communications il 6 maggio. L'articolo è intitolato " Simulazione dinamica di robot soft articolati ". Khalid Jawed è l'autore dello studio e un assistente professore di ingegneria meccanica e aerospaziale presso la UCLA Samueli School of Engineering. "Abbiamo ottenuto risultati più rapidi rispetto alla simulazione in tempo reale di robot soft, e questo è un passo importante verso robot così autonomi e in grado di pianificare le proprie azioni da soli", ha affermato Jawed. “I robot morbidi sono realizzati in materiale flessibile che li rende intrinsecamente resistenti ai danni e potenzialmente molto più sicuri nell'interazione con l'uomo. Prima di questo studio, prevedere il movimento di questi robot è stato impegnativo perché cambiano forma durante il funzionamento. " Tecnologie DER e FEM Un algoritmo chiamato aste elastiche discrete (DER) viene spesso utilizzato nella realizzazione di film per animare oggetti a flusso libero. In una frazione di secondo, DER è in grado di prevedere centinaia di movimenti. I ricercatori hanno deciso di utilizzare DER per sviluppare un motore fisico in grado di simulare i movimenti di robot di ispirazione bio. Volevano anche usarlo per robot che esistono in ambienti difficili, come quelli sviluppati per Marte o sott'acqua. Anche il metodo degli elementi finiti (FEM) è una tecnologia basata su algoritmi ed è in grado di simulare i mo...
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Le migliori App di AR Realtà Aumentata

LE MIGLIORI APP AR DA ESPLORARE MENTRE SEI BLOCCATO A CASA SAMEER BALAGANUR La realtà aumentata (AR) sembra un concetto distante, ma esiste da anni in una forma o nell'altra. L'AR, in termini semplici, sta sovrapponendo immagini generate al computer sullo spazio della vita reale, questo crea una visione composita che aumenta il mondo reale. Le app AR offrono oggi stampe e pubblicità coinvolgenti su giochi AR, giochi sui social media e utilità pratiche. E mentre sei bloccato a casa durante questa pandemia, esplorare questa entusiasmante tecnologia sarebbe una grande idea. Dai un'occhiata a questo elenco nitido di alcune interessanti app AR sul mercato oggi: BBC's Civilization L'app della BBC si basa sulla serie di documentari dell'emittente Civilization. Questa app utilizza la realtà aumentata per portare all'utente oltre 30 manufatti unici provenienti da molti periodi storici e grandi civiltà del mondo. Ogni artefatto può essere visto nel rendering 3D usando uno smartphone come un mirino AR. L'app AR offre all'utente la possibilità di individuare, ruotare e ridimensionare i manufatti con esercitazioni su come utilizzare l'app. L'app offre anche funzionalità interattive come viste a raggi X e narrazioni, origini e storia dei manufatti e informazioni sui loro segreti. Android , iOS SketchAR SkethAR offre all'utente di trasformare il proprio smartphone in un assistente di disegno in realtà aumentata. È essenzialmente la traccia AR che significa che quando un utente traccia una particolare forma su un pezzo di carta e sceglie uno schizzo dal telefono, SketchAR proietta quell'immagine sulla carta, che consente all'utente di rintracciarla. Quanto è buona la traccia dipenderà dalla familiarità dell'utente con la gestione della matita. Questa app è perfetta se si desidera praticare uno schizzo particolare. Leggi anche l' India sembra essere sulla strada giusta per i progressi nell'intelligenza artificiale, ma per quanto riguarda i suoi concorre...
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MathWorks 2020a con funzionalità AI estese per l’apprendimento profondo

MathWorks ha presentato oggi la versione 2020a con funzionalità AI estese per l'apprendimento profondo. Gli ingegneri possono ora addestrare reti neurali nell'app Deep Network Designer aggiornata, gestire più esperimenti di deep learning in una nuova app Experiment Manager e scegliere tra più opzioni di rete per generare codice di deep learning. R2020a introduce nuove funzionalità specificamente per gli ingegneri automobilistici e wireless oltre a centinaia di funzionalità nuove e aggiornate per tutti gli utenti di MATLAB e Simulink. "MathWorks offre una piattaforma completa per la creazione di sistemi basati sull'intelligenza artificiale", ha affermato David Rich, direttore marketing di MATLAB. "Abbiamo trent'anni di esperienza in prodotti, consulenza e supporto e li abbiamo applicati a un flusso di lavoro di intelligenza artificiale che consente a ingegneri e scienziati di pulire i dati, costruire modelli e distribuirli in sistemi IT o di produzione". La nuova versione introduce una casella degli strumenti Deep Learning migliorata che aiuta gli utenti: Gli utenti possono gestire più esperimenti di deep learning, tenere traccia dei parametri di allenamento e analizzare e confrontare risultati e codice con la nuova app Experiment Manager. Inoltre, gli utenti possono formare in modo interattivo una rete per la classificazione delle immagini, generare codice MATLAB per la formazione e accedere a modelli predefiniti con l'app Deep Network Designer. Inoltre, GPU Coder offre ora un set più ampio di reti per implementare sistemi di intelligenza artificiale su dispositivi cloud e periferici, tra cui Darknet-19, Darknet-53, Inception-ResNet-v2, NASNet-Large e NASNet-Mobile. Nuovi prodotti, aggiornamenti importanti e funzionalità avanzate del prodotto R2020a include tre nuovi prodotti: Motor Control Blockset contiene una libreria di algoritmi di controllo motore ottimizzati per la generazione di codice compatto e supporto immediato per più kit hardwar...
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App di tracciamento per dipendenti aziendali

AZIENDE CHE STANNO COSTRUENDO APP DI TRACCIAMENTO DEI CONTATTI PER TENERE TRACCIA DEI DIPENDENTI Mentre diverse aziende tecnologiche e governi sviluppano sistemi di tracciamento dei contatti per tracciare e ostacolare la diffusione di Covid-19, alcune aziende stanno adottando questa tecnologia per monitorare la salute dei propri dipendenti. Sorvegliando i dipendenti e tenendo d'occhio la potenziale diffusione di Covid-19 all'interno dei loro locali, possono avvisare il personale in modo tempestivo se sono stati in contatto con un collega infetto. Sebbene la maggior parte di queste app faccia leva sull'analisi della posizione per le sue funzionalità - sollevando validi dubbi sulla privacy - possono aiutare ad alleviare la pressione sulle aziende mentre si spostano lentamente verso il luogo di lavoro. App di tracciamento automatico dei contatti di PwC Unendo importanti aziende tecnologiche come Apple, Google e Microsoft, PwC sta lavorando a un'app di tracciamento dei contatti per tracciare la diffusione del coronavirus tra i suoi dipendenti una volta riaperta la sede. Secondo un rapporto FT , la società ha sviluppato una soluzione che combina le funzioni Bluetooth e WiFi del telefono di un dipendente per tenere traccia di come interagiscono con i colleghi. In che modo l'app si propone di funzionare? Secondo un rapporto, dopo essere stato informato di un'infezione, le risorse umane inserivano le loro informazioni nell'app, "e in pochi secondi", avrebbero rintracciato tutte le persone che il dipendente infetto era stato in contatto all'interno dell'ufficio. A seguito di ciò, saranno prese le misure appropriate per isolare i dipendenti per frenare ulteriormente la diffusione del virus. Inoltre, avrebbe anche etichettato i casi come ad alto rischio, medio o basso rischio, calcolando l'accuratezza in base al tempo e alla distanza. Previsto a breve, un rappresentante di PwC ritiene fermamente che le aziende dovrebbero renderlo obbligatorio per un...
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Locus QuickStart strumento gratuito

LOCUS LANCIA QUICKSTART PER PMI E START-UP PER AIUTARE A GESTIRE LE PROPRIE OPERAZIONI LOGISTICHE IN MODO EFFICIENTE Locus lancia QuickStart per PMI e start-up per aiutare a gestire le proprie operazioni logistiche in modo efficiente Locus, una società globale SaaS B2B, ha annunciato il lancio di uno strumento gratuito " QuickStart " , che è una versione lite self-service della suite di prodotti per startup e piccole e medie imprese per migliorare l'efficienza della loro catena di approvvigionamento in mezzo alla pandemia di COVID-19 . Secondo il comunicato dell'azienda, le startup e le PMI si trovano in una situazione precaria ora più che mai. E le aziende stanno lottando per gestire la domanda volatile, l'efficienza della flotta e delle risorse e l'aumento dei costi a causa della pandemia di COVID-19. Locus ha sempre lavorato per automatizzare le decisioni umane nella catena di approvvigionamento e con QuickStart l'azienda mira a fornire ai propri clienti strumenti per migliorare e analizzare la situazione. La società ritiene che la pianificazione logistica non sia un'attività che può essere ottimizzata manualmente a causa di molti vincoli del mondo reale e l'attuale pandemia aumenta la complessità. Tuttavia, con la piattaforma di intelligenza artificiale all'avanguardia di Locus, le aziende possono automatizzare il processo decisionale tenendo conto della realtà sul campo. La società offre anche una prova gratuita per due mesi dall'inizio dell'abbonamento, che aiuterà le aziende a migliorare la propria catena di approvvigionamento in mezzo a questa pandemia. Le aziende possono ora concentrarsi sull'esecuzione e garantire una buona esperienza del cliente. Nishith Rastogi, CEO e co-fondatore di Locus, ha dichiarato: “La gestione della catena di approvvigionamento è un vecchio problema. Con il tempo è diventato solo più dinamico e complesso. Mentre la modifica di scenari sul terreno e pandemie come COVID-19, possono influire sulle operazioni,...
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Rockmetric FURY

ROCKMETRIC LANCIA FURY SU MICROSOFT AZURE PER INFORMAZIONI RAPIDE DA DATA LAKES Rockmetric lancia FURY, un prodotto innovativo creato per i responsabili delle decisioni per guidare i risultati aziendali dai loro ingenti investimenti in data lake, quattro volte più velocemente. Rockmetric ha ora reso disponibile Fury per i clienti di Microsoft Azure. FURY consentirà agli utenti di ottenere rapidamente approfondimenti senza la necessità di SQL o di altri linguaggi complessi, riducendo così i tempi di risposta per approfondimenti ad hoc da giorni e settimane a pochi secondi. L'idea è di rendere i dati disponibili per i dirigenti aziendali in ogni momento per decisioni strategiche significative. Rockmetric sfrutta Microsoft Azure per offrire affidabilità, sicurezza e scalabilità di livello aziendale ai clienti di tutto il mondo. Inoltre, si integra con Microsoft Azure Data Factory per automatizzare la pipeline di dati e connettersi con diversi database aziendali popolari. Fornisce inoltre una profonda integrazione con Microsoft Office 365, Microsoft Teams e Microsoft Azure Active Directory per garantire adozione e governance da parte degli utenti. "Con Azure, Rockmetric è in grado di fornire scalabilità, velocità e semplicità agli utenti aziendali per prendere decisioni migliori utilizzando dati e intelligenza artificiale", ha dichiarato John "JG" Chirapurath, direttore generale, Azure Data e AI di Microsoft Corp. Molte aziende non riescono a estrarre valore dai dati raccolti in quanto richiedono agli esperti di analizzare le informazioni. Inoltre, le esigenze dinamiche delle imprese causano ulteriori ostacoli nel processo di analisi dei dati come per i report ad hoc, gli esperti fanno fatica a far fronte alle domande di follow-up in continua evoluzione. Ciò riduce quindi il ritmo complessivo delle attività commerciali. Secondo la società, FURY consente agli utenti business con una potente esplorazione dei dati ad hoc su set di dati 1000 volte più grandi...
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Che cosa è Kubeflow

TUTTO CIÒ CHE DEVI SAPERE SU KUBEFLOW Costruito dagli sviluppatori di Google, IBM, Cisco, tra gli altri, Kubeflow è un toolkit di apprendimento automatico open source per Kubernetes. Kubeflow è basato su Kubernetes come sistema per la distribuzione, il ridimensionamento e la gestione di sistemi complessi. Inizialmente, Kubeflow ha iniziato a funzionare come un modo più semplice per eseguire TensorFlow su Kubernetes, che era basato su una pipeline nota come TensorFlow Extended e poi si è espanso per diventare un framework multi-architettura e multi-cloud per l'esecuzione di intere pipeline di machine learning. Secondo gli sviluppatori, il motivo alla base dello sviluppo di questa piattaforma è dovuto alla costruzione e alla distribuzione di applicazioni di machine learning nel mondo reale, è difficile e costoso a causa della mancanza di strumenti, che copre il processo di sviluppo e distribuzione di machine learning end-to-end. La creazione di un modello di apprendimento automatico ad alte prestazioni include una serie di componenti critici al fine di fornire un prodotto di apprendimento automatico end-to-end. Kubeflow è una piattaforma per la costruzione e la distribuzione di tali modelli di apprendimento automatico senza troppi problemi. Il flusso di lavoro di base di Kuberflow è menzionato di seguito: Scarica ed esegui il file binario di distribuzione di Kubeflow. Personalizza i file di configurazione risultanti. Esegui lo script specificato per distribuire i contenitori in un ambiente specifico. Caratteristiche Kubeflow aiuta a ridimensionare i modelli di machine learning e distribuirli alla produzione secondo necessità. Offre diversi componenti che è possibile utilizzare per creare formazione sull'apprendimento automatico, ottimizzazione dell'iperparametro e servire carichi di lavoro su più piattaforme. Esistono diverse funzionalità di questa piattaforma, che sono menzionate di seguito: Kubeflow fornisce il ridimensionamento in base alla...
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Polygames di Facebook

FACEBOOK OPEN SOURCE POLYGAMES: UN FRAMEWORK PER ADDESTRARE I ROBOT AI CON SELF PLAY Polygames è un nuovo framework di ricerca sull'IA open source per addestrare gli agenti a padroneggiare i giochi di strategia attraverso il gioco personale, piuttosto che studiando esempi estesi di gameplay di successo. Poiché è più flessibile e presenta più funzionalità rispetto ai framework precedenti, Polygames può aiutare i ricercatori a far avanzare e valutare una vasta gamma di tecniche di zero learning (ZL) che non richiedono set di dati di training. L'architettura di Polygames lo rende compatibile con più tipi di giochi - compresi Breakthrough, Hex, Havannah, Minishogi, Connect6, Minesweeper, Mastermind, EinStein würfelt nicht !, Nogo e Othello - rispetto ai sistemi precedenti, come AlphaZero e ELF OpenGo. Oltre a costruire e valutare i metodi ZL in una varietà di giochi, lo strumento consente ai ricercatori di studiare l'apprendimento di trasferimento, il che significa l'applicabilità di un modello addestrato su un gioco per avere successo su altri. Fornisce una libreria di giochi inclusi, nonché un'API a file singolo per implementare il tuo gioco. Il team AI di Facebook ha dimostrato l'efficacia di Polygames come strumento di allenamento con prestazioni di modello elevate in varie competizioni di gioco, tra cui la produzione del primo bot per battere un giocatore umano di alto livello nel gioco 19 × 19 Hex. Oltre a condividere l'approccio alla costruzione di Polygames, Faceook sta facendo open source l'intero framework, disponibile su GitHub .
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SelfieType Samsung tastiera invisibile basata sull’intelligenza artificiale

Samsung ha realizzato una tastiera invisibile basata su AI per il tuo telefono Lavoriamo tutti dai nostri telefoni più che mai, ma scrivere e-mail e messaggi lunghi è ancora lento rispetto all'utilizzo di una tastiera. Samsung ha una soluzione: usa l'IA e la fotocamera del tuo telefono per tenere traccia delle tue mani mentre digitano su una tastiera invisibile proprio di fronte a te. Si chiama SelfieType e, sebbene al momento sia solo una demo, è molto intrigante. È stato sviluppato sotto l'egida del programma C-Lab di Samsung, una sorta di incubatore interno per strane idee tecnologiche, alcune delle quali alla fine diventano prodotti commerciali . Non sappiamo quali siano i piani di Samsung per SelfieType, ma se funziona senza problemi come suggerisce questa promozione, potrebbe essere uno strumento potente. Samsung sta dimostrando SelfieType come CES a Las Vegas questa settimana, quindi proveremo a metterci in pratica (se quel termine ha senso in questo contesto). Il software utilizza l'apprendimento automatico per tracciare il movimento delle mani attraverso la fotocamera del telefono. La prova sarà sicuramente nella digitazione, però. Le "tastiere invisibili" esistono già utilizzando la proiezione laser , ma sono una novità piuttosto che uno strumento serio. Tendono ad essere lenti e imprecisi, e se porti con te un mattoncino di un proiettore laser potresti anche andare tutto il maiale e scambiarlo con una tastiera Bluetooth decente. Poiché SelfieType funziona utilizzando la fotocamera del telefono, eliminerà almeno il problema del trasporto degli accessori. Ma usare la visione artificiale per tracciare il movimento individuale delle dita sembra complicato e presumibilmente dovrai tenere le mani in un posto affinché tutto funzioni correttamente: una domanda difficile senza il feedback fisico di una tastiera. Tuttavia, è una soluzione che non abbiamo mai visto prima e che siamo curiosi di provare. Nel corso degli anni, gli ingegneri hanno...
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Facebook con i ricercatori di Carnegie Mellon AI ha appena creato un’intelligenza artificiale che può battere le persone nel poker

Informazioni imperfette, AI sovrumana imperfetta L'intelligenza artificiale dovrebbe essere autorizzata a fare le nostre scommesse? Facebook con i ricercatori di Carnegie Mellon AI ha appena creato un'intelligenza artificiale che può battere le persone nel poker. Questo è un risultato monumentale. Nel poker non esiste una risposta ottimale, nessuna serie di mosse vincenti da trovare. Invece, c'è la migliore scommessa da prendere per massimizzare la ricompensa e minimizzare il rischio. Ma possiamo applicare agenti addestrati per avere successo in scenari con informazioni imperfette, in modo responsabile? In che modo questi tipi di intelligenza umana sovrumana possono fare scommesse sbagliate e come possiamo progettare sistemi intorno a loro per il bene sociale? un'occhiata a un esperimento mentale. La diagnosi e il trattamento medico sono una delle aree più sviluppate e prolifiche della ricerca sull'apprendimento automatico. La diagnosi è, per la maggior parte, un problema di classificazione. Si dispone di una grande quantità di dati di input dal paziente, come dati di sintomi, dati ambientali, ecc. Gli algoritmi di machine learning vengono applicati per trovare modelli tra le enormi quantità di dati per diagnosticare il paziente. Spesso gli algoritmi trovano schemi così intricati che i professionisti non sempre ne hanno un senso. La diagnosi è una classica applicazione di apprendimento automatico che viene fornita con le sue domande etiche. Per motivi di esperimento, supponiamo che il medico sia molto acuto o che un algoritmo ML dia la diagnosi corretta. Raccomandare il trattamento, tuttavia, non è un problema di classificazione standard. È un gioco di informazioni imperfette. Devi scommettere sulla migliore procedura data la persona e la diagnosi. Il compito dell'algoritmo è quello di esaminare le varie possibilità di successo del trattamento, la diagnosi e la persona e raccomandare il miglior corso di trattamento possibile per salvargli la vita. Potrebbero no...
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