Французские ученые разработали искусственный интеллект, способный регистрировать землетрясения быстрее самых чувствительных сейсмографов — по слабым изменениям гравитационного поля планеты.
В январе 2021 года OpenAI представила DALL-E, нейронную сеть, которая может «использовать любой текст и создавать на его основе изображение». Прошел год и OpenAI представила обновленную версию предыдущей программы под названием DALL-E 2.
Люди оказались не способны отличить лица, созданные искусственным интеллектом, от настоящих. Мало того, участники эксперимента даже назвали «фотографии» несуществующих людей более реальными, чем существующих.
Медики из трех стран обнаружили корреляцию между увеличением возраста сетчатки и повышением риска смертности от всех причин. Для определения возраста сетчатки 35000 человек они использовали алгоритм, основанный на глубоком обучении, а затем сравнили получившееся значение с реальным возрастом.
Нейроучёные-компьютерщики обучали искусственную нейронную сеть имитировать активность биологического нейрона. Полученные результаты заставляют по-новому оценивать сложность отдельных клеток головного мозга.
Швейцарские инженеры разработали алгоритм управления квадрокоптером, позволяющий ему пролетать через быстро двигающиеся проемы. Статья принята к публикации в IEEE Transactions on Robotics.
Ученые натренировали нейросеть определять деменцию у пожилых посетителей клиник, занимающихся вопросами памяти. Искусственный интеллект смог за 2 года до появления первых явных симптомов предсказать развитие болезни с 92% точностью.
Смартфон способен распознавать владельца по походке с точностью около 89 процентов — к такому выводу пришли авторы статьи в Computers & Security. Они протестировали алгоритм на 44 добровольцах, которые собирали данные в повседневных условиях на протяжении нескольких дней.
Британские разработчики научили нейросеть понимать время на стрелочных часах. Для обучения они собрали два датасета: из настоящих изображений и роликов из интернета, а также искусственных изображений.
Команда учёных из университета Британской Колумбии в Ванкувере (University of British Columbia) с помощью модели искусственного интеллекта «предсказала» состав около 9 млн. возможных дизайнерских наркотиков, которые могут появиться на рынке.