Мы из будущего

Собаки в Китае реагируют на робопса. Мы из будущего

Колонна магнитных микророботов доставила эндоскопические инструменты в желчные протоки Исследователи из Немецкого центра исследований рака (DKFZ) успешно провели эндоскопическую микрохирургическую операцию на желчных протоках свиньи, используя группу из трех микророботов TrainBots. Гибкий эндоскоп вводится через рот в тонкую кишку и затем в желчный проток, при этом основной сложностью операции является прохождение острого угла от тонкой кишки к желчному протоку. Миллиметровые роботы помогли управлять эндоскопическим инструментом с электродом для электрической абляции тканей, устраняя закупорку желчного протока. TrainBot развернул проволочный электрод длиной 25 см, который был в три с половиной раза тяжелее самого робота. Оснащенные противоскользящими ножками и управляемые магнитным полем TrainBots способны преодолевать сложные участки внутри органов. Объединение нескольких таких роботов может существенно изменить подход к эндоскопическим операциям и лечению рака желчных протоков. БиоТехнологии

Новая открытая ИИ-модель Nvidia готова конкурировать с GPT-4 Nvidia выпустила новое семейство мультимодальных языковых моделей NVLM 1.0, включая флагманскую NVLM-D-72B с 72 миллиардами параметров. Эти модели конкурируют с лидерами индустрии, такими как GPT-4, демонстрируя высокие результаты в задачах машинного зрения, кодирования, анализа изображений, решения математических задач и генерации текста. Открытый исходный код NVLM 1.0 предоставляет исследователям доступ к передовым технологиям. Этот шаг Nvidia может изменить структуру ИИ-индустрии, ускорить развитие ИИ и вызвать цепную реакцию среди конкурентов. Мы из будущего

OpenAI представила на DevDay 2024 новые инструменты, упрощающие разработку приложений на базе ее ИИ-технологий Среди нововведений — Realtime API, позволяющий разработчикам создавать речевые интерфейсы с малой задержкой и выбором из шести голосов. Этот инструмент упрощает процесс, объединив транскрибирование, генерацию ответа и преобразование текста в речь в одну операцию. Примером использования API стало приложение для планирования поездок. Также были представлены инструменты для тонкой настройки моделей и функция кэширования, сокращающая затраты разработчиков на обработку данных вдвое. Мы из будущего

Больше не нужно мыть посуду! Универсальный интерфейс манипуляции (UMI) позволяет обучать роботов задачам на основе человеческих демонстраций без дорогостоящего оборудования. Система использует коботов Universal Robot и камеру GoPro для захвата визуальной информации. Это делает процесс обучения роботов, например, мытье посуды и расстановку чашек, доступным и мобильным. UMI позволяет роботам обобщать навыки на новые объекты и среды, а данные собираются быстро – всего за 30 секунд на демонстрацию. Мы из будущего

Представлен гибкий некремниевый микропроцессор с ИИ стоимостью менее доллара Британский стартап Pragmatic Semiconductor разработал гибкий 32-битный микроконтроллер Flex-RV на основе архитектуры RISC-V для запуска моделей машинного обучения стоимостью менее $1. Вместо кремния используется оксид индия, галлия и цинка (IGZO), что позволяет печатать транзисторы на пластиковой подложке. Микроконтроллер способен гнуться, например, вокруг карандаша, и работать после разворачивания. Несмотря на низкую производительность (60 кГц и 12 600 логических вентилей), Flex-RV подходит для одноразовых медицинских устройств, носимых гаджетов, мягкой робототехники и интерфейсов мозг-компьютер благодаря низкому энергопотреблению (менее 6 мВт). Мы из будущего

ИИ поможет полиции раскрыть старые преступления Австралийские исследователи создали ИИ Söze, который ускоряет расследования преступлений. В ходе тестирования инструмент обработал доказательства по 27 сложным делам всего за 30 часов. По оценкам, людям на выполнение такого объема работы потребовалось бы около 81 года. Это делает Söze примерно в 23 600 раз быстрее человеческих следователей. Технология анализирует видеозаписи, финансовые транзакции и другие данные, выявляя ключевые зацепки. Платформа уже используется полицией Эйвона и Сомерсета в Великобритании. Ожидается, что Söze поможет раскрыть нераскрытые дела, включая громкие случаи. Программа может значительно ускорить расследования, не заменяя при этом человеческие решения. Мы из будущего

Китайский производитель игрушек-роботов Leju Robotics выпустил полноразмерного гуманоидного робота Kuafu На данный момент продано 196 экземпляров. Основными покупателями стали университетские исследовательские лаборатории. Мы из будущего

В Швейцарии создали роборуку, которая способна перемещаться самостоятельно Исследователи из Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) разработали роборуку, способную отсоединяться от манипулятора и самостоятельно перемещаться к объектам. Обычные роботизированные руки закреплены на основании, что ограничивает их радиус действия. Новая модель, созданная с помощью генетического алгоритма и симулятора MuJoCo, имеет пять сочлененных пальцев, которые могут ползать и захватывать предметы. Она также оснащена магнитным креплением на "запястье" и может выполнять сложные задачи, включая исследование труднодоступных мест. Мы из будущего

«Офис: Президентское издание» Короткометражный фильм создан с помощью нейросети Hailuo AI. Мы из будущего

Система проверки Google больше не может отличить людей от ботов Исследователи из Швейцарской высшей технической школы Цюриха взломали систему reCAPTCHAv2, достигнув 100% точности в прохождении капчи с помощью нейросетей и технологий машинного обучения. Ранее алгоритмы проходили проверки только с 71% успехом. Ученые использовали нейросетевые модели YOLO (You Only Look Once) для анализа и классификации изображений в капче, что показало, что современные ИИ могут решать задачи, считавшиеся сложными для ботов. Кроме того, система полагается на данные cookie и историю браузера, что ставит под сомнение ее универсальность и надежность в защите от автоматизированных атак. Мы из будущего

«Базовая математика для искусственного интеллекта. Математика нового уровня для эффективных и успешных систем ИИ» Хала Нельсон Книга дает прочные знания математики, лежащей в основе работы современных систем ИИ. Приведены необходимые и достаточные сведения для успешной работы в области ИИ, без углубления в сложные академические теории, с акцентом на практическом применении и современных моделях. Даны основы машинного обучения и науки о данных. Рассмотрены регрессия, нейронные сети, свертка, оптимизация, вероятность, марковские процессы, дифференциальные уравнения и многое другое исключительно в контексте искусственного интеллекта. Показано, как объединять модели машинного обучения и естественного языка, работать с графовыми и сетевыми данными, визуализировать преобразования пространства, уменьшать размерность, обрабатывать изображения, выбирать модели и для проектов, основанных на данных. #книгиИИ Мы из будущего