Нейросеть научилась повторять баскетбольные движения
Специалисты демострировали нейросети записи игр реальных баскетболистов, а алгоритм восстанавливал недостающие фрагменты движений мяча.
Специалисты из компании DeepMotion и Университета Карнеги — Меллона создали виртуального агента на основе двух нейронных сетей, который выполняет баскетбольные движения и трюки. Одна из нейросетей отвечает за передвижение агента, вторая — за движение рук и управление мячом.
Обучение
Сначала исследователи обучили агента передвигаться в виртуальной среде, а затем — контролировать мяч во время сложных трюков. Для этого они использовали метод обучения с подкреплением: виртуальный агент взаимодействует с окружающей средой и получает награду за правильные действия.
В качестве исходных данных алгоритмы получали записи движений реальных баскетболистов. Точно записывать движения мяча сложно, поэтому алгоритмы «просматривали» видео и самостоятельно подбирали наиболее точные и верные движения.
Развитие
Исследователи продолжат работу над созданием спортивных виртуальных агентов. Они планируют использовать алгоритм для работы с другими видами спорта, в которых игровые движения сильно влияют на баланс персонажа, например, с футболом.
В июне 2018 года разработчики из Facebook представили алгоритм на нейросетях, который при прослушивании скрипичных и клавишных композиций имитирует движения рук музыканта в дополненной реальности.
707 открытий707 показов
Составили подборку из 10 бесплатных нейросетей, которые генерируют текст, изображения и видео, и рассказали о каждой из них.
Компания OpenAI представила Snap-E — модель, которая способна генерировать 3D-модели по текстовому запросу.
В Microsoft представили подробный отчёт о работе GPT-4, который заключил, что у языковой модели есть признаки человеческого мышления.
Узнали, сможет ли Sora от OpenAI уничтожить хотя бы одну профессию. Это нейросеть, которая генерирует видеоролики по текстовому описанию.