Проверка на качество показала, что модель хорошо справляется с определением пола, однако пока не способна правильно оценить возраст с точностью до 10 лет.
Новый метод не требует жертвовать точностью прогнозов. Бороться с заблуждениями предлагают с помощью кластеризации и дополнительных данных.
Методика имитирует процесс обучения языку у детей. Нейросеть наблюдает за людьми и действиями на видео, сопоставляя данные с текстовым описанием.
Участники смогут управлять действиями живого человека через Интернет. Записаться в BeeMe можно на сайте проекта 31 октября в 23:00 по восточному времени.
Основная идея заключается в строгом разграничении доступа к кэшу процессора. Разработчики уверяют, что DAWG работает эффективнее CAT от Intel.
Новая структура объединит некоторые отделы и лаборатории института и будет заниматься техническими и этическими аспектами IT-технологий.
Ученые соединили алгоритмы распознавания изображений и речи для создания нейросети, которая сопоставляет картинку и голос.
Алгоритм анализирует изображения и отмечает на них интересующие объекты. При тестировании точность TbD-net составила 99,1 %.
Информация кодируется в вибрации разной частоты, которые генерирует гидролокатор. Ученые также создали алгоритм, который распознает их среди природных волн.
Он объединяет две техники: гомоморфного шифрования и искаженных схем — и позволяет обеспечить не только скорость вычислений, но и приватность данных.
Нейросеть помогла сократить частоту приёма препаратов до нескольких раз в год, вместо ежемесячного, а также уменьшить дозировку вдвое.
Специалисты MIT пришли к выводу, что глубинное обучение может быть эффективно для проведения терапии аутизма с использованием роботов.
По словам инженеров MIT, устройство можно интегрировать в дроны размером с ноготь или приборы, которым нужно работать несколько месяцев на одной батарейке.
Метод основан на том, что в любой из моментов времени данные может передавать только один источник. Технологию планируют применять в работе дронов.
Ученые MIT натренировали ИИ на картинках с подписями из сообщества Reddit, посвященного разговорам о смерти, и назвали его в честь персонажа из «Психо».
Совместный проект исследователей из MIT и университета Торонто VirtualHome представляет собой симуляцию квартиры, созданную для обучения агентов ИИ домашним делам и отработке этих навыков. Разработчики считают, что их система станет удобной базой данных для виртуальных персональных ассистентов.
В MIT разработана система виртуальных тренировок для автономных дронов под названием Flight Goggles, позволяющая беспилотнику «представлять» препятствия и учиться их преодолевать.
Новая технология позволяет усовершенствовать навигацию беспилотных автомобилей. Для ее реализации исследователи использовали ToF-камеру и методы математической статистики.
Ученые из MIT упростили архитектуру чипа, чтобы мощность не расходовалась впустую на передачу данных между процессорами на одном чипе. Испытания показали погрешность 2–3 % по сравнению с вычислениями на обычном компьютере.
Ученые из лаборатории CSAIL разработали систему NanoMap, с которой дроны эффективно огибают препятствия на скорости около 30 километров в час.
Скорость печати новой разработки до 10 раз превосходит коммерческие аналоги.
Алгоритм под названием Taco автоматизирует компрессию тензорных разрежённых матриц.
Сотрудники MIT создали ИИ Shelley, который пишет рассказы-страшилки, триллеры и ужасы в режиме реального времени.
Ультратонкие плёнки полупроводника, способные испускать и принимать излучения, могут быть добавлены в кремниевые пластины процессоров.
Быстро двигающиеся магнитные частицы позволят увеличить вместимость магнитных дисков. Недавно обнаруженное явление поможет отодвинуть пределы закона Мура.
Новый прототип робота Primer имеет форму куба и управляется при помощи магнитов. Для ходьбы, колёсного передвижения, парения по воздуху и скольжения по ровным поверхностям робот использует различные экзоскелеты из пластика, которые при нагревании меняют форму и придают роботу нужный функционал.
Новая система машинного обучения анализирует успешно проведённое исправление багов программного обеспечения и узнаёт, как исправлять новые ошибки. Cистема исправления кода, разработанная сотрудниками MIT, в автоматическом режиме исправляет почти в два раза больше ошибок, чем её предшественники.
Учёные MIT разработали утилиту CodeCarbonCopy (CCC), которая автоматически портирует код между проектами с учётом зависимостей между модулями, адаптируя его под новую кодовую базу.
