По пробкам дадут очередь из нейросетей «Калашникова»

Концерн «Калашников», входящий в госкорпорацию «Ростех», представил столичному Центру организации дорожного движения видеокомплекс для анализа обстановки на дорогах Москвы. В нем будут использованы технологии нейросетей, сообщает пресс-служба концерна.

Для начала напомним, что нейросеть — это некая обучаемая система, действующая не только в соответствии с заданным алгоритмом, но и на основании накопленной информации. Первый созданный с применением этой технологии видеокомплекс концерна «Калашников» сегодня установлен на Третьем транспортном кольце, где будет проходить тестирование.

Данные с комплекса в режиме реального времени передаются в Ситуационный центр ЦОДД, а там в соответствии с этой информацией программируют работу светофоров, анализируют причины возникновения заторов, вялотекущего движения и дорожно-транспортных происшествий. Об этом сообщил генеральный директор концерна «Калашников» Алексей Криворучко.

Видеокомплекс подключен к интеллектуальной транспортной системе Москвы, а его работа основана на разработках военных специалистов. Основываясь на полученных данных, сотрудники ЦОДД смогут принимать более оперативные решения по корректировке светофорных программ, управлению электронными дорожными знаками и вовремя реагировать на внештатные ситуации, в том числе оперативно вызывая экстренные службы. Как это будет действовать на практике, наглядно продемонстрировано в видеоролике.

Комплекс «Калашников» станет частью интеллектуальной транспортной системы Москвы, которая уже включает свыше 2,6 тыс. светофоров, более 2 тыс. камер телеобзора, более 3,7 тыс. детекторов, 172 электронных информационных табло и около 2 тыс. стационарных и мобильных комплексов фотовидеофиксации.

В столице постоянно работают над развитием интеллектуальной транспортной системы. Так, летом этого года отрапортовали об успешном запуске «зеленой волны» для трамваев, курсирующих по шоссе Энтузиастов.
Параллельно идет развитие проекта «Магистраль»: с помощью грамотно организованной сети наземного транспорт центр Москвы свяжут с окраинами.

Источник: http://www.zr.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

​​Аналог R2D2 на обложке TIME, Toyota намеревается покорить космос, а Google пытается разоблачить шпионов. @heyml
И все это происходит уже сейчас! На канале Hey Machine Learning эксперты в области МО и ИИ постоянно следят за новостями и событиями в отрасли искусственного интеллекта и машинного обучения. Также авторы канала готовят, обобщают, структурируют опыт своих (и не только своих) проектов и представляют в виде кейсов!
Подписывайтесь!👇🏻
https://yangx.top/heyml

Искусственный интеллект Google научится распознавать незнакомцев, которые подглядывают в ваш телефон

Случайно или намеренно — но заглянуть в экран чужого телефона — это довольно частый соблазн, знакомый многим. Равно, как и многие пользователи сталкивались с тем, что другие люди подглядывали за ними. Исследователи компании Google ведут разработки над искусственным интеллектом, призванным противодействовать данному явлению.

Рабочее название приложения — E-Screen Protector, и на момент написания новости оно находится на этапе первого тестирования перед дальнейшей разработкой.

Используя фронтальную камеру мобильного устройства, программа распознаёт лица людей, которые по тем или иным причинам решили изучить содержание экрана владельца устройства. На основе определённой мимики и направления взгляда программа отмечает подозрительных личностей соответствующей рамкой, протягивая к ним стрелку с изображением радуги, намекая на подозрительного незнакомца за вашей спиной.

Обратная сторона медали заключается в том, что E-Screen Protector мгновенно прерывает работу остальных программ, тем более — тех, что тоже используют фронтальную камеру, чтобы обратить внимание пользователя на незнакомца, и, спустя несколько секунд, когда владелец устройства оповещён о событии, сворачивается, возобновляя работу остальных программ.

Есть ещё масса оговорок на тему того, будет ли эта программа работать по умолчанию, или её выпустят в рамках дополнительного свойства для приложений, которые нуждаются в подобной защите (например, таких, где необходим ввод личных данных), и можно ли будет в таких условиях делать личные фотографии с участием нескольких человек одновременно.

Помимо этого, всё ещё не известна дата выпуска программы, и намерены ли представители Google действительно использовать её с будущими моделями устройств, работающими на операционной системе Android.

Источник: 3dnews.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Amazon DeepLens — первая Wi-Fi камера с Deep Learning
https://geektimes.ru/company/intel/blog/296201/

Зед А. Шоу - Легкий способ выучить Python 3е издание (rus)

Reuters собирает новости из Twitter с помощью искусственного интеллекта

Новостное агентство Reuters и Alibaba представили Tracer — искусственный интеллект, который ежедневно самостоятельно анализирует миллионы твитов, извлекает из них реальные инфоповоды и рассылает по всей редакции, снабжая сообщения заголовками.

Половину исходных данных ИИ отбирает сам, случайным образом, вся остальная работа ведется по собранной журналистами базе твиттеров. Tracer определяет событие, его тему, время и место, «раскручивает» каждую потенциальную новость до источника, самого первого твита, чтобы убедиться, что это не фейк, затем проводит дополнительную проверку с использованием баз «фейковых СМИ» вроде National Reports.

Агентство Reuters уже внедрило Tracer в работу редакции. Программа отсеивает как «шум» около 80% информации, остальную кластеризует, сортируя по разным типам новостных событий. https://www.technologyreview.com/s/609558/how-reuterss-revolutionary-ai-system-gathers-global-news/

Дочерняя сеть искусственного интеллекта Google превзошла все ожидания

Представленный публике в мае 2017 года искусственный интеллект AutoML создал дочернюю сеть NASNet с превосходным машинным зрением. Аналитики Google Brain отметили, что система, созданная AutoML, превосходит искусственные интеллекты, которые разрабатывают люди.

Изначально планировалось, что AutoML станет управляющей нейросетью с функциями, позволяющими создавать другие нейросети для выполнения специфических задач.

Так, NASNet должна была распознавать такие объекты, как люди, машины, светофоры, багаж и другие предметы. Искусственный интеллект учитывал ошибки «дочки» и использовал эту информацию для улучшения сети, повторяя данный процесс тысячу раз.

Когда инженеры решили протестировать NASNet с помощью приложений ImageNet и COCO, результаты превзошли все их ожидания.

В 82,7% случаев в выборке ImageNet нейросеть дала правильный ответ. Предыдущий рекорд успешности составил 81,5%. Кроме того, эффективность NASNet оказалась на 4% выше по сравнению с другими системами, оснащенными машинным зрением.

Однако теперь разработчики опасаются, что AutoML сможет создавать нейросети со скоростью, за которой не удастся угнаться всему человечеству. Представители многих крупных компаний предлагают создать этические стандарты для искусственного интеллекта.

Источник: dni24.com #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Искусственный интеллект выпустил дэт-метал альбом

Coditany of Timeness в целом похож на любой другой альбом жанра дэт-метал – но ровно до тех пор, пока вы не решите узнать об исполнителе больше. Дело в том, что его создала нейронная сеть. Да-да, ни одной гитары, никаких ударных – на записи не было даже вокалиста.

Это результат проекта Dadabots, над которым долгое время работали Зак Зуковски и СиДжей Карр. В качестве источника вдохновения они использовали альбом Diotima группы Kralice. Треки разбили на небольшие кусочки и дали на обработку искусственному интеллекту, чтобы он смог разобраться, что такое дэт-метал и как его создавать.

На практике же ученые воспроизводили фрагмент песни и позволяли нейронной сети угадывать, что будет дальше. При этом, в зависимости от того, правильный ответ был дан или нет, сеть получала различный отклик. По сути, ученые симулировали механизм обучения человеческого мозга.

Поначалу ИИ издавал лишь произвольные звуки. “В первое время это звучало слишком шумно, гротескно и текстурно”, – отмечает Карр. За три дня одни и те же фрагменты прозвучали около пяти миллионов раз, и это начало приносить свои плоды: музыка становилась всё более похожей на оригинал.

Источник: it-here.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

21 урок из курса по глубокому машинному обучению от Andrew Ng
https://proglib.io/p/dmm-course-review/

Искусственный интеллект станет приоритетом Xiaomi на ближайшее десятилетие

На рынке имеется немало самых разных коммерческих продуктов и прототипов, использующих элементы искусственного интеллекта. А недавно Huawei принесла искусственный интеллект и на рынок смартфонов, выпустив флагманские Mate 10 и Huawei V10 на чипсете Huawei Kirin 970 с поддержкой нейронных вычислений.

Конечно, Huawei Mate 10 и Huawei V10 - это лишь первые ласточки. И руководитель Xiaomi Лей Джун (Lei Jun) подтвердил, что сфера ИИ станет главным приоритетом компании на ближайшие десять лет. А первые смартфоны Xiaomi с технологиями искусственного интеллекта появятся на рынке уже в следующем году.

Первым продуктом Xiaomi с элементами искусственного интеллекта считается, выпущенная этим летом смарт-колонка Mi AI Speaker. Да и сама Xiaomi находится в выигрышном положении для развития ИИ: компания может похвастаться сильной платформой продуктов интернета вещей (IoT) и огромным числом пользователей MIUI, которое уже перевалило отметку в 300 млн человек.

Что касается будущих смартфонов Xiaomi с поддержкой искусственного интеллекта, то первым таким устройством может стать флагманский Xiaomi Mi 7 на чипсете Snapdragon 845.

Источник: thg.ru #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Десять лучших книг для развлечения дата сайентиста http://datawanderings.com/2017/12/01/geek-christmas-best-books-data-scientist/ #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python