Природные катаклизмы ежегодно уносят тысячи жизней и приводят к многомиллиардным убыткам. Причём с каждым годом ситуация только ухудшается. Быстрее и точнее прогнозировать атмосферные явления вскоре поможет новая система на основе технологий искусственного интеллекта (ИИ). В разработке участвуют специалисты Университета штата Пенсильвания (Penn State), американского провайдера прогнозов погоды AccuWeather и испанского Альмерского университета (University of Almería).
#software #искусственныйинтеллект #погода #прогноз #машинноеобучение
#servernews
https://servernews.ru/990219/?utm_source=nova&utm_medium=tg&utm_campaign=sn

Технологии машинного обучения (ML) позволяют явить миру не только системы распознавания, чем сегодня не занимается только ленивый, но также ведут к появлению решений для сложнейших анализов химических, молекулярных и атомарных структур веществ и материалов. До сих пор подобный анализ вёлся с  использованием знаний и уравнений квантовой механики и физики. Это долгий и трудоёмкий путь, который с помощью технологий ML можно пройти в разы быстрее. Для этого необходимо научить систему анализировать атомную структуру материалов, а не вести длительные расчёты по формулам. Слева расчёт распределения плотности заряда бензола, справа ― разница между анализом с помощью машинного обучения и расчётом по формулам
#машинноеобучение #суперкомпьютер #материалы #учёные #software
#servernews
https://servernews.ru/990312/?utm_source=nova&utm_medium=tg&utm_campaign=sn

Исследование, проведённое компанией SAS и Ассоциацией сертифицированных специалистов по расследованию хищений и мошенничества (ACFE), говорит о том, что всё больше компаний и организаций будут применять защитные решения на основе искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения. Речь идёт об инструментах нового поколения, предназначенных для борьбы с мошенничеством. ИИ-технологии и машинное обучение позволят повысить эффективность выявления преступных схем и прогнозирования рисков.
#software #безопасность #мошенничество #искусственныйинтеллект #машинноеобучение
#servernews
https://servernews.ru/990591/?utm_source=nova&utm_medium=tg&utm_campaign=sn

Gartner прогнозирует быстрое развитие проектов в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения. Сейчас организации и компании, работающие с платформами ИИ и машинного обучения, реализуют в среднем по четыре проекта в соответствующих сферах. В целом, 59 % респондентов сообщили, что в том или ином виде применяют средства искусственного интеллекта.
#software #gartner #искусственныйинтеллект #машинноеобучение #прогноз
#servernews
https://servernews.ru/990765/?utm_source=nova&utm_medium=tg&utm_campaign=sn

Второй крупнейший игрок на рынке программируемых матриц компания Xilinx представил новые ускорители на ПЛИС модели Alveo U50. Ускорители выполнены в формфакторе PCIe-адаптеров с низким профилем и занимают на материнской плате один слот. До этого в семействе продуктов Alveo были представлены лишь двухслотовые модели, требующие дополнительного питания PCIe. Устройства построены 16-нм чипах с архитектурой FPGA UltraScale+. Адаптеры Xilinx Alveo U50 питаются исключительно через слот и свободны от подключения дополнительных разъёмов, что, безусловно, означает пониженное потребление и меньшую производительность. Но эти жертвы могут окупиться сполна. Ускорители Alveo U50 можно установить практически в любой сервер, где есть хоть один свободный слот PCIe. Это решение может стать массовым и оказаться тем камешком с горы, который вызовет лавину интереса к продукции Xilinx и экосистеме ИИ-платформ компании. Фактически Alveo U50 могут стать для Xilinx оружием победы, как бы громко это не звучало.
#xilinx #искусственныйинтеллект #машинноеобучение #ускорители #плис #fpga #hardware
#servernews
https://servernews.ru/992007/?utm_source=nova&utm_medium=tg&utm_campaign=sn

Глубокое машинное обучение ― это сравнительно новая область приложения для вычислительных архитектур. Как всё новое, ML заставляет искать альтернативные пути решения задач. В этом поиске китайские разработчики оказались на равных и даже в привилегированных условиях, что привело к появлению в Китае мощнейших ИИ-платформ
#huaweitechnologies #машинноеобучение #процессоры #hardware
#servernews
https://servernews.ru/993066/?utm_source=nova&utm_medium=tg&utm_campaign=sn

Аналитики International Data Corporation (IDC) прогнозируют, что затраты в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения в ближайшие годы будут расти высокими темпами. По итогам текущего года, как ожидается, глобальные расходы в сфере ИИ-систем достигнут $37,5 млрд. Лидирующими секторами в плане затрат станут банковский сегмент и розничная торговля: в каждой из этих областей затраты в 2019-м превысят $5 млрд.
#software #idc #прогноз #машинноеобучение #ии
#servernews
https://servernews.ru/993579/?utm_source=nova&utm_medium=tg&utm_campaign=sn