Новости про искусственный интеллект

NVIDIA анонсирует новую ИИ платформу EGX

Компания NVIDIA анонсировала новую платформу искусственного интеллекта с низкими задержками обработки, которая получила название EGX.

Эта система предназначена для получения, понимания и осуществления действий в реальном времени на основе постоянно поступающих данных от базовых станций 5G, складов, розничных магазинов и заводов.

По словам разработчиков, система создана для обеспечения растущего спроса на обработку потоков данных средствами ИИ с высокой скоростью прямо на передовой, где эти данные создаются, с гарантированным временем отклика, снижая объём передаваемых в облако данных.

Платформа NVIDIA EGX
Платформа NVIDIA EGX

Аналитики считают, что к 2025 году в мире будет насчитываться 150 миллиардов машинных датчиков и устройств Интернета вещей, которые будут передавать данные, требующие обработки. Это больше данных, чем сейчас генерируют люди своими смартфонами. Серверы, подобные платформе EGX, будут размещены по всему миру, чтобы обрабатывать данные от этих датчиков.

Что касается аппаратной части, что EGX основывается на Jetson Nano, который при потреблении нескольких ватт может обрабатывать полтриллиона операций в секунду (TOPS) в задачах, подобных распознаванию изображений. Полноразмерные серверы NVIDIA T4 обеспечивают более 10 000 TOPS для распознавания речи в реальном времени и прочих задач ИИ.

ARM анонсирует CPU Cortex-A77 и GPU Mali-G77

В ходе Computex 2019 компания ARM анонсировала новое поколение центрального и графического процессоров, которые предназначены для будущих флагманских телефонов.

Разработчики обещают, что новая SoC получит заметные усовершенствования в задачах дополненной реальности и машинного обучения. Внутренняя производительность Cortex-A77 возросла на 20% по сравнению с прошлым поколением, A76. За два последних поколения производительность в задачах машинного обучения выросла в 35 раз. Изготавливаться новые чипы будут по 7 нм нормам.

Что касается графического процессора, то сообщается, что Mali-G77 построен на архитектуре Valhall. Она обеспечит 40% прирост скорости по сравнению с Mali-G76, наряду с 30% ростом энергоэффективности. Этот процессор в задачах машинного обучения будет на 60% быстрее предшественника.

Кроме того, ARM анонсировала и новый процессор ML, включённый в проект машинного обучения Trillium. Идея заключается в добавлении на чипсет специального нейронного процессора (Neural Processing Unit — NPU), который удвоит энергоэффективность и улучшит техники сжатия памяти в 3 раза.

По словам разработчиков, новые технологии должны появиться в топовых смартфонах уже в 2020 году.

Microsoft Word получит искусственный интеллект для улучшения качества текста

В скором времени текстовый редактор от Microsoft получит помощника с искусственным интеллектом. Компания анонсировала новую функцию, названную Ideas, для онлайн версии Word на конференции Build.

Эта функция позволит сделать написанный текст более понятным и с меньшим количеством стилистических ошибок. Технология Ideas — намного больше, чем проверка грамматики. Благодаря ИИ она может корректировать построение фраз, чтобы сделать их более чёткими. Если часть вашего предложения будет путанной, Ideas предложит его переписать.

Microsoft Word
Microsoft Word

Однако самое интересное то, что Ideas позволит создавать эксклюзивные тексты. С её помощью составленные тексты будут таковыми, что автора нельзя будет причислить к определённой группе людей. Это крайне важно для писателей или журналистов.

Если этого мало, то компания обещает сделать Ideas так, чтобы облегчать читаемость документа. Система будет оценивать время, необходимое для прочтения документа. В некоторых случаях, она сможет составить корректный отчёт, чтобы не пришлось читать документ целиком, а лишь ознакомиться с его ключевыми моментами.

Word Ideas
Word Ideas

Примечательно, что Ideas не сфокусирована на Word. Она содержит подсистему Word Designer, которая позволит улучшить форматирование документа и подобрать стили таблиц для оптимальной презентации.

Предварительная версия облачной технологии будет доступна в июне, а более широкое распространение будет проходить в течение года.

Google запускает распознавание речи в режиме офлайн

Всем известно, что Google предоставляет сервисы распознавания речи, но для этого требуется интернет-подключение для связи с искусственным интеллектом, однако скоро всё может поменяться.

Компания Google анонсировала систему офлайн распознавания речи, пока только для смартфонов Pixel. Благодаря отсутствию необходимости передавать данные, распознавание должно проходить быстрее и точнее. В своём блоге фирма сообщила, что она хочет создать новую систему распознавания, «достаточно компактную для размещения в телефоне», и работоспособную при отсутствии сети.

Клавиатура Gboard
Клавиатура Gboard

Традиционная схема распознавания речи представляет собой разделение слов на маленькие части под названием фонемы. Затем система распознавания анализирует порядок, палитру и контекст фонем, чтобы собрать предложение. Всё это приводит к задержкам в распознавании, поскольку зачастую ПО ожидает полного произношения предложения.

Однако в блоге Google сообщила, что её новый офлайн AI использует модель «вывода символов одного за другим, по речи, с пробелами в нужных местах». Иными словами, клавиатура Gboard будет распознавать отдельные буквы при произношении слов, а не фонемы.

Сравнение распозавания речи на сервере и в офлайн режиме
Сравнение распозавания речи на сервере и в офлайн режиме

Пока обновление Gboard работает лишь на смартфонах Pixel и поддерживает «Американский английский» язык. В будущем же количество поддерживаемых языков должно увеличиться.

NVIDIA превращает эскизы в фотореалистичные изображения с помощью ИИ

Компания NVIDIA представила новое применение своего искусственного интеллекта, которое позволяет преобразовать простые наброски в фотореалистичные изображения.

Модель глубокого обучения, созданная NVIDIA Research, превращает грубые эскизы в высокореалистичные сцены, используя для этого генеративную противопоставленную сеть (Generative Adversarial Networks — GAN). Благодаря ей инструмент, наподобие умной кисти, преобразовывает сегментарные карты в реальные изображения.

Превращение эскизов с помощью NVIDIA GAN
Превращение эскизов с помощью NVIDIA GAN

Как это выглядит, можно посмотреть в видеоролике лаборатории.

NVIDIA представила миникомпьютер с искусственным интеллектом

Компания NVIDIA сегодня представила миникомпьютер, который обладает базовым функционалом систем с искусственным интеллектом.

Названный Jetson Nano, компьютер предназначается для «разработчиков, создателей и энтузиастов». Внутри машины расположился графический процессор Maxwell со 128 ядрами и четырёхъядерный чип архитектуры ARM A57. Также платформа содержит 4 ГБ ОЗУ, порт Gigabit Ethernet и набор средств ввода-вывода для камер и датчиков.

Миникомпьютер NVIDIA Jetson Nano
Миникомпьютер NVIDIA Jetson Nano

По словам компании, машина способна обеспечить производительность в нейронных сетях на уровне 472 гигафлопс. Также машину предполагается использовать в системах роботизации, обработки данных с датчиков высокого разрешения и тому подобных отраслях. К примеру, на GitHub даже есть образовательный проект JetBot по созданию игрушечного автомобиля с автопилотом.

Образовательный проект JetBot
Образовательный проект JetBot

Потребляемая мощность Jetson Nano составляет 5 Вт, а значит компьютер прекрасно подойдёт для построения робота, смарт-спикера или какой-нибудь системы распознавания.

Конечно, Nano по производительности далеко до полноценной модели Jetson, зато он доступен за 99 долларов для обычных людей и за 129 для компаний, готовых использовать его в производстве.

Машинное обучение Google блокирует спам с эффективностью 99,9%

В своём блоге компания Google сообщила об использовании машинного обучения на базе TensorFlow, которое блокирует попадание спама на Gmail.

Эта технология способна блокировать 99,9% спама, что в натуральном выражении означает 100 миллионов дополнительно отсеянных спам-сообщений каждый день.

Спам
Спам

«Где мы нашли эти 100 миллионов дополнительных спам-сообщений? Сейчас мы блокируем категории спама, которые раньше было очень тяжело выявить. Применение TensorFlow помогло нам блокировать сообщения с изображениями, письма со скрытым встроенным контентом и сообщения от свежесозданных доменов, которые пытаются спрятать малые объёмы спам-сообщений среди законного трафика.

Учитывая, что мы уже блокировали подавляющую часть спама на Gmail, блокировка дополнительных миллионов с такой точностью — это достижение. TensorFlow помогает нам ловить спамеров, которые пробирались через эти менее 0,1%, без случайной блокировки сообщений, важных для пользователей».

Mozilla будет искать ошибки в коде с помощью искусственного интеллекта

Организация Mozilla решила внедрить процесс Clever-Commit, который представляет собой автоматическую проверку кода с помощью системы машинного обучения.

Работы ведутся совместно с издателем Ubisoft. Целью проекта является автоматический поиск ошибок до выпуска продукта. Система работает, сравнивая новый код со старым, про который система знает, что он содержит ошибки.

Логотип Mozilla
Логотип Mozilla

Система Clever-Commit анализирует изменения в коде по мере того, как разработчики публикуют его в базу Firefox. Она сравнивает новый код со всем похожим кодом, который был доступен для анализа ранее и содержал ошибки. Если ассистент считает код подозрительным, он предупреждает об этом разработчика. Проведение данного анализа может выявить ошибку до того, как она попадёт в репозиторий исходников. Кроме поиска, Clever-Commit даже предлагает варианты исправления найденных ошибок.

В Mozilla планируют использовать ассистента при обзоре кода, а также во время других фаз разработки. Ассистент поддерживает все три языка, на котором пишется Firefox: C++, JavaScript и Rust.

Google Lens научился распознавать миллиарды объектов

Компания Google сообщила, что её инструмент для фотографий с использованием искусственного интеллекта, Lens, теперь умеет идентифицировать более миллиарда объектов.

Это заметное увеличение возможностей по сравнению с первой версией утилиты, которая изначально умела определять около 250 тысяч объектов. Инструмент обучался в системе Google DeepMind.

Google Lens
Google Lens

При этом миллиард элементов был получен из тех, что представлены в Google Shopping. Это значит, что среди них нельзя найти вещи, которых нет в продаже. Даже игровые консоли из 90-х или первые редакции старых книг найти через Lens уже не получится. Однако среди современных товаров найти позицию будет просто.

Google Lens в действии
Google Lens в действии

NVIDIA использует ИИ для отрисовки реального мира

Компания NVIDIA сообщила, что её новая модель искусственного интеллекта позволяет отрисовывать новые миры без использования традиционного моделирования или рендера с применением графического движка.

Для этого компания использует глубокое обучение нейронной сети, которая анализирует существующее видео, а затем применяет эти элементы окружения в новой трёхмерной среде.

Хотя компания уверяет, что её новая технология может обеспечить революционный прорыв в создании 3D миров, с технологией ещё есть ряд проблем. Она позволяет автоматически создавать здания, деревья, транспорт и объекты в трёхмерном мире вместо рутинного процесса моделирования элементов сцены, однако результат ещё далёк от идеала.

Рендер с помощью ИИ NVIDIA
Рендер с помощью ИИ NVIDIA

На картинке, изображение справа сгенерировано искусственным интеллектом на карте NVIDIA Titan V с применением тензорных ядер. И выглядит она довольно блеклой и холодной. Однако эта сцена генерируется в реальном времени, и выглядит всё равно лучше рисованной сцены.

Кроме этого компания использует технологию для моделирования движений, например, танцевальных, и накладывания их на других персонажей в реальном времени. Это значит, что создание фейковых видео становится вполне реальным.

В NVIDIA предупреждают, что продукт пока не готов, но в будущем он предлагается для улучшения качества старых видеоигр. Этот проект имеет открытый исходный код, так что каждый может присоединиться к улучшению технологии.