Новости про искусственный интеллект

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.

NVIDIA выпускает видеокарту Titan RTX

За последние пару дней как грибы после дождя стали появляться намёки на выпуск NVIDIA видеокарты Titan RTX. И в компании не стали долго ждать, анонсировав ускоритель ценой 2500 долларов.

Как обычно с серией Titan, новая модель нацелена на создателей контента, исследователей в области ИИ и учёных. По данным разработчиков, карта RTX Titan обеспечивает 130 терафлопс в задачах глубокого обучения, что объединяется с 11 гигалучами в секунду для задач трассировки. Всё это достигается за счёт GPU архитектуры Turing.

Видеокарта NVIDIA Titan RTX
Видеокарта NVIDIA Titan RTX

Карта Titan RTX получила GPU с 576 ядрами Tensor мульти-точности для глубокого обучения, 72 ядрами RT для трассировки лучей. Также она содержит 24 ГБ памяти GDDR6 с пропускной способностью 672 ГБ/с и шину NVLink скоростью 100 ГБ/с.

Благодаря новой карте пользователи смогут строить и обучать нейронные сети быстрее, чем раньше, либо обрабатывать огромные массивы данных. Также плата открывает дверь для редактирования видео разрешением 8K в реальном времени.

Видеокарта NVIDIA Titan RTX будет доступна уже в этом месяце по цене 2500 долларов США.

NVIDIA опубликовала список игр с поддержкой DLSS

Компания NVIDIA всё время говорит о технологии RTX, но новые видеокарты компании обладают ещё одной интересной особенностью — тензорными ядрами для сглаживания на основе искусственного интеллекта, которая получила название DLSS.

Технология DLSS является принципиально новой в мире видеоигр. Эта аббревиатура расшифровывается как Deep Learning Super Sampling, и как следует из названия, сглаживание осуществляется с использованием глубокого обучения. Это вроде как помощь сглаживанию искусственным интеллектом. Благодаря тому, что расчёты выполняются специализированными ядрами, этот метод практически не влияет на производительность.

NVIDIA RTX
NVIDIA RTX

На специальной презентации компания NVIDIA представила список первых 16 игр, которые будут поддерживать DLSS. Этот список включает:

  • Ark: Survival Evolved
  • Atomic Heart
  • Dauntless
  • Final Fantasy 15
  • Fractured Lands
  • Hitman 2
  • Islands of Nyne
  • Justice
  • JX3
  • Mechwarrior 5: Mercenaries
  • PlayerUnknown’s Battlegrounds
  • Remnant: From the Ashes
  • Serious Sam 4: Planet Badass
  • Shadow of the Tomb Raider
  • The Forge Arena
  • We Happy Few

Позднее список был расширен ещё девятью играми, среди которых:

  • Darksiders III
  • Deliver Us The Moon: Fortuna
  • Fear the Wolves
  • Hellblade: Senua’s Sacrifice
  • KINETIK
  • Outpost Zero
  • Overkill’s The Walking Dead
  • SCUM
  • Stormdivers

IBM представила новый тип вредоносного ПО на базе искусственного интеллекта

Компания IBM в подтверждение концепции разработала вредоносное ПО под названием DeepLocker, которое использует искусственный интеллект для обхода средств кибернетической безопасности.

И хотя этот опасный эксперимент выглядит очень странно, он подтверждает, что злоумышленники также создают свои зловреды, используя ИИ.

Обычный зловред может быть перехвачен и разобран, чтобы создать средство обнаружения. Однако понять методы работы нейронной сети невозможно.

Чтобы продемонстрировать возможный ущерб от слияния криминала с искусственным интеллектом, в IBM создали специальный инструмент DeepLocker. Этот инструмент скрывается в других приложениях до тех пор, пока не выявит свою жертву. И когда человек, против которого нацелен зловред, идентифицируется, зловред срабатывает.

Искусственный интеллект
Искусственный интеллект

Срабатывание инструмента происходит после идентификации жертвы по нескольким критериям. Это может быть визуальное или звуковое выявление, геолокация, системные события. При этом выявить все возможные триггеры практически невозможно, поскольку реверс-инжиниринг нейронной сети — вещь крайне сложная.

В проведенной демонстрации DeepLocker прятался в приложении для конференц-связи. С помощью ИИ его научили срабатывать при выявлении определённого лица. Как только в кадре появлялся нужный человек, зловред исполнял возложенную на него функцию — блокировал систему жертвы.

Проведенная IBM работа показала традиционную слабость искусственного интеллекта как «чёрного ящика», в который нельзя заглянуть и понять его работу.

Firefox будет предлагать сайты на основе выбора ИИ

Программа Firefox Test Pilot вывела в свет множество интересных идей. Новый эксперимент Mozilla, тестируемый по этой же программе, получил название Advance. Он будет представлять собой сервис на основе искусственного интеллекта, который пытается предсказать, что за страницу вы захотите посмотреть следующей.

Разработка Advance ведётся совместно с Laserlike, стартапом машинного обучения, который также строит свою систему поиска контента, его обнаружения и персонализации. Благодаря ему Firefox сможет предположить, что за страница может оказаться вам интересной. Выбор будет сделан на основе постоянного изучения ваших предпочтений, пока вы путешествуете по Интернету. Эта функция будет работать на кулинарных рецептах, сообщениях в блогах и новостях, всяком контенте, который позиционируется как необходимый к изучению.

Работа технологии Advance на примере кулинарных рецептов
Работа технологии Advance на примере кулинарных рецептов

Mozilla известна своим отношением к пользовательским данным и безопасности, так что даже используя ИИ, она продолжает относится к ним с предельной осторожностью. Эксперимент Advance доступен опционально, пользователи могут остановить сбор данных в любой момент, а при желании и вовсе удалить всю собранную информацию.

NVIDIA Drive Pegasus обеспечит автопилот на автомобилях Bosch и Daimler

Год назад Daimler (Mercedes-Benz) и Bosch анонсировали совместную работу по созданию автопилотируемых такси.

Идея работы заключается в создании флота автоматизированных (уровень 4 SAE) и беспилотных (уровень 5 SAE) роботакси, которые управляются приложением.

Теперь обе компании объявили о своём выборе платформы для создания беспилотного транспортного средства. Выбор пал на платформу NVIDIA Drive Pegasus. Эта система была специально создана для обеспечения беспилотного автомобиля 5-го уровня. Она построена на двух SoC Tegra Xavier и двух дискретных GPU «следующего поколения». Это позволяет системе выполнять поразительные 320 триллионов операций в секунду.

Daimler и Bosch выбрали NVIDIA Drive Pegasus для роботакси
Daimler и Bosch выбрали NVIDIA Drive Pegasus для роботакси

Такие вычислительные мощности необходимы, поскольку транспортное средство обрабатывает огромные массивы данных. К примеру, один видеосенсор создаёт 100 ГБ данных на километр пути. Робоавтомобиль 5-го уровня содержит несколько видеодатчиков, лидары, радары и ультразвуковые сенсоры, так что объём поступающих на процессор данных невероятно большой, и все их должен обработать искусственный интеллект.

Как часть соглашения NVIDIA обеспечит разработчиков платформой искусственного интеллекта и системным ПО, которое будет обрабатывать алгоритмы управления автомобилем, создаваемые Bosch и Daimler на основе методов машинного обучения.

Сами же Bosch и Daimler готовятся раскрыть планы по разработке роботакси и началу их тестирования в ближайшем будущем.

ИИ NVIDIA удаляет шум на фотографиях

Компания NVIDIA применила искусственный интеллект для создания системы автоматической ретуши зернистых фотографий.

Объединёнными усилиями МИТ, Университет Альто и система ИИ NVIDIA создали механизм Noise2Noise, способный удалять шум из зернистых фотографий, который обычно получаются при съёмке в условиях недостаточной освещённости.

Удаление шума со снимка МРТ
Удаление шума со снимка МРТ

Система использует глубокое обучение на GPU NVIDIA Tesla P100 с применением фреймоврка TensorFlow. Искусственный интеллект тренировался на 50 000 шумных изображений, взятых из базы ImageNet. Благодаря им ИИ научился определять шум и подобрал способы его устранения, правда, конечный снимок содержит немного меньше деталей и слегка мылит. Примечательно, что представленная технология также удаляет с фотоснимков и водяные знаки.

Идея использования ИИ для очистки фотографий не нова. Ранее похожую систему представляла Google, однако всем им для обучения требовались снимки с шумами и без, и сделать их достаточное для обучения количество весьма проблематично. Представленный механизм Noise2Noise лишён этого недостатка. Его обучение проводилось исключительно на шумных снимках.

В любом случае, это всё пока наука, и до реальной очистки снимка прямо в смартфоне пока ещё очень далеко.

NVIDIA предлагает искусственный интеллект для замедленного видео

Запись замедленного видео сопряжена с целым рядом трудностей, ведь для замедления в несколько раз нужно записать во столько же раз больше кадров. К счастью, у NVIDIA есть предложения для решения этой проблемы.

Новое исследование от NVIDIA демонстрирует превращение обычного 30 к/с видео в 240 к/с благодаря искусственному интеллекту. По сути, система оценивает соседние кадры и додумывает промежуточные, примерно так, как это делает человек. Пока это только концепт и для его реализации потребуется разрешить ряд проблем, однако в будущем каждый смартфон будет способен на такое.

NVIDIA и искусственный интеллект
NVIDIA и искусственный интеллект

«Хотя запись видео с 240 к/с на смартфон возможна, вести постоянную записи с высокой частотой кадров непрактично, поскольку это требует большого объёма памяти и весьма требовательно к энергии мобильного устройства», — сообщается в исследовании компании. «По этой и другим причинам существует интерес по генерации высококачественного замедленного видео из существующего».

Необходимость доработки технологии связана с её ограничениями. Поскольку речь идёт об ИИ, то его нужно вначале обучить. И обучать нужно на аналогичной сцене. К примеру, если вы хотите получить замедленное видео брызг из-под колёс машины, то сначала искусственный интеллект и нужно обучить на этом примере. Для воспроизведения другой сцены потребуется новое обучение. Также эта техника не позволяет бесконечно замедлять видео, вставляя до 7 промежуточных кадров, поскольку для дальнейшего замедления потребуется больше данных.

Искусственный интеллект может заметно улучшить качество тёмных снимков

Многие компании тяжело работают над созданием качественных камер для смартфонов. Сейчас всё больше людей отказываются от цифровых камер в пользу смартфонов, ведь они меньше и в хороших условиях делают не уступающие по качеству снимки.

Однако при плохом освещении дела обстоят намного хуже. Маленькие сенсоры смартфонов просто не могут получить достаточно света для качественного снимка, и, кажется, что телефоны недостижимо отстали от зеркальных камер. Конечно, сейчас при плохом освещении телефоны снимают несравнимо лучше, чем 3-4 года назад, но этого явно недостаточно. И чтобы решить проблему, инженеры придумали использовать искусственный интеллект.

Осветлённая ИИ фотография
Осветлённая ИИ фотография

Исследователи из Intel и Иллинойский университет в Урбана-Шемпейн показали, что машинное обучение может привести к значительному улучшению качества снимка в условиях низкой освещённости.

Чтобы решить проблему учёные создали движок, который обучил ИИ, сравнивая снимки, сделанные на короткой и длинной выдержке при низкой освещённости.

Как видно, результаты впечатляют. Со снимками в полном разрешении можно ознакомиться здесь.

Vega 7 нм не предназначен для игр

Когда в Сети появились слухи о подготовке компанией AMD 7 нм графики Vega, многие фанаты надеялись, что у фирмы есть туз в рукаве в борьбе с NVIDIA. Но всё оказалось не так.

Графика Vega 14 нм не смогла противостоять флагману от NVIDIA, GeForce GTX 1080 Ti. Многие верили, что благодаря 7 нм технологии производства AMD сможет ускорить свои процессоры, однако в AMD объявили, что 7 нм Vega не предназначены для игр.

По информации Лизы Су Vega 7 всегда подразумевался для искусственного интеллекта. Именно ИИ является основной целью для Vega 7 нм. Сразу после этого заявления многие другие люди в иерархии компании подтвердили слова директора.

Изначально некоторые обозреватели полагали, что AMD может вначале рекламировать и выпускать дорогой продукт для ЦОД, и лишь затем подготовит аналог для игр. Однако слухи оказались неверны, и игрового продолжения не будет.

В дорожной карте игровых решений AMD нет 7 нм Vega, и пока не планируется. Что касается NVIDIA, то компания готовит GPU Turing на конец лета, а значит, разрыв в производительности будет только расти.