Il y a plus d'actualités sur l'IA là-bas que n'importe qui peut suivre. Mais vous pouvez rester assez à jour sur les développements les plus intéressants avec cette chronique, qui recueille les progrès de l'IA et de l'apprentissage automatique du monde entier et explique pourquoi ils pourraient être importants pour la technologie, les startups ou la civilisation.

Pour commencer sur une note légère: les moyens que les chercheurs trouvent pour appliquer l'apprentissage automatique aux arts sont toujours intéressants - mais pas toujours pratiques. Une équipe de l'Université de Washington a voulu voir si un système de vision par ordinateur pouvait apprendre à dire ce qui est joué sur un piano simplement à partir d'une vue aérienne des touches et des mains du joueur.

Audéo, le système formé par Eli Shlizerman, Kun Su et Xiulong Liu, regarde une vidéo de jeu de piano et extrait d'abord une simple séquence d'appuis sur des touches en forme de rouleau de piano. Ensuite, il ajoute une expression sous la forme de la longueur et de la force des presses, et enfin le peaufine pour l'entrée dans un synthétiseur MIDI pour la sortie. Les résultats sont un peu lâches mais définitivement reconnaissables.

Générique de l'illustration: Shlizerman, et. Al

«Créer une musique qui donne l'impression qu'elle pourrait être jouée dans une performance musicale était auparavant considéré comme impossible», a déclaré Shlizerman. «Un algorithme doit déterminer les indices, ou« caractéristiques », dans les images vidéo qui sont liés à la génération de musique, et il doit« imaginer »le son qui se produit entre les images vidéo. Cela nécessite un système à la fois précis et imaginatif. Le fait que nous ayons réalisé une musique qui sonnait plutôt bien a été une surprise.

Une autre du domaine des arts et des lettres est cette recherche extrêmement fascinante sur dépliage informatique de lettres anciennes trop délicates à manipuler. L'équipe du MIT examinait des lettres «verrouillées» du XVIIe siècle qui sont si étroitement pliées et scellées que retirer la lettre et l'aplatir pourrait les endommager de façon permanente. Leur approche consistait à radiographier les lettres et à définir un nouvel algorithme avancé pour déchiffrer les images résultantes.

Schéma montrant des vues radiographiques d'une lettre et comment elle est analysée pour la déplier virtuellement. Générique de l'illustration: MIT

«L'algorithme finit par faire un travail impressionnant pour séparer les couches de papier, malgré leur extrême finesse et leurs minuscules espaces entre eux, parfois inférieurs à la résolution du scan», a déclaré Erik Demaine du MIT. «Nous n'étions pas sûrs que ce serait possible.» Le travail peut être applicable à de nombreux types de documents qui sont difficiles à démêler pour les techniques de radiographie simples. C'est un peu exagéré de catégoriser cela comme «apprentissage automatique», mais c'était trop intéressant pour ne pas l'inclure. Lisez l'article complet sur Communications Nature.

Générique de l'illustration: Asensio, et. Al

Vous arrivez à une borne de recharge pour votre voiture électrique et vous trouvez qu'elle est hors service. Vous pourriez même laisser une mauvaise critique en ligne. En fait, des milliers de ces examens existent et constituent une carte potentiellement très utile pour les municipalités qui cherchent à étendre l'infrastructure des véhicules électriques.

Omar Asensio de Georgia Tech formé un modèle de traitement du langage naturel sur de telles revues et il est rapidement devenu un expert pour les analyser par milliers et extraire des informations telles que les endroits où les pannes étaient courantes, le coût comparatif et d'autres facteurs.

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Source : https://techcrunch.com/2021/03/05/deep-science-ai-adventures-in-arts-and-letters/