एआई से जुड़ी और भी खबरें हैं वहाँ से बाहर कोई भी संभवतः साथ रख सकता है। लेकिन आप इस कॉलम के साथ सबसे दिलचस्प विकासों पर सहनीय रूप से अपडेट रह सकते हैं, जो दुनिया भर से एआई और मशीन लर्निंग की प्रगति एकत्र करता है और बताता है कि वे तकनीक, स्टार्टअप या सभ्यता के लिए महत्वपूर्ण क्यों हो सकते हैं।
हल्के-फुल्के अंदाज में शुरुआत करने के लिए: शोधकर्ता मशीन लर्निंग को कला में लागू करने के जो तरीके ढूंढते हैं वे हमेशा दिलचस्प होते हैं - हालांकि हमेशा व्यावहारिक नहीं होते। वाशिंगटन विश्वविद्यालय की एक टीम यह देखना चाहती थी कि क्या एक कंप्यूटर विज़न सिस्टम यह बताना सीख सकता है कि पियानो पर क्या बजाया जा रहा है, केवल चाबियों और वादक के हाथों के ऊपरी दृश्य से।
औदयोएली श्लिज़रमैन, कुन सु और ज़िउलॉन्ग लियू द्वारा प्रशिक्षित प्रणाली, पियानो बजाने का वीडियो देखती है और सबसे पहले कुंजी प्रेस का एक पियानो-रोल जैसा सरल अनुक्रम निकालती है। फिर यह प्रेस की लंबाई और ताकत के रूप में अभिव्यक्ति जोड़ता है, और अंत में आउटपुट के लिए MIDI सिंथेसाइज़र में इनपुट के लिए इसे पॉलिश करता है। परिणाम थोड़े ढीले हैं लेकिन निश्चित रूप से पहचानने योग्य हैं।
छवि क्रेडिट: श्लिज़रमैन, एट। अल
श्लिज़रमैन ने कहा, "ऐसा संगीत बनाना जो ऐसा लगे कि इसे किसी संगीत प्रदर्शन में बजाया जा सकता है, पहले असंभव माना जाता था।" “एक एल्गोरिदम को वीडियो फ्रेम में संकेतों, या 'विशेषताओं' का पता लगाने की आवश्यकता होती है, जो संगीत उत्पन्न करने से संबंधित हैं, और उसे वीडियो फ्रेम के बीच होने वाली ध्वनि की 'कल्पना' करने की आवश्यकता होती है। इसके लिए एक ऐसी प्रणाली की आवश्यकता है जो सटीक और कल्पनाशील दोनों हो। तथ्य यह है कि हमने ऐसा संगीत हासिल किया जो बहुत अच्छा लगता था, यह एक आश्चर्य था।
कला और लेखन के क्षेत्र से जुड़ा यह बेहद दिलचस्प शोध है कम्प्यूटेशनल खुलासा प्राचीन पत्रों को संभालना बहुत नाजुक है। एमआईटी टीम 17वीं सदी के "बंद" पत्रों को देख रही थी जो इतनी बारीकी से मोड़े और सील किए गए हैं कि पत्र को हटाने और समतल करने से वे स्थायी रूप से क्षतिग्रस्त हो सकते हैं। उनका दृष्टिकोण अक्षरों का एक्स-रे करना और परिणामी इमेजरी को समझने के लिए एक नया, उन्नत एल्गोरिदम सेट करना था।
किसी पत्र के एक्स-रे दृश्यों को दर्शाने वाला आरेख और इसे वस्तुतः प्रकट करने के लिए इसका विश्लेषण कैसे किया जाता है। छवि क्रेडिट: एमआईटी
एमआईटी के एरिक डेमाइन ने कहा, "एल्गोरिदम कागज की परतों को अलग करने में एक प्रभावशाली काम करता है, उनके अत्यधिक पतलेपन और उनके बीच छोटे अंतराल के बावजूद, कभी-कभी स्कैन के रिज़ॉल्यूशन से कम होता है।" "हमें यकीन नहीं था कि यह संभव होगा।" यह कार्य कई प्रकार के दस्तावेज़ों पर लागू हो सकता है जिन्हें सरल एक्स-रे तकनीकों से सुलझाना मुश्किल होता है। इसे "मशीन लर्निंग" के रूप में वर्गीकृत करना थोड़ा कठिन है, लेकिन इसे शामिल न करना बहुत दिलचस्प था। पूरा पेपर यहां पढ़ें संचार प्रकृति.
छवि क्रेडिट: असेंसियो, एट. अल
आप अपनी इलेक्ट्रिक कार के लिए चार्ज प्वाइंट पर पहुंचते हैं और पाते हैं कि यह सेवा से बाहर है। आप ऑनलाइन ख़राब समीक्षा भी छोड़ सकते हैं। वास्तव में, ऐसी हजारों समीक्षाएँ मौजूद हैं और इलेक्ट्रिक वाहन बुनियादी ढांचे का विस्तार करने वाली नगर पालिकाओं के लिए संभावित रूप से बहुत उपयोगी मानचित्र बनाती हैं।
जॉर्जिया टेक के उमर असेंसियो एक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मॉडल का प्रशिक्षण दिया ऐसी समीक्षाओं पर और यह जल्द ही हजारों लोगों द्वारा उन्हें पार्स करने और अंतर्दृष्टि निचोड़ने में एक विशेषज्ञ बन गया, जहां आउटेज सामान्य थे, तुलनात्मक लागत और अन्य कारक थे।
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स्रोत: https://techcrunch.com/2021/03/05/dep-science-ai-adventures-in-arts-and-letters/
