Ada lebih banyak berita AI di luar sana daripada yang bisa diikuti siapa pun. Namun Anda dapat terus mengikuti perkembangan paling menarik dengan kolom ini, yang mengumpulkan kemajuan AI dan pembelajaran mesin dari seluruh dunia dan menjelaskan mengapa hal itu mungkin penting bagi teknologi, startup, atau peradaban.
Untuk memulai dengan catatan ringan: Cara yang ditemukan para peneliti untuk menerapkan pembelajaran mesin pada seni selalu menarik - meskipun tidak selalu praktis. Sebuah tim dari University of Washington ingin melihat apakah sistem visi komputer dapat belajar membedakan apa yang sedang dimainkan pada piano hanya dari tampilan atas tuts dan tangan pemain.
Audio, sistem yang dilatih oleh Eli Shlizerman, Kun Su, dan Xiulong Liu, menonton video permainan piano dan pertama-tama mengekstrak urutan penekanan tombol yang sederhana seperti piano-roll. Kemudian menambahkan ekspresi dalam bentuk panjang dan kekuatan penekanan, dan terakhir memolesnya untuk input ke synthesizer MIDI untuk output. Hasilnya sedikit longgar tetapi pasti dapat dikenali.
Gambar Kredit: Shlizerman, et. Al
“Membuat musik yang terdengar seperti bisa dimainkan dalam sebuah pertunjukan musik sebelumnya diyakini mustahil,” kata Shlizerman. “Algoritme perlu mengetahui isyarat, atau 'fitur', dalam bingkai video yang terkait dengan menghasilkan musik, dan perlu 'membayangkan' suara yang terjadi di antara bingkai video. Ini membutuhkan sistem yang tepat dan imajinatif. Fakta bahwa kami mendapatkan musik yang terdengar cukup bagus adalah sebuah kejutan. "
Hal lain dari bidang seni dan huruf adalah penelitian yang sangat menarik ini komputasi berlangsung huruf kuno terlalu rumit untuk ditangani. Tim MIT sedang melihat surat-surat yang "terkunci" dari abad ke-17 yang dilipat dan disegel dengan begitu rumit sehingga untuk menghapus dan meratakan surat itu dapat merusaknya secara permanen. Pendekatan mereka adalah dengan melakukan sinar-X pada huruf dan menetapkan algoritme baru yang canggih untuk bekerja menguraikan citra yang dihasilkan.
Diagram yang menunjukkan tampilan sinar-X dari sebuah surat dan bagaimana surat itu dianalisis untuk membuka lipatannya secara virtual. Gambar Kredit: MIT
"Algoritme tersebut akhirnya melakukan pekerjaan yang mengesankan dalam memisahkan lapisan kertas, meskipun sangat tipis dan celah kecil di antara mereka, terkadang kurang dari resolusi pemindaian," kata Erik Demaine dari MIT. “Kami tidak yakin itu akan mungkin.” Pekerjaan ini mungkin berlaku untuk berbagai jenis dokumen yang sulit diurai oleh teknik sinar-X sederhana. Agak sulit untuk mengkategorikan ini sebagai "pembelajaran mesin", tetapi terlalu menarik untuk tidak disertakan. Baca makalah lengkapnya di Alam Komunikasi.
Gambar Kredit: Asensio, et. Al
Anda tiba di tempat pengisian daya untuk mobil listrik Anda dan ternyata tidak berfungsi. Anda bahkan mungkin meninggalkan ulasan buruk secara online. Faktanya, ada ribuan ulasan semacam itu dan merupakan peta yang berpotensi sangat berguna bagi kota yang ingin memperluas infrastruktur kendaraan listrik.
Omar Asensio dari Georgia Tech melatih model pemrosesan bahasa alami pada ulasan tersebut dan segera menjadi ahli dalam menguraikannya hingga ribuan dan memeras wawasan seperti di mana pemadaman biasa terjadi, biaya komparatif dan faktor lainnya.
Lihat PrimeXBT
Berdaganglah dengan Mitra CFD Resmi AC Milan
Cara termudah untuk berdagang Crypto.
Sumber: https://techcrunch.com/2021/03/05/deep-science-ai-adventures-in-arts-and-letters/
