Ci sono altre novità sull'IA là fuori di quanto chiunque possa tenere il passo. Ma puoi rimanere abbastanza aggiornato sugli sviluppi più interessanti con questa colonna, che raccoglie i progressi dell'IA e dell'apprendimento automatico da tutto il mondo e spiega perché potrebbero essere importanti per la tecnologia, le startup o la civiltà.
Per iniziare con una nota spensierata: i modi in cui i ricercatori trovano per applicare l'apprendimento automatico alle arti sono sempre interessanti, anche se non sempre pratici. Un team dell'Università di Washington voleva vedere se un sistema di visione artificiale poteva imparare a dire cosa viene suonato su un pianoforte solo da una vista dall'alto dei tasti e delle mani del musicista.
Audio, il sistema addestrato da Eli Shlizerman, Kun Su e Xiulong Liu, guarda il video di suonare il pianoforte ed estrae per prima cosa una semplice sequenza di pressioni di tasti simile a un rullo. Quindi aggiunge espressione sotto forma di lunghezza e forza delle presse e infine lo lucida per l'input in un sintetizzatore MIDI per l'output. I risultati sono un po 'sciolti ma decisamente riconoscibili.
Crediti immagine: Shlizerman, et. al
"In precedenza si credeva impossibile creare musica che suonasse come se potesse essere suonata in una performance musicale", ha detto Shlizerman. “Un algoritmo ha bisogno di capire i segnali, o 'caratteristiche', nei fotogrammi video che sono legati alla generazione di musica, e ha bisogno di 'immaginare' il suono che sta accadendo tra i fotogrammi video. Richiede un sistema preciso e fantasioso. Il fatto che abbiamo realizzato una musica che suonava abbastanza bene è stata una sorpresa. "
Un altro dal campo delle arti e delle lettere è questa ricerca estremamente affascinante sviluppo computazionale di lettere antiche troppo delicate da maneggiare. Il team del MIT stava esaminando le lettere "chiuse" del 17 ° secolo che sono così complicate e sigillate che rimuovere la lettera e appiattirla potrebbe danneggiarle in modo permanente. Il loro approccio era quello di radiografare le lettere e impostare un nuovo algoritmo avanzato per decifrare le immagini risultanti.
Diagramma che mostra le viste a raggi X di una lettera e come viene analizzata per dispiegarla virtualmente. Crediti immagine: CON
"L'algoritmo finisce per fare un lavoro impressionante nel separare gli strati di carta, nonostante la loro estrema sottigliezza e piccoli spazi tra loro, a volte inferiori alla risoluzione della scansione", ha detto Erik Demaine del MIT. "Non eravamo sicuri che sarebbe stato possibile." Il lavoro può essere applicabile a molti tipi di documenti difficili da svelare per semplici tecniche radiografiche. È un po 'esagerato classificarlo come "apprendimento automatico", ma era troppo interessante per non includerlo. Leggi l'articolo completo su Nature Communications.
Crediti immagine: Asensi, et. al
Arrivi a un punto di ricarica per la tua auto elettrica e la trovi fuori servizio. Potresti anche lasciare una recensione negativa online. In effetti, esistono migliaia di tali revisioni e costituiscono una mappa potenzialmente molto utile per i comuni che cercano di espandere l'infrastruttura dei veicoli elettrici.
Omar Asensio della Georgia Tech addestrato un modello di elaborazione del linguaggio naturale su tali revisioni e presto è diventato un esperto nell'analisi a migliaia e nello spremere informazioni su dove le interruzioni erano comuni, costi comparativi e altri fattori.
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Fonte: https://techcrunch.com/2021/03/05/deep-science-ai-adventures-in-arts-and-letters/
