Daha fazla AI haberi var orada herkesin ayak uydurabileceğinden daha fazla. Ancak, dünyanın dört bir yanından yapay zeka ve makine öğrenimi gelişmelerini toplayan ve bunların teknoloji, startup'lar veya uygarlık için neden önemli olabileceğini açıklayan bu sütunla, en ilginç gelişmeler hakkında tolere edilebilir bir şekilde güncel kalabilirsiniz.
Neşesiz bir notla başlamak gerekirse: Araştırmacıların makine öğrenimini sanata uygulamak için buldukları yöntemler her zaman ilginçtir, ancak her zaman pratik değildir. Washington Üniversitesi'nden bir ekip, bir bilgisayar görüntü sisteminin piyanoda neyin çalındığını sadece tuşların ve çalanın ellerinin yukarıdan bakıldığında anlamayı öğrenip öğrenemeyeceğini görmek istedi.
sesEli Shlizerman, Kun Su ve Xiulong Liu tarafından eğitilen sistem, piyano çalma videosunu izliyor ve önce piyano çalma benzeri basit bir tuş basma dizisini çıkarıyor. Ardından, baskıların uzunluğu ve gücü şeklinde ifade ekler ve son olarak çıktı için bir MIDI sentezleyiciye giriş için parlatır. Sonuçlar biraz gevşek ama kesinlikle tanınabilir.
Resim Kredi: Shlizerman ve diğerleri. al
Shlizerman, "Bir müzik performansında çalınabilecekmiş gibi görünen bir müzik yaratmanın daha önce imkansız olduğuna inanılıyordu" dedi. "Bir algoritmanın video karelerinde müzik üretmekle ilgili ipuçlarını veya 'özellikleri' bulması ve video kareleri arasında meydana gelen sesi 'hayal etmesi' gerekiyor. Hem kesin hem de yaratıcı bir sistem gerektirir. Kulağa oldukça iyi gelen bir müzik elde etmiş olmamız bir sürprizdi.”
Sanat ve edebiyat alanından bir diğeri de bu son derece büyüleyici araştırmadır. hesaplamalı açılım ele alınamayacak kadar hassas eski harflerden oluşan. MIT ekibi, 17. yüzyıldan kalma "kilitli" mektuplara bakıyordu, o kadar karmaşık bir şekilde katlanmış ve mühürlenmiş ki, mektubu çıkarmak ve düzleştirmek onlara kalıcı olarak zarar verebilir. Yaklaşımları, harflerin X ışınını çekmek ve elde edilen görüntüleri deşifre etmek için yeni, gelişmiş bir algoritma ayarlamaktı.
Bir mektubun X-ışını görüntülerini ve onu sanal olarak açmak için nasıl analiz edildiğini gösteren diyagram. Resim Kredi: İLE
MIT'den Erik Demaine, "Algoritma, aşırı inceliklerine ve aralarındaki küçük boşluklara, bazen taramanın çözünürlüğünden daha az olmasına rağmen, kağıt katmanlarını ayırmada etkileyici bir iş çıkarıyor" dedi. “Mümkün olacağından emin değildik.” Çalışma, basit X-ray tekniklerinin çözmesi zor olan pek çok belge türüne uygulanabilir. Bunu "makine öğrenimi" olarak kategorize etmek biraz abartılı ama dahil etmemek çok ilginçti. Makalenin tamamını şu adreste okuyun: Doğa İletişim.
Resim Kredi: Asensio ve diğerleri. al
Elektrikli arabanız için bir şarj noktasına varırsınız ve hizmet dışı olduğunu görürsünüz. Çevrimiçi olarak kötü bir inceleme bile bırakabilirsiniz. Aslında, bu tür binlerce inceleme var ve elektrikli araç altyapısını genişletmek isteyen belediyeler için potansiyel olarak çok yararlı bir harita oluşturuyor.
Georgia Tech'ten Omar Asensio eğitilmiş bir doğal dil işleme modeli bu tür incelemelerde ve kısa sürede bunları binlerce olarak ayrıştırmada ve kesintilerin yaygın olduğu yerler, karşılaştırmalı maliyet ve diğer faktörler gibi içgörüleri çıkarma konusunda uzman oldu.
Ödeme PrimeXBT
AC Milan'ın Resmi CFD Ortaklarıyla Ticaret Yapın
Kripto Ticareti Yapmanın En Kolay Yolu.
Kaynak: https://techcrunch.com/2021/03/05/deep-science-ai-adventures-in-arts-and-letters/
