В Британии ученые изобрели гидрогель с базовой «памятью»
Искусственные нейронные сети не могут достичь адаптивного поведения, характерного для мозга человека. Поэтому исследователи обращаются к альтернативным вычислительным средам, которые объединяют биологические нейроны с компьютером. Команда из Редингского университета (Великобритания) продемонстрировала гидрогель, который самостоятельно учится играть в Pong — двухмерную компьютерную игру, имитирующую настольный теннис.
Материал состоит из электроактивного ионного полимера и представляет собой шарик желе, помещенный в решетку их множества электродов. Воздействие электричества приводит ионы в движение, из-за чего гидрогель меняет форму и управляет игрой.
Динамика активности заряженных частиц напоминает формирование памяти. Эта функция позволила гидрогелю совершенствоваться в игре на основе собственного опыта без внешних подсказок. Сначала «умное» вещество попадало по мячу примерно в половине случаев, но уже через 24 минуты процент увеличился до 60.
Полученные результаты — это первый шаг к демонстрации того, что синтетические материалы могут использовать базовую форму «памяти» для адаптации и самоорганизации.
#news #AI
https://www.nature.com/articles/d41586-024-02704-y
Искусственные нейронные сети не могут достичь адаптивного поведения, характерного для мозга человека. Поэтому исследователи обращаются к альтернативным вычислительным средам, которые объединяют биологические нейроны с компьютером. Команда из Редингского университета (Великобритания) продемонстрировала гидрогель, который самостоятельно учится играть в Pong — двухмерную компьютерную игру, имитирующую настольный теннис.
Материал состоит из электроактивного ионного полимера и представляет собой шарик желе, помещенный в решетку их множества электродов. Воздействие электричества приводит ионы в движение, из-за чего гидрогель меняет форму и управляет игрой.
Динамика активности заряженных частиц напоминает формирование памяти. Эта функция позволила гидрогелю совершенствоваться в игре на основе собственного опыта без внешних подсказок. Сначала «умное» вещество попадало по мячу примерно в половине случаев, но уже через 24 минуты процент увеличился до 60.
Полученные результаты — это первый шаг к демонстрации того, что синтетические материалы могут использовать базовую форму «памяти» для адаптации и самоорганизации.
#news #AI
https://www.nature.com/articles/d41586-024-02704-y
Nature
AI made of jelly ‘learns’ to play Pong — and improves with practice
Nature - Inspired by neurons in a dish playing the classic video game, researchers show that synthetic hydrogels have a basic ‘memory’.
Если лампочки можно измерить, то почему нельзя измерить чат-боты?
Инициатива AI Energy Star направлена на измерение энергетической эффективности больших моделей AI. Проект вдохновлен рейтингами Energy Star и предоставляет потребителям прозрачную и простую меру измерения потребления энергии, связанного с продуктами, начиная от стиральных машин и заканчивая автомобилями. Программа помогла сократить выбросы парниковых газов более чем на 4 миллиарда тонн за последние 30 лет, что эквивалентно сокращению выбросов почти 30 миллионов автомобилей с бензиновым двигателем в год.
Цель проекта AI Energy Star аналогична: помочь разработчикам и пользователям моделей AI учитывать потребление энергии. Тестируя достаточно разнообразный набор моделей AI для набора популярных вариантов использования, можно установить ожидаемый диапазон потребления энергии, а затем оценить модели в зависимости от того, где они находятся в этом диапазоне, при этом те, которые потребляют меньше всего энергии, получают наивысший рейтинг. Эта простая система может помочь пользователям быстро выбрать наиболее подходящие модели для своего варианта использования. Большая прозрачность также побудит разработчиков моделей рассматривать энергопотребление как важный параметр, что приведет к сокращению выбросов парниковых газов в масштабах всей отрасли.
Инициатива AI Energy Star направлена на измерение энергетической эффективности больших моделей AI. Проект вдохновлен рейтингами Energy Star и предоставляет потребителям прозрачную и простую меру измерения потребления энергии, связанного с продуктами, начиная от стиральных машин и заканчивая автомобилями. Программа помогла сократить выбросы парниковых газов более чем на 4 миллиарда тонн за последние 30 лет, что эквивалентно сокращению выбросов почти 30 миллионов автомобилей с бензиновым двигателем в год.
Цель проекта AI Energy Star аналогична: помочь разработчикам и пользователям моделей AI учитывать потребление энергии. Тестируя достаточно разнообразный набор моделей AI для набора популярных вариантов использования, можно установить ожидаемый диапазон потребления энергии, а затем оценить модели в зависимости от того, где они находятся в этом диапазоне, при этом те, которые потребляют меньше всего энергии, получают наивысший рейтинг. Эта простая система может помочь пользователям быстро выбрать наиболее подходящие модели для своего варианта использования. Большая прозрачность также побудит разработчиков моделей рассматривать энергопотребление как важный параметр, что приведет к сокращению выбросов парниковых газов в масштабах всей отрасли.
Китай стремится повторить успех индустрии электромобилей, захватывая рынок роботов
Более двух десятков китайских компаний продемонстрировали андроидов, предназначенных для работы на фабриках и складах, на Всемирной конференции робототехники (World Robot Conference) в Пекине. Примечательно, что многие из этих корпораций ранее успешно поучаствовали в буме электромобилей, включая производство аккумуляторов и датчиков.
Стремление Китая поднять новую отрасль, включившись и здесь в гонку с Tesla, опирается на формулу, которая 10 лет назад легла в основу развития индустрии электромобилей: государственная поддержка, жесткая ценовая конкуренция со стороны большого числа участников рынка и глубокая цепочка поставок.
«Китайская индустрия гуманоидных роботов демонстрирует явные преимущества в плане интеграции в производственные процессы предприятий массового выпуска», — утверждают аналитики китайского исследовательского института LeadLeo.
Когда в 2019 г. Tesla открыла завод в Шанхае, китайские чиновники заявили, что пионер в области электромобилей окажет «эффект щуки» на промышленность страны: появление крупного конкурента заставит «карасей»-производителей плавать быстрее. Робот Optimus компании Tesla оказал схожий эффект.
Компания Маска использует для Optimus наработки в AI, смоделированные на основе ПО «Полностью автономное вождение» (Full Self-Driving) для электромобилей. Китайские конкуренты и аналитики говорят, что Tesla имеет раннее лидерство в области AI, но у Китая есть возможность снизить цену производства.
КНР является мировым лидером по количеству вводимых в эксплуатацию промышленных роботов: в год в стране устанавливают примерно 290 тыс. единиц или более 50% от общемирового показателя. К 2025 г. планируется развернуть и массовое производство человекоподобных моделей.
#роботы #AI #news
https://www.reuters.com/technology/chinas-robot-makers-chase-tesla-deliver-humanoid-workers-2024-08-23/
Более двух десятков китайских компаний продемонстрировали андроидов, предназначенных для работы на фабриках и складах, на Всемирной конференции робототехники (World Robot Conference) в Пекине. Примечательно, что многие из этих корпораций ранее успешно поучаствовали в буме электромобилей, включая производство аккумуляторов и датчиков.
Стремление Китая поднять новую отрасль, включившись и здесь в гонку с Tesla, опирается на формулу, которая 10 лет назад легла в основу развития индустрии электромобилей: государственная поддержка, жесткая ценовая конкуренция со стороны большого числа участников рынка и глубокая цепочка поставок.
«Китайская индустрия гуманоидных роботов демонстрирует явные преимущества в плане интеграции в производственные процессы предприятий массового выпуска», — утверждают аналитики китайского исследовательского института LeadLeo.
Когда в 2019 г. Tesla открыла завод в Шанхае, китайские чиновники заявили, что пионер в области электромобилей окажет «эффект щуки» на промышленность страны: появление крупного конкурента заставит «карасей»-производителей плавать быстрее. Робот Optimus компании Tesla оказал схожий эффект.
Компания Маска использует для Optimus наработки в AI, смоделированные на основе ПО «Полностью автономное вождение» (Full Self-Driving) для электромобилей. Китайские конкуренты и аналитики говорят, что Tesla имеет раннее лидерство в области AI, но у Китая есть возможность снизить цену производства.
КНР является мировым лидером по количеству вводимых в эксплуатацию промышленных роботов: в год в стране устанавливают примерно 290 тыс. единиц или более 50% от общемирового показателя. К 2025 г. планируется развернуть и массовое производство человекоподобных моделей.
#роботы #AI #news
https://www.reuters.com/technology/chinas-robot-makers-chase-tesla-deliver-humanoid-workers-2024-08-23/
Reuters
Tesla goes big in China with Shanghai plant
Tesla Inc <TSLA.O> Chief Executive Officer Elon Musk on Tuesday landed a deal with Chinese authorities to build a new auto plant in Shanghai, its first factory outside the United States, that would double the size of the electric car maker's global manufacturing.
Эксперты Центра робототехники Сбера оценили разрабатываемый Apple манипулятор для бытового применения
Настольный домашний робот сочетает в себе дисплей, похожий на iPad, и роботизированную руку. Это может быть колонка с исполнительным устройством (манипулятором), которая будет либо стационарной, либо — крепиться на направляющие над рабочей поверхностью кухонного гарнитура.
Проект был одобрен в 2022 г., при этом в последние месяцы работы над ним активизировались. В разработку вовлечено несколько сотен человек. Apple намерена представить продукт в 2026-2027 гг., его предполагаемая цена — $1 тыс. Такая низкая для робота цена может указывать на то, что исполнительное устройство будет поднимать не более 100-200 граммов, и будет выпускаться в серии в несколько десятков тысяч экземпляров, как это было с VR-гарнитурой VisionPro. Кроме того, цена пока только предварительная — следует дождаться официальных анонсов, чтобы делать более конкретные выводы.
Анализируя общие тренды и поведение пользователей, корпорация, вероятно, пришла к выводу, что люди проводят большую часть времени за персональными устройствами, выделяя все меньше времени на бытовые задачи. Предположительно, Apple планирует создать помощника для работы на кухне. Управление, скорее всего, будет голосовым, так как руки часто заняты или загрязнены. Возможно, бигтех планирует использовать продукты OpenAI, о сотрудничестве с компанией было объявлено ранее. Благодаря внедрению новых моделей и мультимодальных агентов, Apple, вероятно, достигнет генерализации нейросетевого алгоритма для решения бытовых задач – т.е. способного на выполнение не одной-двух стандартных функций, а целого спектра в зависимости от запроса пользователя.
Очевидно, что бигтех ищет новые идеи для своих продуктов. Рынок мобильных устройств переживает стагнацию из-за отсутствия технологических прорывов и большого количества китайской продукции с сопоставимым качеством. Поэтому компания анализирует и тестирует иные высокотехнологичные B2C-ниши, подбирает наиболее перспективные, чтобы занять в них лидерские позиции. Это может говорить о том, что Apple видит в домашних роботах-манипуляторах перспективу массового использования в ближайшие 10 лет.
#news #роботы #AI
https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-08-14/apple-pushes-ahead-with-tabletop-home-device-in-shift-to-robotics?embedded-checkout=true
Настольный домашний робот сочетает в себе дисплей, похожий на iPad, и роботизированную руку. Это может быть колонка с исполнительным устройством (манипулятором), которая будет либо стационарной, либо — крепиться на направляющие над рабочей поверхностью кухонного гарнитура.
Проект был одобрен в 2022 г., при этом в последние месяцы работы над ним активизировались. В разработку вовлечено несколько сотен человек. Apple намерена представить продукт в 2026-2027 гг., его предполагаемая цена — $1 тыс. Такая низкая для робота цена может указывать на то, что исполнительное устройство будет поднимать не более 100-200 граммов, и будет выпускаться в серии в несколько десятков тысяч экземпляров, как это было с VR-гарнитурой VisionPro. Кроме того, цена пока только предварительная — следует дождаться официальных анонсов, чтобы делать более конкретные выводы.
Анализируя общие тренды и поведение пользователей, корпорация, вероятно, пришла к выводу, что люди проводят большую часть времени за персональными устройствами, выделяя все меньше времени на бытовые задачи. Предположительно, Apple планирует создать помощника для работы на кухне. Управление, скорее всего, будет голосовым, так как руки часто заняты или загрязнены. Возможно, бигтех планирует использовать продукты OpenAI, о сотрудничестве с компанией было объявлено ранее. Благодаря внедрению новых моделей и мультимодальных агентов, Apple, вероятно, достигнет генерализации нейросетевого алгоритма для решения бытовых задач – т.е. способного на выполнение не одной-двух стандартных функций, а целого спектра в зависимости от запроса пользователя.
Очевидно, что бигтех ищет новые идеи для своих продуктов. Рынок мобильных устройств переживает стагнацию из-за отсутствия технологических прорывов и большого количества китайской продукции с сопоставимым качеством. Поэтому компания анализирует и тестирует иные высокотехнологичные B2C-ниши, подбирает наиболее перспективные, чтобы занять в них лидерские позиции. Это может говорить о том, что Apple видит в домашних роботах-манипуляторах перспективу массового использования в ближайшие 10 лет.
#news #роботы #AI
https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-08-14/apple-pushes-ahead-with-tabletop-home-device-in-shift-to-robotics?embedded-checkout=true
Bloomberg.com
Apple Pushes Ahead With Tabletop Robot in Search of New Revenue
Apple Inc., seeking new sources of revenue, is moving forward with development of a pricey tabletop home device that combines an iPad-like display with a robotic limb.
AstroForge привлек $40 млн для добычи ценных металлов на астероидах
Стартап направит инвестиции на подготовку высадки в 2025 г. частного космического корабля на небесное тело. Если план осуществится, то это станет первым в своем роде событием в истории космонавтики. Раунд возглавила компания Nova Threshold, к которой присоединились инвестфирмы 776, Initialized, Caladan, Y Combinator, Uncorrelated Ventures и Jed McCaleb.
Предыдущие этапы проекта шли с переменным успехом. Первая версия корабля должна была сделать снимки астероида для последующих работ по добыче металлов, была запущена на низкую околоземную орбиту в 2023 г., но возникли проблемами со связью. Второй корабль под названием Odin не прошел испытания на вибрационной установке.
Сейчас компания укладывается в график. Руководители AstroForge рассчитывают, что Odin будет иметь массу около 100 кг, стоить менее $7 млн, а построить его удастся за 212 дней командой из 35 человек.
После успешного завершения миссии Odin планируется запустить 200-килограммовый космический аппарат Vestri, предназначенный для стыковки с околоземным астероидом. Предполагается, что, если астероид богат железом, Vestri сможет примагнититься к нему. Аппарат должен будет при помощи масс-спектрометра еженедельно брать пробы и определять их состав, пока не выйдет из строя.
#космос #news
https://payloadspace.com/astroforge-raised-40m-to-race-for-an-asteroid/
Стартап направит инвестиции на подготовку высадки в 2025 г. частного космического корабля на небесное тело. Если план осуществится, то это станет первым в своем роде событием в истории космонавтики. Раунд возглавила компания Nova Threshold, к которой присоединились инвестфирмы 776, Initialized, Caladan, Y Combinator, Uncorrelated Ventures и Jed McCaleb.
Предыдущие этапы проекта шли с переменным успехом. Первая версия корабля должна была сделать снимки астероида для последующих работ по добыче металлов, была запущена на низкую околоземную орбиту в 2023 г., но возникли проблемами со связью. Второй корабль под названием Odin не прошел испытания на вибрационной установке.
Сейчас компания укладывается в график. Руководители AstroForge рассчитывают, что Odin будет иметь массу около 100 кг, стоить менее $7 млн, а построить его удастся за 212 дней командой из 35 человек.
После успешного завершения миссии Odin планируется запустить 200-килограммовый космический аппарат Vestri, предназначенный для стыковки с околоземным астероидом. Предполагается, что, если астероид богат железом, Vestri сможет примагнититься к нему. Аппарат должен будет при помощи масс-спектрометра еженедельно брать пробы и определять их состав, пока не выйдет из строя.
#космос #news
https://payloadspace.com/astroforge-raised-40m-to-race-for-an-asteroid/
Payload
AstroForge Raised $40M To Race For An Asteroid
"We're going to mine asteroids or go f*****g bankrupt."
Apple и Nvidia могут стать акционерами OpenAI
OpenAI ранее в этом году оценили в $86 млрд. Очередной раунд финансирования, как ожидается, повысит оценку компании до $100 млрд. На текущий момент известно, что сделку возглавит венчурный фонд Thrive Capital, инвестируя $1 млрд.
Также есть вероятность, что в раунде примут участие Apple и Nvidia, а также текущий мажоритарий — Microsoft. Детали сделки пока не раскрываются.
Apple в последние годы демонстрировала отставание в области искусственного интеллекта от других бигтехов, и стратегический альянс с OpenAI выглядит логичным шагом для преодоления этого разрыва.
#AI #MnA #Apple #OpenAI #Nvidia #news
https://www.reuters.com/technology/apple-talks-join-openai-funding-round-wsj-reports-2024-08-29/
OpenAI ранее в этом году оценили в $86 млрд. Очередной раунд финансирования, как ожидается, повысит оценку компании до $100 млрд. На текущий момент известно, что сделку возглавит венчурный фонд Thrive Capital, инвестируя $1 млрд.
Также есть вероятность, что в раунде примут участие Apple и Nvidia, а также текущий мажоритарий — Microsoft. Детали сделки пока не раскрываются.
Apple в последние годы демонстрировала отставание в области искусственного интеллекта от других бигтехов, и стратегический альянс с OpenAI выглядит логичным шагом для преодоления этого разрыва.
#AI #MnA #Apple #OpenAI #Nvidia #news
https://www.reuters.com/technology/apple-talks-join-openai-funding-round-wsj-reports-2024-08-29/
Reuters
Apple, Nvidia in talks to join OpenAI funding round, media reports say
Apple and chip giant Nvidia are reportedly in talks to invest in OpenAI as part of a new fundraising round that could value the ChatGPT maker above $100 billion, according to media reports on Thursday.
Ученые создали червей-«киборгов», управляемых искусственным интеллектом
Команда исследователей из Гарварда создала AI-агента, обученного с подкреплением (reinforcement learing, RL), который управляет червями при помощи света.
В качестве подопытных животных взяли нематод — маленьких червей размером около 1 мм, в качестве приманки — колонии вкусных для червей бактерий. Всё это поместили в чашку диаметром 4 см, над ней установили камеру, которая передавала AI-агенту данные о состоянии системы, и источник света, управляемый этим же агентом. Нематоды были предварительно модифицированы при помощи методов оптогенетики таким образом, что определенные нейроны активировались в ответ на свет, иногда вызывая движение.
Исследователи протестировали шесть генетических линий червей, в которых количество светочувствительных нейронов варьировалось от 1 до 302 — столько всего есть у этого вида нематод. Стимуляция имела разный эффект в каждой линии, например, заставляя или не давая червю поворачиваться. Прежде чем запустить агента в самостоятельную работу, ученые собрали данные для обучения, случайным образом мигая светом на червей в течение 5 часов, затем передали данные RL-агенту для поиска закономерностей.
С пятью из шести линий, включая линию, где все нейроны реагировали на свет, агент научился направлять червя к цели быстрее, чем если бы животное оставили в покое или свет мигал бы случайным образом. Более того, агент и червь «сотрудничали»: если агент направлял червя прямо к цели, но на пути были небольшие препятствия, червь обходил их.
Исследование является важным шагом для развития взаимодействия искусственных и естественных нейронных сетей. Авторы в настоящий момент изучают, может ли их метод улучшить электрическую глубокую стимуляцию мозга для лечения болезни Паркинсона у людей, регулируя используемое напряжение и время воздействия.
Научная статья: https://www.nature.com/articles/s42256-024-00854-2
#AI #наукаоживом #нейронаука #news
https://www.scientificamerican.com/article/scientists-make-cyborg-worms-with-a-brain-guided-by-ai/
Команда исследователей из Гарварда создала AI-агента, обученного с подкреплением (reinforcement learing, RL), который управляет червями при помощи света.
В качестве подопытных животных взяли нематод — маленьких червей размером около 1 мм, в качестве приманки — колонии вкусных для червей бактерий. Всё это поместили в чашку диаметром 4 см, над ней установили камеру, которая передавала AI-агенту данные о состоянии системы, и источник света, управляемый этим же агентом. Нематоды были предварительно модифицированы при помощи методов оптогенетики таким образом, что определенные нейроны активировались в ответ на свет, иногда вызывая движение.
Исследователи протестировали шесть генетических линий червей, в которых количество светочувствительных нейронов варьировалось от 1 до 302 — столько всего есть у этого вида нематод. Стимуляция имела разный эффект в каждой линии, например, заставляя или не давая червю поворачиваться. Прежде чем запустить агента в самостоятельную работу, ученые собрали данные для обучения, случайным образом мигая светом на червей в течение 5 часов, затем передали данные RL-агенту для поиска закономерностей.
С пятью из шести линий, включая линию, где все нейроны реагировали на свет, агент научился направлять червя к цели быстрее, чем если бы животное оставили в покое или свет мигал бы случайным образом. Более того, агент и червь «сотрудничали»: если агент направлял червя прямо к цели, но на пути были небольшие препятствия, червь обходил их.
Исследование является важным шагом для развития взаимодействия искусственных и естественных нейронных сетей. Авторы в настоящий момент изучают, может ли их метод улучшить электрическую глубокую стимуляцию мозга для лечения болезни Паркинсона у людей, регулируя используемое напряжение и время воздействия.
Научная статья: https://www.nature.com/articles/s42256-024-00854-2
#AI #наукаоживом #нейронаука #news
https://www.scientificamerican.com/article/scientists-make-cyborg-worms-with-a-brain-guided-by-ai/
Nature
Discovering neural policies to drive behaviour by integrating deep reinforcement learning agents with biological neural networks
Nature Machine Intelligence - Deep reinforcement learning (RL) has been successful in many fields but has not been used to directly improve behaviours by interfacing with living nervous systems. Li...
OpenAI разрабатывает AI, который умеет планировать и рассуждать
LLM Orion должна стать преемницей флагманского GPT-4. Для ее обучения потребуются «синтетические» данные. Они не только расширят массив для обучения, но и, как ожидается, уменьшат количество галлюцинаций. Генерацию таких данных должна обеспечить LLM Strawberry, известная ранее как Q и Q*. Выпуск модели запланирован на осень 2024 г.
Strawberry может решать задачи по математике и программированию, с которыми она раньше не сталкивалась, и играть в New York Times Connections – группировку слов в смысловые блоки. После дополнительного времени на «размышление» модель способна давать ответы на более сложные запросы, например, о маркетинговых стратегиях продукта.
«Размышления» стали возможны благодаря постобучению генеративных моделей и новому способу обработки больших наборов данных Self-Taught Reasoner (StaR). Метод был разработан в 2022 году в Стэнфордском университете.
Возможно, Strawberry будет выпущена как часть ChatGPT. Но ее более крупная версия станет шагом в направлении AI-агентов для выполнения многоэтапных задач.
#news #AI
https://www.theinformation.com/articles/openai-races-to-launch-strawberry-reasoning-ai-to-boost-chatbot-business?rc=v2bulo
LLM Orion должна стать преемницей флагманского GPT-4. Для ее обучения потребуются «синтетические» данные. Они не только расширят массив для обучения, но и, как ожидается, уменьшат количество галлюцинаций. Генерацию таких данных должна обеспечить LLM Strawberry, известная ранее как Q и Q*. Выпуск модели запланирован на осень 2024 г.
Strawberry может решать задачи по математике и программированию, с которыми она раньше не сталкивалась, и играть в New York Times Connections – группировку слов в смысловые блоки. После дополнительного времени на «размышление» модель способна давать ответы на более сложные запросы, например, о маркетинговых стратегиях продукта.
«Размышления» стали возможны благодаря постобучению генеративных моделей и новому способу обработки больших наборов данных Self-Taught Reasoner (StaR). Метод был разработан в 2022 году в Стэнфордском университете.
Возможно, Strawberry будет выпущена как часть ChatGPT. Но ее более крупная версия станет шагом в направлении AI-агентов для выполнения многоэтапных задач.
#news #AI
https://www.theinformation.com/articles/openai-races-to-launch-strawberry-reasoning-ai-to-boost-chatbot-business?rc=v2bulo
The Information
OpenAI Races to Launch ‘Strawberry’ Reasoning AI to Boost Chatbot Business
As OpenAI looks to raise more capital, its researchers are trying to launch a new artificial intelligence product they believe can reason through tough problems much better than its existing AI. Researchers have aimed to launch the new AI, code-named Strawberry…
Google выпустил игровой движок GameNGen на основе нейронной модели
Группа сотрудников Google DeepMind и Google Research разработали игровой движок, который может интерактивно моделировать игру DOOM. Игра полностью генерируется диффузионной моделью Stable Diffusion v1.4 со скоростью более 20 кадров в секунду на одном тензорном процессоре (tensor processing unit, TPU).
Обучение GameNGen проходило в два этапа. RL-агент (reinforcement learning agent) обучался игре, а затем диффузионная модель училась выдавать следующий кадр, основываясь на записи тренировочных сессий. Предсказание нового кадра выдаёт изображения, сопоставимые по качеству с зашумленной JPEG-картинкой.
У игрового движка есть ряд ограничений. GemaNGen может только воспроизводить классические сюжеты и не способна генерировать новые механики взаимодействия с игрой. Память модели составляет три секунды. Поведение реального игрока может отличаться от процесса обучения RL-агента.
Однако модель, обученная на сгенерированных агентом данных, показывает лучшие результаты по сравнению с моделью, обученной на случайном наборе. В зависимости от точки старта игры обучающие сеты разделили на три группы — лёгкие, средние и трудные. На легких и трудных наборах модель работает лишь немного лучше, в то время как на среднем результат агента заметно выше.
Разработка может в дальнейшем повлиять не только на цену производства игр, но и применяться для обучения с подкреплением в других областях.
#news #игра
https://gamengen.github.io/
Группа сотрудников Google DeepMind и Google Research разработали игровой движок, который может интерактивно моделировать игру DOOM. Игра полностью генерируется диффузионной моделью Stable Diffusion v1.4 со скоростью более 20 кадров в секунду на одном тензорном процессоре (tensor processing unit, TPU).
Обучение GameNGen проходило в два этапа. RL-агент (reinforcement learning agent) обучался игре, а затем диффузионная модель училась выдавать следующий кадр, основываясь на записи тренировочных сессий. Предсказание нового кадра выдаёт изображения, сопоставимые по качеству с зашумленной JPEG-картинкой.
У игрового движка есть ряд ограничений. GemaNGen может только воспроизводить классические сюжеты и не способна генерировать новые механики взаимодействия с игрой. Память модели составляет три секунды. Поведение реального игрока может отличаться от процесса обучения RL-агента.
Однако модель, обученная на сгенерированных агентом данных, показывает лучшие результаты по сравнению с моделью, обученной на случайном наборе. В зависимости от точки старта игры обучающие сеты разделили на три группы — лёгкие, средние и трудные. На легких и трудных наборах модель работает лишь немного лучше, в то время как на среднем результат агента заметно выше.
Разработка может в дальнейшем повлиять не только на цену производства игр, но и применяться для обучения с подкреплением в других областях.
#news #игра
https://gamengen.github.io/
gamengen.github.io
Diffusion Models Are Real-Time Game Engines
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Роботакси нуждаются в помощи людей
Беспилотные легковые автомобили иногда с трудом находят путь внутри городов. Именно поэтому необходимо поддерживать постоянную связь с командным центром, в котором техники помогают им с навигацией. Мало кто понимает, что большинство автономных транспортных средств не являются полностью автономными. В течение многих лет компании избегали упоминать удаленную помощь, предоставляемую их самоуправляемым автомобилям. Компания Zoox (принадлежит Amazon) показала как работает софт для ручного управления беспилотниками.
Беспилотные легковые автомобили иногда с трудом находят путь внутри городов. Именно поэтому необходимо поддерживать постоянную связь с командным центром, в котором техники помогают им с навигацией. Мало кто понимает, что большинство автономных транспортных средств не являются полностью автономными. В течение многих лет компании избегали упоминать удаленную помощь, предоставляемую их самоуправляемым автомобилям. Компания Zoox (принадлежит Amazon) показала как работает софт для ручного управления беспилотниками.
IBM делает ставку на квантово-классические суперкомпьютеры
Материал подготовлен при содействии Квантовой лаборатории cloud.ru
Лидер в мире квантовых технологий IBM работает над гибридом классического и квантового суперкомпьютеров — чтобы совмещать преимущества обоих. Если технология окажется успешной, IBM удастся создать гибридный квантово-классический суперкомпьютер с процессором собственного производства. Квантовые компьютеры и классические компьютеры будут работать вместе, выполняя вычисления, превосходящие возможности каждого из них по отдельности. Одной из проблем на этом пути остаются методы подавления ошибок.
Вычислительным «сердцем» суперкомпьютера будут квантовые процессоры (quantum processing unit, QPU). QPU включает в себя кубиты, компоненты, усиливающие сигналы, управляющую электронику и применяет классические вычисления для хранения инструкций в памяти, накопления и отделения сигналов от шума, а также создания одиночных двоичных выходных данных.
При этом все компоненты процессора — кубиты, резонаторы для считывания данных, выходные фильтры и квантовые шины — встраиваются в сверхпроводящий слой, нанесенный поверх кремниевого чипа, и представляют из себя единый вычислительный процессор-узел. Такой подход позволит без существенных изменений существующих технологий создания суперкомпьютеров максимально сократить сроки разработки и строительства вычислительных центров.
Чипы строятся при помощи 3D-интеграции — это даёт доступ к кубитам с чипа контроллера, расположенного ниже плоскости кубита, чтобы уменьшить количество проводящих элементов на чипе, которые являются потенциальным источником шума. IBM также внедряет мультиплексирование считывания — оно позволяет снимать информацию с нескольких кубитов по одному проводнику, что резко сокращает объём вычислительного узла. Этот параметр важен потому, что для качественной работы квантовых процессоров их необходимо охлаждать до температуры жидкого гелия (ок. -269 °C) и размещать в специальных «холодильниках».
Для борьбы с «разговорами» — взаимного паразитного влияния соседних кубитов друг на друга — IBM создал настраиваемые преобразователи сигналов (tunable couplers) — своего рода «выключатель» из магнитных полей, который устраняет ошибки перекрестного взаимодействия кубитов. Компания также планирует внедрять алгоритм коррекции ошибок вместо их исправления, чтобы устранять шум непосредственно в процессе работы.
Также идёт работа над интерконнекторами, которые позволят соединять несколько QPU в одном холодильнике, а затем и несколько холодильников в единую систему. Конечная цель компании — добиться такого уровня взаимодействия, чтобы классические и квантовые процессоры могли работать в одной системе, дополняя друг друга.
#news #кванты #вычисления
https://spectrum.ieee.org/ibm-quantum-computer-2668978269
Материал подготовлен при содействии Квантовой лаборатории cloud.ru
Лидер в мире квантовых технологий IBM работает над гибридом классического и квантового суперкомпьютеров — чтобы совмещать преимущества обоих. Если технология окажется успешной, IBM удастся создать гибридный квантово-классический суперкомпьютер с процессором собственного производства. Квантовые компьютеры и классические компьютеры будут работать вместе, выполняя вычисления, превосходящие возможности каждого из них по отдельности. Одной из проблем на этом пути остаются методы подавления ошибок.
Вычислительным «сердцем» суперкомпьютера будут квантовые процессоры (quantum processing unit, QPU). QPU включает в себя кубиты, компоненты, усиливающие сигналы, управляющую электронику и применяет классические вычисления для хранения инструкций в памяти, накопления и отделения сигналов от шума, а также создания одиночных двоичных выходных данных.
При этом все компоненты процессора — кубиты, резонаторы для считывания данных, выходные фильтры и квантовые шины — встраиваются в сверхпроводящий слой, нанесенный поверх кремниевого чипа, и представляют из себя единый вычислительный процессор-узел. Такой подход позволит без существенных изменений существующих технологий создания суперкомпьютеров максимально сократить сроки разработки и строительства вычислительных центров.
Чипы строятся при помощи 3D-интеграции — это даёт доступ к кубитам с чипа контроллера, расположенного ниже плоскости кубита, чтобы уменьшить количество проводящих элементов на чипе, которые являются потенциальным источником шума. IBM также внедряет мультиплексирование считывания — оно позволяет снимать информацию с нескольких кубитов по одному проводнику, что резко сокращает объём вычислительного узла. Этот параметр важен потому, что для качественной работы квантовых процессоров их необходимо охлаждать до температуры жидкого гелия (ок. -269 °C) и размещать в специальных «холодильниках».
Для борьбы с «разговорами» — взаимного паразитного влияния соседних кубитов друг на друга — IBM создал настраиваемые преобразователи сигналов (tunable couplers) — своего рода «выключатель» из магнитных полей, который устраняет ошибки перекрестного взаимодействия кубитов. Компания также планирует внедрять алгоритм коррекции ошибок вместо их исправления, чтобы устранять шум непосредственно в процессе работы.
Также идёт работа над интерконнекторами, которые позволят соединять несколько QPU в одном холодильнике, а затем и несколько холодильников в единую систему. Конечная цель компании — добиться такого уровня взаимодействия, чтобы классические и квантовые процессоры могли работать в одной системе, дополняя друг друга.
#news #кванты #вычисления
https://spectrum.ieee.org/ibm-quantum-computer-2668978269
IEEE Spectrum
IBM Wants to Combine Quantum and Classical for the Best of Both Worlds
For decades, quantum computers have struggled to reach commercial viability. The quantum behaviors that power these computers are extremely sensitive to environmental noise, and difficult to scale to large enough machines to do useful calculations. But several…
Первые испытания вакцины против рака легких, которая может заменить химиотерапию
Немецкая компания BioNTech разработала BNT116 — первую в мире мРНК-вакцину для лечения рака легких. Она формирует опухолевые маркеры и позволяет иммунной системе атаковать только раковые клетки, не трогая здоровые. Технология на основе матричной РНК доказала эффективность при разработке вакцин от коронавируса.
Первым в клинических испытаниях принял участие 67-летний пациент из Университетской клиники Лондонского колледжа (UCLH). Испытания вакцины уже начались на 34 исследовательских площадках семи стран: Великобритании, Венгрии, Германии, Испании, Польши, США и Турции. В них примут участие 130 пациентов с немелкоклеточным раком легких на разных стадиях. Цель исследования – определить безопасную дозу вакцины и максимально эффективное сочетание с традиционными методами лечения (химио- и иммунотерапией).
#news #медицина
https://www.uclh.nhs.uk/news/first-uk-patient-receives-innovative-lung-cancer-vaccine
Немецкая компания BioNTech разработала BNT116 — первую в мире мРНК-вакцину для лечения рака легких. Она формирует опухолевые маркеры и позволяет иммунной системе атаковать только раковые клетки, не трогая здоровые. Технология на основе матричной РНК доказала эффективность при разработке вакцин от коронавируса.
Первым в клинических испытаниях принял участие 67-летний пациент из Университетской клиники Лондонского колледжа (UCLH). Испытания вакцины уже начались на 34 исследовательских площадках семи стран: Великобритании, Венгрии, Германии, Испании, Польши, США и Турции. В них примут участие 130 пациентов с немелкоклеточным раком легких на разных стадиях. Цель исследования – определить безопасную дозу вакцины и максимально эффективное сочетание с традиционными методами лечения (химио- и иммунотерапией).
#news #медицина
https://www.uclh.nhs.uk/news/first-uk-patient-receives-innovative-lung-cancer-vaccine
NHS
First UK patient receives innovative lung cancer vaccine
A lung cancer patient at UCLH is the first to receive a novel cancer vaccine designed to prime the immune system to recognise and fight cancer cells.
На саммите в Сан-Франциско обсуждались различные аспекты AI.
- Илон Маск заявил, что его стартап xAI собрал кластер из 100 000 чипов Nvidia.
- Компания SambaNova Systems изложила путь, по которому стартапы, создающие чипы, смогут противостоять доминирующему положению Nvidia в области графических процессоров.
- Руководители Google и Databricks подчеркнули, что компаниям необходимо готовиться к использованию AI и учитывать множество факторов, включая безопасность и конфиденциальность.
- Навин Рао, вице-президент Databricks по AI, никогда не видел, чтобы компании так быстро переходили на новые технологии - за исключением, пожалуй, Интернета. По его словам, этот сдвиг произошел «сверху вниз», под влиянием советов директоров компаний, а не по инициативе сотрудников внедрить его в свою деятельность.
- Google также признал, что общение с их чат-ботом Gemini может быть неэффективным.
- Несколько стартапов, включая SambaNova Systems, решили оставить обучение больших моделей AI компании Nvidia и сконцентрироваться на обслуживании клиентов, которые хотят использовать эти модели.
- Nvidia продолжает доминировать на рынке чипов для AI, но некоторые стартапы пытаются отобрать ее долю рынка, привлекая внимание к высокой стоимости и энергопотреблению ее графических процессоров. Разработка новых чипов AI также представляет сложность, и некоторые компании не могут ждать пока появяться альтернативы Nvidia.
- В один прекрасный день на инференс будет приходиться более 80% всех вычислений AI, что гораздо больше, чем сегодня, когда компании, включая OpenAI, xAI и Anthropic, тратят миллиарды долларов на аппаратное обеспечение AI для обучения продвинутых моделей.
- Компания Nvidia заявила, что более 40 % ее доходов от центров обработки данных за последний год было получено за счет инференса.
- Самая горячая вакансия в области AI - главный инженер
- Рынок базовых моделей AI развивается, и для улучшения сферы здравоохранения необходимо сосредоточиться на их неэффективности
- AI «необходим, но недостаточен», чтобы сделать здравоохранение более доступным, более эффективным и менее затратным
- Илон Маск заявил, что его стартап xAI собрал кластер из 100 000 чипов Nvidia.
- Компания SambaNova Systems изложила путь, по которому стартапы, создающие чипы, смогут противостоять доминирующему положению Nvidia в области графических процессоров.
- Руководители Google и Databricks подчеркнули, что компаниям необходимо готовиться к использованию AI и учитывать множество факторов, включая безопасность и конфиденциальность.
- Навин Рао, вице-президент Databricks по AI, никогда не видел, чтобы компании так быстро переходили на новые технологии - за исключением, пожалуй, Интернета. По его словам, этот сдвиг произошел «сверху вниз», под влиянием советов директоров компаний, а не по инициативе сотрудников внедрить его в свою деятельность.
- Google также признал, что общение с их чат-ботом Gemini может быть неэффективным.
- Несколько стартапов, включая SambaNova Systems, решили оставить обучение больших моделей AI компании Nvidia и сконцентрироваться на обслуживании клиентов, которые хотят использовать эти модели.
- Nvidia продолжает доминировать на рынке чипов для AI, но некоторые стартапы пытаются отобрать ее долю рынка, привлекая внимание к высокой стоимости и энергопотреблению ее графических процессоров. Разработка новых чипов AI также представляет сложность, и некоторые компании не могут ждать пока появяться альтернативы Nvidia.
- В один прекрасный день на инференс будет приходиться более 80% всех вычислений AI, что гораздо больше, чем сегодня, когда компании, включая OpenAI, xAI и Anthropic, тратят миллиарды долларов на аппаратное обеспечение AI для обучения продвинутых моделей.
- Компания Nvidia заявила, что более 40 % ее доходов от центров обработки данных за последний год было получено за счет инференса.
- Самая горячая вакансия в области AI - главный инженер
- Рынок базовых моделей AI развивается, и для улучшения сферы здравоохранения необходимо сосредоточиться на их неэффективности
- AI «необходим, но недостаточен», чтобы сделать здравоохранение более доступным, более эффективным и менее затратным
The Information
AI Summit: Nvidia Rivals, Musk’s Supercomputer Claims and Hot AI Jobs
Artificial intelligence has turned into a battle of giants—but there is still room for startups, from makers of graphics processing units to applications that promise to make healthcare more efficient. Those themes emerged from The Information’s AI Summit…
Skyline Robotics выпустил робота для мытья окон
Skyline Robotics (подразделение New York Robotics Network) и Palladium Window Solutions выпустили робота Ozmo для мытья окон. По оценкам разработчиков, машина справляется с этой работой в три раза быстрее человека.
Установка представляет собой один или два манипулятора KUKA на стационарной платформе, которая ставится в люльку для высотных работ, и затем спускается вдоль фасада. Спуском и подъёмом управляет человек-оператор. Система оборудована датчиками, которые определяют, как сильно надо надавить на окно, чтобы полностью его очистить. Лидар обеспечивает ориентацию робота в пространстве. Из‑за того, что лидар плохо обнаруживает стеклянные поверхности, робот укомплектован дополнительными ультразвуковыми датчиками и датчиками для обнаружения подоконников. Машинное обучение позволяет системе адаптироваться к новым условиям на основе предыдущего опыта.
Поскольку каждое здание уникально, ПО Ozmo ориентировано на многофакторную внешнюю среду. Оно собирает данные с нескольких камер и датчиков со скоростью около 200 раз в секунду для постоянной оптимизации траектории движения манипулятора. Система водонепроницаема и выдерживает экстремальные температуры. Радиус действия одного манипулятора робота-мойщика составляет 1,1 м.
В то время как для ручной чистки стеклянного фасада требуется команда из 3-4 человек, для работы с Ozmo требуется один оператор на крыше для управления платформой, краном и источниками электроэнергии и воды. Открытым остаётся вопрос доставки тяжелых манипуляторов на крышу и их погрузки-выгрузки в люльку.
За свою разработку компания получила премию PropTech Breakthrough Award в номинации «Решение года в области строительной робототехники». Глобальная цель Skyline — автоматизировать все виды работ на высоте. Как полагают разработчики, роботизация мойки окон повысит качество уборки и позволит решить проблему нехватки рабочей силы: так, сейчас 75% мойщиков окон в США старше 40 лет.
#роботы #стартапы #news
https://www.therobotreport.com/skyline-robotics-deploys-ozmo-window-cleaning-robot-new-york-city/
Skyline Robotics (подразделение New York Robotics Network) и Palladium Window Solutions выпустили робота Ozmo для мытья окон. По оценкам разработчиков, машина справляется с этой работой в три раза быстрее человека.
Установка представляет собой один или два манипулятора KUKA на стационарной платформе, которая ставится в люльку для высотных работ, и затем спускается вдоль фасада. Спуском и подъёмом управляет человек-оператор. Система оборудована датчиками, которые определяют, как сильно надо надавить на окно, чтобы полностью его очистить. Лидар обеспечивает ориентацию робота в пространстве. Из‑за того, что лидар плохо обнаруживает стеклянные поверхности, робот укомплектован дополнительными ультразвуковыми датчиками и датчиками для обнаружения подоконников. Машинное обучение позволяет системе адаптироваться к новым условиям на основе предыдущего опыта.
Поскольку каждое здание уникально, ПО Ozmo ориентировано на многофакторную внешнюю среду. Оно собирает данные с нескольких камер и датчиков со скоростью около 200 раз в секунду для постоянной оптимизации траектории движения манипулятора. Система водонепроницаема и выдерживает экстремальные температуры. Радиус действия одного манипулятора робота-мойщика составляет 1,1 м.
В то время как для ручной чистки стеклянного фасада требуется команда из 3-4 человек, для работы с Ozmo требуется один оператор на крыше для управления платформой, краном и источниками электроэнергии и воды. Открытым остаётся вопрос доставки тяжелых манипуляторов на крышу и их погрузки-выгрузки в люльку.
За свою разработку компания получила премию PropTech Breakthrough Award в номинации «Решение года в области строительной робототехники». Глобальная цель Skyline — автоматизировать все виды работ на высоте. Как полагают разработчики, роботизация мойки окон повысит качество уборки и позволит решить проблему нехватки рабочей силы: так, сейчас 75% мойщиков окон в США старше 40 лет.
#роботы #стартапы #news
https://www.therobotreport.com/skyline-robotics-deploys-ozmo-window-cleaning-robot-new-york-city/
The Robot Report
Skyline Robotics deploys Ozmo window cleaning robot in New York City
Skyline Robotics has deployed the Ozmo window-cleaning robot at a New York skyscraper as it begins its global expansion.
Санкции не повлияли на рынок чипов Nvidia в Китае
Несмотря на американские санкции, передовые графические процессоры попадают на китайский рынок и даже стоят дешевле, чем в США.
Китайские технологические группы платят небольшим облачным провайдерам $6 в час за использование сервера с восемью GPU Nvidia A100. В США аналогичные услуги обойдутся в $10 в час.
Аренда у проверенных компаний вроде Alibaba и ByteDance будет стоить в 2-4 раза дороже по сравнению с конкурентами. Но с учетом скидок пакет услуг можно приобрести по ценам, сравнимым с Amazon Web Services, которая берет от $15 до $32 в час.
Запасы A100 и H100 можно легко найти на электронных площадках Xiaohongshu, Taobao от Alibaba и других. Сейчас в стране насчитывается более 100 тыс. графических процессоров H100: новые GPU завозят параллельным импортом из соседних стран. После недавнего снижения цен Nvidia продает H100 за $20-$23 тыс. На рынке электроники в Шэньчжэне их можно приобрести за $23-$30 тыс.
Nvidia заявила, что продает процессоры с учетом правил экспортного контроля США, но не может следить за вторичным рынком устройств.
#news #чипы
https://on.ft.com/3Z9vtVM
Несмотря на американские санкции, передовые графические процессоры попадают на китайский рынок и даже стоят дешевле, чем в США.
Китайские технологические группы платят небольшим облачным провайдерам $6 в час за использование сервера с восемью GPU Nvidia A100. В США аналогичные услуги обойдутся в $10 в час.
Аренда у проверенных компаний вроде Alibaba и ByteDance будет стоить в 2-4 раза дороже по сравнению с конкурентами. Но с учетом скидок пакет услуг можно приобрести по ценам, сравнимым с Amazon Web Services, которая берет от $15 до $32 в час.
Запасы A100 и H100 можно легко найти на электронных площадках Xiaohongshu, Taobao от Alibaba и других. Сейчас в стране насчитывается более 100 тыс. графических процессоров H100: новые GPU завозят параллельным импортом из соседних стран. После недавнего снижения цен Nvidia продает H100 за $20-$23 тыс. На рынке электроники в Шэньчжэне их можно приобрести за $23-$30 тыс.
Nvidia заявила, что продает процессоры с учетом правил экспортного контроля США, но не может следить за вторичным рынком устройств.
#news #чипы
https://on.ft.com/3Z9vtVM
Как гарантировать доступ к новейшим чипам для военных США? Ученые дают рекомендации и к ним стоит прислушаться
Национальная академия наук США подготовила интересный документ «Стратегию обеспечения гарантированного доступа к новейшим полупроводникам для Министерства обороны». В ней особо подчеркнута роль США как технологического лидера и изложены меры по поддержанию этой позиции.
Министерство выступает в роли заказчика микросхем для радаров, датчиков и электроники с высокой плотностью мощности. Основным риском для реализации технологического превосходства США является зависимость от поставок полупроводников из других стран.
В этом серьезном документе описаны 1) барьеры, с которыми сталкивается Министерство при взаимодействии с сектором микроэлектроники, 2) способы кооперации с государственными и частными игроками рынка, а также 3) рекомендации по формированию политики в сфере полупроводников. Документ написан в согласовании с более ранними государственными инициативами по AI, в частности, с CHIPS Act и Microelectronic Commons. Военные США не будут первыми, закупающими самые передовые чипы, но они должны быть первыми, кто их применяет в военных системах.
Согласно предложениям Академии наук, Министерству необходимо:
• инвестировать не в «проверенные временем» технологии производства, а в «перепрыгивающие технологии» создания полупроводников,
• искать альтернативные, post-CMOS технологии, такие как квантовые вычисления, метал-оксиды и т.п.
• вырабатывать оптимальные стратегии для обеспечения вычислительных мощностей,
• создавать новые типы партнерских отношений с академическими кругами, другими межведомственными подразделениями, частным и промышленным секторами, включая (внимание!) создание собственного центра компетенций в полупроводниках и создание собственных инженерных команд внутри коммерческих фабов,
• снизить бюрократические барьеры для закупок,
• поддерживать развитие региональных технологических хабов,
• предоставлять долгосрочные виды на жительство всем STEM-работникам, занятым в производстве полупроводников и смежных отраслях,
• инвестировать в исследования и разработки систем автоматизированного проектирования на основе ML/AI методов,
• обеспечить университетам самые современные учебные платформы,
• формировать кадровый резерв техников, инженеров и специалистов по компьютерным технологиям с помощью инновационных подходов к образованию,
• ГЧП должны фокусироваться на этапе «от лабы к фабу», т.е. технологиях 4-6 уровней технологической готовности.
Национальная академия наук США подготовила интересный документ «Стратегию обеспечения гарантированного доступа к новейшим полупроводникам для Министерства обороны». В ней особо подчеркнута роль США как технологического лидера и изложены меры по поддержанию этой позиции.
Министерство выступает в роли заказчика микросхем для радаров, датчиков и электроники с высокой плотностью мощности. Основным риском для реализации технологического превосходства США является зависимость от поставок полупроводников из других стран.
В этом серьезном документе описаны 1) барьеры, с которыми сталкивается Министерство при взаимодействии с сектором микроэлектроники, 2) способы кооперации с государственными и частными игроками рынка, а также 3) рекомендации по формированию политики в сфере полупроводников. Документ написан в согласовании с более ранними государственными инициативами по AI, в частности, с CHIPS Act и Microelectronic Commons. Военные США не будут первыми, закупающими самые передовые чипы, но они должны быть первыми, кто их применяет в военных системах.
Согласно предложениям Академии наук, Министерству необходимо:
• инвестировать не в «проверенные временем» технологии производства, а в «перепрыгивающие технологии» создания полупроводников,
• искать альтернативные, post-CMOS технологии, такие как квантовые вычисления, метал-оксиды и т.п.
• вырабатывать оптимальные стратегии для обеспечения вычислительных мощностей,
• создавать новые типы партнерских отношений с академическими кругами, другими межведомственными подразделениями, частным и промышленным секторами, включая (внимание!) создание собственного центра компетенций в полупроводниках и создание собственных инженерных команд внутри коммерческих фабов,
• снизить бюрократические барьеры для закупок,
• поддерживать развитие региональных технологических хабов,
• предоставлять долгосрочные виды на жительство всем STEM-работникам, занятым в производстве полупроводников и смежных отраслях,
• инвестировать в исследования и разработки систем автоматизированного проектирования на основе ML/AI методов,
• обеспечить университетам самые современные учебные платформы,
• формировать кадровый резерв техников, инженеров и специалистов по компьютерным технологиям с помощью инновационных подходов к образованию,
• ГЧП должны фокусироваться на этапе «от лабы к фабу», т.е. технологиях 4-6 уровней технологической готовности.
Baidu запретила Google и Bing сканировать ее контент
С развитием AI спрос на данные увеличился. Китайский аналог Википедии Baidu Baike запретил поисковым роботам Googlebot и Bingbot сканировать его онлайн-контент.
Решение Baidu отражает общую тенденцию защиты контента. Reddit заключил соглашение с Google об использовании данных для обучения моделей и заблокировал доступ к индексации контента для других поисковых систем. Microsoft в прошлом году также пригрозила закрыть доступ к своим данным конкурирующим поисковикам, если они не прекратят использовать их для обучения genAI и чат-ботов.
Несмотря на закрытый доступ, старый кэшированный контент Baidu Baike все еще отображается на американских поисковых платформах.
#news #AI #бигтехи
https://www.scmp.com/tech/big-tech/article/3275717/baidu-blocks-google-bing-scraping-content-amid-demand-data-used-ai-projects?module=top_story&pgtype=section
С развитием AI спрос на данные увеличился. Китайский аналог Википедии Baidu Baike запретил поисковым роботам Googlebot и Bingbot сканировать его онлайн-контент.
Решение Baidu отражает общую тенденцию защиты контента. Reddit заключил соглашение с Google об использовании данных для обучения моделей и заблокировал доступ к индексации контента для других поисковых систем. Microsoft в прошлом году также пригрозила закрыть доступ к своим данным конкурирующим поисковикам, если они не прекратят использовать их для обучения genAI и чат-ботов.
Несмотря на закрытый доступ, старый кэшированный контент Baidu Baike все еще отображается на американских поисковых платформах.
#news #AI #бигтехи
https://www.scmp.com/tech/big-tech/article/3275717/baidu-blocks-google-bing-scraping-content-amid-demand-data-used-ai-projects?module=top_story&pgtype=section
South China Morning Post
Baidu blocks Google, Bing from scraping content amid demand for AI data
Wikipedia-style service Baidu Baike recently barred the search engine crawlers of Google and Bing from indexing its online content.
Эмоциональный AI» — новый тренд в сфере бизнес-ПО, и это может стать проблемой
Разработчики чат-ботов стремятся научить машину распознавать эмоции и создать «эмоциональный AI». Речь идёт о мультимодальной системе, которая считывает настроение пользователя в ходе диалога, используя знания психологии, визуальную информацию, текст и аудио. Сейчас «эмоциональный AI» все больше внедряют в бизнес-процессы в виде голосовых помощников, продавцов и аналитиков.
Тренд поддерживают как крупнейшие поставщики облачных решений для искусственного интеллекта (Microsoft Azure и Rekognition Amazon Web Services), так и стартапы (Uniphore, MorphCast, Voicesense, Superceed, Siena AI, audEERING, и Opsis).
Если тренд будет развиваться, «эмоциональный AI» начнут применять в бизнес-процессах для управления персоналом и кадровой работы. Однако предположение о том, что мы можем научить AI определять чувства человека по мимике, жестам и тону голоса довольно оптимистично — технология пока не достигла достаточного уровня зрелости для массового внедрения.
Также может препятствовать внедрению «эмоционального AI» правовое регулирование, которое запрещает использовать машины в чувствительных областях и собирать биометрическую информацию.
#news #AI
https://techcrunch.com/2024/09/01/emotion-ai-could-be-the-next-trend-for-business-software-and-that-could-be-problematic/
Разработчики чат-ботов стремятся научить машину распознавать эмоции и создать «эмоциональный AI». Речь идёт о мультимодальной системе, которая считывает настроение пользователя в ходе диалога, используя знания психологии, визуальную информацию, текст и аудио. Сейчас «эмоциональный AI» все больше внедряют в бизнес-процессы в виде голосовых помощников, продавцов и аналитиков.
Тренд поддерживают как крупнейшие поставщики облачных решений для искусственного интеллекта (Microsoft Azure и Rekognition Amazon Web Services), так и стартапы (Uniphore, MorphCast, Voicesense, Superceed, Siena AI, audEERING, и Opsis).
Если тренд будет развиваться, «эмоциональный AI» начнут применять в бизнес-процессах для управления персоналом и кадровой работы. Однако предположение о том, что мы можем научить AI определять чувства человека по мимике, жестам и тону голоса довольно оптимистично — технология пока не достигла достаточного уровня зрелости для массового внедрения.
Также может препятствовать внедрению «эмоционального AI» правовое регулирование, которое запрещает использовать машины в чувствительных областях и собирать биометрическую информацию.
#news #AI
https://techcrunch.com/2024/09/01/emotion-ai-could-be-the-next-trend-for-business-software-and-that-could-be-problematic/
TechCrunch
‘Emotion AI’ may be the next trend for business software, and that could be problematic
As businesses experiment with embedding AI everywhere, one area starting to gain more attention is Emotion AI.
AI-стартап Суцкевера привлекает $1 млрд через 2 месяца после запуска
Safe Superintelligence поднимает раунд на разработку безопасных AI‑систем. Сейчас штат состоит из 10 человек, а сама компания, основанная в июне этого года, оценивается в $5 млрд.
Инвесторами стали ведущие венчурные фирмы Andreessen Horowitz, Sequoia Capital, DST Global сооснователя Mail.ru Юрия Мильнера, NFDG и SV Angel. Средства будут направлены на увеличение вычислительных мощностей и привлечение специалистов. SSI планирует сотрудничать с облачными провайдерами и производителями микросхем, но пока не решила, с кем именно.
#AI #финансирование #AGI #news
https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/openai-co-founder-sutskevers-new-safety-focused-ai-startup-ssi-raises-1-billion-2024-09-04/
Safe Superintelligence поднимает раунд на разработку безопасных AI‑систем. Сейчас штат состоит из 10 человек, а сама компания, основанная в июне этого года, оценивается в $5 млрд.
Инвесторами стали ведущие венчурные фирмы Andreessen Horowitz, Sequoia Capital, DST Global сооснователя Mail.ru Юрия Мильнера, NFDG и SV Angel. Средства будут направлены на увеличение вычислительных мощностей и привлечение специалистов. SSI планирует сотрудничать с облачными провайдерами и производителями микросхем, но пока не решила, с кем именно.
#AI #финансирование #AGI #news
https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/openai-co-founder-sutskevers-new-safety-focused-ai-startup-ssi-raises-1-billion-2024-09-04/
Reuters
Exclusive: OpenAI co-founder Sutskever's new safety-focused AI startup SSI raises $1 billion
AI safety is a hot topic amid fears that artificial intelligence could act against the interests of humanity or even cause human extinction.
Информационные войны станут хуже. Новая книга Юваля Харари
Сокращенная рецензия The Economist
Юваль Харари написал новую книгу, которая будет также популярна как и его предыдущие. Книга называется «Nexus» и посвящена информации.
Харари начал с того, что по-новому определяет саму информацию. По его мнению, большая часть информации ничего не представляет и не имеет существенной связи с правдой. Определяющей особенностью информации является не представление, а связь. Информация это не способ описания реальности, а способ связи людей и организации идей (это «социальный нексус», сцепление.) Ранние информационные технологии, такие как сказки, глиняные таблички или религиозные тексты, а затем газеты и радио, являются способами организации общественного порядка.
Харари утверждает, что AI следовало бы назвать «инопланетным интеллектом» (alien intelligence). Главная обеспокоенность историка в том, что системы на базе AI потенциально становятся «новыми видами богов». В отличие от историй или СМИ, AIs могут быть активными агентами в информационных сетях, такими как люди. Cуществующие компьютерные угрозы, такие как алгоритмическая предвзятость, радикализация в Интернете, кибератаки и повсеместное наблюдение, только будут усугублены AI. AI может создать новые опасные мифы, культы, политические движения и новые финансовые продукты, которые разрушают экономику.
Сокращенная рецензия The Economist
Юваль Харари написал новую книгу, которая будет также популярна как и его предыдущие. Книга называется «Nexus» и посвящена информации.
Харари начал с того, что по-новому определяет саму информацию. По его мнению, большая часть информации ничего не представляет и не имеет существенной связи с правдой. Определяющей особенностью информации является не представление, а связь. Информация это не способ описания реальности, а способ связи людей и организации идей (это «социальный нексус», сцепление.) Ранние информационные технологии, такие как сказки, глиняные таблички или религиозные тексты, а затем газеты и радио, являются способами организации общественного порядка.
Харари утверждает, что AI следовало бы назвать «инопланетным интеллектом» (alien intelligence). Главная обеспокоенность историка в том, что системы на базе AI потенциально становятся «новыми видами богов». В отличие от историй или СМИ, AIs могут быть активными агентами в информационных сетях, такими как люди. Cуществующие компьютерные угрозы, такие как алгоритмическая предвзятость, радикализация в Интернете, кибератаки и повсеместное наблюдение, только будут усугублены AI. AI может создать новые опасные мифы, культы, политические движения и новые финансовые продукты, которые разрушают экономику.