🎷 Spotify купил стартап Podz — Тикток в мире подкастов. Приложение автоматически создаёт небольшие нарезки из подкастов с помощью модели машинного обучения, которую обучили на более чем 100 тысячах часов аудио. Эти отрывки складываются в ленту, похожую на Тикток (смотрите гифку) — такой подход улучшает поиск подкастов в разы. Например, в среднем люди на платформах подписываются на 7 подкастов, а в Podz — на 30!

Это полезно всем: и подкастерам, чтобы расширять свою аудиторию и не делать тизеры вручную, и Spotify, чтобы оставлять пользователей в приложении. А ещё и самим пользователям — теперь не надо слушать весь подкаст, чтобы понять, будет ли он интересным. Да и всё это реализовано неплохо: за 4 месяца после запуска стартап привлёк 2,5 млн долларов. Сообщается, что Podz будет интегрирован в Spotify до конца этого года.

#AI #ML #Startup | Not Boring Tech

🎶 Ещё один залипательный эксперимент от Google с машинным обучением: можно сочинить собственные мелодии в авторском стиле Моцарта, Баха и Бетховена. Модели обучили на квартетах этих композиторов.

Поставьте своеобразные «ноты» в любом порядке, а алгоритм продолжит вашу мелодию, но со звучанием именных маэстро. Попутно на сайте показываются интересные факты из биографии Моцарта, Баха и Бетховена.

#ML #Service #Fun | Not Boring Tech

🩺 Теперь рассчитать процент жира в организме с помощью фотографий тела — не проблема. В многофункциональной подписке для анализа здоровья Amazon Halo Band появилась соответствующая функция «сканирования» тела. Нужно сделать четыре фотографии с разных сторон во весь рост, а алгоритм преобразует ваше тело в 3D-модель. Далее с помощью машинного обучения рассчитает процент жировых тканей и выведет результат на экран. Как говорит Amazon, это поможет отслеживать прогресс тренировок с течением времени.

И результаты даже точнее, чем у специальных медицинских устройств, которые чаще всего используют для изучения качества тела. Конечно, нужно провести ещё несколько исследований, но уже сейчас есть шанс, что технологию будут использовать в исследовательских и клинических целях, а не только для потребителей.

#ML #Service | Not Boring Tech

​🗽 Министерство Обороны США потихоньку заменяет своё программное обеспечение на алгоритмы машинного обучения. ИИ используют для улучшения логистики, сбора разведданных, планирования миссий и технологий вооружения... Словом, это в разы эффективнее "традиционных" решений. Сегодня наткнулся на новость, что в Пентагоне собрали целую команду специалистов, которые защищают системы искусственного интеллекта от атак противников.

Они исследуют обученные модели, чтобы найти в них слабые стороны — например, изучают код на предмет скрытых уязвимостей. Вся необычайность новости заключается в том, что ИИ-системы сильно отличаются от обычных и требуют лучшей защиты. Вот что пугает: возможно, что скоро противники США разработают свои алгоритмы для взлома их ИИ-систем. И ведь тогда ИИ смогут использовать как оружие.

#AI #ML #Hackers | Not Boring Tech

​🚘 Яндекс опубликовал самый большой в мире и уникальный по разнообразию датасет для обучения беспилотников прогнозированию того, что и когда произойдет на дороге. Там больше 1600 часов движения, разбитых на 600 тысяч фрагментов поездок в России, Израиле и США в разную погоду с картами и пешеходами. А ещё компания представила данные Переводчика и Погоды.

И всё это для нового жаркого соревнования Shifts Challenge — оно проводится вместе с учёными из Оксфорда и Кембриджа. Суть в том, что участники должны разработать и обучить (на предоставленных выше данных) алгоритмы для предсказания поведения участников дорожного движения, для машинного перевода и для погоды. Создатели моделей, которые лучше всего работают в условиях сдвига данных получат денежные призы.

📊 К слову, изменение стиля вождения и некоторых условий дорожного движения — это то, что человек умеет учитывать. А для машинного обучения это непростой челлендж. С этой проблемой разработчики трудятся много лет, но сейчас Яндекс двигает всю отрасль вперёд. Полученные после ивента решения можно будет применять в разных сферах, которые сталкиваются со сдвигом данных. Мощная инициатива!

#AI #ML #Autopilot | Not Boring Tech

📮 Недавно я ссылался на сервисы для генерации холодных писем — и тут вышло любопытное продолжение этой темы. Исследователи из Сингапура создали нейросеть на основе GPT-3, которая пишет фишинговые письма, персонализируя их под каждого получателя. Она оценивает личность по цифровым следам и придумывает именно то, что вероятнее всего привлечёт жертву.

Резёрчеры разослали своим коллегам сообщения, написанные людьми и нейронкой — чтобы протестировать алгоритм. На опасные ссылки в сгенерированных письмах кликали гораздо чаще, чем в обычных. Многие опасаются, что мошенники начнут использовать нейросети для фишинга.

🕊️ Да и условия для них идеальные, ведь обучить модель не составит труда — это доступно, дёшево и почти не регулируется. При этом каждое письмо обойдётся лишь в пару центов. Единственная проблема для скамеров — в будущем это начнёт контролироваться. Правда, пока непонятно когда и как.

#AI #ML #Cyberpunk | Not Boring Tech

🌚 Учёные давно исследуют Луну и кажется, что они знают каждый её метр, но всегда присутствуют артефакты на снимках. Не факт, что кратер, напоминающий пришельца, на самом деле выглядит так — аппарат мог неудачно сфотографировать с плохим разрешением, а человеческий мозг дорисовал картинку. На помощь приходит машинное обучение! В модном Nature вышла новая статья от немецких исследователей — они создали алгоритм для очистки неудачных снимков от артефактов.

Его обучили на 70 тысячах фотографий тёмной стороны Луны и качество фото стало в 5 раз выше, чем до этого. Алгоритм выявляет все незаметные кратеры и улучшает снимки до разрешения 1 метр на пиксель. Ну да, теперь мы буквально знаем всю Луну до практически каждого метра безошибочно — благодаря ML. Правда, человечеству ещё предстоит изучить спутник на предмет наличия водяного льда, о чём так часто спорят учёные.

#ML #Universe | Not Boring Tech

🤿 Исследовать подводный мир на субмаринах — слишком дорого и сложно. В Калифорнийском технологическом институте показали более дешёвый и простой вариант погружаться на глубину и проводить там исследования океана. Это крошечный робот CARL, который помещается в ладони и напечатан на 3D-принтере. У него есть двигатели, процессор, аккумулятор и датчики для измерения температуры, кислотности воды, давления и глубины под водой.

Главная фишка: дрон сам составляет 3D карты океанов с помощью машинного обучения, им не надо управлять. Запускаете его в воду — он исследует подводный мир и возвращается с информацией об изученном. Робот корректирует свой маршрут на лету, чтобы избежать сильных течений. Пока CARL тестировали только в бассейне, но скоро его отправят в настоящий океан. В перспективе мы узнаем секреты морей, изученных только на 20%. Но как этих крох не съедят голодные рыбы? Наверное, пластик не очень вкусный.

#ML #Robot | Not Boring Tech

👋 О чём этот канал и чем я занимаюсь

С прошлого приветственного поста прошло много времени, он немного устарел и пора снова рассказать о себе. Меня зовут Василий — я каждый день ищу примечательные новости про технологии, нейросети, стартапы и науку. Про самые интересные находки пишу простым языком сюда, в @notboring_tech.

За два с половиной года канал вырос до 8,7К подписчиков — это программисты, айтишники, стартаперы и просто приятные люди, которым любопытна технологическая движуха в мире. В чате канала тоже собралось мощное комьюнити со всего света для обсуждения постов.

Если хотите почитать посты на конкретную тему, есть много хэштегов, здесь полный список. Вот часто используемые теги:
#Neural_network #AI #Tech #Universe #Robot #AR #VR #Fun #Startup #Device #ML #Science #Future #Digital

В своём блоге на vc.ru я пишу статьи, здесь список моих любимых:

🌀 С чего начать, если хочется изучить тему бессмертия: 36 ссылок
🌀 Гениальная стратегия: как «Игра в кальмара» от MrBeast собрала 100 млн просмотров за три дня
🌀 Объясняю масштабный сбой Facebook на картинках

Если хотите купить у меня рекламу или просто пообщаться, пишите: @fraizy_qwerty. Спасибо, что читаете меня!

☕ Наливайте кофе, впереди ещё много всего интересного. Любопытный факт о кофе: исследование полумиллиона взрослых британцев в течение 10 лет показало, что у тех, кто пьёт кофе, снижается риск смерти на 10-15%. Пейте кофе (в умеренных количествах) в новом году!

#Notice | Not Boring Tech

​😔 Вот ещё одно любопытное научное исследование — выявляем депрессию в пару кликов. Сингапурские учёные сделали приложение Ycogni для фитнес-трекера Fitbit Charge 2, чтобы выявлять риск депрессии. Шагомер анализирует физическую активность человека: частоту сердечных сокращений, данные о сне и циркадные ритмы. С помощью этих параметров жизнедеятельности машинное обучение предсказывает вероятность расстройства с точностью 80%.

Вместе с тем провели исследование с участием 290 взрослых сингапурцев. Участники носили устройства Fitbit Charge 2 две недели подряд и прошли два опроса о состоянии здоровья в начале и в конце исследования. Исследователи сопоставили результаты и получилось, что во многих случаях алгоритм предсказал симптомы депрессии. По оценкам, депрессия затрагивает 264 миллиона человек во всём мире, а в половине случаев она не диагностируется и не лечится.

⌚ Причём трекеры активности носят почти миллиард человек. В перспективе так будут проводить ненавязчивый скрининг депрессии. К примеру, теперь однажды вам может упасть уведомление от смартчасов «у вас депрессия, сходите к врачу». Или врачи в больнице будут сразу без догадок знать, что у вас расстройство. Угроза конфиденциальности или благое дело?

#ML #Science | Not Boring Tech

🐈 Машинное обучение поможет убрать языковой барьер между человеком и животным! Приложение MeowTalk с ИИ переводит кошачье мяуканье и мурлыканье на человеческий язык. Всё просто: приложение записывает звуки, издаваемые кошкой, распознаёт их и выводит на экран одну из стандартных фраз или намерений. Например, «Я хочу есть» или «Мне больно».

Ещё аппка обучается — подстраивается под звучание вашего питомца и со временем начинает переводить его мяуканье ещё точнее. Технологию подтвердили научным исследованием, а создателем является бывший разработчик Amazon Alexa. Если у вас есть кошка — попробуйте! Доступно на iOS и Android.

#ML #App | Not Boring Tech

🐬 Нейросети переводят на человеческий язык не только кошачье мяуканье, но и свист дельфинов, хрюканье свиней, крики китов и многое другое — учёные пробуют использовать ИИ для расшифровки сообщений во всём животном мире. Машинное обучение анализирует датасеты с сигналами животных и расшифровывает структуру их языков.

Эмоции, например горе и радость, некоторые животные разделяют с нами и передают их другим представителям своего вида — обученные модели тщательно анализируют эти звуки (до ультразвуковых сигналов), ухватывают лингвистическую фигуру и начинают понимать, что «говорят» животные. Конечно, всё ещё есть много вопросов насчёт концепции, но нейронки уже делают прорывы в этой отрасли!

#ML #AI | Not Boring Tech

🚪 Инженер создал умный дверной звонок для котов — питомцу достаточно мяукнуть, чтобы владельцу поступило уведомление о котике за дверью. Устройство записывает звуки, распознаёт мяуканье с помощью машинного обучения и отправляет владельцу SMS-сообщение о том, что питомец вернулся с прогулки и ждёт у двери.

Код проекта есть на GitHub, а устройство можно легко перенастроить на распознавание собачьего лая. Кажется, у кота появится новое развлечение — мяукать рядом с дверью, но не заходить домой, чтобы потроллить хозяина.

#ML #Fun | Not Boring Tech

🐓 Инженеры уже создавали дверные звонки для кошек, лазерные пушки против насекомых и кепки, которые поворачивают козырек в сторону солнца — в копилку гениальных изобретений прибавляется ещё одно. Разработчика достали соседские куры, которые едят его газон, и поэтому гений собрал автоматическую турель.

Она работает при помощи Raspberry Pi 3B+, Python, OpenCV и машинного обучения, чтобы наводить прицел на кур и выстреливать в них водой. Устройство выполняет свою функцию — кур получается отпугнуть, правда, иногда система не отличает птиц от собак.

#ML #Fun | Not Boring Tech

😱 Трюк из шпионских фильмов воплотили в реальность с помощью машинного обучения. Учёные научили нейросеть ThermoSecure угадывать пароли по тепловым следам (!) на клавиатуре. Она находит на клавиатуре следы тепла от кончиков пальцев, сопоставляет с символами на этих клавишах, перебирает из них все возможные варианты и угадывает таким образом пароль.

Для обучения было сделано 1500 тепловизионных фотографий недавно использованных клавиатур QWERTY под разными углами. В результате точность угадывания доходила аж до 86%. Но не забываем — тепло успевает быстро остыть, поэтому тепловизионные снимки нужно сделать в течение 30 секунд после соприкосновения пальцев с клавиатурой. Так что потенциальным шпионам ещё нужно постараться.

#ML | Not Boring Tech

​🤖 Если вы хотите исследовать машинное обучение и работать в IT-индустрии — Школа анализа данных Яндекса открыла прием заявок. Это отличная возможность обучиться у топовых специалистов, ведь программа полностью бесплатна и длится всего 2 года.

За это время вы получите фундаментальные знания об анализе данных, научитесь разрабатывать сервисы на базе ML, системы хранения, обработки больших данных и многое другое. Курсы ШАДа составлены ведущими IT-экспертами — включают в себя инсайты, последние научные статьи и много практики, которая максимально приближена к реальным задачам.

✨ Важно обладать хорошей математической подготовкой и знать один из языков программирования. Занятия проходят по вечерам — учёбу можно совмещать с работой или вузом. Учиться можно дистанционно или офлайн в одном из 6 филиалов, а главное — бесплатно. Не упустите шанс и заполняйте анкету до 7 мая: https://clck.ru/34EeQ3

#AI #ML | Not Boring Tech