🤒 Американские учёные разработали новый алгоритм, который помогает выявлять рак на ранних стадиях! Но обо всём по порядку.

Исследователи из MIT создали систему, основанную на глубоких свёрточных нейросетях, которая обнаруживает и анализирует подозрительные поражения на теле человека. Такие участки в свою очередь могут указывать на рак кожи. Работает это так: человек делает снимки своей кожи через камеру обычного смартфона, отправляет эти файлы предварительно обученным моделям машинного обучения и получает картинку с маркированными подозрительными участками кожи. Если всё нормально — место прозрачное, если нужен дальнейший осмотр — жёлтое, если требуется направление к дерматологу — красное.

🔮 В перспективе, если люди будут проверяться таким быстрым и дешёвым образом, без похода к врачу для осмотра, то и рак кожи можно будет обнаружить гораздо раньше и, следовательно, будет куда меньше последствий болезни.

#AI #ML #Science | Not Boring Tech

👑 Oculus выпустил новый редактор более выразительных аватаров с квинтиллионом (!!!) возможных комбинаций волос, глаз, пирсинга, одежды и многих других характеристик. В редакторе можно вручную собрать свою виртуальную версию и в будущем использовать её не только в VR-играх, но и в приложениях Facebook, Messenger, Instagram и тд.

Чтобы сделать аватары реалистичнее, было изучено поведение глаз людей (с какой скоростью они моргают и перемещаются), а потом эти данные были интегрированы в программу. Остальную часть виртуального тела научили правдоподобно двигаться при помощи машинного обучения — модель прогнозирования угадывает положение плеч и локтей в зависимости от расположения гарнитуры и контроллеров. Теперь ждём, когда помимо обещанного Цукербергом трекинга глаз в будущих шлемах появится автоматический конструктор аватаров, а то, наверное, глаза от количества характеристик просто разбегаются.

#Digital #VR #ML | Not Boring Tech

🤔 Кто я и о чём этот канал?

Меня зовут Василий. Я автор канала «Бэкдор» — там я пишу про интернет, уязвимости, полезные сервисы и IT-безопасность. У меня есть большой опыт работы с no-code, основал несколько небольших проектов, участвовал в разработке @AnimeStyle_bot, работал с клиентами в команде cryome.tech/ru и иногда участвую в жизни самого крупного чата про ИИ, @ai_life, как администратор. Интересуюсь технологиями, нейросетями, маркетингом и созданием стартапов, читаю книжки и статьи на эти темы, кое-какие идеи тестирую.

Главный проект у меня сейчас — «Not Boring Tech», блог про примечательные новости и находки из мира современных технологий и IT-стартапов.

Если хочется почитать публикации на какую-то конкретную тему, в канале есть система навигации с хэштегами:
#Neural_network #AI #Tech #Universe #Service #App #Bot #Biofood #Robot #Hackers #Musk #AR #VR #MR #Deepfake #Game #Notice #Hand_made #Fun #YouTube #Autopilot #Techno_giants #Neural_art #Read #Startup #Cyberpunk #Internet #Device #Crypto #Computer #ML #Science #Future #Digital #vsEpicGames #Pandemic_news #vsBrokers #Silicon_category #Business #Marketing #Notboring_cup #promo

Также я регулярно веду #Digest — каждое воскресенье собираю самое интересное чтиво про бизнес, технологии и продуктивность.

Если вы хотите купить у меня рекламу или просто пообщаться, пишите в личку — @fraizy_qwerty. У меня уже покупали рекламу Яндекс, Skillbox, Puzzle English, Otus, GeekBrains, ВШЭ и многие другие.

Кроме канала есть:

💭 Классный чат для подписчиков, в котором уже собралось мощное комьюнити (стартаперы, программисты и все заинтересованные). Вступайте и рассказывайте о себе!

✍️ Блог на vc.ru, в котором я публикую статьи, лонгриды и интервью с интересными людьми. Там уже есть подборка лучших нейросетей за 2020-й, интервью про беспилотники, цифровую моду и no-code.

😇 Patreon для подписчиков, которые хотят материально отблагодарить меня за качественный контент. За ежемесячную подписку от 1$ вы получаете ваше упоминание в закреплённом посте, ранний доступ к публикациям, эксклюзивный контент и возможность бесплатно публиковать свои мысли в канале хоть каждый месяц.

#Notice | Not Boring Tech

🚜 Немного с запозданием, но всё же (тем более я пока не видел, чтобы кто-то внятно рассказал об этой новости): американский исследователь разработал ИИ для распознавания эмоций животных. В соответствующем препринте статьи указано, что технология с точностью 85% может использоваться для измерения эмоционального состояния сельскохозяйственных животных, например, чтобы понять, агрессивна или спокойна та или иная корова. Но не забываем, что машинному обучению свойственно ошибаться — автор колонки о новости очень часто пытается напомнить нам об этом.

Однако зачем знать фермерам, которым и собираются продавать продукт, об эмоциях скота? Когда, к примеру, корова в стрессе, она не может производить молоко в нужном количестве, из-за чего работникам необходимо регулярно поддерживать некоторый комфорт в жизни животного. А когда этих коров становится очень много, следить за каждой становится всё труднее.

#AI #ML | Not Boring Tech

🤒 Напоследок «корпорация добра» анонсировала инструмент для выявления кожных заболеваний, который почему-то многие пропустили. Аналогично этому алгоритму, о котором я писал ещё в апреле, новая программа от Google запрашивает фотографии проблемных зон на коже, которые можно сделать с помощью обычного смартфона. Затем ИИ, обученный на огромном массиве данных, перечисляет возможные кожные заболевания и их симптомы, а также советует куда стоит обратиться. Инструмент планируют запустить уже в этом году.

#AI #ML | Not Boring Tech

​📚 В журнале NeuroHive наткнулся на главные выводы из новой книги «‎Biological and Computer Vision»‎ и решил написать пост на свой лад. Автор книги, профессор Габриэль Крейман, рассказывает о различиях биологического и компьютерного зрения — оно используется в беспилотниках, алгоритмах тиктока и инсты для автоматического удаления запрещёнки и тд. Вот главные различия биологического и компьютерного зрения:

1. Различие в «железе». ‎Биологическое зрение — продукт миллионов лет эволюции, а компьютерное только имитирует работу мозга млекопитающих. Нужно придумать теорию, реализуемую и в биологических организмах, и в компьютерах, чтобы компьютерное зрение лучше подражало настоящему. Для этого профессор предлагает исследовать активность нейронов в коре мозга.
2. Разница в архитектуре. До сих пор непонятно, как компьютерному зрению необходимо имитировать области мозга. Сетчатка глаза подаёт сигналы к разным областям мозга, а искусственные нейросети могут направлять данные только на один слой. Текущие решения этой проблемы неэффективны.
3. Каждая система компьютерного зрения предназначена для конкретной задачи, а биологическое зрение многозадачно.
4. ИИ пока не может интегрировать в искусственное зрение другие функции мозга: логику, рассуждение, язык и понимание здравого смысла.

#Read #Computer #ML | Not Boring Tech

🎷 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