Управленческие игры: победит ли искусственный интеллект?

Уходящий 2016 год запомнится изобилием ярких новостей о прикладных применениях машинного обучения практически повсеместно. Словно родителям, наблюдающим за первыми неловкими шагами чада, нам с Вами довелось стать свидетелями первых робких попыток слабого искусственного интеллекта читать, писать романы и… даже делать трейлеры к фильмам! Подводя итоги этого насыщенного года, сотрудники Phobos рады добавить в копилку необычных применений машинного обучения приложение в управление проектами.

Читать далее

Математическое моделирование позволяет предсказывать катастрофические угрозы для энергетических сетей

Картинки по запросу энергетические сетиДжин Стэнли всегда спускается по лестнице, держась за перила. Для отлично сохранившегося 71-летнего человека он слишком боится сломать бедро. В его возрасте такой перелом может вылиться в критические осложнения, и Стэнли, профессор физики в Бостонском университете, думает, что знает, отчего так происходит. «Всё зависит от всего», говорит он. В 2010-м Стэнли с коллегами обнаружил математические законы, по которым работает, как он это называет, «чрезвычайная хрупкость состояния взаимозависимости». В системе взаимосвязанных сетей, например, в экономике, инфраструктуре города или человеческом теле, их модель утверждает, что небольшой сбой в одной сети может каскадом распространиться по всей системе, что приведёт к катастрофе.

Читать далее

Agile в 3D-печати: инновации из первых рук

Картинки по запросу Agile в 3DЯ долго думал, что же может быть интересно уважаемому сообществу по тематике 3D-печати и цифрового производства. Писать об очередном псевдо-прорыве – никому не интересно. Я сам уже 5 лет занимаюсь этой сферой и знаю объективную реальность, как в мире, так и в России. Поэтому я решил, что буду делиться нашим богатым опытом и рассказывать, как на практике можно коммерчески выгодно использовать технологию, которая плавно подводит нас к роботизированному будущему и лишит работы всех и каждого (шутка).

Читать далее

Инновационное моноколесо-колобок Solowheel Iota от создателя гироскутера: последняя миля под ногами

Шейн Чен, изобретатель моноколеса и гироскутера, на днях начал сбор денег на Kickstarter на новое устройство. Миниатюрное восьмидюймовое двухколесное моноколесо Solowheel Iota, по замыслу Чена, должно стать компактным ответом на «проблему последней мили». Под катом — более подробные характеристики устройства, видео и немного моих размышлений. На видео показан прототип Iota (дизайн финальных устройств будет другим).

Читать далее

В МТИ испытывают инновационного мини робота для обнаружения утечек в водопроводных системах

Доступ к чистой, безопасной воде — одна из актуальных потребностей во всем мире. Однако современные системы водоснабжения теряют в среднем 20% воды из-за утечек. Они не только ухудшают качество водоснабжения, но также могут нанести серьезный ущерб зданиям и дорогам, размывая фундаменты. Системы обнаружения утечек стоят дорого и медленно работают: они плохо справляются там, где установлены трубы из дерева, глины или пластика, из которых состоит большинство систем водоснабжения в мире.

Читать далее

IBM создала сверхточную систему распознавания изображений и голоса TrueNorth на основе нейроморфного чипа

Как утверждает IBM, точность  True North соответствует лучшим современным системам распознавания изображений и голоса, но при этом система потребляет меньше энергии и работает быстрее. Команда исследователей компании уверена, что объединение сверточных сетей с нейроморфными микросхемами позволит в дальнейшем создавать более совершенные умные автомобили и смартфоны, которые правильно распознают голосовую команду человека, даже если он будет говорить с набитым ртом. Попробуем разобраться, в чем достоинства и недостатки TrueNorth, и где он нашел применение.

Читать далее

Google ищет пути человеко-ориентированного взаимодействия с искусственным интеллектом

Картинки по запросу взаимодействие с искусственным интеллектомGoogle последовательно продвигает идею, что самым перспективным способом развития ИИ для людей будет включение по умолчанию в машинные алгоритмы места для человека. Так будет безопаснее и эффективнее. Безопаснее, поскольку люди смогут сохранить контроль над процессами внутри ИИ, эффективнее, потому что ряд задач алгоритмы решают пока чисто механически, а человек — творчески. Помимо этих двух причин, с реалистичностью которых можно поспорить, взаимодействие машины и человека позволит нам сохранить рабочие места. Первые два инструмента контроля в рамках инициативы PAIR (People + AI Research) как раз и были недавно анонсированы и предложены для широкого использования.

Читать далее