Результаты нового исследования искусственного интеллекта указывают на то, что зрительная система спонтанно создает чувство числа без предварительного опыта подсчета.

Учёные Института нефти и газа Сибирского федерального университета (СФУ) оценили возможности применения нечётких нейронных сетей в качестве интеллектуальной системы управления процессом изготовления биотоплива из биомассы различного происхождения. В перспективе такой «интеллектуальный помощник» сможет быстро адаптировать параметры технологического процесса, протекающего в мобильной биотопливной станции, к требованиям заказчика. При этом участие специалиста по настройке технологического процесса на месте либо будет минимизировано, либо вовсе не потребуется.

Основные процессы термохимического преобразования биомассы для производства биотоплива — газификация и пиролиз — подвержены влиянию различных факторов, которые сложно спрогнозировать. Для решения этой проблемы красноярские учёные предложили использовать нечёткие нейросети (FNNs — Fuzzy Neural Networks). Это гибридный подход, объединяющий принципы нечёткой логики и нейронные сети. Он обеспечивает повышенную адаптивность и точность в моделировании нелинейных систем.

Сегодня генеральный директор компании Abacus.AI Бинду Редди опубликовала в социальной сети X (бывший Twitter) пост, в котором дала совет американским государственным служащим:

Nvidia представила новую модель в серии компьютеров Jetson Orin Nano с искусственным интеллектом — Jetson Orin Nano Super Developer Kit. Этот мини-компьютер, похожий на Raspberry Pi, но с более продвинутыми возможностями для обработки АИ, стоит 249 долларов. Он предлагает более мощную обработку АИ по сравнению с предыдущей моделью, при этом цена снижена вдвое. Купить его можно уже сейчас.

С момента своего дебюта в 2019 году, серия Jetson Nano предоставила любителям и разработчикам доступный инструмент для работы с АИ и робототехникой. По заявлению Nvidia, новая модель Nano Super обрабатывает нейронные данные на 70% быстрее, с возможностью обработки до 67 терафлопс, по сравнению с 40 терафлопс у предыдущей модели. Кроме того, скорость передачи данных в Nano Super увеличена на 50%, достигая 102 ГБ/с, что ускоряет выполнение операций.

В Jetson Orin Nano Super kit используется почти то же оборудование, что и в оригинальном Orin Nano kit, но благодаря обновлению JetPack производительность значительно возросла. Nvidia объясняет это «новым режимом питания, повышающим тактовые частоты графического процессора, памяти и центрального процессора».

Дженсен Хуанг из Nvidia продемонстрировал Nano Super в видео.

В комплекте разработчика находится эталонная плата-носитель и модульная система Jetson Orin Nano 8 ГБ, оснащённая графическим процессором Nvidia Ampere с тензорными ядрами и 6-ядерным процессором Arm. Nvidia рассматривает Nano Super как «идеальное решение» для создания чат-ботов, визуальных агентов АИ и АИ-роботов.

Источник

1 декабря гуру JavaScript и создатель формата JSON Дуглас Крокфорд опубликовал в социальной сети LinkedIn пост, в котором раскритиковал неправильное применение искусственного интеллекта.

Команда Лаборатории ИИ и Института искусственного интеллекта AIRI представила лучшее решение самой сложной задачи — Matching на Data Fusion Contest 2022.

Специалисты Сбера не остановились на базовом подходе (бустинг), а подошли к решению задачи с помощью нейронных сетей, подтвердили свою гипотезу и в итоге заняли 1-е место.

Исследование работы мозга плодовой мушки может показаться далеким от практического применения, но команда молодого ученого проделала значительные шаги в этом направлении, разработав уникальную ИИ-модель, способную имитировать и анализировать зрительное восприятие этих насекомых. Эта работа не только расширяет границы нашего понимания нейронных сетей, но и открывает новые перспективы для прогнозирования человеческого поведения. Подробнее читайте далее :)

Исследователи работают над бесконденсаторной памятью DRAM с использованием оксидных полупроводников, которая может быть встроена в трехмерные слои над кремнием процессора. Если разработка зарекомендует себя в тестах, то она позволит обеспечить экономию площади и энергии при работе больших нейронных сетей.

Сотрудники РТЛабс разработали и ежедневно развивают робота Макса. Сейчас его ядро выдерживает более 3 млн уникальных пользователей в сутки, асинхронно взаимодействуя с несколькими поисково-диалоговыми механиками, сервисами хранения, логирования и персонализации.⠀

Узнать больше о том, кто такой Робот Макс и какие задачи решает вы сможете на большом онлайн-митапе «Как создаются роботы. Мультиагентная архитектура и фреймворки построения нейронных сетей».
Он пройдет уже на следующей неделе, 24 февраля, в 19:00.

Привет, мои дорогие любители нейро-картинок! Хочу поделиться с вами свежими новостями о Stable Diffusion 3!

Ученые российской ИИ-компании Smart Engines представили и запатентовали в США принципиально новую модель нейросетей – биполярные морфологические сети. Они позволят создать ускоритель для нейросетевых моделей, который может обеспечить 30-40% улучшение аппаратных характеристик практически без снижения качества работы. БМ-сети способны вытеснить классические нейросети и значительно повлиять на развитие технологий ИИ в ближайшем будущем. Об этом представители Smart Engines рассказали «Газете.Ru».