Картины, преступники и порно-месть

Чем запомнится прошедшая неделя?

Maryna Hlaiboroda
Hey Machine Learning

--

Photo by Mike Dorner on Unsplash

NVIDIA представила ИИ для преобразования набросков в реалистичные изображения

На конференции GPU Technology Conference 2019 технологический гигант NVIDIA продемонстрировал работу нового инструмента GauGAN. Система, с помощью алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей, преобразовывает схематические наброски в фотореалистичные изображения. Свое название модель получила в честь известного французского художника Поля Гогена.

GauGAN базируется на генеративно-состязательной нейронной сети для обработки сегментированных изображений. Здесь генератор отвечает за создание изображения и его передачу дискриминатору. Тот, обученный на множестве реальных фотографий, определяет, где и какие пиксели необходимо подкорректировать генератору.

По словам разработчиков, система не склеивает куски изображений для создания картинки, а генерирует целую уникальную картину.

Разработанная нейросеть может подделывать стили разных художников, менять время суток и сезон, а также создавать реалистичные отражения на водных поверхностях.

На данный момент GauGAN взаимодействует только с пейзажами, но в будущем авторы намерены расширить ее до генерации урбанистических изображений.

Подробности о проекте можно прочесть в документе PDF.

Создатели модели уверены, что разработка пригодится архитекторам, градостроителям, ландшафтным дизайнерам и разработчикам игр, так как упростит реализацию их идей.

NVIDIA

NVIDIA анонсировала одноплатный компьютер с поддержкой ИИ

В рамках конференции GTC 2019 компания NVIDIA анонсировала одноплатный компьютер с поддержкой технологий искусственного интеллекта Jetson Nano.

Jetson Nano

Новый компьютер в современных ИИ-приложениях имеет производительность 472 GFLOPS при энергопотреблении 5 Вт. Jetson Nano способен обрабатывать множество данных высокого разрешения с разных датчиков одновременно, а также с каждого из них запускать несколько нейросетей на потоке. Одноплатный компьютер поддерживает множество популярных ИИ-фреймворков, что позволяет разработчикам применять удобные инструменты.

Jetson Nano представлен в двух версиях: набор для энтузиастов и разработчиков за $99 и готовый к использованию в массовых проектах вариант за $129.

По словам инженеров, с использованием такого одноплатного компьютера можно создавать небольших роботов, дронов и множество других автоматизированных устройств. Для упрощения разработки аппаратной части NVIDIA представила также референсную платформу JetBot.

NVIDIA

Инженеры создали робота для помощи людям с ограниченной подвижностью

Photo by Franck V. on Unsplash

Исследователи из Вашингтонского университета сконструировали роботизированную систему, которая может помочь людям с инвалидностью в приеме пищи.

Волонтер демонстрирует, как работает система. Эрик Джонсон / Университет Вашингтона

Устройство крепится к инвалидной коляске и может распознать продукты на тарелке, вычислить стратегию их захвата и аккуратно поднести еду ко рту пользователя.

В пресс-релизе Вашингтонского университета указано, что по данным переписи населения за 2010 год только в США около миллиона взрослых нуждаются в ком-то, кто бы помог им есть.

Для обучения робота авторы пригласили несколько добровольцев, предоставили им тарелку с разными продуктами и попросили накормить манекен. Все движения испытуемых записывались датчиками, встроенными в вилку. Таким образом было определено, что люди используют много различных стратегий во время приема пищи. Например, в очищенный банан человек вонзал вилку под углом, чтобы кусок не соскользнул с нее по пути ко рту, а в твердой моркови доброволец раскачивал вилку, чтобы вонзить ее поглубже без лишних усилий.

Экспериментальным путем исследователи вычислили, что роботу нужно регулировать угол и силу нажатия в зависимости от того, с каким продуктом он взаимодействует. Также важно понимать, как необходимо захватить еду, чтобы человеку было удобно его съесть.

UW News

Facebook запустил ИИ для выявления интимных фото и видео

Компания Facebook запустила систему с искусственным интеллектом для проактивного выявления и удаления фото- и видеоконтента интимного характера, размещенного без согласия запечатленных там людей. Инструмент работает в соцсетях Facebook и Instagram. Отличие между существующими фильтрами в том, что новая разработка обнаруживает даже «почти ню» контент, после чего помечает его и отправляет на проверку человеку-модератору.

До сих пор пользователям Facebook и Instagram необходимо было самостоятельно сообщать о размещении подобных материалов. В компании надеются, что данный ИИ-инструмент сможет эффективнее обнаруживать порно-месть, определяя фото и видео сразу после публикации поста.

По словам авторов, система определяет не только контент, но и подписи: если сопроводительный текст содержит уничижительный или постыдный характер, то алгоритм укажет на это модераторам социальных сетей.

The Verge

Полиция Нью-Йорка применяет ИИ для определения зависимостей между преступлениями

Нью-Йоркское управление полиции использует ИИ-алгоритм Patternizr для анализа рапортов сотрудников на наличие общих черт между различными случаями краж и грабежей. Fast Company сообщает, что система создана инженерами департамента и помогает выявлять преступления, совершенные одним и тем же человеком.

Patternizr определяет по 600 нарушений закона в неделю. ИИ сравнивает новые преступления с предыдущими на наличие сходств по таким параметрам, как локация правонарушений, время суток, физические характеристики подозреваемого, способ совершения преступления и украденные предметы.

До момента внедрения системы на базе технологий искусственного интеллекта подобную работу выполняли специально обученные аналитики. Но их ресурсы и возможности ограничены. Однако не стоит полагать, что теперь алгоритм полностью заменит следователей: все обнаруженные Patternizr паттерны тщательно проверяются полицией.

По словам представителей департамента полиции Нью-Йорка, ИИ уже помог раскрыть несколько преступлений. Например, узнал злоумышленника по похожей краже из отдаленного района.

Также следователи заявляют, что система не учитывает расу или пол подозреваемых и не акцентирует внимание на кварталах, населенных этническими меньшинствами.

Fast Company

--

--