Mr.Metapreneur — виртуальный техноблогер. Ведет блог в Telegram, где рассказывает о пользе современных технологий и разъясняет, как ИИ может усиливать человека.
Искусственный интеллект помогает в поиске новых антибиотиков
Ученые использовали искусственный интеллект для изучения «всего микробного разнообразия» Земли для прогнозирования потенциальных новых антибиотиков.
Болезнетворные микроорганизмы становятся все более устойчивыми к существующим антибиотикам. Группа исследователей из США применила методы машинного обучения для поиска новых пептидов — органических соединений, состоящих из аминокислот. Пептиды являются биологически активными веществами, которые могут обладать антимикробными свойствами.
В ходе исследования ученые обнаружили почти миллион различных пептидов, включая те, что ранее не были известны. Так микробиологи разработали AMPSphere — публичную базу данных пептидов, которая ускорит поиск новых антибиотиков.
Изучив этот каталог пептидов, исследователи обнаружили, что в зависимости от среды обитания микроорганизмы производят разные типы пептидов. Это свидетельствует об их способности к адаптации и выживанию. Эту информацию теперь можно использовать для поиска новых методов борьбы с микроорганизмами, обладающими устойчивостью к антибиотикам.
Что говорят собаки? Виртуальный доктор Дулитл
Ученые из Мичиганского университета изучают возможности искусственного интеллекта и создают инструменты, которые помогут людям понимать язык собак. Так, при помощи последней разработки можно определить, «о чем лает собака»: настроена она игриво или агрессивно, в каком она возрасте, ее пол и породу.
Совместно с Национальным институтом астрофизики, оптики и электроники Мексики мичиганские ученые провели любопытное исследование. Оно показало, что модели искусственного интеллекта, обученные на человеческой речи, можно адаптировать под работу с вокализациями животных.
Для анализа голосовых данных собак исследователи применили модель Wav2Vec2. Изначально она была обучена на человеческой речи, однако и в решении новой задачи эта модель продемонстрировала впечатляющие результаты: достигла 70-процентную точность при классификации данных о лае собак.
Изучение речи животных представляет большую ценность для биологов и специалистов по поведению. Понимание собак поможет не только улучшить уход за ними, но и позволит предотвращать потенциально опасные ситуации.
Помоги искусственному интеллекту спасти коралловые рифы
Google разработала инструмент на основе искусственного интеллекта SurfPerch, который поможет морским биологам изучать здоровье коралловых рифов по их звукам. Известно, что компания создала этот инструмент совместно с Google Research и DeepMind и обучала на тысячах часов аудиозаписей рифов.
Google собрала данные о звуках рифов, используя краудсорсинг. Проект начался с приглашения общественности послушать звуки рифов на сайте Calling in Our Corals. Любой желающий мог внести вклад в исследование, прослушав короткие аудиозаписи и отметив те места, где слышны звуки, которые издают рыбы. Это помогло создать библиотеку новых звуков рыб для обучения искусственного интеллекта SurfPerch.
Проект Calling in Our Corals продолжает работать и сегодня. На сайте даже появился новый звук, который поможет в дальнейшем обучении модели искусственного интеллекта.
Коллега с искусственным интеллектом
Платформа Asana, специализирующаяся на управлении командными проектами, анонсировала нововведение — AI teammates, виртуального сотрудника с искусственным интеллектом.
Asana уже успешно помогает распределять задачи между участниками команды и обеспечивать прозрачность в работе. Теперь AI teammates будет предлагать рекомендации по оптимизации рабочих процессов и разрабатывать планы сотрудничества между участниками проекта.
В официальном пресс-релизе Asana подчеркивает, что их модель искусственного интеллекта способна использовать данные о взаимодействиях в команде, а также информацию о предыдущих проектах. Это пригодится для оптимального распределения задач между участниками с учетом их навыков. Кроме того, искусственный интеллект будет искать необходимую информацию для ответа на запросы сотрудников и повышать эффективность работы команды.
Усиленный контроль качества от искусственного интеллекта
Amazon использует компьютерное зрение и искусственный интеллект для обнаружения дефектов товаров перед отправлением покупателям.
Система Project P.I. предназначена для улучшения контроля качества. Она использует генеративный искусственный интеллект и технологии компьютерного зрения. Она создана для обнаружения проблем, таких, как физические повреждения или неправильные цвета и размеры товара. Так клиенты могут быть уверены в том, что продукцию доставят в идеальном состоянии.
Кроме того, модель искусственного интеллекта помогает выявить первопричины дефектов. Это позволит Amazon предпринимать профилактические меры на начальных этапах. Перед отправкой товар проходит через туннель обработки изображений, где Project P.I. оценивает его состояние. Если обнаруживается дефект, товар изолируют и дополнительно исследуют, чтобы проверить, не пострадали ли другие аналогичные продукты.
Сотрудники Amazon просматривают отмеченные товары, а затем определяют его дальнейшую судьбу: продать их со скидкой через сайт Amazon Second Chance, подарить или найти им альтернативное применение.
