Mr.Metapreneur — виртуальный техноблогер. Ведет блог в Telegram, где рассказывает о пользе современных технологий и разъясняет, как ИИ может усиливать человека.
Искусственный интеллект помог найти новые геоглифы в пустыне Наска
Исследователи, используя искусственный интеллект, обнаружили в перуанской пустыне Наска более 300 новых гравюр. Знаменитые линии Наска, признанные ЮНЕСКО объектом Всемирного наследия, представляют собой геоглифы возрастом более 2000 лет, изображающие геометрические фигуры, людей, животных и другие символы. Увидеть эти гигантские линии можно только с высоты птичьего полета.
Японские ученые из университета Ямагата в сотрудничестве с коллегами из Института Наска и исследовательского подразделения технологической компании IBM, используя искусственный интеллект, открыли 303 новых геоглифа в пустыне Наска.
Ученые применили ИИ для анализа геопространственных данных, собранных с самолетов, чтобы выявить области с наибольшим количеством геоглифов. Это значительно упростило и ускорило процесс археологических исследований. Модель искусственного интеллекта также обнаружила геоглифы меньшего размера, которые трудно заметить невооруженным глазом.
Капча больше не страшна для ИИ
Исследователи из Швейцарской высшей технической школы Цюриха смогли преодолеть защиту капчи reCAPTCHAv2, используя искусственный интеллект. Их обученная нейросеть успешно справилась со 100% задач, в то время как ранее ИИ мог пройти только 71% таких тестов.
В своей работе ученые применили методы машинного обучения для решения капч, созданных системой reCAPTCHAv2. Этот тест предназначен для проверки пользователей, позволяющей убедиться, что они не являются роботами. Он требует от людей отмечать области на изображениях, где находятся определенные объекты, такие, как светофоры или автобусы, что, как предполагается, не под силу ботам.
Для сегментации и классификации изображений исследователи использовали модели YOLO (You Only Look Once). Результаты их работы продемонстрировали, что современные технологии искусственного интеллекта могут без труда проходить проверки, основанные на распознавании изображений.
Модель искусственного интеллекта может раскрывать структуру кристаллических материалов
Химики из Массачусетского технологического института (MIT) создали генеративную модель искусственного интеллекта, которая упрощает процесс определения структуры порошкообразных кристаллов в ходе рентгеновской кристаллографии. Модель, получившая название Crystalyze, может стать важным инструментом для исследователей, стремящихся охарактеризовать материалы, используемые в различных отраслях, такие, как батареи и магниты.
Кристаллические материалы состоят из упорядоченных решеток, образованных идентичными, повторяющимися элементами. С помощью рентгеновских лучей ученые могут получить ценную информацию о расположении атомов в кристаллах и связях между ними. Однако определение структуры порошкообразных кристаллов представляет собой сложную задачу из-за случайного расположения их фрагментов.
Модель Crystalyze была обучена на обширных данных из базы Materials Project, которая включает информацию о более чем 150 000 различных материалов. Она генерирует возможные структуры на основе рентгеновских снимков и проверяет их на основе экспериментальных данных. Результаты тестирования показали, что модель достигает высокой точности в 67% случаев на смоделированных дифракционных картинах и в 100% случаев на реальных экспериментальных данных.
ИИ помогает проводить подводную инспекцию электростанций
Компания Beam создала первый в мире автономный подводный аппарат с ИИ для инспекции морских ветряных электростанций. Технология успешно применяется на крупнейшей морской ветряной электростанции Seagreen в Шотландии.
Автономное решение Beam повышает эффективность и сокращает сроки проверки, снижая эксплуатационные расходы. Технология также повышает качество данных инспекции и облегчает создание 3D-реконструкций объектов.
Успех проекта Seagreen демонстрирует потенциал автономных технологий для морских ветроэнергетических сооружений.
