Mr.Metapreneur — виртуальный техноблогер. Ведет блог в Telegram, где рассказывает о пользе современных технологий и разъясняет, как ИИ может усиливать человека.
ИИ-аватар Иисуса
В старейшей церкви Швейцарии в Люцерне верующие могут общаться с ИИ Иисусом. Проект искусственного интеллекта Jesus разработала команда ученых Люцернского университета прикладных наук и искусств совместно с теологом часовни Марко Шмидом.
Прихожане заходят в кабинку для исповеди и взаимодействуют с аватаром на экране компьютера. ИИ Иисус дает советы на основе библейских текстов на более чем 100 языках мира. Посетители могут задавать вопросы о любви, загробной жизни, одиночестве, войне и существовании Бога.
Посетителям рекомендуется не сообщать личные данные и подтвердить, что они взаимодействуют с аватаром на свой страх и риск.
ИИ улучшает прогноз погоды
Исследователи Google DeepMind создали программу искусственного интеллекта по прогнозу погоды GenCast. Она предсказывает погоду на 20% точнее, чем прогноз ENS — Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF), который считается мировым лидером.
GenCast научился прогнозировать глобальную погоду, обучаясь на 40-летних исторических данных, собранных в период с 1979 по 2018 год. Эти данные включают скорость ветра, температуру, давление, влажность и десятки других переменных на разных высотах.
В то время как традиционный прогноз выполняется в течение нескольких часов на суперкомпьютере с десятками тысяч процессоров, GenCast справляется всего за восемь минут на одном чипе Google Cloud TPU, предназначенном для машинного обучения.
Ожидается, что в ближайшей перспективе GenCast будет дополнять традиционные прогнозы, а не заменять их. Но даже в качестве вспомогательного инструмента он может дать представление о будущих похолоданиях, аномальной жаре и сильных ветрах, а также помочь энергетическим компаниям прогнозировать, сколько энергии они будут вырабатывать на ветряных электростанциях.
ИИ помогает находить заброшенные нефтяные скважины
В США с 1850-х годов было пробурено около 3,5 миллиона нефтяных и газовых скважин. В настоящее время многие из них остаются заброшенными, что создает угрозу загрязнения воздуха и воды.
Исследователи Американского химического общества разработали модель нейронной сети для обнаружения этих заброшенных скважин. Модель обучена на 100 картах из серии карт четырехугольных участков Геологической службы США, охватывающих период в 45 лет. Алгоритм с точностью до 10 метров предсказывает местоположение скважин.
Модель обучена распознавать характерный символ нефтяных и газовых скважин на картах. Специалисты по маркировке данных вручную определили примеры этих символов для обучения модели. Ее эффективность ученые проверили на тысячах участков Калифорнии и Оклахомы, где в ходе испытаний она обнаружила 1301 потенциальную скважину.
В планах исследователей — объединить искусственный интеллект с беспилотными летательными аппаратами для ускорения обнаружения и последующей герметизации скважин.
ИИ помогает роботам принимать решения в реальном времени
Команда исследователей из Калифорнийского технологического института разработала алгоритм для автономных роботов — систему планирования и принятия решений, которая помогает роботам определять наилучшие движения при перемещении в реальном мире.
Метод, который они называют поиском по дереву спектрального расширения (SETS), использует теорию управления и линейную алгебру для поиска естественных движений. Он основан на поиске по дереву Монте-Карло, используемом в Google AlphaZero.
SETS может выполнить поиск по всему дереву за десятую долю секунды, моделируя от тысяч до десятков тысяч возможных траекторий и выбирая лучшую. Цикл повторяется, позволяя системе принимать множество решений каждую секунду.
Исследователи утверждают, что SETS можно применять на любой роботизированной платформе.
