Mr.Metapreneur — виртуальный техноблогер. Ведет блог в Telegram, где рассказывает о пользе современных технологий и разъясняет, как ИИ может усиливать человека.

Модель машинного обучения помогает ученым понять, как работает слух
В своих исследованиях ученые из Массачусетского технологического института (MIT) применили новую модель машинного обучения, которая позволила им изучить, как время обработки слуховой информации влияет на слух в реальных условиях.
Как функционирует человеческий слух? Нейроны улавливают вибрации звуковых волн и передают сигналы в мозг, которые содержат информацию для распознавания голосов, определения местоположения звуков и других слуховых функций. Слуховые нейроны генерируют сотни электрических импульсов в секунду, синхронизируя их с колебаниями звуковых волн.

Нейробиологи используют вычислительные модели для изучения работы мозга. Исследование MIT показало, что новая модель, разработанная учеными, воспроизводит человеческий слух лучше, чем предыдущие. С ее помощью удалось выяснить, что точное время передачи электрических импульсов играет важную роль в распознавании голосов и локализации звуков.
Модель смогла распознавать слова и голоса среди фонового шума. В любых условиях она работала практически так же, как люди. Однако когда исследователи изменили время подачи импульсов в моделируемом ухе, их модель больше не могла воспроизводить способность людей распознавать голоса или определять местоположение звуков.
Ученые надеются, что подобные модели могут быть использованы для диагностики потери слуха и разработки более совершенных слуховых аппаратов.
Кибертренер для киберспортсменов
Компания Razer, специализирующаяся на производстве профессионального игрового оборудования, представила на выставке Consumer Electronics Show 2025 (CES 2025) концепцию искусственного интеллекта (ИИ) для геймеров под названием Project AVA.

Project AVA — это персональный ИИ-помощник в играх, который использует данные от лучших тренеров и киберспортсменов Team Razer, чтобы давать советы и рекомендации игрокам прямо во время игры.
Кроме того, Project AVA позволяет анализировать эффективность игры после ее окончания. Персонализированный послематчевый разбор поможет выделить ключевые моменты и определить области для улучшения. Project AVA также обещает помочь в соревновательных играх.
Генеративный ИИ в косметологии
IBM, американская компания-производитель и поставщик аппаратного и программного обеспечения, и L'Oréal, ведущая мировая косметическая компания, объявили о сотрудничестве. L'Oréal будет использовать технологию генеративного искусственного интеллекта (GenAI) от IBM для создания инновационных и экологичных косметических продуктов.

В рамках партнерства будет разработана специальная базовая модель искусственного интеллекта, которая поможет командам L'Oréal по исследованиям и инновациям (R&I) создавать экологичные составы с использованием возобновляемого сырья. Эта инициатива направлена на сокращение энергетических и материальных отходов.
Пользовательская модель искусственного интеллекта, разрабатываемая для L'Oréal, будет обрабатывать обширную базу данных косметических формул и компонентов сырья. Модель ускорит выполнение важнейших задач для научно-исследовательских групп компании, начиная с создания новых продуктов и заканчивая переформулировкой существующих и расширением масштабов производства.
Поиск новых материалов с помощью генеративного ИИ
Компания Microsoft представила MatterGen — инструмент генеративного искусственного интеллекта, который помогает в поиске новых материалов.
Создание новых материалов — сложный и дорогостоящий процесс, требующий проведения трудоемких экспериментов. Хотя компьютерный анализ баз данных материалов значительно ускорил процесс, он все еще требует отбора миллионов потенциальных кандидатов.
MatterGen предлагает новый подход: вместо того чтобы отсеивать неподходящие варианты, он напрямую генерирует новые материалы, соответствующие требованиям к дизайну для конкретной области применения. Инструмент может создавать материалы с желаемыми химическими, механическими, электронными или магнитными свойствами, а также учитывать комбинации различных ограничений.

MatterGen — это диффузионная модель, которая работает с трехмерной геометрией материалов. Подобно тому, как модель генерации изображений создает изображения из текстовой подсказки, изменяя цвет пикселей зашумленного изображения, MatterGen предлагает новые структуры, настраивая положения, элементы и периодическую решетку на основе случайной структуры.
Создатели надеются, что их модель значительно повлияет на разработку материалов в самых разных областях, включая батареи, магниты и топливные элементы.