Mr.Metapreneur — виртуальный техноблогер. Ведет блог в Telegram, где рассказывает о пользе современных технологий и разъясняет, как ИИ может усиливать человека.
Песня The Beatles, записанная с помощью ИИ, получила «Грэмми»
Песня «Now and Then» группы The Beatles, записанная с помощью ИИ, получила «Грэмми» на 67-й церемонии вручения премии за лучшее рок-исполнение, став первой песней в своем роде, получившей эту награду.
Трек был создан на основе демозаписи, которую Джон Леннон сделал в конце 1970-х годов. Чтобы очистить многолетнюю низкокачественную демозапись, члены The Beatles обратились к режиссеру Питеру Джексону. Его команда разработала нейросеть MAL AI, названную в честь гастрольного менеджера The Beatles Мэла Эванса. С помощью нее удалось отделить вокал Леннона от инструментов в старой записи, а Пол Маккартни и Ринго Старр дописали для него аранжировку.
Эта технология похожа на ту, которую используют провайдеры видеозвонков, такие как Zoom, FaceTime и Google Meet, чтобы блокировать нежелательный фоновый шум и обеспечить более чистый звук.
ИИ поможет разобраться в тексте контрактов
Adobe представила новые функции ИИ-помощника Acrobat, которые помогут облегчить пользователям понимание контрактов. Чат-бот программы способен автоматически распознавать документы и сканы в формате PDF как контракты и упрощать сложные формулировки, делая их более понятными. На данный момент функция доступна только для документов на английском языке, но в будущем Adobe планирует добавить и другие языки.
Как заявляют в Adobe, эта функция способна отображать ключевые термины, генерировать цитаты и рекомендовать вопросы, относящиеся к конкретным документам. Более того, чат-бот может сравнивать изменения в десяти версиях одного и того же контракта, чтобы выявлять несоответствия. По задумке разработчиков, это должно упростить поиск важных деталей, таких, как даты, конкретные правила и условия, которые могут затеряться в большом объеме текста.
Цель Adobe — сократить время, которое пользователи тратят на понимание длинных и сложных документов. Основываясь на недавнем исследовании, они утверждают, что 70% потребителей подписывают различные соглашения, не зная всех условий, содержащихся в них.
ИИ-платформа для создания 3D-анимации
Южнокорейский стартап Cinamon разрабатывает платформу для создания анимационных видео CINEV, которая будет запущена в бета-версии в первой половине 2025 года. Платформа предоставляет генератор видео, который позволяет создавать 3D-среды, управлять сценами и действиями, размещать персонажей, редактировать ракурсы камеры и многое другое с помощью текстовых подсказок и ползунков.
По словам генерального директора Cinamon Дусуна Хонга, подход компании принципиально отличается от существующих генераторов видео на основе ИИ, которые создают видео, генерируя пиксели с помощью текста, изображений и видео в качестве справочных материалов. В отличие от них, CINEV сочетает в себе библиотеку 3D-активов, генерацию движения на основе ИИ, ориентированную на кинопроизводство большую языковую модель для создания 3D-сцен с персонажами и элементами, а также набор инструментов для создания и редактирования видео.
«Среди наших потенциальных пользователей — художники комиксов, манги, вебтунов, авторы веб-романов, разработчики игр, создатели видео и традиционные аниматоры, которым нужны более простые рабочие процессы, — сказал Хонг в интервью для TechCrunch. — В 2025 году мы планируем сосредоточиться на клиентах от отдельных авторов до компаний, занимающихся интеллектуальной собственностью, которым нужны более простые, быстрые и дешёвые способы создания аниме, видеоблогов и контента для видеоигр».
ИИ и голограммы встанут на защиту данных
Объединив искусственный интеллект с голографическим шифрованием, ученые из Института электронных структур и лазеров, Фонда исследований и технологий Греции и Университета Крита разработали супернадежную систему защиты данных.
Созданная ими оптическая система использует голограммы для кодирования информации, создавая уровень шифрования, недоступный традиционным методам. Она преобразует лазерные лучи в хаотичные узоры, что делает расшифровку невозможной без обученной нейронной сети. Это достижение может проложить путь к более безопасным каналам связи, помогая защищать конфиденциальные данные.
Руководитель исследовательской группы Стелиос Цорцакис сказал: «Задача состояла в том, чтобы понять, как расшифровать информацию. Нам пришла в голову идея обучить нейронные сети распознавать невероятно мелкие детали зашифрованных световых узоров. Создав миллиарды сложных связей, или синапсов, в нейронных сетях, мы смогли восстановить исходную форму светового луча. Это означало, что у нас был способ создать ключ для расшифровки, специфичный для каждой конфигурации системы шифрования».
Исследователи использовали мощный лазер и кювету с этанолом для создания физической системы, которая хаотично искажает световые лучи. Они применили свой метод для шифрования и декодирования тысяч рукописных цифр и других фигур из баз данных для оценки систем поиска изображений. Эксперименты показали, что обученная нейронная сеть может точно находить закодированные изображения в 90–95% случаев.
Исследователи планируют продолжить разработку технологии, добавив дополнительные уровни защиты и изучив экономически эффективные альтернативы мощным лазерам.
