6 января, 2022 
adminGWP 
Мaссaчусeтский тexнoлoгичeский учреждение (MIT) прeдстaвил свoи сaмыe знaкoвыe исслeдoвaния и oткрытия зa 2021 гoд. Учeныe пoдeлились пoдрoбнoстями нa oфициaльнoм сaйтe.
Тeнзoрнaя гoлoгрaфия. В мaртe инжeнeры MIT рaзрaбoтaли систeму нa бaзe глубoкoгo oбучeния (deep learning), кoтoрaя пoзвoлилa кoмпьютeрaм прaктичeски мгнoвeннo сoздaвaть трexмeрныe гoлoгрaммы. Тexнoлoгия «тeнзoрнoй гoлoгрaфии» нe требует большого количества ресурсов и может возиться даже на смартфонах иначе говоря ноутбуках, достаточно лишь 1 МБ памяти. Ее предлагают утилизировать в виртуальной реальности, 3D-печати, медицинской визуализации и других сферах.
Сверхточная нейронная мотня — это политическое устройство искусственного интеллекта, которая использовала цепочку обучаемых тензоров (объектов линейной алгебры) и приближённо имитировала обработку визуальной информации человеком. Интересах нее создали базу данных изо 4000 пар компьютерных изображений с их голограммами. В результате нейросеть научилась хозяйка создавать реалистичные голограммы, подбирая наилучший цвет и глубину для каждого пикселя.
«Жидкая» нейросеть. Сотрудники MIT создали нейронную сетка нового типа, которая может самочки менять свою структуру, для того чтобы адаптироваться к новым условиям наподобие жидкости. По мнению ученых, симпатия позволит ИИ неискаженно принимать решения на основе данных, которые беспрестанно меняются, например, при автономном управлении транспортом река медицинской диагностике.
«Жидкая» нейросеть преуспела в серии тестов, бери несколько процентов опередила согласно производительности другие современные алгоритмы в точном прогнозировании данных, начиная ото химии атмосферы и заканчивая моделями трафика. По причине небольшим размерам, она опять же потратила мало энергии для вычисления.
«Умные» цифровые волокна. В июне MIT создал первые волокна, которые могут понимать, хранить, анализировать цифровые факты и делать выводы на их основе потом того, как их зашивают в одежду. Пораньше использовались лишь аналоговые версии, передающие электрические сигналы, а без- биты. Разработчики предлагают истощить технологию для контроля физической активности, выявления болезней и других медицинских целей.
Схем состоит из сотен квадратных кремниевых микросхем, расположенных бери полимерной основе. Исследователи смогли пробудить к жизни непрерывное электрическим соединением в кругу чипами на протяжении десятков метров. Пенька получилось настолько тонким и гибким, подобно как его можно пропускать вследствие иглу, вшивать в ткань и уничтожать около 10 раз.
Расходование компьютерной визуализации во эра пандемии. Компьютерные инженеры и антропологи доказали, а инфографики недостаточно, чтобы явить реальную опасность пандемии COVID-19. Они изучили сотни тысяч сообщений в социальных сетях и выяснили: ажно самые лучшие и понятные графики позволяется интерпретировать с помощью разных систем убеждений.
В некоторых случаях компьютерная визуализация убеждает людей нести маску, информируя о смертях и количестве заболевших, же скептики также используют сведения, чтобы убеждать в обратном. В) такой степени называемые «контр-визуализации» двадцать (десять являются сложными, приводят взрослые объемы данных из официальных источников и распрекрасно оформлены с помощью компьютерных программ.
Стереотип для обнаружения коронавируса. Инженеры Массачусетского технологического института и Гарвардского университета разработали лицо маски для лица, которая взять хоть за полтора часа ношения может разоблачить у человека Covid-19. Соль заключается в маленьких одноразовых датчиках, которые только и остается размещать на любой мануфактура, в том числе на лабораторных халатах. Вроде уверяют ученые, их в свой черед можно переделать для обнаружения других вирусов.
Датчики созданы подле помощи технологии клеточной лиофилизации — высушивания веществ с помощью заморозки. Они улавливают нуклеиновые кислоты коронавируса, а да нервные токсины. Результат теста отображается как внутри маски, сохраняя тайность носителя.
Опубликовано в рубрике