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AI Intelligenza Artificiale

L’intelligenza artificiale generata dalla combinazione della luce con i superconduttori

I ricercatori potrebbero ottenere un'intelligenza artificiale generale combinando luce e superconduttori I ricercatori del National Institute of Standards and Technology stanno proponendo un nuovo approccio all'intelligenza artificiale (AI) su larga scala facendo affidamento sull'integrazione di componenti fotoniche con l'elettronica superconduttrice. I precedenti approcci per ottenere l'intelligenza generale nei sistemi di intelligenza artificiale si sono concentrati sulla microelettronica del silicio convenzionale abbinata alla luce. Tuttavia, ci sono grossi ostacoli a questo approccio. Ci sono molte limitazioni fisiche e pratiche con la fabbricazione di chip di silicio con elementi elettronici e fotonici. L'intelligenza generale è "la capacità di assimilare la conoscenza attraverso categorie di contenuti e di utilizzare tali informazioni per formare una rappresentazione coerente del mondo". Implica l'integrazione di varie fonti di informazione e deve sfociare in un modello del mondo coerente e adattivo. La progettazione e la costruzione dell'hardware per l'intelligenza generale richiedono l'applicazione dei principi delle neuroscienze e l'integrazione su larga scala. Il nuovo approccio è stato descritto in dettaglio in Applied Physics Letters di AIP Publishing. Jeffrey Shainline è l'autore della ricerca. "Sosteniamo che operando a bassa temperatura e utilizzando circuiti elettronici superconduttori, rilevatori a fotone singolo e sorgenti luminose al silicio, apriremo una strada verso una ricca funzionalità computazionale e una fabbricazione scalabile", ha detto Shainline. Sistemi cognitivi artificiali scalabili e funzionaliSecondo i ricercatori e il loro nuovo approccio, l'abbinamento della luce per la comunicazione con circuiti elettronici complessi per il calcolo potrebbe portare a sistemi cognitivi artificiali che sono molto più scalabili e funzionali rispetto agli approcci tradizionali che si basano solo sulla luce o sull'elettronica. ...
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La tecnologia bio-ispirata dall’orecchio di pipistrello

Rolf Mueller, professore di ingegneria meccanica presso Virginia Tech, ha tratto ispirazione dai pipistrelli per progettare e sviluppare una nuova tecnologia bio-ispirata in grado di determinare la posizione di origine di un suono. A differenza degli approcci precedenti, che sono spesso basati sull'orecchio umano, Mueller ha guardato l'orecchio di un pipistrello per ottenere la prima nuova visione dell'identificazione della posizione del suono in 50 anni. "Ho ammirato a lungo i pipistrelli per la loro straordinaria capacità di navigare in ambienti naturali complessi basati sugli ultrasuoni e sospettavo che l'insolita mobilità delle orecchie dell'animale potesse avere qualcosa a che fare con questo", ha detto. Pipistrello contro orecchio umanoI pipistrelli si affidano all'ecolocalizzazione per navigare durante il volo e consente loro di determinare la distanza di un oggetto ascoltando gli echi mentre emette suoni. La bocca o il naso del pipistrello emettono chiamate ultrasoniche, che rimbalzano sull'ambiente e ritornano come un'eco. Chiamati effetto Doppler, possono anche estrarre informazioni dai suoni ambientali. Questo effetto è diverso quando si tratta degli esseri umani, con le nostre due orecchie che ci consentono di trovare la posizione attraverso i dati sonori che arrivano al cervello per l'elaborazione. Avendo due ricevitori, possiamo rilevare la direzione dei suoni quando contengono una sola frequenza. https://youtu.be/buFM5KkAnEo Nel 1967, una scoperta ha dimostrato che un singolo orecchio umano può rilevare la posizione dei suoni se ci sono frequenze diverse. L'orecchio umano è stato l'ispirazione per vari approcci alla rilevazione della posizione del suono in passato, che si sono basati su ricevitori di pressione come i microfoni e la capacità di raccogliere più frequenze. Mueller vide che c'erano maggiori possibilità con le orecchie di pipistrello, che sono molto più versatili delle orecchie umane. Il suo team ha deciso di u...
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Avvir raccoglie 10 milioni di dollari per l’intelligenza artificiale che individua gli errori di cantiere

Avvir , una startup che utilizza scansioni laser e intelligenza artificiale per rilevare gli errori di costruzione, ha annunciato oggi di aver raccolto 10 milioni di dollari in un round di finanziamento guidato da Trust Ventures. La startup con sede a New York, che ha un valore di $ 40 milioni, afferma che utilizzerà i fondi per espandere la sua forza lavoro migliorando la sua piattaforma tecnologica. Gli errori si rivelano spesso costosi nel settore delle costruzioni. Secondo uno studio commissionato da Autodesk, il 5% del tempo dei professionisti dell'edilizia viene dedicato ad attività non produttive, tra cui la ricerca di informazioni sul progetto, la risoluzione dei conflitti e la gestione di errori e rilavorazioni. Si stima che queste attività siano costate al solo settore edile statunitense oltre 177 miliardi di dollari di manodopera nel 2018. Avvir, fondata nel 2017 dal CEO Raffi Holzer e dal CTO Tira Odhner, fornisce una piattaforma che monitora lo stato di avanzamento della costruzione per il budget e gli sforamenti di programma. I clienti inviano i modelli di fabbricazione Avvir e quindi implementano laser mobili in grado di scansionare fino a 30 chilometri quadrati in un'ora, anche durante la costruzione. Gli algoritmi di visione artificiale personalizzati confrontano le fotografie e le scansioni con i piani dell'edificio e rilevano errori e ritardi. Avvir afferma di poter identificare problemi di costruzione come pavimenti non livellati con una precisione di un ottavo di pollice. https://youtu.be/QVboGTizIw4 Avvir può aggiornare le distinte base con le scansioni laser del sito per documentare le modifiche del mondo reale nel momento in cui si verificano. La piattaforma invia automaticamente gli aggiornamenti ai modelli e consente il monitoraggio della percentuale di completamento dei progetti. Avvir tiene traccia dello stato di avanzamento sui sistemi con rendering a colori che mostrano quali parti della geometria dell'edificio sono f...
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Pubblicità con 3.000 droni in formazione per creare il logo di Genesis Motors sopra l’iconico skyline di Shanghai

Questo display del drone di Shanghai da record è una dimostrazione di forza tecnologica Più di 3.000 droni sono volati in formazione per creare il logo di Genesis Motors sopra l'iconico skyline di Shanghai la scorsa settimana per celebrare il lancio dell'azienda in Cina. La trovata pubblicitaria da record è una pietra miliare nello spiegamento di droni in massa. Proprio come costruire il grattacielo più alto è un punto di orgoglio e un segno di successo tecnico, l'assemblaggio della più grande formazione di droni è diventata una competizione tecnologica molto combattuta tra le aziende statunitensi e asiatiche. Il display di Shanghai ha coinvolto 3.281 droni, battendo un record stabilito lo scorso anno dalla Shenzhen Damoda Intelligent Control Technology con 3.051 droni. Con numeri così grandi, i singoli droni diventano pixel in un gigantesco display aereo. Cinque anni fa, una luce simile a un drone era a malapena immaginata. Nel 2016 Intel INTC + 1,3%stabilito il primo record con un volo di 100 droni Shooting Star . Intel ha battuto il proprio record con 500 droni nello stesso anno, solo per essere battuto dai rivali cinesi Ehang con il primo display da mille droni con i loro droni Egret nel 2017. I numeri sono aumentati costantemente da allora, con il vantaggio che ha cambiato più volte il posto tra Intel e gli sfidanti mentre formazioni di 2.000 e 3.000 droni hanno preso il volo. Hyundai, la società dietro il marchio di auto di lusso Genesis, non ha rivelato chi ha pilotato i droni. Hyundai non è direttamente nel piccolo business dei droni, anche se nel gennaio 2020 la società ha annunciato l'intenzione di costruire droni per il trasporto di passeggeri per Uber . Non si tratta semplicemente di far volare così tanti droni; come mostra l'ultimo display, tutti devono essere controllati con estrema precisione per creare l'effetto desiderato. Display aerei sempre più complessi in cui i droni si trasformano da una formazione all'altra nel tempo con la m...
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Armv9 : soluzione alle esigenze future di intelligenza artificiale, sicurezza e informatica specializzata

Arm ha introdotto l'architettura Armv9 in risposta alla domanda globale di elaborazione specializzata onnipresente con sicurezza e intelligenza artificiale (AI) sempre più capaci. Armv9 è la prima nuova architettura Arm in un decennio, basata sul successo di Armv8. Le nuove funzionalità di Armv9 sono progettate per accelerare il passaggio dall'elaborazione generica a quella più specializzata in ogni applicazione man mano che AI, Internet of Things (IoT) e 5G guadagnano slancio a livello globale. Per affrontare la più grande sfida tecnologica odierna, ovvero la protezione dei dati mondiali, la roadmap di Armv9 introduce l'Arm Confidential Compute Architecture (CCA). L'elaborazione confidenziale protegge parti di codice e dati dall'accesso o dalla modifica durante l'uso, anche da software privilegiato, eseguendo calcoli in un ambiente protetto basato su hardware. The Arm CCA introdurrà il concetto di Reami creati dinamicamente, utilizzabili da tutte le applicazioni, in una regione separata sia dal mondo sicuro che da quello non protetto. Ad esempio, nelle applicazioni aziendali, Realms può proteggere i dati e il codice commercialmente sensibili dal resto del sistema mentre è in uso, a riposo e in transito. L'ubiquità e la gamma dei carichi di lavoro dell'IA richiedono soluzioni più diversificate e specializzate. Ad esempio, si stima che entro la metà del 2020 saranno in uso più di otto miliardi di dispositivi con assistenza vocale abilitati all'intelligenza artificiale e il 90 percento o più delle applicazioni sul dispositivo conterrà elementi di intelligenza artificiale insieme a interfacce basate su intelligenza artificiale, come visione o voce. Per rispondere a questa esigenza, Arm ha collaborato con Fujitsu per creare la tecnologia SVE (Scalable Vector Extension), che è il cuore di Fugaku, il supercomputer più veloce del mondo. Basandosi su questo lavoro, Arm ha sviluppato SVE2 per Armv9 per abilitare funzionalità avanzate di machine learning (ML) ...
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XAI dell’Università di Toronto e LG : i ricercatori sviluppano un algoritmo di intelligenza artificiale “spiegabile”

I ricercatori dell'Università di Toronto e LG AI Research hanno sviluppato un algoritmo di intelligenza artificiale (XAI) "spiegabile" che può aiutare a identificare ed eliminare i difetti negli schermi di visualizzazione. Il nuovo algoritmo, che ha sovraperformato approcci comparabili sui benchmark di settore, è stato sviluppato attraverso una collaborazione di ricerca sull'IA in corso tra LG e U of T che è stata ampliata nel 2019 con un focus sulle applicazioni AI per le aziende. I ricercatori affermano che l'algoritmo XAI potrebbe essere potenzialmente applicato in altri campi che richiedono una finestra sul modo in cui l'apprendimento automatico prende le sue decisioni, inclusa l'interpretazione dei dati dalle scansioni mediche. "La spiegabilità e l'interpretabilità riguardano il rispetto degli standard di qualità che ci siamo prefissati come ingegneri e sono richiesti dall'utente finale", afferma Kostas Plataniotis, professore presso il dipartimento di ingegneria elettrica e informatica di Edward S. Rogers Sr. presso la Facoltà di Applied Scienza e ingegneria. "Con XAI, non esiste una" taglia unica ". Devi chiedere per chi lo stai sviluppando. È per un altro sviluppatore di machine learning? O è per un dottore o un avvocato? " Il team di ricerca comprendeva anche Mahesh Sudhakar, neolaureato alla U of T Engineering e il candidato al master Sam Sattarzadeh, nonché ricercatori guidati da Jongseong Jang presso LG AI Research Canada, parte del braccio di ricerca e sviluppo globale dell'azienda. XAI è un campo emergente che affronta i problemi con l'approccio "scatola nera" delle strategie di apprendimento automatico. In un modello a scatola nera, un computer potrebbe ricevere una serie di dati di addestramento sotto forma di milioni di immagini etichettate. Analizzando i dati, l'algoritmo impara ad associare alcune caratteristiche dell'input (immagini) a determinati output (etichette). Alla fine, può attaccare correttamente etichette a immagini c...
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La trasformazione digitale guidata dall’intelligenza artificiale

La trasformazione digitale è uno dei driver più importanti del modo in cui le aziende forniscono valore ai propri clienti in un ambiente aziendale competitivo e in rapida evoluzione. Il processo mira a sfruttare le tecnologie digitali per creare o modificare le esperienze degli utenti e i processi aziendali, soddisfacendo così le mutevoli esigenze degli utenti e del mercato. L'intelligenza artificiale (AI) è ora riconosciuta come uno dei principali fattori abilitanti della trasformazione digitale in più settori. L'intelligenza artificiale può aiutare le aziende a diventare più innovative, flessibili e adattive che mai. Molti la considerano una tecnologia futura o visionaria, ma è vero il contrario. L'intelligenza artificiale viene già implementata in modo conveniente in numerose aziende, accelerando la produttività e la competitività, contribuendo nel contempo ad accelerare la trasformazione digitale. La trasformazione digitale è un insieme di processi, strumenti e metodologie utilizzati dalle aziende per ottimizzare le proprie attività operative, come offrire un servizio differenziato, aumentare le prestazioni e ampliare la propria portata. Più che un concetto, la trasformazione digitale è un movimento dinamico; attrae le organizzazioni che cercano di rivedere i processi, innovare e guadagnare competitività con l'aiuto della tecnologia. L'intelligenza artificiale è un fattore strategico fondamentale per le aziende per espandere il proprio impatto. La trasformazione digitale ha compiuto un grande passo avanti quando l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono diventati parte della strategia aziendale. Oltre ad aumentare la produttività, queste tecnologie sono essenziali perché consentono un migliore utilizzo dei dati raccolti da un'azienda. Con dati utili, le aziende possono espandersi, migliorare i loro prodotti e servizi attuali e creare strategie innovative. Ecco tre esempi di come la trasformazione digitale unita all'intelligenza ar...
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I ricercatori di Facebook AI presentano un progetto di intelligenza artificiale che apprende dai video

Gli sviluppatori di Facebook stanno realizzando un progetto di intelligenza artificiale chiamato "Learning from Videos", in grado di apprendere dai video disponibili pubblicamente. Il progetto utilizza dati audio, testuali e visivi disponibili e aggiunge al suo contenuto lessicale di utenti di tutto il mondo. Il progetto AI si concentra sulla fornitura di una raccomandazione sui contenuti per gli utenti, sull'applicazione delle politiche sui contenuti e sul miglioramento della capacità dell'intelligenza artificiale di apprendere come gli esseri umani. Si ritiene che il progetto di cui sopra sia in grado di riconoscere qualsiasi contenuto video. Il decennio ha visto progressi significativi nei sistemi di intelligenza artificiale nel riconoscimento della parola, del linguaggio e della vista. A causa di quanto sopra, l'intelligenza artificiale fa molto meno affidamento sui set di dati acquisiti per costruire la propria base di conoscenze. Gli sviluppatori di Facebook si sono concentrati sull'utilizzo di "Learning from Videos" per consentire alla piattaforma di assorbire una vasta gamma di dati da diverse regioni e culture in tutto il mondo. Con questo, il team non vede l'ora di creare un progetto AI in grado di anticipare le abitudini degli utenti durante la navigazione sulla piattaforma Facebook. Il team degli sviluppatori ha adottato una politica sulla privacy trasparente per quanto riguarda i contenuti degli utenti per garantire l'implementazione etica di Learning from Videos. Gli sviluppatori di Facebook hanno confermato che i creatori di contenuti si sentono sicuri utilizzando questa nuova funzionalità implementando la fiducia degli utenti e le linee guida sulla sicurezza. I prodotti di Intelligenza Artificiale semi e autogestiti hanno già portato un grande successo per Facebook. Si ritiene che i prodotti per l'apprendimento autogestito abbiano mostrato una riduzione del 20% degli errori di riconoscimento vocale. I sottotitoli automatici potrebbero esser...
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L’intelligenza artificiale nella mostra “Machine Memories: Space” dell’artista Refik Anadol

Gli esseri umani, che vivono alla giornata e prendono decisioni istantaneamente, sono diventati sempre più dipendenti dagli algoritmi durante la pandemia, poiché le macchine trasformano tutte le loro inclinazioni in previsioni. L'artista Refik Anadol ha portato una diversa interpretazione artistica a questa dipendenza con la sua mostra d'arte “Machine Memories: Space”, che ha recentemente aperto nella metropoli turca di Istanbul. La mostra personale di Anadol ha anche attirato la grande attenzione delle grandi aziende tecnologiche di tutto il mondo. Il responsabile del Media Lab del Massachusetts Institute of Technology (MIT), Türk Telekom, ha descritto i criteri di successo come "un impatto". Al quarto piano, la mostra accompagna gli appassionati d'arte in un viaggio con dati di diverse forme. Al piano più basso, immagini e colori scorrono come se si muovessero all'interno di un tunnel di dati. Poi, all'ultimo piano, si incontrano le origini del racconto del viaggio. In oltre 3 milioni di foto, vieni introdotto alle forme in cui Refik Anadolu dipinge i ricordi delle macchine che hanno appreso la superficie di Marte con pennellate di intelligenza artificiale (AI) sotto forma di fluidodinamica. Durante la realizzazione delle sue opere d'arte, Anadol lavora con scienziati che esplorano lo spazio utilizzando i telescopi della Stazione Spaziale Internazionale (ISS), Hubble e Magdalena Ridge Observatory (MRO) e ingegneri che sviluppano algoritmi GAN (Generative Adversarial Networks). Tratta le immagini ottenute dai telescopi utilizzati dagli scienziati per esplorare lo spazio con i dati come "memorie di macchine". Ci sono alcuni dettagli che Anadol sottolinea in ciascuna delle sue mostre. In primo luogo, utilizza solo dati pubblici, non dati personali. Pur dichiarando le fonti degli algoritmi utilizzati con il suo pubblico, condivide anche le sue scoperte tramite algoritmi GAN attraverso il viaggio AI con forme artistiche sotto forma di fluidodinamica. ...
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La tecnologia AI preannuncia una grande promessa per le aziende industriali post Covid

L'intelligenza artificiale potrebbe aiutare a ottimizzare l'intera catena del valore della produzione industriale - attraverso la produzione, le catene di approvvigionamento, la ricerca e sviluppo e le vendite. Gli esperti di Emerton e Startupinside hanno illustrato il ruolo dell'IA nei processi industriali post-pandemici. Il contesto è un clima economico dirompente, in cui l'ottimizzazione è diventata il fulcro della prosperità aziendale. La produzione industriale è notoriamente ad alta intensità di tempo e capitale, lasciando ampi margini di miglioramento durante e dopo la crisi del Covid-19. Aimé Lachapelle, managing partner della pratica di scienza dei dati e intelligenza artificiale di Emerton, ha evidenziato le sfide affrontate nel 2020. "La produzione si è fermata, la catena di fornitura globale si è interrotta e le donne e gli uomini al centro di queste industrie sono stati fortemente destabilizzati. " È giunto il momento di ricostruire e gli esperti posizionano l'IA come il futuro. Emerton e Startupinside suddividono la catena del valore della produzione industriale in quattro parti: produzione, catena di approvvigionamento, ricerca e sviluppo e vendite, ognuna delle quali può trarre vantaggio dall'intelligenza artificiale. Un uso spesso citato dell'IA nella produzione è la manutenzione predittiva, in cui l'IA raccoglie ed esamina vasti pool di dati di produzione per i modelli che portano a guasti. In realtà, i ricercatori osservano che i guasti si verificano una manciata di volte all'anno, fornendo agli algoritmi di intelligenza artificiale pochi dati con cui lavorare. Allo stato attuale, una manutenzione predittiva di successo potrebbe essere in qualche modo su tutta la linea. Il rapporto evidenzia invece il valore dell'utilizzo dell'IA per ottimizzare la produzione, una priorità per il 60% dei leader industriali. L'intelligenza artificiale può aiutare con una migliore pianificazione, aumentare la produttività, ottimizzare il consumo di en...
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