L'intelligenza artificiale può identificare una persona da un unico passoUna nuova iniziativa di ricerca ha prodotto un sistema a basso costo in grado di identificare una persona in base al suono dei suoi passi, già da un solo passo. Nel documento Passive mUlti-peRson idEntification via Deep Footstep Separation and Recognition (PURE), una collaborazione tra ricercatori della Nanyang Technological University e dell'Università del Kentucky, tra gli altri, i tassi di identificazione sono stati stabiliti fino al 90%, da campioni audio che sono estremamente breve. L'architettura di PURE si basa sui dati di una serie di microfoni di base, con l'acquisizione dell'audio grezzo annullata tramite sottrazione spettrale di fondo . Quando il rapporto segnale / rumore è alto, inclusa la conversazione che si verifica al momento dell'acquisizione, viene attivato un algoritmo di separazione della sorgente per eseguire l'estrazione discreta dei passi. Architettura di sistema PURA L'audio del passo viene chiarito e analizzato tramite l' adattamento antagonistico del dominio , con il framework che comprende un estrattore di caratteristiche, un predittore di identità e un discriminatore di dominio. Rete di identificazione Analisi del cammino PURE Hardware per PUREL'apparecchiatura utilizzata per PURE è un array di microfoni incorporato in un rig personalizzato basato sul Raspberry Pi 4. Hardware PURE per il riconoscimento dell'andatura I microfoni catturano l'audio alla massima velocità disponibile per i segnali "portati dalla struttura" (i piedi che toccano il suolo), poiché questi dati sono di durata estremamente breve e devono essere il più dettagliati possibile. Tuttavia, i passi trasportati dall'aria (i piedi sonori formano l'arco verso il successivo contatto con il suolo) vengono sottocampionati a 16 kHz per risparmiare la capacità di elaborazione locale per i passaggi portati dalla struttura. I ricercatori hanno sintetizzato un set di dati di addestram...
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L'UE lancia i primi regolamenti sull'intelligenza artificialeIl 21 aprile l'Unione Europea annuncerà il suo primo quadro normativo che disciplina l'uso dell'intelligenza artificiale. Le nuove normative vieteranno completamente i sistemi di apprendimento automatico "ad alto rischio" e introdurranno standard minimi per altre tecnologie di apprendimento automatico, imponendo sanzioni di 20 milioni di euro, o il 4% del fatturato aziendale, per le violazioni. Un progetto di relazione della nuova legge, ottenuto da Politico, cercherebbe di promuovere l'innovazione e lo sviluppo dei sistemi di IA a vantaggio generale dell'economia e della società dell'UE, in settori quali la produzione, il miglioramento dell'efficienza energetica e la modellizzazione dei cambiamenti climatici; ma proibirebbe l'uso dell'apprendimento automatico nei sistemi di valutazione del credito, la valutazione automatizzata delle condanne penali e la valutazione dell'idoneità per le prestazioni di sicurezza sociale e le domande di asilo o visto, tra gli altri divieti che verranno rivelati in seguito. La bozza afferma esplicitamente che i sistemi di punteggio sociale in stile cinese per individui e aziende sono in opposizione ai valori dell'Unione europea e saranno banditi dal regolamento, insieme alle tecnologie di "sorveglianza di massa" alimentate dall'intelligenza artificiale. Supervisione normativaIn seguito alla nomina di un gruppo di esperti ad alto livello sull'intelligenza artificiale nel marzo del 2021, l'UE intende anche istituire un nuovo Comitato europeo per l'intelligenza artificiale, con ogni Stato membro rappresentato, insieme a un rappresentante della Commissione europea e dei dati dell'UE autorità di protezione. Forse l'editto più ampio e potenzialmente controverso nella bozza è che vieta i sistemi che causano danni alle popolazioni dell'UE "manipolando il loro comportamento, opinioni o decisioni", il che probabilmente includerebbe molte tecnologie che alimentano l'analisi...
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Il sistema di allarme rapido basato sull'intelligenza artificiale apprende dalle reali situazioni di trafficoP Un nuovo sistema di allerta precoce per veicoli sviluppato da un team di ricercatori dell'Università tecnica di Monaco (TUM) utilizza l'intelligenza artificiale per imparare da migliaia di situazioni di traffico reali. Uno studio è stato condotto in collaborazione con il BMW Group, dimostrando che il sistema sarebbe vantaggioso per i veicoli a guida autonoma di oggi. Se utilizzato, può fornire un avvertimento di sette secondi contro potenziali situazioni critiche, che sono situazioni che le auto non possono gestire da sole. È stato dimostrato che il tasso di accuratezza è dell'85%. Gli attuali sforzi di sviluppo per i veicoli a guida autonoma utilizzano modelli sofisticati che consentono ai veicoli di analizzare il comportamento di tutti i partecipanti al traffico. Tuttavia, la maggior parte di questi modelli non ha ancora dimostrato la capacità di gestire situazioni complesse o imprevedibili. Il team dietro il nuovo sistema di allerta precoce ha lavorato con il Prof. Eckehard Steinbach, Presidente di Media Technology e membro del Consiglio di amministrazione della Scuola di robotica e intelligenza artificiale di Monaco di TUM. La ricerca intitolata " Previsione dei guasti introspettivi per la guida autonoma utilizzando la fusione tardiva delle informazioni di stato e della telecamera " è stata pubblicata in IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. Il nuovo approccio utilizza l'IA per consentire al sistema di imparare dalle situazioni passate. Più specificamente, queste situazioni passate erano quelle in cui le auto a guida autonoma raggiungevano il loro limite nel traffico del mondo reale. Ciò avviene quando i conducenti umani devono assumere il controllo del veicolo, o perché l'auto lo segnala o perché l'uomo decide che è l'opzione più sicura. RNN e avviso dei sette secondiIl nuovo sistema si basa su sensori e teleca...
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I ricercatori sviluppano un metodo di analisi dei semi supportato dall'intelligenza artificialeUn team di ricercatori del Centro brasiliano per l'energia nucleare in agricoltura (CENA) e del Luiz de Quieroz College of Agriculture (ESALQ) hanno creato un metodo di analisi della qualità dei semi basato sull'intelligenza artificiale , riducendo drasticamente il tempo necessario per determinare la qualità dei semi agricoli . Secondo Phys.org , il team di ricerca ha raccolto immagini di semi con l'uso della tecnologia di imaging basata sulla luce. Le tecniche utilizzate dal team di ricerca includevano l'imaging multispettrale e la fluorescenza della clorofilla. Il team di ricerca ha selezionato carote e pomodori come modelli sperimentali, scegliendo diverse varianti da produrre in diversi paesi e in condizioni diverse. I semi selezionati erano varietà di pomodori commerciali prodotte negli Stati Uniti e in Brasile, nonché varietà commerciali di carote prodotte in Italia, Cile e Brasile. La domanda di queste colture è in aumento in tutto il mondo, ma raccogliere i semi per queste colture può essere difficile. Sia le carote che i pomodori hanno processi di maturazione non uniformi. Anche la produzione di semi per queste colture è non sincrona, il che significa che i lotti di semi estratti da questi pomodori e carote possono contenere semi maturi e immaturi. Non è facile distinguere tra semi maturi e immaturi con l'occhio, ma i sistemi di visione artificiale possono semplificare questo processo. Tradizionalmente, i semi vengono valutati mediante test di germinazione e vigore. I test di germinazione prevedono la semina e la germinazione dei semi, mentre i test di vigore mirano a valutare come i semi rispondono allo stress. Possono essere necessarie due settimane o più per ottenere risultati da questi test, il che significa che le tecniche di apprendimento automatico sono notevolmente più veloci di queste tecniche tradizionali di analisi dei semi. Dopo aver racco...
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Arrivano i robot agricoli: la startup raccoglie 20 milioni di dollari per i trattori elettrici autonomi Monarch Tractor, una startup cofondata da un membro della famiglia di vini Mondavi, sta sfruttando la tecnologia più comunemente associata alle Tesla alimentate a batteria e ai furgoni Waymo autonomi per creare trattori robotici elettrici che, a suo avviso, possono rendere l'agricoltura più sicura e sostenibile. L'azienda con sede nella Silicon Valley ha appena raccolto 20 milioni di dollari mentre si prepara ad iniziare le consegne. Monarch, che è uscito di nascosto alla fine del 2020, ha affermato che i fondi del suo round di serie A lo aiuteranno a espandere le operazioni oltre gli Stati Uniti verso i mercati internazionali. Le consegne dei suoi primi trattori, al prezzo di 50.000 dollari, inizieranno alla fine del 2021. Tra gli investitori del round figurano il produttore giapponese di ricambi auto Musashi Seimitsu Industry, il produttore europeo di veicoli agricoli e commerciali CNH Industrial e l'India VST Tillers Tractors. Anche At One Ventures, con sede nella Silicon Valley, e il gruppo a capitale privato MUUS hanno investito nel round. "L'ecosistema alimentare è pronto per la trasformazione con gli agricoltori che richiedono strumenti sostenibili in grado di aumentare l'efficienza e la redditività dell'azienda agricola", ha affermato il CEO e cofondatore Praveen Penmetsa. "Abbiamo assistito a una domanda incredibile e in aumento per il nostro trattore Monarch." Livermore, con sede in California, Monarch, insieme a giganti industriali come John Deere, vede grandi opportunità per rendere l'agricoltura più efficiente e fornire nuove opzioni per gli agricoltori nelle regioni in cui il lavoro umano può essere scarso grazie all'uso di sensori avanzati, software e potenza di calcolo. E a differenza dei veicoli a guida autonoma operati in città e su strade pubbliche, le attrezzature agricole autonome a bassa velocità non richiedono l'approvazione fed...
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I ricercatori creano ologrammi 3D in tempo reale basati sull'intelligenza artificiale sugli smartphone Gli smartphone potrebbero presto essere in grado di generare ologrammi 3D fotorealistici, grazie in parte a un modello AI sviluppato dai ricercatori del MIT . Il sistema AI sviluppato dal team del MIT determina il modo migliore per generare ologrammi da una serie di immagini di input. I ricercatori del MIT hanno recentemente progettato modelli di intelligenza artificiale che consentono la generazione di ologrammi 3D fotorealistici. La tecnologia potrebbe avere applicazioni per cuffie VR e AR e gli ologrammi possono anche essere generati da uno smartphone. https://youtu.be/CfkMsCdSydQ A differenza dei tradizionali display 3D e VR, che producono semplicemente l'illusione della profondità e che possono causare nausea e mal di testa, i display olografici possono essere visti dalle persone senza affaticare gli occhi. Un importante ostacolo alla creazione di supporti olografici è la gestione dei dati necessari per generare effettivamente l'olografo. Ogni ologramma è composto da un'enorme quantità di dati, necessari per creare la "profondità" dell'ologramma. Per questo motivo, la generazione di dati olografici richiede in genere un'enorme quantità di potenza di calcolo. Per rendere la tecnologia olografica più pratica, il team del MIT ha applicato reti neurali convoluzionali profonde al problema, creando una rete in grado di generare rapidamente ologrammi basati su immagini di input. L'approccio tipico per la generazione di ologrammi generava essenzialmente molti blocchi di ologrammi e quindi utilizzava simulazioni fisiche per combinare i blocchi in una rappresentazione completa di un oggetto o di un'immagine. Ciò differisce dall'approccio tipico utilizzato per generare ologrammi. Nel metodo tradizionale, le immagini vengono separate e una serie di tabelle di ricerca viene utilizzata per unire i blocchi di ologramma, poiché le tabelle di ricerca segnano ...
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Le aziende manifatturiere hanno sempre più utilizzato le tecnologie dei gemelli digitali per accelerare le iniziative di trasformazione digitale per lo sviluppo dei prodotti e la tecnologia è cresciuta in popolarità negli ultimi cinque anni poiché i produttori tradizionali cercano modi per tenere il passo con startup innovative come Tesla. L'idea esiste dal 2002, quando è stata coniata da Michael Grieves , allora professore all'Università di Detroit, per descrivere un nuovo modo di pensare al coordinamento della gestione del ciclo di vita del prodotto. Il concetto è andato avanti per molti anni, a causa dei limiti sull'integrazione di processi e dati tra i team di progettazione, produzione e qualità. Ma ha iniziato a prendere piede, grazie ai miglioramenti nell'integrazione dei dati, nell'intelligenza artificiale e nell'Internet delle cose, che estendono i vantaggi degli sforzi di trasformazione digitale nel mondo fisico. Nel 2019, Gartner ha suggerito che il 75% delle organizzazioni avrebbe implementato i gemelli digitali entro il prossimo anno. Quest'anno, Accenture ha posizionato i gemelli digitali come una delle cinque principali tendenze tecnologiche strategiche da tenere d'occhio nel 2021. Il motivo è che le aziende stanno finalmente cercando di capire come ridimensionare questi progetti su una flotta di progetti, piuttosto che su un singolo una tantum, L'amministratore delegato di Accenture Technology Labs, Michael Biltz, ha dichiarato. I primi digital twin leader mostrano la stradaLa promessa dei gemelli digitali sta nel migliorare la collaborazione e i flussi di lavoro tra diversi tipi di gruppi - come i team di progettazione, vendita e manutenzione del prodotto - e discipline ingegneristiche. Quando è fatto bene, può fornire risultati fantastici. Ad esempio, l' aeronautica statunitense ha fatto ampio uso di gemelli digitali per progettare e costruire un nuovo prototipo di aereo in poco più di un anno, un processo che tradizionalmente si trascina ...
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