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Software

21 modi in cui i gemelli digitali medici trasformeranno l’assistenza sanitaria

Il settore sanitario sta iniziando ad adottare i gemelli digitali per migliorare la medicina personalizzata, le prestazioni dell'organizzazione sanitaria e nuovi farmaci e dispositivi. Sebbene le simulazioni siano in circolazione da un po' di tempo, i gemelli digitali medici di oggi rappresentano un'importante novità. Questi gemelli digitali possono creare modelli utili basati su informazioni provenienti da dispositivi indossabili, omici e record dei pazienti per collegare i punti tra i processi che abbracciano pazienti, medici e organizzazioni sanitarie, nonché produttori di farmaci e dispositivi. È ancora agli inizi, ma il campo dei gemelli digitali si sta espandendo rapidamente in base ai progressi nei feed di dati in tempo reale, nell'apprendimento automatico e nell'AR/VR. Di conseguenza, i gemelli digitali potrebbero cambiare drasticamente il modo in cui diagnostichiamo e trattiamo i pazienti e aiutano a riallineare gli incentivi per migliorare la salute. Alcuni sostenitori paragonano lo stato attuale dei gemelli digitali a dove si trovava il progetto del genoma umano 20 anni fa, e potrebbe richiedere uno sforzo simile su larga scala per prendere forma pienamente. Un team di ricercatori svedesi ha recentemente scritto: "Data l'importanza del problema medico, il potenziale dei gemelli digitali merita sforzi di ricerca concertati su una scala simile a quelli coinvolti nell'HGP".  Sebbene un simile sforzo di "colpo di luna" potrebbe non essere immediatamente avviato, ci sono molti indicatori che i gemelli digitali stanno guadagnando terreno in medicina. Qui vengono presentati 21 modi in cui i gemelli digitali stanno iniziando a plasmare l'assistenza sanitaria oggi, suddivisi grosso modo in medicina personalizzata, miglioramento delle organizzazioni sanitarie e sviluppo e sviluppo di farmaci e dispositivi medici. In effetti, molti tipi di gemelli digitali abbracciano più casi d'uso e persino categorie; sono questi casi d'uso tra domini che costituiscono uno dei pri...
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Github Copilot

GitHub lancia Copilot per potenziare la programmazione di coppia con AI GitHub ha lanciato un nuovo programmatore di coppia basato sull'intelligenza artificiale che collabora con le persone sui loro progetti di sviluppo software, suggerendo linee o intere funzioni come tipi di codificatore.  La programmazione a coppie, per chi non lo sapesse, è una tecnica di sviluppo software agile comune in cui due programmatori (di solito umani) lavorano in tandem su una singola schermata, a turno per scrivere codice e rivedere l'output del loro partner.  Copilot , come viene chiamato il nuovo strumento GitHub, utilizza segnali contestuali per suggerire nuovo codice, con gli utenti in grado di sfogliare alternative se non gradiscono il suggerimento iniziale di Copilot, o modificarlo manualmente. Copilot impara anche nel tempo, in modo che più codice, docstring, commenti o nomi di funzioni scrivono uno sviluppatore, più intelligente dovrebbe diventare Copilot. Sopra: GitHub Copilot in azioneCopilot è forse un po' come la funzione di composizione intelligente di Gmail , che suggerisce la parte di testo successiva in una risposta e-mail. Potenza della macchinaIl concetto di ciò che è effettivamente un completamento automatico del codice basato sull'intelligenza artificiale non è del tutto nuovo. Codota e Tabnine hanno offerto qualcosa di simile per un po', e le due società si sono effettivamente fuse nel 2019 prima di una raccolta fondi di $ 12 milioni per Codota . Il duo ha finalmente optato per Tabnine come marchio principale il mese scorso. Più in generale, gli strumenti di programmazione delle macchine stanno emergendo in tutto lo spettro, con Microsoft che ha recentemente annunciato una nuova funzionalità di Power Apps (software per la creazione di app aziendali a basso codice) che sfrutta il modello di linguaggio GPT-3 di OpenAI per aiutare gli utenti a scegliere le formule giuste. Allo stesso modo, anche la nuova funzionalità GitHub Copilot si basa molto su una collaborazione...
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Red Hat e KPMG LLP insieme per la piattaforma KPMG Ignite AI.

Red Hat e KPMG LLP hanno rivelato oggi che stanno lavorando insieme per realizzare la piattaforma Red Hat OpenShift , che si basa su Kubernetes, un nucleo fondamentale della piattaforma KPMG Ignite AI. La piattaforma KPMG Ignite combina algoritmi di apprendimento automatico con capacità di acquisizione di documenti e riconoscimento ottico dei caratteri per analizzare dati strutturati e non strutturati. Kubernetes è emerso come una base preferita per la creazione di piattaforme AI perché semplifica l'orchestrazione dinamica del consumo dell'infrastruttura IT per conto delle applicazioni containerizzate .  Gli sviluppatori utilizzano contenitori per creare modelli di intelligenza artificiale da componenti modulari più facili da creare e aggiornare. Nella maggior parte dei casi, il volume di dati richiesto da un approccio monolitico alla costruzione di un modello di intelligenza artificiale semplicemente non è pratico. L'accordo Red Hat OpenShift estende un'alleanza esistente tra Red Hat, ora una sussidiaria di IBM , e KPMG, un integratore di sistemi che spesso compete con IBM. L'alleanza in corso tra Red Hat e KPMG suggerisce che, nonostante i potenziali conflitti di interessi con la società madre, gli integratori di sistemi come KPMG non si stanno allontanando dalla loro relazione esistente con Red Hat. Non è chiaro, nel frattempo, fino a che punto le organizzazioni ora facciano affidamento su fornitori di servizi esterni per creare e distribuire applicazioni infuse con l'intelligenza artificiale. Tuttavia, quasi tutti i fornitori di servizi IT globali hanno lanciato una pratica AI per aiutare le organizzazioni a superare una cronica carenza di competenze in data science in un momento in cui molti di loro sono impegnati in una corsa agli armamenti AI . Un recente sondaggio pubblicato da KPMG rileva che la pandemia di COVID-19 ha guidato una maggiore adozione dell'IA nell'ultimo anno poiché le organizzazioni hanno accelerato un'ampia gamma di iniziative di trasforma...
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Dell Omnia

Dell rilascia la suite open source Omnia per gestire AI e carichi di lavoro di analisi   Dell ha annunciato oggi il rilascio di Omnia , un pacchetto software open source volto a semplificare l' IA e la distribuzione e la gestione dei carichi di lavoro ad alta intensità di calcolo. Sviluppato presso l'High Performance Compute (HPC) e l'AI Innovation Lab di Dell in collaborazione con Intel e l'Arizona State University (ASU), Omnia automatizza il provisioning e la gestione di HPC, AI e analisi dei dati per creare un pool di risorse hardware.  Il rilascio di Omnia arriva mentre le aziende si stanno rivolgendo all'intelligenza artificiale durante la crisi sanitaria per guidare l'innovazione. Secondo un sondaggio di Statista , il 41,2% delle imprese afferma di competere su dati e analisi, mentre il 24% afferma di aver creato organizzazioni basate sui dati. Nel frattempo, 451 Research riporta che il 95% delle aziende intervistate per il suo recente studio considera la tecnologia AI importante per i loro sforzi di trasformazione digitale. Dell descrive Omnia come una serie di playbook Ansible che velocizzano l'implementazione di carichi di lavoro convergenti con container e Slurm, insieme a framework di librerie, servizi e app. Ansible, originariamente creato da Red Hat, aiuta con la gestione della configurazione e l'implementazione delle app, mentre Slurm è un programma di pianificazione dei lavori per Linux utilizzato da molti dei supercomputer e cluster di computer del mondo. tuttiOmnia stampa automaticamente le soluzioni software sui server, in particolare sui server Linux collegati in rete, in base al particolare caso d'uso. Ad esempio, potrebbero essere simulazioni HPC, reti neurali per l'intelligenza artificiale o elaborazione grafica in memoria per l'analisi dei dati. Dell afferma che Omnia può ridurre i tempi di implementazione da settimane a pochi minuti. "Poiché l'intelligenza artificiale con HPC e l'analisi dei dati convergono, le configurazioni di storage e ret...
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DataRobot 7.1

DataRobot aggiunge report AI automatizzati, integrazione Snowflake  DataRobot , una piattaforma che mira a portare le tecnologie AI nelle imprese, ha annunciato oggi la sua seconda versione principale della piattaforma, DataRobot versione 7.1. Con l'introduzione di agenti di gestione MLOps , miglioramenti del modello di serie temporali e report automatizzati per l'intelligenza artificiale, l'obiettivo è consentire alle organizzazioni di guidare i risultati di business con l'intelligenza artificiale e accelerare il time to value dei clienti, afferma la società. Secondo un recente rapporto IBM, quasi un terzo delle organizzazioni utilizza una qualche forma di intelligenza artificiale, con il 43% che riferisce che il loro lancio è accelerato a causa della pandemia . L'adozione è guidata da pressioni e opportunità, dalla pandemia ai progressi tecnologici che rendono l'IA più accessibile.   DataRobot aggiunge report AI automatizzati, integrazione Snowflake  DataRobot , una piattaforma che mira a portare le tecnologie AI nelle imprese, ha annunciato oggi la sua seconda versione principale della piattaforma, DataRobot versione 7.1. Con l'introduzione di agenti di gestione MLOps , miglioramenti del modello di serie temporali e report automatizzati per l'intelligenza artificiale, l'obiettivo è consentire alle organizzazioni di guidare i risultati di business con l'intelligenza artificiale e accelerare il time to value dei clienti, afferma la società. Secondo un recente rapporto IBM, quasi un terzo delle organizzazioni utilizza una qualche forma di intelligenza artificiale, con il 43% che riferisce che il loro lancio è accelerato a causa della pandemia . L'adozione è guidata da pressioni e opportunità, dalla pandemia ai progressi tecnologici che rendono l'IA più accessibile.  DataRobot versione 7.1In DataRobot 7.1 arrivano gli agenti di gestione MLOps, che forniscono la gestione del ciclo di vita per l'IA remota e i modelli di machine learning. Gli agenti di gestione comprend...
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Autodesk Tandem

Autodesk rivela la piattaforma gemellare digitale per l'industria AEC  Autodesk ha lanciato Tandem, una piattaforma gemellare digitale che promette di collegare i punti tra i proprietari dei progetti e i team di architettura, ingegneria e appalti (AEC). L'azienda spera che queste iniziative semplificheranno la conversione di cumuli di dati disorganizzati in una replica digitale completa dei componenti, dei sistemi e degli spazi di una struttura. "Riteniamo che una maggiore domanda di gemelli digitali da parte di proprietari e operatori di edifici e infrastrutture creerà nuove opportunità di mercato per le tecnologie digitali e la digitalizzazione del settore AEC", ha affermato Bob Bray, senior director e general manager di Autodesk Tandem.  La società ha anche acquisito Innovyze, leader negli strumenti di modellazione e simulazione di infrastrutture idriche, per 1 miliardo di dollari. Il software Innovyze aiuta oltre 3.000 agenzie idriche a modellare i componenti fondamentali dell'infrastruttura idrica. Strumenti di simulazione migliori stanno diventando sempre più importanti mentre le agenzie idriche sono alle prese con l'impatto della siccità accelerata dal cambiamento climatico. "L'acquisizione accelera la strategia dei gemelli digitali di Autodesk e crea un percorso più chiaro verso un settore idrico più sostenibile e digitalizzato", ha affermato Bray.  La direzione generale dell'azienda è stata ulteriormente amplificata il mese scorso quando Autodesk ha acquisito Upchain, che realizza strumenti di gestione del ciclo di vita del prodotto (PLM) e di gestione dei dati di prodotto. Questa partnership potrebbe anche facilitare la gestione dei gemelli digitali dei prodotti e dei sistemi che vengono integrati nei nuovi progetti di costruzione . In particolare, questa mossa consente anche ad Autodesk di espandersi oltre la costruzione nel mercato di altri tipi di soluzioni di gemelli digitali guidati da giganti del PLM come Siemens, PTC e Dassault. Collegare i punti di...
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Infosys Roland Garros 2021 e l’intelligenza artificiale AI che genera riepiloghi istantanei delle prestazioni di ogni giocatore pochi secondi dopo una partita.

Come Infosys ha trasformato l'esperienza del Roland Garros 2021 utilizzando l'IAIl portale dei giocatori ufficiale del Roland-Garros genera riepiloghi istantanei delle prestazioni di ogni giocatore pochi secondi dopo una partita.All'interno di ABCD, un set di dati per costruire sistemi di dialogo orientati alle attività approfonditiAll'inizio di questa settimana, il gigante IT Infosys ha lanciato nuove tecnologie come parte della sua partnership triennale French Tennis Federation per trasformare l'esperienza dell'Open di Francia 2021. La partnership strategica è focalizzata sullo sfruttamento dell'esperienza di Infosys in intelligenza artificiale, big data e analisi, realtà virtuale e aumentata. Con la pandemia in agguato e il distanziamento sociale ancora in atto, la direzione dell'Open di Francia consente solo un numero limitato di fan all'interno delle gallerie. Infosys ha svelato l'intelligenza artificiale , le piattaforme 3D e digitali per offrire un'esperienza immersiva per colmare il divario tra fan e giocatori remoti. Analisi sportive SportsAll'inizio della partnership tra Infosys e la Federazione francese di tennis, la prima ha sviluppato una piattaforma digitale per giocatori e allenatori per analizzare le partite durante il torneo. Questa volta, Infosys AI Videos ha ulteriormente migliorato l'esperienza dell'applicazione Roland-Garros Players con nuove capacità cognitive.  Infosys ha introdotto funzionalità di ricerca in linguaggio naturale per aiutare i giocatori ad analizzare le proprie prestazioni. I giocatori possono farlo ponendo domande allo strumento AI in inglese e lo strumento, a sua volta, restituirà approfondimenti per informare le loro strategie di allenamento e partita. L'applicazione è alimentata da analisi video e data science guidate dall'intelligenza artificiale.  Il portale dei giocatori ufficiale del Roland-Garros genera riepiloghi istantanei delle prestazioni di ogni giocatore pochi secondi dopo una partita. Secondo Infosys, lo strumen...
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Lost Tapes of the 27 Club : un algoritmo di intelligenza artificiale ha creato “nuovi” Jimi Hendrix e Nirvana

Abbiamo sentito canzoni generate dall'intelligenza artificiale imitare il lavoro di AC / DC, Metallica e altri. Ora il software di intelligenza artificiale ha generato "nuove" tracce di Jimi Hendrix e dei Nirvana, insieme ad altri artisti e band con membri morti all'età di 27 anni, per aumentare la consapevolezza dell'importanza del supporto per la salute mentale tra musicisti e membri dell'industria musicale . La canzone di Hendrix, You're Gonna Kill Me, e la traccia dei Nirvana, Drowned In the Sun, fanno parte di un nuovo progetto dell'organizzazione con sede a Toronto, Over the Bridge, che ha messo insieme una compilation, tutte create tramite intelligenza artificiale , nello stile dei musicisti morti all'età di 27 anni. L'uscita, intitolata Lost Tapes of the 27 Club, include anche brani nello stile dei Doors e di Amy Winehouse, tutti realizzati tramite il programma AI di Google Magenta, che analizza il lavoro precedente di un artista per imparare a comporre come loro. Un programma AI aggiuntivo è stato utilizzato per creare i testi. L'algoritmo di intelligenza artificiale ha ascoltato hook isolati, ritmi, riff di chitarra, cambi di accordi, assoli, melodie e testi di un massimo di 30 canzoni di ogni artista, e poi "imparato" dalla musica, generando una serie di informazioni sonore completamente nuove. "Abbiamo preso da 20 a 30 brani di ciascuno dei nostri artisti come file MIDI e li abbiamo suddivisi in solo il gancio, l'assolo, la melodia vocale o la chitarra ritmica e li abbiamo inseriti uno alla volta", ha spiegato Sean O'Connor, che è su è il consiglio di amministrazione di Over the Bridge e lavora anche come direttore creativo per l'agenzia pubblicitaria Rethink, in un'intervista a Rolling Stone. "Se metti intere canzoni, il programma inizia a diventare davvero confuso su come [dovrebbe] suonare. Ma se hai solo un mucchio di riff, verranno pubblicati circa cinque minuti di nuovi riff scritti da AI, il 90% dei quali è davvero brutto e inascol...
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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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IDMT-ISAAC : controllo della qualità acustica con l’aiuto dell’intelligenza artificiale

Gli scienziati del Fraunhofer Institute hanno sviluppato un software per il controllo della qualità che consente agli utenti senza conoscenze di intelligenza artificiale di trarre vantaggio dall'IA. Sebbene possano portare grandi vantaggi nel lavoro quotidiano, molte piccole e medie imprese (PMI) evitano le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale. Ma l'IA offre molto potenziale, soprattutto nel controllo della qualità. Tuttavia, l'addestramento dei modelli è difficile e difficilmente fattibile senza conoscenze matematiche, poiché ci sono innumerevoli parametri che possono entrare in tale analisi. E una volta appreso un algoritmo di intelligenza artificiale, viene addestrato solo sulle specifiche apprese. Se la progettazione di un prodotto o la geometria di un componente viene successivamente modificata anche leggermente, l'algoritmo lo riconosce come un errore e l'IA deve essere riqualificata. I ricercatori dell'Istituto Fraunhofer per la tecnologia dei media digitali IDMT a Ilmenau, in Germania, hanno ora sviluppato il software "IDMT-ISAAC", che può essere utilizzato anche senza una conoscenza approfondita dell'IA. IDMT-ISAAC è l'acronimo di Industrial Sound Analysis for Automated Quality Control. "Vogliamo consentire alle PMI di adattare e personalizzare autonomamente gli algoritmi di intelligenza artificiale", afferma Judith Liebetrau, leader del gruppo di applicazioni multimediali industriali presso Fraunhofer IDMT. "Possono applicare IDMT-ISAAC ai propri dati audio, riqualificarli e quindi ottenere risultati rapidi e affidabili e supporto decisionale per la loro garanzia di qualità". IDMT-ISAAC si affida all'acustica per l'analisi, poiché in molti casi è possibile rilevare i difetti solo dal suono del processo. Per addestrare l'IA, gli scienziati utilizzano i dati acustici registrati dai processi di saldatura. L'IA analizza i rumori tipici che si verificano e trae conclusioni sulla qualità del rispettivo cordone di saldatura dai dati audio. ...
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