I nuovi set di dati OTS (Off-the-Shelf) di Appen

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I nuovi set di dati OTS (Off-the-Shelf) di Appen accelerano la distribuzione dell'IA Appen Limited (ASX: APX), fornitore leader di dati di formazione di alta qualità per le organizzazioni che realizzano sistemi di IA efficaci su larga scala, ha annunciato oggi nuovi set di dati OTS (off-the-shelf) . Questi set di dati sono progettati per rendere più facile e veloce per le aziende acquisire i dati di formazione di alta qualità necessari per accelerare la loro intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico(ML) progetti. I nuovi set di dati OTS includono il movimento del corpo umano e suoni innovativi del pianto del bambino, nonché immagini e discorsi con script con testo adatto per il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) per lingue molto richieste ma difficili da acquisire, come l'arabo, il croato e il greco. , Ungherese, thailandese e altro ancora. Con i set di dati ampliati, l'offerta OTS totale di Appen include oltre 250 set di dati, che comprendono oltre 11.000 ore di audio, oltre 25.000 immagini e oltre 8,7 milioni di parole in 80 lingue e più dialetti. I set di dati OTS di Appen sono uno strumento veloce ed economico per avviare un progetto AI o ML con dati di formazione coerenti e di alta qualità. I team che espandono le loro capacità di intelligenza artificiale possono anche sfruttare i set di dati OTS per migliorare efficacemente l'accuratezza, sviluppare nuove capacità di modello e incorporare altri miglioramenti nei loro modelli di intelligenza artificiale. Un set di dati OTS viene spesso consegnato in una settimana, ad esempio, rispetto alle otto-dodici settimane per un nuovo progetto di raccolta e annotazione di set di dati, o anche più a lungo, a seconda della complessità. Tutti i set di dati Appen sono sviluppati utilizzando una metodologia di partecipazione completamente trasparente, in modo che gli specialisti di intelligenza artificiale possano essere certi che i loro dati siano puliti e conformi, eliminando il potenziale ris...
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IBM venderà Watson Health?

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Watson Health ha lottato per la quota di mercato negli Stati Uniti e all'estero e attualmente non è redditizia. Secondo diverse notizie , IBM sta riflettendo sulla vendita della sua business unit Watson Health sulla scia del piano del CEO di IBM Arvind Krishna di concentrarsi maggiormente sul cloud computing. Il frutto dell'ingegno di IBM, Watson, è un sistema informatico in grado di rispondere a domande poste in linguaggio naturale. Nel 2011, Watson ha catturato l'immaginazione del pubblico quando ha battuto i rivali umani su Jeopardy. Subito dopo la sua apparizione in TV, IBM ha detto che la prima offerta commerciale di Watson sarebbe stata lanciata nei prossimi due anni. Tuttavia, le cose non sono andate come previsto. In questo articolo, proviamo ad analizzare cosa è andato storto e perché l'adozione dell'IA nel settore sanitario è un enorme punto dolente. Causa ultimaWatson Health ha lottato per la quota di mercato negli Stati Uniti e all'estero e attualmente non è redditizia. IBM inizialmente lo ha promosso come motore di crescita, ma più recentemente ha messo da parte la divisione a causa delle crescenti sfide aziendali, dei cambiamenti di leadership e dei licenziamenti. Nel quarto trimestre di IBM, i ricavi delle applicazioni cognitive , che include Watson Health, si sono attestati a $ 1,5 miliardi, con un calo del 2% anno su anno. Nel 2018, IBM ha licenziato i dipendenti della divisione Watson Health. Complessivamente, il fatturato di IBM lo scorso anno è stato di $ 73,6 miliardi, in calo rispetto a $ 100 miliardi nel 2010. Nel frattempo, DeepMind di Google ha lanciato diverse iniziative relative alla salute incentrate sulle condizioni di salute croniche. DeepMind ha anche registrato perdite significative negli ultimi anni, da £ 470 milioni nel 2018 a £ 477 milioni nel 2019. Mentre l'IA sta facendo progressi nel settore sanitario per sviluppare applicazioni specifiche per attività, i risultati di Watson e DeepMind potrebbero rap...
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Impact Analytics ha raccolto 11 milioni di dollari

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La startup SaaS Impact Analytics ha raccolto 11 milioni di dollari in un round di finanziamento guidato dalla società di equity growth con sede a New York Argentum Capital Partners IV. Managing Partner di Argentum, Walter H Barandiarán entrerà a far parte del Consiglio di amministrazione di Impact Analytics. Impact Analytics offre soluzioni SaaS basate sull'intelligenza artificiale che ottimizzano le funzioni di previsione, pianificazione e merchandising per rivenditori e produttori di beni confezionati. Utilizzando le soluzioni dell'azienda, i rivenditori possono aumentare le vendite e i margini. Le soluzioni popolari di analisi dell'impatto includono i prodotti SmartSuite e Forecasting per la pianificazione dell'assortimento, l'ottimizzazione e la promozione, implementati da rivenditori leader come Calvin Klien, Puma, JoAnn, Belk e Tommy Hilfiger. Parlando del finanziamento, Prashant Agrawal, CEO di Impact, ha dichiarato: “Non vediamo l'ora di lavorare con Walter e Argentum e di sfruttare la loro conoscenza ed esperienza nel settore investendo nella tecnologia al dettaglio. Argentum è nota per la sua esperienza nella collaborazione con aziende bootstrap per accelerare la crescita e con il loro investimento costruiremo il nostro team di vendita, espanderemo il nostro team di sviluppo prodotto e aumenteremo la portata di mercato dei nostri prodotti ". Questo è il terzo investimento di Argentum Capital Partners IV, LP (ACP IV), il nuovo fondo di Argentum. "Marchi e rivenditori sono stati costretti a ripensare dall'oggi al domani il loro approccio alla pianificazione e al merchandising, poiché il volume delle vendite sostanziale è passato rapidamente dal commercio online al commercio online. Marchi e rivenditori devono ora e in futuro prendere decisioni intelligenti e basate sui dati in tempo reale su inventario, prezzi e promozione. Impact è ben posizionata per soddisfare questa esigenza del mercato ”, ha affermato Walter Barandiarán. Impact Analytics...
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20 startup AI si sono unite per creare l’ AI Infrastructure Alliance

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Le startup Band of AI lanciano l '"alleanza ribelle" per l'interoperabilità Più di 20 startup AI si sono unite per creare l' AI Infrastructure Alliance al fine di costruire uno stack software e hardware per l'apprendimento automatico e adottare standard comuni. L'alleanza riunisce aziende come Algorithmia ; IA determinata , che funziona con il deep learning; avvio del monitoraggio dati WhyLabs ; e Pachyderm , una società di data science che ha raccolto 16 milioni di dollari l'anno scorso in un round guidato da M12, precedentemente Microsoft Ventures. Un portavoce dell'alleanza ha detto che le organizzazioni partner hanno raccolto circa $ 200 milioni di finanziamenti dagli investitori. Dan Jeffries, chief tech evangelist di Pachyderm, servirà come direttore dell'alleanza. Ha detto che il gruppo ha iniziato a formarsi da conversazioni iniziate più di un anno fa. I partecipanti includono una serie di aziende i cui fondatori hanno esperienza nella gestione di sistemi su larga scala all'interno di aziende Big Tech. Ad esempio, Alessya Visnjic, CEO e cofondatrice di WhyLabs, ha lavorato alla risoluzione dei problemi di apprendimento automatico in Amazon e Jeffries in precedenza ha lavorato con l'apprendimento automatico presso Red Hat Ma in una conversazione con VentureBeat, Jeffries ha fatto riferimento all'impegno per le piccole e medie imprese nell'intelligenza artificiale come una "alleanza ribelle contro l'impero" che servirà come alternativa alle offerte dei fornitori di cloud Big Tech, che ha definito "costruzione un'infrastruttura solo per rinchiuderti. " "Non fraintendetemi: non c'è niente di sbagliato in un grande strumento proprietario se siete all in, ma un vero stack canonico è uno che è portabile in tutti gli ambienti", ha detto. “Per entrare a far parte di uno stack veramente fondamentale del futuro, devi funzionare in più ambienti. E devi giocare bene con gli altri nella sandbox e devi avere l'interoperabilità in quel mercato ". “Non tutti...
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Simulazione quantistica della rottura della simmetria parità-tempo con un processore quantistico superconduttore

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I ricercatori utilizzano processori quantistici superconduttori per sfidare le convinzioni ampiamente condivise nella fisica quantistica È possibile estendere i fondamenti degli operatori hermitiani e simulare digitalmente le dinamiche non hermitiane in un processore quantistico superconduttore , hanno dimostrato i ricercatori dell'Università di Aalto. L'esperimento rivoluzionario ha il potenziale per sfidare le nozioni tenute a cuore nella fisica quantistica . I ricercatori hanno fatto sì che i qubit si comportassero secondo le nuove regole della meccanica quantistica non hermitiana. Sono state fatte due scoperte significative: L'applicazione di operazioni quantistiche ai qubit non conserva le informazioni quantistiche. La scoperta potenzialmente può affrontare enigmi come il paradosso dell'informazione di Stephen Hawking.Nella meccanica quantistica non hermitiana, i ricercatori potrebbero alterare il livello di entanglement dei qubit manipolandoli.L'esperimentoLa fisica quantistica standard dipende dai fondamentali dell'ermicità delle osservabili fisiche. Garantisce eigenspectra reali e genera dinamiche unitarie in sistemi quantistici chiusi. Un sistema chiuso si riferisce a sistemi fisici in cui non si verifica alcuno scambio di energia o di informazioni. L'equazione di Schrödinger, un'equazione differenziale parziale lineare che governa i sistemi meccanici quantistici, descrive il comportamento di un sistema chiuso. I sistemi chiusi sono "inutilmente restrittivi" e non sono adatti per Hamilton, un operatore che corrisponde all'energia totale del sistema, sia cinetica che potenziale. Tuttavia, questo esperimento ha mostrato che un sistema aperto è più adatto. Questo non vuol dire che il sistema aperto non abbia svantaggi. Ad esempio, con questo tipo di sistema, il guadagno e la dissipazione devono essere controllati con precisione. Quindi, gli esperimenti richiedono configurazioni molto complicate con guadagni e perdite alternate. Inoltre, i siste...
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Previsione della lesione del legamento crociato anteriore usando il ML machine learning

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I ricercatori utilizzano processori quantistici superconduttori per sfidare le convinzioni ampiamente condivise nella fisica quantisticaIl dominio Healthcare ha visto un uso più ampio di modelli di classificazione per prevedere se l'individuo avrebbe malattie cardiache (sì o no), diabete (diabetico o non diabetico) o tumore (benigno o maligno). C'è stata una domanda che sorgeva molto se potessimo prevedere qualsiasi tipo di lesione o meno attraverso qualsiasi tipo di modello di apprendimento automatico . Quanto fa male uno spettatore guardare il suo giocatore preferito uscire dall'incontro a causa di un infortunio? L'ACL è una fascia di tessuto connettivo spesso che scorre dalla tibia al femore. Poiché resiste alla traslazione tibiale anteriore e ai carichi rotazionali, è considerata una struttura cruciale nell'articolazione del ginocchio. La prevalenza di un legamento crociato anteriore è significativamente alta sia negli sport da contatto che in quelli senza contatto. Più comunemente, si verificano in coloro che praticano sport che comportano rotazione, salto e decelerazione (ad es. Calcio, basket, pallamano e atletica). Possono manifestarsi in modi diversi da lievi (come piccole lacrime) a gravi (quando il legamento è completamente strappato). Quando mai così c'è l'incidenza del rapporto di infortunio; c'è un ampio impatto nella squadra se si tratta di uno sport di squadra o individuale in caso di segnalazioni individuali. Prendiamo in considerazione i fattori economici associati a molti tipi di lesioni, ma per quanto riguarda l'impatto psicologico; impatto in una squadra a causa dell'assenza di un giocatore chiave a causa di un infortunio che potrebbe poi costare la partita e d'ora in poi medaglia o vincere la coppa. Come prevedere un infortunio al LCA?Come indicato sopra, la lesione del legamento crociato anteriore si verifica durante la rotazione, il salto e la decelerazione. Ogni volta che c'è un carico elevato nella lesione al ginocchio, ci ...
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FundGuard raccoglie 12 milioni di dollari per aiutare a gestire le risorse con l’IA

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FundGuard , una piattaforma di gestione degli investimenti software-as-a-service basata sull'intelligenza artificiale, ha annunciato oggi di aver chiuso un round di finanziamento da 12 milioni di dollari. L'investimento stimolerà lo sviluppo del prodotto per supportare le partnership esistenti, afferma FundGuard, oltre a contribuire a soddisfare la domanda di fondi e assicuratori alternativi. L'intelligenza artificiale viene sempre più utilizzata per gestire le risorse verso l'obiettivo di massimizzare il ritorno sugli investimenti. Ad esempio, gli algoritmi di trading sfruttano l'intelligenza artificiale per ideare nuovi segnali ed eseguire operazioni con costi di transazione complessivi inferiori. L'intelligenza artificiale può anche rafforzare la modellazione e la previsione del rischio generando insight da fonti di dati precedentemente non sfruttate. Da parte sua, FundGuard offre una soluzione di fondi di investimento basata su cloud alimentata dall'intelligenza artificiale. È progettato per aiutare i gestori di asset e fondi ad amministrare gli investimenti in fondi comuni di investimento, ETF, hedge fund, assicurazioni e pensioni con utility che eseguono riconciliazione, gestione delle eccezioni e reporting. FundGuard può applicare l'intelligenza artificiale per identificare e risolvere automaticamente le mancate corrispondenze e le interruzioni dei dati per cose come posizioni, contabilità generale e operazioni. A un livello più elementare, gli algoritmi della piattaforma possono eseguire controlli di convalida del portafoglio e benchmarking, nonché ricerca di notizie sugli investimenti, rilevamento di anomalie e risoluzione di eccezioni. Utilizzando FundGuard, i gestori possono aggiungere livelli di supervisione per revisioni più dettagliate di liquidità, operazioni societarie e movimenti di partecipazioni, con riepiloghi delle modifiche giornaliere. Hanno anche accesso a set di controlli predefiniti e soglie personalizzabili per il trading ...
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Come l’intelligenza artificiale sta cambiando il panorama aziendale di fronte a COVID-19

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Gli ultimi dodici mesi si sono rivelati una sorta di punto di svolta all'interno dello spazio aziendale. La pandemia COVID-19 in corso ha fatto sì che le organizzazioni di tutti i settori siano state soggette a una serie di richieste in rapida evoluzione. Naturalmente, questo ha significato che le aziende, grandi e piccole, hanno cercato soluzioni innovative per uscire dalla crisi. Il termine "nuova normalità" è stato una parola d'ordine per tutto questo periodo e con buone ragioni: un giorno in carica ora sembra molto diverso da quello all'inizio del 2020. Per la maggior parte, le aziende sono state reattive e stanno facendo adeguamenti necessari per rendere a prova di COVID le loro operazioni Stanno potenziando le loro strategie di trasformazione digitale molto prima del piano, automatizzando più processi che mai e generalmente adottando nuove tecnologie. Le esigenze aziendali sono cambiate radicalmente e anche l'atteggiamento nei confronti di tecnologie nuove ed emergenti come l'intelligenza artificiale (AI) sta cambiando. Molti si sono resi conto che la tecnologia è più necessaria che mai: una questione di salvaguardia del business, piuttosto che un lusso opzionale. Pertanto, mi aspetto che questo slancio in avanti continuerà a lungo dopo che la pandemia è passata, poiché le aziende apprendono che l'IA è più accessibile di quanto pensassero una volta. Quindi, con questo in mente, ecco alcune tendenze che le aziende dovrebbero prendere in considerazione nel 2021, mentre pianificano i loro piani per la maturità digitale … L'investimento nell'IA è in crescitaMolti leader aziendali fino ad ora potrebbero aver avuto erroneamente l'impressione che le soluzioni e l'automazione basate sull'intelligenza artificiale rimangano appena fuori portata. Ciò è in parte dovuto al fatto che spesso c'è molto gergo ed esagerazione nella commercializzazione di questi prodotti, facendoli sembrare più grandi della vita stessa. Ma a volte, "AI" in realtà significa solo che un ...
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I ricercatori di intelligenza artificiale sviluppano una rete neurale spiegabile per scoprire le regole genomiche

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Un team di ricercatori ha recentemente creato una rete neurale spiegabile destinata ad aiutare i biologi a scoprire le misteriose regole che governano il codice del genoma umano. Il team di ricerca ha addestrato una rete neurale su mappe delle interazioni proteina-DNA, consentendo all'IA di scoprire come determinate sequenze di DNA regolano determinati geni. I ricercatori hanno anche reso il modello spiegabile, in modo da poter analizzare le conclusioni del modello e determinare come sequenziare i motivi per regolare i geni. Uno dei grandi misteri della biologia è il codice di regolazione del genoma. È noto che il DNA è composto da quattro basi nucleotidiche: adenina, guanina, timina e citosina, ma non è noto come queste coppie di basi vengano utilizzate per regolare l'attività. Le quattro basi nucleotidiche codificano le istruzioni per costruire le proteine, ma controllano anche dove e come vengono espressi i geni (come producono le proteine ​​in un organismo). Particolari combinazioni e disposizioni delle basi creano sezioni di codice regolatorio che si legano a segmenti di DNA, e non si sa esattamente cosa siano queste combinazioni. Un team interdisciplinare di informatici e biologi ha deciso di risolvere questo mistero creando una rete neurale spiegabile. Il team di ricerca ha creato una rete neurale che hanno soprannominato "Base Pair Network" o "BPNet". Il modello utilizzato da BPNet per generare previsioni può essere interpretato per identificare i codici normativi. Ciò è stato ottenuto prevedendo come le proteine ​​chiamate fattori di trascrizione si legano alle sequenze di DNA. I ricercatori hanno eseguito una serie di esperimenti e una modellazione computerizzata completa per determinare come i fattori di trascrizione e il DNA fossero legati insieme, sviluppando una mappa dettagliata fino al livello delle singole basi nucleotidiche. Le rappresentazioni dettagliate del fattore di trascrizione-DNA consentono ai ricercatori di creare strumenti i...
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Voice AI di Google lancia 12 startup

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L'acceleratore Voice AI di Google lancia 12 startup Da TikTok a Instagram, da Facebook a YouTube e altro ancora, scopri come i dati sono fondamentali per garantire che la creatività pubblicitaria funzionerà effettivamente su ogni piattaforma. Google ha annunciato oggi la prima coorte nel suo Google for Startups Accelerator: Voice AI , un programma di 10 settimane progettato per accoppiare le startup con esperti per aiutare ad affrontare lo sviluppo del prodotto, l'apprendimento automatico e altre sfide tecniche. Le 12 società selezionate avranno accesso alle risorse attraverso i programmi e i prodotti di Google, afferma Google, nonché alle sue persone e alla sua tecnologia. La pandemia sembra aver aumentato l'utilizzo delle app vocali, che era già in aumento . Secondo uno studio di NPR ed Edison Research, la percentuale di possessori di dispositivi abilitati alla voce che utilizzano i comandi almeno una volta al giorno è aumentata tra l'inizio del 2020 e l'inizio di aprile. Poco più di un terzo dei proprietari di altoparlanti intelligenti afferma di ascoltare più musica, intrattenimento e notizie dai propri dispositivi rispetto a prima e i proprietari riferiscono di aver richiesto una media di 10,8 attività a settimana dal proprio assistente quest'anno rispetto a 9,4 attività diverse nel 2019 . "Il programma … si concentrerà sulla progettazione del prodotto, sull'infrastruttura tecnica, sull'acquisizione di clienti e sullo sviluppo della leadership, garantendo ai nostri fondatori l'accesso a un'ampia rete di mentori, dirigenti senior e leader del settore", ha dichiarato Jason Scott, responsabile dell'ecosistema di sviluppatori di startup di Google e responsabile di L'assistente investimenti Saurabh Sharma ha scritto in un post sul blog. "Siamo incredibilmente entusiasti di supportare questo gruppo di imprenditori nei prossimi tre mesi, mettendoli in contatto con il meglio delle nostre persone, dei nostri prodotti e della nostra programmazione per far pr...
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