Мaссaчусeтский тexнoлoгичeский установление (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 трудиться даже на смартфонах разве ноутбуках, достаточно лишь 1 МБ памяти. Ее предлагают истощить в виртуальной реальности, 3D-печати, медицинской визуализации и других сферах.
Сверхточная нейронная вентерь — это теория искусственного интеллекта, которая использовала цепочку обучаемых тензоров (объектов линейной алгебры) и без зазрения совести имитировала обработку визуальной информации человеком. Интересах нее создали базу данных с 4000 пар компьютерных изображений с их голограммами. В результате нейросеть научилась самоё создавать реалистичные голограммы, подбирая оптимизированный цвет и глубину для каждого пикселя.
«Жидкая» нейросеть. Сотрудники MIT создали нейронную ахан нового типа, которая может самочки менять свою структуру, так чтобы адаптироваться к новым условиям как жидкости. По мнению ученых, симпатия позволит ИИ закономерно принимать решения на основе данных, которые безостановочно меняются, например, при автономном управлении транспортом неужели медицинской диагностике.
«Жидкая» нейросеть преуспела в серии тестов, получай несколько процентов опередила соответственно производительности другие современные алгоритмы в точном прогнозировании данных, начиная через химии атмосферы и заканчивая моделями трафика. Вследствие небольшим размерам, она вдобавок потратила мало энергии получай вычисления.
«Умные» цифровые волокна. В июне MIT создал первые волокна, которые могут усматривать, хранить, анализировать цифровые причина и делать выводы на их основе потом того, как их зашивают в одежду. Сначала использовались лишь аналоговые версии, передающие электрические сигналы, а безвыгодный биты. Разработчики предлагают воспользоваться технологию для контроля физической активности, выявления болезней и других медицинских целей.
Изготовление состоит из сотен квадратных кремниевых микросхем, расположенных нате полимерной основе. Исследователи смогли организовать непрерывное электрическим соединением в среде чипами на протяжении десятков метров. Джут получилось настолько тонким и гибким, будто его можно пропускать черезо иглу, вшивать в ткань и устранять около 10 раз.
Оборот компьютерной визуализации во времена пандемии. Компьютерные инженеры и антропологи доказали, а инфографики недостаточно, чтобы уполномочить реальную опасность пандемии COVID-19. Они изучили сотни тысяч сообщений в социальных сетях и выяснили: инда самые лучшие и понятные графики разрешается интерпретировать с помощью разных систем убеждений.
В некоторых случаях компьютерная визуализация убеждает людей трепать маску, информируя о смертях и количестве заболевших, однако скептики также используют данное, чтобы убеждать в обратном. Где-то называемые «контр-визуализации» ежеминутно являются сложными, приводят взрослые объемы данных из официальных источников и распрекрасно оформлены с помощью компьютерных программ.
Личина для обнаружения коронавируса. Инженеры Массачусетского технологического института и Гарвардского университета разработали пример маски для лица, которая хоть за полтора часа ношения может сорвать покров у человека Covid-19. Молозиво заключается в маленьких одноразовых датчиках, которые не возбраняется размещать на любой текстиль, в том числе на лабораторных халатах. Что уверяют ученые, их и можно переделать для обнаружения других вирусов.
Датчики созданы быть помощи технологии клеточной лиофилизации — высушивания веществ при помощи заморозки. Они улавливают нуклеиновые кислоты коронавируса, а равно как нервные токсины. Результат теста отображается один внутри маски, сохраняя секретность носителя.
