Akademické práce, výzkumné průlomy a vědecké pokroky ve strojovém učení a AI.
314 článků
Tým vedený Michelem Simoncellim vytvořil nový benchmark, který testuje, jak přesně modely strojového učení zachycují kvantové interakce mezi atomy. Cílem je posunout AI systémy používané v materiálové vědě k fyzikálně konzistentnějším předpovědím. Zdroj: eurekalert.org
AI výzkumní agenti dnes dokážou sami navrhovat, spouštět i hodnotit strojové experimenty, jenže zatímco generování nápadů je levné, jejich ověřování už ne. Nové RPM modely od Meta FAIR mají pomoct vybrat nadějné experimenty dřív, než se na ně vynaloží drahý výpočetní výkon na GPU. Zdroj: marktechpost.com
Text popisuje, jak v polovině roku 2023 přinesl interní projekt „RLSlow“ první výsledky, které týmu daly jistotu, že škálování tréninku zaměřeného na uvažování je reálně proveditelné. Tento okamžik měl představovat klíčový zlom v důvěře, že se schopnosti modelů v oblasti uvažování dají dál posouvat. Zdroj: openai.com
Tým vědců z UCLA a University of Rochester vylepšil zobrazovací systém využívající AI přizpůsobenou zpracování fyzikálních signálů, nikoli běžných digitálních dat. Přístup by mohl zpřesnit zachycení detailů v biomedicínském zobrazování i u senzorů autonomních vozidel. Zdroj: technology.org
Nová studie ukazuje, jak může strojové učení zlepšit správu rádiových zdrojů, tedy jedné z nejcennějších a nejomezenějších složek sítí 5G. Navržený systém má přinést chytřejší a adaptivnější přidělování kapacit pro vyšší efektivitu sítě. Zdroj: bioengineer.org
Nová studie použila model neuronové sítě ke zkoumání toho, jak různé typy tréninku ovlivňují samotný proces učení. Výsledky naznačují mechanismy učení, které se mohou týkat jak umělých, tak biologických systémů. Zdroj: healthcare.utah.edu
Inženýři Google Research Joey Poomarin Phloyphisut a Cory McLean popisují metodu transfer learningu, která má zpřesnit genomické předpovědi pro populace dosud málo zastoupené v genetických studiích. Cílem je omezit zkreslení modelů trénovaných převážně na datech úzké demografické skupiny. Zdroj: research.google
National Science Foundation financuje nový bezplatný open-source software, který pomocí strojového učení pomáhá vědcům rychleji odpovídat na klíčovou otázku při vývoji materiálů. Nástroj má zpřístupnit proces objevování širší vědecké komunitě. Zdroj: news.engineering.tamu.edu
Nová studie zkoumá modely strojového učení pro predikci retinopatie nedonošených, oční choroby, která může u novorozenců způsobit ztrátu zraku. Včasná detekce pomocí těchto modelů by lékařům mohla umožnit rychlejší zásah a prevenci slepoty. Zdroj: nature.com
Vědci využívají strojové učení k tvorbě průběžně aktualizovaných map důkazů, které mají pomoci řešit přetrvávající nerovnosti ve zdravotní péči. Metoda by měla odhalit, kde chybí výzkum a péče pro znevýhodněné pacienty nejvíce chybí. Zdroj: bioengineer.org
Nový výzkum zpochybňuje představu, že větší modely a více dat automaticky znamenají lepší finanční předpovědi. Kombinace tradičních ekonometrických metod se strojovým učením spolu s pečlivou kontrolou kapacity modelu naopak zvyšuje přesnost předpovědí volatility. Zdroj: bioengineer.org
Vědci z University of Miami vyvinuli modely strojového učení, které kombinují klinická data, biomarkery a zobrazovací snímky k identifikaci pacientů s Parkinsonovou nemocí ohrožených rychlejším postupem onemocnění. Přístup by mohl lékařům umožnit dřívější a cílenější zásah. Zdroj: newswise.com
Nový model TimesFM-3 od Googlu je základní model pro předpovídání časových řad, který zvládá pracovat s více proměnnými zároveň bez nutnosti dodatečného trénování na konkrétní úlohu. Cílem je dosáhnout špičkové přesnosti napříč různými typy prognóz v rámci jediného univerzálního přístupu. Zdroj: research.google
Nástroj strojového učení nazvaný symclatron analyzuje genomová data a odhaduje, zda nekultivované bakterie a archea žijí samostatně, nebo vytvářejí symbiotické vztahy s jinými organismy. Přístup nabízí nový způsob, jak zkoumat mikroby, které se nedají pěstovat v laboratorních podmínkách. Zdroj: nature.com
Výzkumníci vyvinuli AI systém založený na analýze chování, který sleduje transakce USDT a USDC na Ethereu a rozděluje peněženky do tří skupin: sankcionované či zmrazené, spojené s kyberzločinem a běžné. Nástroj by měl úřadům usnadnit odhalování nelegálních toků stablecoinů. Zdroj: eurekalert.org
Spolupráce mezi výzkumem na MIT a technologickým zázemím IBM má urychlit přechod AI a kvantových počítačů z laboratoří do praktického nasazení. Konkrétní projekty ani časový harmonogram zatím nebyly upřesněny. Zdroj: news.mit.edu
PACMAN je AI framework určený k bezpečnému řízení fúzních systémů, který dokáže klíčová rozhodnutí učinit během milisekund. Taková rychlost má pomoci předcházet nestabilitám, jež by mohly poškodit fúzní reaktor nebo narušit jeho provoz. Zdroj: phys.org
Výzkumná agentura CSIRO prostřednictvím své jednotky Data61 vytvořila obrannou techniku, která má chránit modely strojového učení před nepřátelskými útoky. Metoda funguje jako vakcína – modely jsou předem vystaveny upraveným vstupům, díky čemuž se stávají odolnějšími vůči škodlivým manipulacím. Zdroj: zdnet.com
Vědci zkoumají, zda dokážou modely AI rozpoznat pacienty s Parkinsonovou chorobou, u nichž hrozí rychlejší postup nemoci. Včasná identifikace rizikových pacientů by mohla pomoci lépe přizpůsobit léčbu a sledování jejich stavu. Zdroj: news.med.miami.edu
Studie představuje metodu predikce pevnosti betonu, která spojuje doménově specifické inženýrství příznaků s vysvětlitelným modelem strojového učení LightGBM. Cílem je zvýšit přesnost predikce a zároveň zachovat srozumitelnost rozhodování modelu pro inženýry. Zdroj: nature.com