Bugünün temel sesi | Saç derisine ve uzun dizilere veda! AI bunu nasıl yapıyor?
1. Londra Stadyumu'na yüz girişini uygulamak için büyük veri analizini kullanma
Son yıllarda yapay zeka çılgınlığının da yardımıyla bir yangın gibiydi ve şiddetli yangın başkent yutturmacasını teşvik etti.
Bazıları domuzların rüzgârda dururken uçabildiklerini söylüyor.
Evet, bu sefer yapay zeka zirvede.
Yapay zeka teknolojileri ve şirketler ortaya çıktı.
Yapay zekanın sürekli gelişmesiyle birlikte, gelişmiş yüz tanıma, insan beynimiz kadar doğru olabilmiştir.
Kısa bir süre önce, Londra Stadyumu, hayranların stadyuma bilet olmadan hızlı bir şekilde girmesini sağlamak için çoğunlukla AI odaklı yüz tanıma teknolojisini kullanan bir AnyVision test çekirdeği başlatmaya başladı.
Teknisyenlere göre, sistem esas olarak İsrail, Tel Aviv'den AnyVision tarafından sağlanmaktadır.
Ve bir kişinin tüm yüzünü taramak için yapay zeka kullanmak, sadece gözler, burun, ağız ve çene arasındaki mesafe gibi bazı bağımsız göstergeleri kaydetmek yerine.
Sistemin kişisel "gizlilik modunu" da koruyabileceğini belirtmekte fayda var.
Ek olarak, operatör, kullanıcı bilgilerinin sızmasını önlemek için yüzü veya vücudu pikselleştirebilir.
İnsanlar, bilet doğrulaması için bir QR kodunu veya kart okuyucuyu taramak için sırada beklemek yerine, stadyuma sorunsuz ve hızlı bir şekilde girmek istiyor.
2. Protez giderek daha gerçekçi hale geliyor ve en son elektronik cilt gerçek acıyı iletebiliyor
Araştırmacılar, ağrıyı ve dokunuşu algılayabilen elektronik bir cilt yarattılar. Bu elektronik cildi saran bir protez, ampütelerin yaralanmaları önlemesine yardımcı olabilir.
Bu elektronik deri, protez bir elin parmak uçlarını kaplayabilen ve elektrik darbeleri üretebilen kauçuk ve kumaştan yapılmış ince bir tabakadır.
Elektronik cilt bir nesneyle temas ettiğinde, bu küçük darbeler, gerçek bir dokunuşu simüle etmek için protezdeki sinirleri uyaracaktır.
Ağrı elbette can sıkıcı ama aynı zamanda gerekli ... Bu elektronik deri ile protezlerde eksik olan koruyucu dokunuş artık ampüteler tarafından da yaşanabiliyor.
Johns Hopkins Üniversitesi Tıp Fakültesi araştırma ekibi, bu elektronik cildi insan derisinin dokunsal reseptörlerinin karmaşık sinir ağına dayanarak yarattı.
Elektronik cihaz tarafından sağlanan farklı nabız modellerine göre, elektronik deri, hafif dokunuştan ağrıya kadar bir dizi his verebilir.
Araştırmacılar, elektronik deriyi giyen ve farklı nesneleri kapan anonim ampute üzerinde bir elektronik deri prototipini test ettiler.
Katılımcı, bu elektronik cildi giyme hissini şöyle anlattı: "Yıllar sonra, sanki boş bir kabuk yeniden hayat dolu gibi elimi tekrar hissediyorum."
Gelecekte, amputelere daha fazla duyguyu nasıl geri bildirimde bulunacağımızı keşfetmeyi de planlıyoruz.
3. Arılar, insanların otonom uçaklar geliştirmesine yardımcı olur
Robotikte kaydedilen inanılmaz ilerlemeye rağmen, günümüz makinelerinin hayvanlar alemindeki böceklerin günlük işlerini tamamlaması genellikle zordur.
Bu nedenle robotik araştırmacıları, arıları inceleyerek çevredeki ortamı anlayabilen ve kontrol edebilen uçaklar yapmak için doğadaki milyarlarca yıllık deneyimi kullanıyor.
Amerika'nın Sesi'nin bir raporuna göre, Alex. Diwa, arıların beyinlerinin küçük olabileceğini ancak erkek arılardan çok daha fazlasını yapabileceklerini söyledi.
Dedi ki: "Bir arı çevre hakkında bilgi edinmek için uçabilir, bir çiçek bulabilir, yiyecek arayabilir ve sonra bu bilgiyi diğer arılara iletmek için geri uçabilir."
Dronların bu kadar derin öğrenme bilgi işlem yeteneklerine sahip olması için oldukça ağır bir bataryaya ihtiyaçları var.
Ekstra ağırlık eklerseniz, kontrol daha zor hale gelir, daha fazla güce ihtiyaç duyulur, vb.
Projenin arkasındaki fikir, enerji tasarrufu sağlayan otonom davranış stratejileri açısından böceklerden, özellikle arılardan öğrenebileceğimiz şeylerdir.
"Gemide Beyin" projesi, akıllı insansız hava araçları için bir model olarak böceklerin beynini ve davranışını inceliyor.
Ekip, bir yıl içinde otonom bir uçan robotik araç geliştirmeyi umuyor.
4. AI, bağırsak florasını analiz edebilir ve bölge sakinlerinin kolera ile enfekte olup olmayacağını tahmin edebilir
Bilim adamları, hastanın bağırsak bakterilerini analiz edebilen ve kolera ile enfekte olup olmadığını analiz edebilen bir makine öğrenimi algoritması geliştirdiler.
Araştırmacılar, yapay zekanın kolera görülme sıklığının yüksek olduğu bölgelerde yüksek uygulama değerine sahip olduğuna inanıyor, çünkü insanlardan çok daha fazla olan trilyonlarca bakteriyi analiz edebiliyor.
Bu çalışma önemlidir çünkü insanlar için neden bazı insanların kolera geçirirken bazılarının almadığı açık değildir.
Bangladeş uzun süredir kolera salgınından muzdariptir.Bu çalışmada Bangladeş'te 76 hane kilitlendi ve katılımcılardan rektal sürüntüler alındı.Sonuç olarak 76 hanenin yaklaşık üçte biri kolera ile enfekte oldu. Daima sağlıklı.
Bu verilere dayanarak, makine öğrenimi algoritmaları, birinin koleraya dokunup dokunmayacağına karar vermek için temel olarak kullanılan yaklaşık 1000 bakteri grubunu kilitledi.
Daha önce bilmediğimiz yeni bir koleraya eğilimli faktör tanımlandı.
Bu bilgiler, araştırmacıların kolera enfeksiyonunu önlemelerine ve AI odaklı hastalık önleme gerçekleştirmelerine yardımcı olabilir.
