Онлайн-ретейлер Wildberries приступил к тестированию грузоперевозок с помощью электромобилей без водителя. Такие машины начали использоваться в распределительном центре в Московской области. Об этом пишет информагентство ТАСС со ссылкой на заявление компании.

Источник изображений: «Эвокарго»

«Перевозки автономными грузовыми машинами запущены в распределительном центре компании в Электростали Московской области. Передвижение осуществляется по заданному маршруту, который определяет инженер-оператор, на время теста его протяжённость составляет 2,5 км», — говорится в сообщении ретейлера.

Тестирование грузоперевозок на беспилотных авто проводится совместно с российской компанией «Эвокарго». В ходе тестирования машина с предварительно загруженными товарами самостоятельно перемещается между разными блоками логистического центра Wildberries. Безопасность перевозок и навигация обеспечивается с помощью высокочувствительных световых и звуковых датчиков, спутниковой навигации и видеокамер. На случай экстренной остановки грузовик контролирует оператор.

«Мы планируем, что использование таких электромобилей позволит повысить эффективность нашей логистики для партнёров и покупателей. На первом этапе скорость перемещения товаров с помощью машины на складе может вырасти до двух раз, что в дальнейшем позволит увеличить и скорость доставки заказов до покупателей», — сообщил представитель пресс-службы Wildberries.

По данным компании, грузовой электромобиль ежедневно перевозит более 50 тыс. единиц товаров, включая одежду, товары для дома, электронику, крупногабаритные предметы и др. Общая грузоподъёмность машины достигает 2 т. В грузовике используется электрическая силовая установка, поэтому в процессе его работы не используется горючее топливо.

«После завершения этапа тестирования автопарк электромобилей может быть расширен для перевозки грузов между несколькими логистическими центрами Wildberries, а в перспективе онлайн-платформа рассматривает и выход на беспилотные магистральные перевозки заказов до покупателей», — сказано в сообщении компании.

Компания TuSimple, занимающаяся разработкой автономных грузовых машин, на прошлой неделе успешно завершила в Китае испытания полностью беспилотных тягачей на дорогах общего пользования. Примечательно, что в кабинах машин водители для подстраховки отсутствовали в принципе. В компании заявляют, что это первое испытание такого рода в Поднебесной.

Источник изображения: TuSimple

Известно, что TuSimple уже второй раз проводит полностью беспилотные испытания на дорогах общего пользования. Впервые такие тесты она проводила ещё в декабре 2021 года, машины преодолевали более 100 км улиц в Аризоне (США). Хотя испытания увенчались успехом, повторять их в Соединённых Штатах компания не намерена.

Испытания в Китае одобрило правительство Шанхая, грузовой автомобиль курсировал на участке протяжённостью более 60 км, в ходе тестов машине приходилось ориентироваться как на трассе, так и в городской среде, при разных погодных условиях, со сменой полос, с учётом сигналов светофоров, подъёмов и спусков и других факторов, включая туман и боковой ветер.

TuSimple не сообщила, смогла ли система обеспечить автономное вождение в 100 % времени и случались ли инциденты в ходе тестирования. Также компания так и не сообщила, почему не стала проводить новых тестов в США и планируются ли дополнительные заезды в скором будущем.

Перенос испытаний в Китай косвенно свидетельствует о том, что компания делает ставку на азиатский рынок и решила сохранить активы в Поднебесной. Известно, что ранее разработчик рассматривал продажу китайского подразделения из-за проблем с американскими регуляторами, но, в конце концов, компания ещё в мае решила сохранить здесь бизнес. В последние месяцы TuSimple провела несколько серий увольнений, причём большая часть сотрудников была уволена именно в США. Ранее в этом месяце TuSimple начала тестировать автономные тягачи в Японии, наращивая инвестиции в азиатский рынок.

После объявления об успешных испытаниях акции разработчика выросли в цене на 11 %, но с тех пор несколько подешевели. Известно, что компании грозит исключение из Nasdaq, формально — из-за несвоевременного соблюдения бюрократических формальностей. Соответствующие слушания намечены на 22 июня.

Китайская технологическая компания Baidu сообщила сегодня, что она получила коммерческую лицензию от регулирующих органов Китая на оказание услуг по перевозке пассажиров при помощи беспилотных такси в некоторых частях Шэньчжэня, одного из крупнейших технологических центров страны.

Источник изображения: Baidu

Компания заявила, что её беспилотным роботизированным такси под брендом Apollo Go будет разрешено перевозить пассажиров и взимать с них плату за проезд на площади 188 квадратных километров в Шэньчжэне.

Беспилотные автомобили Baidu впервые появились в Шэньчжэне в 2022 году, но тогда их нельзя было эксплуатировать на общественных дорогах без страхующего водителя на борту. Также существовал запрет на взимание платы за проезд с пассажиров.

Baidu получила лицензии на организацию беспилотных перевозок ещё в трёх китайских городах — Ухане, Чунцине и Пекине, хотя в Пекине компании ещё предстоит получить коммерческую лицензию. Baidu также заявила, что в этом году планирует выпустить на дороги ещё 200 полностью беспилотных роботов-такси.

Как сообщает пресс-служба Минтранса, уже 14 июня по трассе М-11 «Нева», соединяющей Москву и Санкт-Петербург, начнут курсировать беспилотные грузовики «КАМАЗ». Экспериментальный правовой режим введён в рамках реализации проекта «Беспилотные логистические коридоры».

Источник изображения: «КАМАЗ»

Как сообщает ТАСС со ссылкой на представителей министерства, изначально грузы повезут из Санкт-Петербурга в Москву. Известно, что в проекте участвуют логистические компании ПЭК, Globaltruck и «Газпромнефть-снабжение», а также сам «КАМАЗ», «Старлайн», «Глобалтрак лоджистик», «Магнит», оператор дороги «Автодор» и другие структуры.

Известно, что проект «Беспилотные логистические коридоры» курируется первым вице-премьером России Андреем Белоусовым, а отвечать за его реализацию будет Минтранс. Как сообщает ТАСС, «впервые в мире» российские перевозчики будут доставлять грузы беспилотниками при взаимодействии с электронными сервисами «умной дороги».

Сообщается, что к эксплуатации на М-11 допустят беспилотники, признанные соответствующими требованиям безопасности — соответствующие проверки проводит ФГУП «НАМИ». Кроме того, в отношении таких машин МВД внесло запись об отношении транспорта к беспилотному. Пока все необходимые процедуры выполнила только компания «КАМАЗ». В Минтрансе подчёркивают, что, несмотря на важность внедрения передовых технологий, приоритетом остаётся обеспечения безопасности участников дорожного движения. Так, эксплуатация беспилотников, не соответствующих требованиям российских законов, в том числе в рамках особых правовых режимов, недопустима.

Выход беспилотных машин на трассу М-11 уже готовят и другие компании. Известно о намерении выхода на маршрут «Сберавтотеха», чья техника уже тоже сертифицирована в «НАМИ». Кроме того, в РФ испытания проводят и другие компании — например, в апреле начались испытания грузовика «Урал», не имеющего даже кабины.

На корпоративной встрече сотрудников глава Meta✴ Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) сообщил, что компания начнёт внедрять генераторы текста, изображений и видео в свои ведущие социальные платформы Facebook✴ и Instagram✴.

Источник изображения: WordPress

Несмотря на то, что Meta✴ всегда находилась на переднем крае разработок и исследований генеративных моделей ИИ, компания несколько задержала их интеграцию в свои собственные продукты. На встрече сотрудников Цукерберг анонсировал несколько технологий, которые находятся на разных стадиях разработки и внутреннего тестирования. Многие из этих технологий станут доступны пользователям сервисов и продуктов компании.

Например, одна из таких технологий позволит пользователям на основе текстового описания изменять собственные изображения и фотографии, а затем делиться ими в Instagram✴ Stories. Другая технология позволит создать несколько ИИ-ботов с различными персоналиями и способностями. Они смогут помогать или развлекать пользователей. Указанные ИИ-боты будут в основном использоваться в Facebook✴ Messenger и WhatsApp. Компания в июле также проведёт внутренний хакатон (форум для разработчиков), посвящённый генеративному ИИ.

Пока Meta✴ всё ещё думает о внедрении генеративных ИИ-инструментов в свои продукты, другие технологические гиганты уже вовсю занимаются интеграцией. Например, компания Microsoft добавляет различных ИИ-помощников в программный пакет Office, операционную систему Windows и поисковик Bing. Более прямой конкурент Meta✴, сервис Snapchat, выпустил ИИ-бота Snap AI, а другие компании, начиная от Adobe и заканчивая Salesforce, запустили множество новых функций, которые объединяют генеративный ИИ с их продуктами.

«За последний год мы стали свидетелями по-настоящему удивительных прорывов, качественных прорывов в области генеративного ИИ. Это открывает для нас возможность взять эти технологии и встроить их в каждый наш продукт», — прокомментировал Цукерберг ситуацию изданию Axios.

Рассказывая о знаковых продуктах вроде Apple Silicon Mac Pro и Apple Vision Pro на своём главном мероприятии WWDC 2023, докладчики компании ни разу напрямую не упомянули «искусственный интеллект», как это делали Microsoft и Google, а заменили его другими понятиями: «машинное обучение» и «трансформер».

Источник изображений: apple.com

При рассказе о новых алгоритмах автозамены и голосового ввода в iOS 17, старший вице-президент Apple по разработке ПО Крейг Федериги (Craig Federighi) сообщил, что автозамена основана на машинном обучении и языковой модели — трансформере, благодаря которым система срабатывает точнее, чем когда-либо. Модель запускается с каждым нажатием клавиши, что стало возможным благодаря мощным процессорам Apple в основе iPhone.

Таким образом, он избежал термина «искусственный интеллект», но подтвердил, что в продукте используется языковая модель с архитектурой типа «трансформер», оптимизированной для обработки естественного языка. На той же архитектуре работают нейросети в основе генератора изображений DALL-E и чат-бота ChatGPT. Это значит, что автокоррекция в iOS 17 срабатывает на уровне предложения, предлагая завершение слов или целых фраз. Более того, она дополнительно обучается, подстраиваясь под особенности речи владельца телефона. Все это оказывается возможным благодаря подсистеме Neural Engine, которая дебютировала в процессорах Apple A11 в 2017 году — она оптимизирует производительность приложений с функциями машинного обучения.

Несколько раз упоминался термин «машинное обучение»: при описании новых функций экрана блокировки iPad — функция Live Photo сама производит синтез дополнительных кадров; при описании функции сканирования PDF в iPadOS для последующей автоподстановки в формах; в рассказе о функции AirPods Adaptive Audio, которая выявляет музыкальные предпочтения пользователя; в описании нового виджета Smart Stack под Apple Watch.

«Машинное обучение» используется в новом приложении Journal — теперь на iPhone можно вести личный интерактивный дневник. Приложение само рекомендует, какой контент отметить, исходя из сохранённых на телефоне данных. Наконец, «машинное обучение» применяется для создания 3D-аватаров пользователей с выводом изображения глаз на передний экран гарнитуры Apple Vision Pro. А для сжатия этих аватаров используется кодек на алгоритме нейросети.

Непрямое упоминание технологий ИИ последовало при описании нового чипа Apple M2 Ultra, на борту которого до 32 ядер центрального и 76 графического процессора, а также 32 ядра подсистемы Neural Engine — чип обеспечивает до 31,6 трлн операций в секунду и предлагает прирост производительности на 40 % в сравнении с M1 Ultra. Apple прямо заявила, что эти ресурсы смогут использоваться для обучения «больших моделей — трансформеров», располагая 192 Гбайт оперативной памяти, которых и быть не может у современных дискретных графических процессоров, и из-за этого они пасуют перед некоторыми задачами.

Это означает, что обучение ИИ оказывается доступным для рядовых пользователей, причём для него подойдёт не только занимающий верхнее положение в линейке Mac Pro по цене от $6999, но и более скромный Mac Studio, который предлагается от $1999. Осталось дождаться сравнительных обзоров с ускорителями вроде NVIDIA H100.

Компания Intel продемонстрировала в рамках выставки электроники Computex работу инженерного образца процессора из будущей серии Meteor Lake в задаче, связанной с работой алгоритмов генеративной нейронной сети.

Источник изображений: Intel

Будущие процессоры Intel Meteor Lake используют децентрализованный, а не монолитный дизайн, позволяющий использовать комбинации различных чиплетов на основе разных технологических процессов. Одной из ключевых особенностей процессоров Meteor Lake станет специальный нейронный движок VPU (Versatile Processing Unit), основанный на третьем поколении технологии компании Movidius, которую Intel купила в 2016 году. Данный нейронный движок предназначен для ускорения работы процессоров Meteor Lake в задачах, связанных с различными ИИ-алгоритмами и моделями машинного обучения.

Одной из базовых задач VPU в процессорах Meteor Lake станет фото- и видеоредактирование и применение фильтров в режиме реального времени. Он сможет накладывать эффекты размытия, применять автоматическое масштабирование и заменять фон изображений. Также он получит способность в реальном времени распознавать движение глаз пользователя и жесты. Производительности нейродвижка должно даже хватить для захвата движений с помощью Unreal Engine.

Блок VPU будет достаточно мощным, чтобы поддерживать генеративные возможности ИИ, включая, например, запуск нейросети Stable Diffusion. Наличие VPU для работы с такими моделями необязательно, главное иметь достаточный объём памяти, однако использование аппаратных возможностей CPU, GPU и APU позволяет существенно ускорить работу модели ИИ. Для задействования возможностей VPU компания Intel сотрудничает с GIMP и Adobe, чтобы те добавили поддержку нейронного движка компании в свои продукты.

В рамках выставки Computex компания Intel продемонстрировала работу инженерного образца мобильного процессора Meteor Lake с маркировкой Intel 0000, в состав которого входят 16 физических ядер с поддержкой 22 виртуальных потоков. По данным портала Wccftech, чип имеет конфигурацию из 6+8+2 ядер и его финальное воплощение будет относится к серии Meteor Lake-P. Конфигурация ядер у процессора весьма необычная. Производительные P-ядра и энергоэффективные E-ядра находятся в составе основного кристалла CPU. А два дополнительных ядра расположены внутри кристалла SoC.

В режиме простоя чип работал на частоте 0,37 ГГц. Базовая частота процессора составляет 3,1 ГГц. Он суммарно имеет 1,6 Мбайт кеш-памяти первого уровня, 18 Мбайт кеш-памяти L2 и 24 Мбайт кеш-памяти L3.

Демонстрация работы инженерного образца Meteor Lake проводилась в редакторе изображения GIMP с поддержкой ИИ-модели Stable Diffusion для генерации изображений по заданным параметрам, а затем к результату применялся ИИ-плагин для увеличения разрешения. Для задействования в работе VPU использовалась библиотека Intel OpenVINO для разработки приложений компьютерного зрения и искусственного интеллекта.

Выпуск мобильных процессоров Meteor Lake ожидается к концу текущего года. Компания не комментирует последние слухи о том, что настольные Meteor Lake-S могли быть отменены. В то же время, производитель пока не подтверждает планов по их выпуску.

Учёные из Швейцарии с коллегами из других стран сделали шаг в сторону лечения ряда травм позвоночника, в результате которых пациенты теряют подвижность конечностей. Исследователи сумели обойти повреждённые нервные ткани в спинном мозге, создав беспроводной цифровой мост между головным и спинным мозгом ниже повреждённого участка. Но и без помощи машинного обучения не обошлось — необходимо было ещё суметь распознать мысли о движении.

Источник изображения: Nature

Проектом руководили исследователи из Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL). Помощь была оказана 38-летнему человеку, повредившему шейный отдел позвоночника десять лет назад в результате падения с велосипеда. Ранее он участвовал в программе помощи в реабилитации людей с травмами позвоночника. В частности, к нему применяли процедуру эпидуральной стимуляции спинного мозга, когда в позвоночник устанавливается имплантат с электродами, а под кожу вшивается стимулятор. Такая платформа на основе показаний датчиков движения в стимуляторе создаёт импульсы в ответственных зонах спинного мозга и заставляет мышцы конечностей совершать работу, а человеку передвигаться, правда, очень и очень ограниченно.

Поскольку у пациента остались электроды в позвоночнике (на спинном мозге), учёные решили подавать на них управляющий сигнал из головного мозга. Для этого потребовалось организовать цифровой беспроводной мост, поскольку нервная ткань между спинным и головным мозгом была разорвана в результате травмы. Для считывания сигналов из головного мозга в череп пациенту были имплантированы датчики со своими массивами электродов. Блок управления электродами получал внешнее индуктивное беспроводное питание на частоте 13,56 МГц, а считанная мозговая активность передавалась другой антенной — дециметровой на частоте 405 МГц.

Данные принимались и расшифровывались приёмным устройством (возможно, ноутбуком), который пациент был обязан носить в рюкзаке за спиной. Сначала алгоритм научили распознавать активность головного мозга в ответ на команды совершать те или иные движения ногами, а затем его обучили синхронизировать желания пациента двигать конечностями с сигналами, передаваемыми к спинному мозгу и дальше к целевым мышцам ног.

В результате обучения цифровой интерфейс помог пациенту делать то, что ему стало недоступно после травмы — ходить по пересечённой местности и удерживать баланс с костылями. Платформа работала хорошо также в домашних условиях, а не только под присмотром врачей. Более того, часть путей нейронов в головном мозге смогла перестроиться, и пациент ряд действий мог совершать даже без искусственной стимуляции. Когда-нибудь, отмечают исследователи в своей статье в Nature, подобные технологии смогут вернуть к активной жизни людей с травмами позвоночника. Если это работает на одном пациенте, то может быть повторено с другими.

Компания Intel готовит к выпуску новую серию потребительских процессоров. Производитель не уточнил, когда именно новые чипы с кодовым названием Meteor Lake появятся на рынке, однако поделился некоторыми подробностями о будущих новинках на конференции Microsoft Build. Intel и Microsoft дадут пользователям ПК новые функции на базе ИИ, включая новые мультимедийные функции, а также более эффективное машинное обучение.

Источник изображения: Intel

В своём официальном блоге компания подтвердила, что новые чипы Meteor Lake впервые будут оснащаться специальным нейронным движком VPU (Versatile Processing Unit). Он станет частью процессора будущего поколения и будет предназначен для работы с различными ИИ-моделями с высокой степенью энергоэффективности. В чипах нового поколения будет использоваться децентрализованный, а не монолитный дизайн, позволяющий использовать комбинации различных чиплетов на основе разных технологических процессов. Нейронный движок VPU будет работать в сочетании с блоками ускорения ИИ, которые содержатся в CPU и GPU компании Intel уже на протяжении нескольких поколений процессоров. В результате, по задумке Intel, процессоры «Meteor Lake сыграют решающую роль в формировании будущего инноваций и возможностей ПК для потребителей и предприятий различных отраслей».

Intel отмечает, что вместе Meteor Lake и Windows 11 будут масштабироваться в экосистеме с помощью OEM- и ISV-партнеров. А для сообщества разработчиков, роль которого очень важна для воплощения идеи широкомасштабного внедрения ИИ в жизнь, «Windows представляет идеальное место для запуска моделей ИИ, чтобы охватить огромную базу пользователей».

Intel делает большую ставку на ИИ-технологии в своих будущих процессорах и сообщила о сотрудничестве с Microsoft по вопросам ускорения работы API-интерфейсов WinML/DirectML машинного обучения в Windows 11 за счёт указанного нейронного блока VPU. Особенность архитектуры Meteor Lake также позволит Intel и Microsoft наделить системы на их основе новыми мультимедийными функциями с поддержкой искусственного интеллекта, вроде автоматического центрирования и определения редактирования сцен в Adobe Premiere Pro. Возможности VPU также будут использоваться программным пакетом Windows Studio Effects, включающий такие элементы, как рассеивание фона, эффект автоматического масштабирования и функцию шумоподавления.

Intel также заявила, что планирует поставить на рынок в следующем году миллионы процессоров Meteor Lake. «По мере того, как Intel будет наращивать масштабы последующих поколений продуктов <..> сотни миллионов людей смогут получить опыт, ускоренный ИИ».

Несмотря на великолепные экспертные отзывы относительно будущего беспилотных автомобилей, пока ситуация с соответствующими технологиями выглядит весьма сомнительной. Беспилотный транспорт превратился в проблему для властей Сан-Франциско и жителей города.

Источник изображения: Waymo

Как сообщает NBC News, компании Cruise (принадлежит GM) и Waymo (Google), получившие разрешения на эксплуатацию беспилотных такси в городе в 2022 году, сегодня ответственны в среднем за три вызова службы «911» ежедневно. Сообщается, что это стало проблемой для местных пожарных и других экстренных служб. Например, беспилотники останавливаются, завидев проблесковые маячки экстренных служб — так создаются пробки.

В пожарном ведомстве сообщают, что с участием беспилотников происходит как минимум один инцидент в день. Более того, беспилотные автомобили могут проехаться по пожарных рукавам, когда огнеборцы находятся в процессе работы на горящих объектах. Известны случаи, когда пожарным приходилось разбивать стёкла роботизированных такси, чтобы остановить их, и этим список жалоб не исчерпывается. По мнению руководства пожарных, технология не готова к полноценному использованию.

Местный Департамент транспорта не имеет достаточно полномочий, чтобы контролировать машины GM и Google — специальные правила приняты на уровне властей Калифорнии и, в частности, не позволяют городу регулировать работу беспилотных автомобилей.

По данным представителя сервиса Waymo, инциденты с участием беспилотников компании происходят «очень нечасто» относительно проделанных ежедневно расстояний и общего числа экстренных вызовов.

Кроме того, Waymo рассчитывает даже увеличить число машин компании на улицах города в 10 раз уже этим летом. По словам представителей властей города, это приведёт к крайне неблагоприятным последствиям — от перебоев в работе транспортной системы до увеличения времени, за которые экстренные службы добираются к местам вызовов.

Компания OpenAI уже некоторые время не использует и в дальнейшем не будет использовать данные пользователей для обучения своих языковых моделей GPT. Об этом в разговоре с изданием CNBC сообщил глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman).

Источник изображения: Tumisu / pixabay.com

«Наши клиенты определённо не хотят, чтобы мы обучали свои модели на их данных, поэтому мы изменили наш подход и не будем этого делать», — заявил Альтман. Изменения в политике компании были внесены и отражены в новой редакции пользовательского соглашения ещё 1 марта, о чём свидетельствуют данные Internet Archive.

«Мы не используем для обучения [языковых моделей] данные с нашего API. Не делаем это уже некоторое время», — добавил Альтман в разговоре с журналистами CNBC. API или программные интерфейсы приложений представляют собой фреймворки, которые позволяют пользователям напрямую подключаться к программному обеспечению OpenAI. Бизнес-клиенты компании OpenAI, в число которых входят Microsoft, Salesforce и Snapchat, с большой вероятностью пользуются преимуществами, представленного несколько месяцев назад API OpenAI в своих сервисах. Новая политика безопасности пользовательских данных OpenAI распространяется только на клиентов, которые пользуются её API.

Компания пообещала, что не будет использовать передаваемые ей данные для обучения моделей без согласия клиентов. Это должно развеять опасения последних в том, что бот начнёт оперировать в своей работе подлежащей защите информацией. По этой причине та же компания Amazon предупредила своих сотрудников о недопустимости вносить конфиденциальную информацию в запросы ИИ-чат-бота ChatGPT, поскольку она может тем или иным образом отразиться в запросах других пользователей чат-бота.

Изменения в политике использования умных чат-ботов происходят на фоне растущего возмущения общественности, считающей, что продвинутые языковые модели в конечном итоге заменят работу людей. Например, Гильдия сценаристов США во вторник начала забастовку из-за того, что не смогла договориться с кинокомпаниями по вопросам ограничений использования того же чат-бота ChatGPT в создании или редактировании сценариев.

Новые компьютерные технологии обещают головокружительные перспективы в области помощи людям с поражениями мозга или нервной системы. Пока такие решения не очень чувствительные и весьма громоздкие, и это лишь вопрос времени, когда они станут доступны широкому кругу пациентов. Приблизить этот момент могут системы искусственного интеллекта, которые на принципе самообучения способны кратно повысить чувствительность мозговых интерфейсов.

Мозг шлёт телеграммы. Источник изображения: Jerry Tang/Martha Morales/The University of Texas at Austin

Очередной шаг в направлении неинвазивных методов регистрации мыслей сделали учёные из Техасского университета в Остине, представив семантический декодер. Они использовали метод функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) для регистрации активности головного мозга пациентов, которую с помощью ИИ — машинного обучения на больших языковых моделях, подобных GPT от Open AI — транслировали в образы с помощью текстовых сообщений. Проще говоря, модель прямым текстом в чате сообщала всё то, о чём в данный момент думает человек. Но при этом всё не так просто.

Во-первых, описание было тем точнее, чем охотнее пациент сотрудничал с учёными. Это, кстати, предотвращает насильственное чтение мыслей. Если вы не хотите выдавать «мысли» — думайте о чём-то другом. Во-вторых, данные интерпретировались правильно только в том случае, если ИИ обучался на конкретном пациенте. В частности, каждый из испытуемых в течение 16 часов прослушивал устную речь, в процессе чего модель изучала активность его мозга. Если же ИИ пытался расшифровать мысли, не обучаясь на мозговой активности подопытного, то результаты были неразборчивыми.

«Мы очень серьёзно относимся к опасениям, что это может быть использовано в плохих целях, и постарались этого избежать, — сказал Джерри Танг (Jerry Tang), ведущий автор исследования. — Мы хотим убедиться, что люди используют подобные технологии только тогда, когда они этого хотят, и что это им помогает».

Предложенное решение опирается на то, что в процессе создания образов в голове и, в частности, словесных конструкций уровень кислорода повышается там и тогда, когда мозг реагирует на что-то определённое. Это может быть как визуализация (ниже показан пример дешифровки с помощью ИИ активности мозга при просмотре ролика без звука), а также собственные мысли пациента. Прибор фМРТ регистрирует такие области, а машинное обучение связывает их с образами и транслирует в понятный всем текст.

Результат не является дословным пересказом мыслей. Вместо этого исследователи разработали систему таким образом, чтобы она улавливала суть сказанного или продуманного, и система работает, хотя и несовершенно. Примерно в половине случаев, когда дешифратор обучен отслеживать мозговую активность участника, машина выдает текст, близко (а иногда и точно) соответствующий смыслу исходных слов.

Например, в ходе экспериментов участник слышал фразу «У меня еще нет водительских прав», которую декодер переводил свои «Она еще даже не начала учиться водить». Слова «Я не знала, что делать: кричать, плакать или убегать. Вместо этого я сказала: "Оставь меня в покое!"» были расшифрованы как «Начала кричать и плакать, а потом просто сказала: "Я же сказала тебе оставить меня в покое"».

Скорость такой регистрации низкая — уровень кислорода повышается и понижается в течение 10 секунд. За это время человек успевает услышать около 20 слов. Фактически это сегодняшний уровень расшифровки образов. На каждый образ, который можно декодировать исходя из зарегистрированной таким образом активности головного мозга человека, требуется интервал примерно в 20 слов.

Платформа фМРТ требует работы в лабораторных условиях, что не годится для её массового применения. Исследователи считают перспективным другой подход, который даёт тот же результат — это функциональная спектроскопия в ближней инфракрасной области (fNIRS). Датчики fNIRS компактные и в этом плане удобные. Они фиксируют активность кровотока в головном мозге и поэтому могут опираться на тот же принцип и ту же модель обучения, что и в случае фМРТ. Возможно, это станет следующим шагом в исследованиях научной группы.

Компания «Яндекс» в декабре прошлого года зарегистрировала в техасском Остине новое юридическое лицо Yandex Self Driving Group по разработке беспилотных автомобилей. Теперь компания «Яндекс» по разработке беспилотных технологий, зарегистрированная изначально в 2020 году в штате Делавэр, представлена в трёх штатах США: Техасе, Мичигане и Массачусетсе. В компании от комментариев отказались.

Источник изображения: Yandex Self-Driving Group

Компания «Яндекс» развивала направление беспилотных автомобилей с 2017 года сначала под общим брендом «Яндекс.Такси». В 2020 году это направление было выделено в отдельную компанию под названием Yandex Self-Driving Group. «Мы ведём разработку систем для беспилотных автомобилей с начала 2017 года, а с декабря 2017 года работаем с инженерами мирового уровня над тестированием таких машин на дороге», — сообщается на сайте компании.

Беспилотные автомобили «Яндекса» проходили тестирование на улицах города Энн-Арбор в штате Мичиган. Кроме того в партнёрстве с Grubhub «Яндекс» осуществлял доставку еды роботами-курьерами в кампусах американских университетов. В марте 2022 года деятельность Yandex Self-Driving Group в США была приостановлена. «Яндекс» планировал перевезти роботов из кампусов в другие локации, где была представлена компания.

В августе 2022 года сообщалось о возможном переносе разработок технологий беспилотного транспорта «Яндекс» в Израиль и перевод этих сервисов на облачную инфраструктуру зарубежных провайдеров. Представители «Яндекса» тогда заверяли, что исходный код проекта останется в России, а компания просто намерена выйти на новые зарубежные рынки. Сегодня акции «Яндекса» на Московской бирже выросли на 1,08 % до 2011 рублей за акцию.

Из-за стремительного роста спроса на аппаратное обеспечение, необходимое для обучения и развёртывания технологий искусственного интеллекта, передовые ускорители вычислений NVIDIA H100 продаются на торговой онлайн-площадке eBay более чем за $40 тыс.

Источник изображения: NVIDIA

На ситуацию обратил внимание пионер игровой индустрии и бывший технологический консультант компании Meta✴ Джон Кармак (John Carmack). В пятницу как минимум восемь ускорителей NVIDIA H100 предлагалась продавцами на eBay по ценам от $39,995 до почти $46 000. Немного ранее некоторые продавцы отпускали их по $36 000 за штуку.

Источник изображения: eBay

Флагманский ускоритель вычислений H100, являющийся наследником модели A100 стоимостью $10 тыс., был представлен NVIDIA в прошлом году.

Разработчики используют H100 для создания так называемых языковых моделей (LLM), являющихся основной для таких ИИ-приложений, как чат-бот ChatGPT от компании OpenAI. Это очень дорогие и энергозатратные системы, способные всего за несколько дней или недель обрабатывать терабайты информации, необходимой для обучения ИИ.

Процесс обучения ИИ-моделей, особенно таких больших как GPT, требует одновременной работы сотен передовых ускорителей NVIDIA. Та же компания Microsoft потратила сотни миллионов долларов на закупку десятков тысяч ускорителей NVIDIA A100 предыдущего поколения, на базе которых проводилось обучение чат-бота ChatGPT для OpenAI.

В ассортименте компании NVIDIA также есть готовые суперкомьютеры DGX, в состав которых входят сразу по восемь ускорителей вычислений. В этом году компания запустила облачный сервис DGX Cloud, позволяющий арендовать доступ к системам DGX A100 за $37 тыс. в месяц.

Группа американских учёных предприняла попытку улучшить первое в истории прямое изображение чёрной дыры — оно было получено в 2017 году, а «позировала» на этом снимке сверхмассивная чёрная дыра в центре галактики M 87 (Messier 87) на расстоянии более 53 млн световых лет от Земли.

Слева оригинальное фото, справа — улучшенное ИИ. Источник изображения: iopscience.iop.org

Изображение объекта было получено в 2017 году при помощи Телескопа горизонта событий (EHT) — сети радиотелескопов планетарного масштаба, действующих как единый инструмент. В оригинальном виде снимок имеет вид «нечёткого пончика», поэтому исследователи решили улучшить его качество при помощи алгоритма PRIMO на основе машинного обучения. Как пояснили исследователи, система искусственного интеллекта была обучена на 30 000 симуляций чёрных дыр. Иными словами, ИИ оперировал данными, основанными на том, что человеку известно о законах Вселенной, и особенно о чёрных дырах.

Чёрные дыры — загадочные космические объекты, которые образуются, когда умирающие звезды коллапсируют под действием собственной гравитации. Звезда превращается в объект относительно небольшого размера, а граница чёрной дыры называется горизонтом событий, и всё его пересекающее обратно уже не возвращается, даже свет.

«На самом деле мы изучаем корреляции между различными участками снимка. Для этого мы анализируем десятки тысяч изображений высокого разрешения, созданных симуляциями», — прокомментировала проект астрофизик Лия Медейрос (Lia Medeiros). По словам исследователей, изображение согласуется с тем, что предсказывал Альберт Эйнштейн. Дополнительно повысить качество изображений помогут новые решения в области искусственного интеллекта и совершенствование приборов на телескопе.