В последнем выпуске дайджеста #ВобъективеИИ в 2022 году вы узнаете, как ИИ поможет в уборке околоземной орбиты от космического хлама и в навигации на Луне, а также о том, как он справляется с манипуляцией атомами и проверкой школьных сочинений. Еще мы расскажем об особенностях генератора 3D-моделей от OpenAI.
AI-focused digest – новости ИИ-сферы
Выпуск №8, 08-22 декабря 2022
Разработан новый метод для лучшего распознавания объектов в космосе с помощью ИИ
Международная группа ученых разработала новый метод на основе ИИ, чтобы лучше обнаруживать и категоризировать различные объекты в космосе, например, спутники, корабли и околоземный космический мусор. Это может здорово помочь в астрономических миссиях и в проведении работ на орбите, включая ее очистку от космического хлама. Коротко суть и новаторство предложенной идеи можно описать как объединение или слияние двух решений. Исследователи сначала обучили детектор EfficientDet с магистралью EfficientNet-v2 выявлять и классифицировать космические объекты на наборе чистых данных из дата-базы SPARK. Затем они «испортили» эти данные — размыли изображения и добавили шум— и обучили на них модель EfficientNet-B4. Окончательное же заключение, к какому классу или категории принадлежит обнаруженный объект, делает так называемый блок слияния решений (fused decision block) на основе вычислений обеих моделей. Тесты показали, что такой подход обыгрывает по точности и производительности существующие методы для обнаружения и классификации объектов в космосе с использованием сверточных нейронных сетей. Ученые утверждают, что новый метод способен значительно улучшить качество работы SSA-систем, отвечающих за осведомленность о космической обстановке. С числовыми данными и техническими особенностями предложенного решения можно ознакомиться в журнале Nature.
В NASA разрабатывают ИИ-систему для навигации на Луне
Еще одна космическая новость. Инженеры NASA работают над интеллектуальной навигационной системой в помощь будущим исследователям Луны. Создаваемое решение базируется на технологии искусственного интеллекта и прекрасно подойдет как для пилотируемых, так и для полностью роботизированных лунных транспортных средств. Для обучения системы разработчики применяют данные о лунном ландшафте, поступающие из аппарата с нежным названием LOLA. Это лазерный высотомер, который установлен на вращающемся вокруг Луны спутнике NASA и помогает создавать топографические карты с высоким разрешением единственного естественного сателлита Земли. На данных из LOLA ИИ учится воссоздавать объекты на лунной поверхности такими, какими бы их увидели космонавты, находясь там. В будущем эти цифровые панорамы будут сопоставляться с реальными снимками, сделанными на Луне, чтобы бортовая навигационная система могла лучше определять расположение транспортного средства по окружающим его элементам ландшафта. Больше о проекте можно узнать из статьи на GIZMODO.
OpenAI открыла доступ к генератору 3D-моделей Point-E
На этой неделе OpenAI выложила в открытый доступ код Point-E. Это система машинного обучения, которая позволяет создавать 3D-модели различных объектов на основе технологий text-to-image и image-to-3D. Она работает быстрее, чем предыдущие решения для генерации 3D-объектов, — требуется всего несколько минут вместо нескольких часов. За это разработка и получила букву E в названии — она означает Efficiency (эффективность). Суть используемого в системе метода создания 3D-изображений, собственно говоря, тоже отражена в названии. Система не создает 3D-модели в традиционном их понимании, а генерирует облака точек в пространстве, которые собираются в определенную трехмерную форму. Облака точек легче синтезировать, отсюда и увеличение скорости. А чтобы преобразовать эти точки в сетки — наборы вершин, ребер и граней, более привычные для 3D-моделирования, — используется дополнительный ИИ-модуль. Правда, он периодически пропускает некоторые части объектов и искажает их, но не может же сразу все быть идеально. Подробно о системе со всеми ее достоинствами и ограничениями рассказано на TechCrunch и в статье от OpenAI, сопровождающей код.
Ученые научили ИИ манипулировать атомами
Ученые из финского университета Аалто в партнерстве с японским университетом Канадзавы разработали ИИ-систему, которая может без участия человека с помощью крошечного робота-манипулятора в нужном порядке располагать атомы и таким образом создавать новые материалы и наноприборы. Их разработка, комбинирующая несколько методов машинного обучения с подкреплением, уже успешно справилась с формированием звездообразной решетки из атомов серебра в холодной вакуумной камере. Задача точного перемещения атомов — не из простых даже для опытных ученых, и то, что ее может решить ИИ, — большое достижение. Система, способная автономно и точно манипулировать атомами, открывает значительные перспективы для нанопроизводства. Подробно заключения исследователей изложены на страницах журнала Nature.
В России искусственный интеллект будет проверять сочинения школьников
В России в 2023 году собираются пропилотировать ИИ-систему для проверки школьных сочинений, сообщает ряд российских СМИ со ссылкой на фонд НТИ. Эксперимент начнется в школах уже в феврале следующего года. Система поступит в распоряжение учителей русского языка, литературы, истории и обществознания. Умный алгоритм обучен искать не только орфографические и пунктуационные ошибки, но и смысловые недочеты. Ожидается, что он сэкономит примерно 20% времени учителей на проверку текстов. Мы с нетерпением ждем результатов эксперимента и запуска рубрики «Перлы из школьных сочинений от ИИ».
