Manapság lépten-nyomon a mesterséges intelligenciáról, önvezető járművekről, mRNS-alapú védőoltásokról és hasonló találmányokról hallhatunk, olvashatunk – ezek mind a mélytechnológiák közé tartozó innovációk. De mik azok a mélytechnológiák?
A csirketolmács AI egy ausztrál-japán kutatócsoport szerint képes az éhséget, félelmet, haragot, elégedettséget, izgatottságot vagy szorongást felismerni a kotkodácsolás alapján.
Többezres adatbázist szűrtek le rövid idő alatt, ami gépi segítség nélkül lehetetlen lenne. A módszer más kutatási területeken is használható.
A mérnöki és természettudományi szakokat elvégzők arányát tekintve az utolsók között vagyunk az EU-ban, és a pandémia alatt a közoktatásban is megnőtt a lemorzsolódás. Magyar kutatók vizsgálták, hogyan lehet javítani a helyzeten.
Párórás karrierrel mutatkozott be a nyilvánosságnak a kínai MOSS csetbot, ami egyébként jobban tud angolul, mint kínaiul.
A beszédfelismerő szoftverek még ma sem tökéletesek, és félő, hogy azoknak, akik hadarnak, akadozva, netán kisebb-nagyobb beszédhibákkal beszélnek, vagy ritkább dialektust használnak, még jó ideig inkább bosszúságot, mint megkönnyebbülést okoz a technológia.
Az angliai kutatócsoport által fejlesztett, gépi tanuláson alapuló alkalmazás az esetek 98 százalékában meg tudta határozni a betegséget, a páciensek 79 százalékánál ráadásul annak stádiumát is pontosan jelezte.
Van még mit tanulnia az orvosi mesterséges intelligenciának, mert akármilyen jó is egyes betegségek diagnosztizálásában, azt az esetek alig negyven százalékában tudja belőni, hogy érzi magát egy beteg.
A Sony AI autóversenyző algoritmusa néhány nap alatt jobb köridőket ért el a Gran Turismóban, mint az emberi játékosok, majd egy versenyen legyőzte a világ legjobb GT-játékosaiból álló négyfős csapatot. A fejlesztés nemcsak realisztikusabb játékok létrehozásában, de a robotika, a drónok vagy az önvezető járművek területén is hasznos lehet.
A Google-féle DeepMind legújabb AI-modellje az aminosavak sorrendjéből egész pontosan megfejti a fehérjék háromdimenziós térszerkezetét. A mesterséges intelligencia forradalmasíthatja a gyógyszerkutatást: van olyan rákkutató cég, ahol az AlphaFold2 a korábbi egy hónapról néhány órára csökkentette a hatóanyag-jelölt fehérjék megtalálását.
Az Ask Delphi szerint fehér férfival szembetalálkozni éjszaka rendben van, de ha fekete férfi jön az utcán, az már aggasztó. Az algoritmus fejlesztői hangsúlyozzák, hogy nem az erkölcsi iránymutatás a cél, de a szakértők szerint a felhasználók ennek ellenére hiteles forrásnak gondolhatják a gépi válaszokat.
Az Oszakai Egyetem kutatói mesterséges neurális hálózatokkal és gépi tanulással próbálják kiszűrni az elektronspinek zajából a tiszta jelet, pontosabbá téve a kvantumszámításokat.
Christian Szegedy, a Google Research magyar kutatója csapatával olyan rendszert épít, ami nemsokára túlszárnyalhatja a matematikusok legvadabb álmait: rutinból ellenőrzi majd azokat a bizonyításokat, amelyeket csak néhány ember képes megérteni a Földön, új sejtéseket jósol meg, és olyan távlatokat nyit a matematikában, amelyekről ma még fogalmunk sincs. A fő cél egy programozási rendszer, amelynek interakcióit nem lehet megkülönböztetni az emberitől.
Míg a Boston Dynamics látványosan táncoló robotjai a mérnökök finomhangolásának köszönhetik tudásukat, a Kaliforniai Egyetemen fejlesztett Cassie mesterséges intelligenciája rengeteg próbálkozás után, saját erőből tanult meg sétálni és lábon maradni a legkülönbözőbb körülmények között.
A Go-Explore algoritmus áttörést hozhat a mesterségesintelligencia-kutatás és a robotika területein. Az új algoritmus javítja a megerősítéses tanulás hatékonyságát, és új utakat nyithat a nyelvtanulásban és az önvezetőautó-fejlesztésben.