Инженеры изобретают новые методы анализа видеоряда с применением машинного обучения. Каждая новая разработка ещё больше внедряет в наш повседневный быт устройства для автоматического наблюдения. Группа индийских и британских специалисты недавно дала старт очередному такому проекту Eye in the Sky ("Глаз в небе"). Их технология позволяет определять в толпе тех, кто ведёт себя агрессивно. Для этого используются дроны, оснащённые камерами.

Впервые в истории искусственный интеллект смог лучше человека диагностировать злокачественные кожные образования – меланомы. Такие результаты были получены в ходе эксперимента с участием полусотни опытных дерматологов из 17 стран и CNN (сверточной нейронной сети).

Инженеры из IBM создали искусственный интеллект, который встроен в специальный детектор, определяющий поддельные товары. Crypto Anchor Verifier – детектор, выявляющий оптические параметры человека или объекта. Используя даже небольшую камеру, ИИ способен проанализировать оптические свойства материалов.

Нейронные сети редко применяются в насущном быту и тем более в женских хобби, например, в вязании, но теперь и у этого разряда рукодельниц есть свой креативный ИИ-мастер, который творит, не покладая рук.

Каждый год Google и ряд других компаний расходуют миллиарды долларов на то, чтобы их карты сохраняли свою актуальность. Это колоссальная работа, и особую проблему представляет нанесение на карту всех дорожных артерий. Как правило, эту работу выполняют не компьютерные программы, а живые люди. Но учитывая, что протяженность транспортных путей по всему миру составляет более 30 млн км, понятно, что они просто физически не в состоянии их все досконально проверить.

В Google разработчики создали прототип микроскопа, снабжённого дополненной реальностью. Используя искусственный интеллект, он выявляет в образцах тканей раковые клетки.

Искусственный интеллект от компании Google научился новым навыкам — распознаванию голоса отдельно взятого человека в толпе. Для этого нейросеть «рассматривает» лица, сравнивает звук и мимику разных людей и в результате отделяет речь каждого человека. Технология работает даже при одновременном разговоре нескольких объектов. Скрытие части лица также ей не помешает.

Все мы с детства любим мультипликационные фильмы, но не многие знают, как много времени требуется на создание даже одного эпизода и насколько в целом кропотлива работа мультипликаторов. Сотрудники из университетов Вашингтона, Иллиноиса и института ИИ Пола Аллена задумались, способен ли ИИ заменить людей в столь интересной области и создали нейросеть, которая сумела нарисовать мультфильм по текстовому описанию.

Инженеры Мюнхенского технологического университета придумали алгоритм XceptionNet, умеющий распознавать подмену лиц в видеосюжетах. Чтобы обучить программу, разработчики сгенерировали датасет, включающий полмиллиона изображений. В роли исходников использовали тысячу видео, созданных с применением алгоритма face2face.

Baidu — компания, которую многие зовут «китайским Google». Недавно она опубликовала техдокументацию, повествующую о новых разработках в области искусственного интеллекта. Система, основанная на нейронной сети, умеет клонировать голос человека, проанализировав даже коротенький кусок записи. Она не только неплоха в имитации человеческой речи, но и умеет дополнять её разными «фишками» типа акцента.

Принятая в наши дни методика замены в видеосюжете фона — это съёмка ведущего или актера на зеленом фоне (хромакея). Обрабатывая видео, все области пикселей зеленого цвета меняют на иное изображение. У данной технологии теперь есть серьёзная конкуренция. В Google трудятся над базирующейся на машинном обучении новинкой.