A nova inteligência artificial expande os já impressionantes modelos capazes de gerar imagens a partir de prompts de texto ao incorporar módulos temporais que orientam a produção de vídeos.
Treinado com grande volume e variedade de dados, o sistema tem alta robustez e é capaz de realizar várias tarefas relacionadas a transcrição de áudio.
A pesquisa mostra que, se treinadas em um regime adversarial, aprendendo a identificar e ignorar dados aberrantes, redes diferentes tendem a produzir resultados similares, o que indica uma convergência para a solução ideal independente da arquitetura da rede.
O sistema usa horas de gravações de ondas sonoras para identificar sons característicos, abrindo a possibilidade para uma melhor compreensão dessas vocalizações na comunicação animal.
A agência fiscal está usando inteligência artificial para identificar piscinas recentemente instaladas a partir de imagens de satélite, o que acarreta no recolhimento de impostos.
Um equipamento sem fio é usado para registrar o padrão respiratório enquanto a pessoa está dormindo, e uma rede neural é responsável por transformar este padrão em um diagnóstico.
O sistema é primeiro treinado em um ambiente virtual para controlar os parâmetros de impressão, e depois aplicado no processo real com a ajuda de um módulo de visão computacional.
O chip emprega uma arquitetura exclusiva e um material de condução de prótons que reduz sua resistência de movimento, aumentando a velocidade da propagação de informação com alta eficiência energética.
O trabalho foi possível graças ao desenvolvimento de funções de custo capazes de isolar o impacto de um agente isolado no objetivo conjunto final.
Usando dados experimentais para treinamento, o modelo se tornou capaz de predizer a estrutura tridimensional de moléculas de RNA com base somente em sua sequência.
