Os pesquisadores utilizaram ferramentas de machine learning para desvendar quais são os fatores demográficos, profissionais e ambientais que estimulam enfermeiros a não reportar erros de medicação, o que atrapalha a elaboração de planos preventivos eficazes.
O sistema foi treinado para identificar regiões de interesse em imagens de raios-X, ajudando os técnicos a identificar fraturas, o que melhorou a qualidade dos exames sem comprometer o tempo de análise.
O algoritmo utiliza os dados capturados pelo equipamento para reconstruir informações adicionais sobre o material analisado, permitindo gerar imagens com ainda maior detalhamento.
O algoritmo usa dados de atividade celular, que são produzidos em cerca de duas horas, para identificar precocemente um quadro inicial de sepse, o que antes demorava até 2 dias e ocasionava alta taxa de mortalidade.
O sistema foi treinado com base em mais de 17 mil casos para reconhecer os oito crimes mais comuns de uma província da China, classificando o crime correspondente a partir da descrição do caso apresentada à procuradoria.
A empresa The Not Company criou o Giuseppe, uma inteligência artificial que analisa ingrediente vegetais inusitados para propor novos produtos substitutos da carne.
O óxido de níquel mostrou ter características similares a dois processos ligados ao aprendizado em seres vivos, tornando possível, em teoria, construir máquinas com hardware inteligente.
A inteligência artificial reconhece os limites do personagem, segmenta o desenho nos membros do corpo e aplica animações a partir de movimentos tridimensionais capturados em estúdio, dando vida aos desenhos das crianças em minutos.
Os autores do trabalho utilizaram dados clínicos e de imagem para predizer a probabilidade de um paciente morrer nos próximos 10 anos, o que permite a um médico adotar medidas preventivas.
O novo sistema usa dados meteorológicos para prever os fenômenos de incidência de raios, alcançando um desempenho tão bom quanto os modelos atuais, mas com antecedência de dois dias.
