O algoritmo desenvolvido fez a clusterização de dados de ressonância magnética do cérebro dos pacientes, identificando três novos subtipos de esclerose múltipla que podem ser muito informativos na definição do tratamento.
O reconhecimento ótico de caracteres atualmente aplica redes neurais para localizar e identificar textos a partir de imagens, cobrindo diferenças de estilo e ambientação, e tornando possível a captura deste tipo de informação num formato que as máquinas conseguem interpretar.
O sistema utiliza uma stack de quatro classificadores para determinar a qualidade da água sem a necessidade atual de converter as medidas óticas obtidas por sensores em um indicador intermediário, eliminando a necessidade de levar em consideração neste cálculo outros fatores locais.
O sistema de inteligência artificial leva em consideração todos os fatores que têm impacto financeiro no tratamento cirúrgico de um paciente, numa janela de 120 dias ao redor do procedimento. Assim, é possível reconhecer qual a estratégia de tratamento que ocasiona a recuperação mais rápida, o que costuma representar economia financeira.
Uma plataforma médica aplica inteligência artificial para produzir hologramas tridimensionais a partir de exames de imagem tradicionais, os quais podem ser projetados num ambiente de realidade aumentada para visualização e manipulação.
Uma rede neural generativa foi treinada para evidenciar a presença de proteínas em imagens neutras das células, o que geralmente só é possível com sua marcação química. Os níveis proteicos são um importante parâmetro no controle de qualidade das culturas celulares.
O estudo mostra que, apesar da grande similaridade de caligrafia, o documento foi possivelmente escrito por dois escribas, que tentaram manter esta uniformidade de estilo, tendo trabalhado em proximidade e tendo recebido treinamento similar.
Os novos recursos prometem inferência em escala mais eficiente, governança para ambientes híbridos de computação, e um profiler que ajuda a otimizar o uso de GPUs com a biblioteca PyTorch.
O Amazon Lookout for Equipment vai usar dados captados por sensores instalados em equipamentos industriais para treinar um modelo capaz de prever o desgaste das peças, e assim permitir manutenções preventivas de alta eficiência.
O algoritmo determina a qualidade do café a partir de características físico-químicas do grão antes mesmo de ser torrado, ajudando os negociadores a decidir seu preço e definir a compra.
