O serviço livra o desenvolvedor da árdua tarefa de manter um ambiente de trabalho consistente em relação às várias bibliotecas e versões com que está trabalhando, podendo focar no desenvolvimento do seu algoritmo de machine learning.
A iniciativa propõe a padronização da estrutura básica de modelos de machine learning para que, por exemplo, modelos treinados em uma estrutura possam ser usados para inferência em outra, facilitando a transição entre as etapas de desenvolvimento e produção.
A técnica permite enxergar as estruturas internas de uma célula em funcionamento usando equipamento científico básico, uma habilidade inédita para pesquisadores de biologia celular.
Deepfakes são imagens ou vídeos manipulados para mostrar situações que nunca ocorreram. Apesar do nível de realismo enganar espectadores, uma rede neural foi desenvolvida para identificar as manipulações no nível dos pixeis, e assim classificar material real e falsificado.
Métodos já disponíveis na área de inteligência artificial podem melhorar consideravelmente os resultados dos testes clínicos, um dos maiores entraves atuais no lançamento de novos medicamentos, e assim tornar mais atrativo para a indústria farmacêutica o investimento em medicamentos inovadores.
Os alunos de chinês interagem com agentes virtuais dotados de inteligência artificial em um ambiente virtual. A experiência, que procura se aproximar daquela que seria vivida estando na China, tem um impacto positivo no engajamento e na retenção do novo idioma.
A ferramenta chega em boa hora, quando a preocupação com vieses incluídos nas bases de dados para treinamento de algoritmos de machine learning se torna cada vez mais proeminente e relevante.
A técnica descobriu que publicações científicas de materiais similares se agrupavam em conceitos químicos estabelecidos, sem que o algoritmo recebesse informação explícita sobre química, o que pode ser usado para predizer propriedades dos materiais antes que elas sejam investigadas experimentalmente.
O Gen integra, pela primeira vez, uma gama ampla de modelos probabilísticos com algoritmos de inferência, o que lhe garante uma flexibilidade de aplicação inédita, ao mesmo tempo em que alcança alta eficiência em termos de precisão e tempo.
O modelo foi treinado com “estados” de um sistema, e aprendeu quais estados poderiam conduzir a outros sem receber qualquer informação sobre a ordem em que deveriam ocorrer de acordo com os princípios de passagem do tempo.
