O modelo foi treinado em dados de eletrocardiograma para detectar 6 das doenças cardíacas mais comumente avaliadas pelo exame, atingindo desempenho melhor do que de médicos residentes.
As sondas lançadas em direção a outros planetas ou corpos celestes vão ter inteligência artificial para decidir quais dados enviar à Terra, já que o custo de transmissão é alto o que, atualmente, limita os estudos que podem ser realizados.
O estudo usa rede de grafos para modelar as relações entre os agentes relacionados à doença, e vai implementar um sistema de predição de risco capaz de levar em consideração os dados relevantes aos padrões de infecção.
A ferramenta Music Gesture consegue relacionar os movimentos do corpo e dos dedos do artista, modelados através de pontos-chaves do esqueleto, com os sons produzidos pelo instrumento, e assim ganham a habilidade de isolar um som específico no meio de uma composição musical.
Ao invés de usar redes neurais convolucionais, os autores se basearam nos algoritmos de análise lenta de atributos, que foram capazes de reconhecer os atributos faciais que variam lentamente ao longo da vida, e assim prever a idade das pessoas com base em suas fotografias.
O algoritmo usa informações contextuais, como a hora do dia e o local onde o usuário se encontra, para aumentar a eficiência de predição da próxima palavra, assim diminuindo consideravelmente o esforço que o usuário precisa fazer para se comunicar.
O algoritmo foi desenvolvido para anotar automaticamente imagens tridimensionais, obtidas por tomografia de raio-X, das partículas presente no cátodo da bateria, o que possibilita o estudo do processo que faz com que as baterias percam eficiência.
O modelo foi treinado com marcadores sanguíneos que se mostraram elevados em pacientes que morreram em função da infecção pelo novo coronavírus, e com dados demográficos que representam fatores de risco. Agora, um aplicativo disponível à comunidade médica usa o modelo para fazer predições de severidade em tempo real.
O método compara as imagens em baixa resolução com um banco de dados onde as versões em alta resolução estão disponíveis, construindo os atributos faciais região por região.
Partindo de uma rede neural convolucional treinada para reconhecer rostos humanos, os pesquisadores adaptaram o algoritmo para medir a similaridade entre rostos de macacos, e identificaram que animais mais similares (um indicativo de parentesco), mesmo que criados em grupos diferentes, mantinham laços sociais mais próximos.
