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Método combina rede neural convolucional e sistema de tracking para monitoramento automático do trânsito a partir de câmeras

Notícias / Por Denny Ceccon / 4 de setembro de 2019

Usando uma popular rede neural convolucional como arcabouço, os pesquisadores incluíram modificações para o problema estudado, tornando-a capaz de identificar veículos em movimento em situações de tráfego intenso, e também prever sua direção de deslocamento. O módulo pode ser acoplado a outros sistemas de nível mais alto com o objetivo de automatizar o gerenciamento de tráfego.

Deep learning é usado para rastrear movimentos migratórios de pássaros

Notícias / Por Denny Ceccon / 2 de setembro de 2019

Pesquisadores desenvolveram uma rede neural adaptadora para converter os 15 canais de informação oriundos de dados de radar para os 3 canais classicamente usados em redes neurais convolucionais. A rede desenvolvida, batizada MistNet, conseguiu identificar movimentos de pássaros em dados históricos de radar, antes inacessíveis de um ponto de vista prático.

Rede neural usa eletrocardiogramas para fazer predições inéditas de problemas de saúde

Notícias / Por Denny Ceccon / 30 de agosto de 2019

No estudo, dados de eletrocardiogramas foram usados para treinar uma rede neural convolucional na tarefa de prever o sexo e a idade dos pacientes, informações nunca antes correlacionadas com esse tipo de exame. A diferença entre a idade predita pela rede (ou idade fisiológica) e a idade real dos pacientes se mostrou um indicador de problemas de saúde.

Modelo da Alibaba vence humanos em desafio de compreensão de texto

Notícias / Por Denny Ceccon / 23 de agosto de 2019

O modelo, que pode ser usado em chatbots, foi desenvolvido usando técnicas recentes de processamento de linguagem natural, como uma arquitetura de rede proposta pelo próprio grupo em 2018, e a representação linguística BERT desenvolvida pelo Google.

Rede neural para predizer a estrutura de proteínas a partir de seus constituintes

Notícias / Por Denny Ceccon / 21 de agosto de 2019

As funções das proteínas são dependentes de sua estrutura tridimensional, e essa estrutura é determinada pela sequência de aminoácidos que lhe forma. A tradução entre sequência e estrutura não é óbvia, mas um modelo de self-attention, normalmente usado para tradução entre idiomas, conseguiu também fazer essa tradução entre domínios biológicos.

Método é capaz de realizar feature engineering sem supervisão

Notícias / Por Denny Ceccon / 16 de agosto de 2019

Usando uma estrutura de autoencoder, a rede compactou os dados iniciais numa tarefa análoga a de feature engineering; os dados compactados foram usados na tarefa de predição, alcançando um desempenho similar àquele onde o feature engineering foi feito manualmente.

Nova rede neural aprende mais rápido por trabalhar de forma assíncrona – como o cérebro

Notícias / Por Denny Ceccon / 14 de agosto de 2019

A rede incorpora o conceito de processamento assíncrono, que ainda não havia sido explorado em machine learning. É dessa forma que o cérebro humano trabalha, onde os dados que recebe têm uma dimensão temporal não considerada pelos modelos de machine learning atuais, o que acelera a convergência para erros baixos no processo no aprendizagem.

Modelo KNN treinado com dados de simulador para classificar a experiência de neurocirurgiões

Notícias / Por Denny Ceccon / 12 de agosto de 2019

Médicos participantes do estudo realizaram a retirada de tumor cerebral em um ambiente de realidade virtual. Os dados coletados durante o experimento foram usados para classificar seu grau de experiência.

Deep learning ajuda a identificar alimentos passíveis de recall a partir de reviews postados online

Notícias / Por Denny Ceccon / 9 de agosto de 2019

O modelo BERT de processamento de linguagem natural foi usado para reconhecer, em reviews postados na internet, padrões de escrita associados a produtos retirados do mercado por serem inseguros para o consumo.

Rede neural desenvolvida por neurocientistas capaz de classificar 11 emoções a partir de imagens

Notícias / Por Denny Ceccon / 7 de agosto de 2019

Demonstrando a importância de vários níveis de informação para a classificação da valência emocional de estímulos visuais, a pesquisa ajuda a entender o funcionamento do cérebro ao mesmo tempo em que pode direcionar melhorias nos modelos de machine learning.