Um algoritmo foi aplicado para gerar novos artefatos úteis ao estudo de como regiões do cérebro reagem a estímulos elétricos, o que tem potencial terapêutico para doenças causadas pelo desarranjo das redes elétricas cerebrais.
A inteligência artificial é responsável por analisar as fotografias captadas pelo sistema de inspeção das variedades geradas em laboratório, e identificar a presença do fungo, o que indica as variedades a serem desconsideradas nas etapas seguintes de desenvolvimento.
O modelo foi treinado para prever a presença de gelo marítimo com base em dados climáticos, atingindo precisão alta em até 2 meses no futuro, superando as ferramentas tradicionais.
O sistema facilita o mapeamento de dados coletados em estudos até um atlas de referência das células humanas, o que permite identificar células doentes individualmente.
O sistema é treinado adicionando ruído a uma imagem em alta resolução, e depois aprendendo a reverter o processo.
Técnicas de machine learning permitiram investigar a presença de fragmentos de DNA liberados na corrente sanguínea por células cancerígenas, e assim desenvolver um diagnóstico precoce simples e não invasivo.
A empresa Whisper Ai desenvolveu o Whisper Brain, um dispositivo acessório capaz de aplicar inteligência artificial ao processamento de sons dos aparelhos auditivos atuais, e assim entregar uma experiência mais próxima da audição natural.
Os pesquisadores usaram redes convolucionais pré-treinadas para extrair as características das imagens dos medicamentos, e depois construíram um aplicativo para smartphone capaz de fazer sua identificação.
A nova arquitetura de rede neural foi desenvolvida para mapear os dados até características prototípicas que descrevem o fenômeno em estudo com base em conceitos interpretáveis, e assim ela é capaz de explicar como chegou às suas conclusões.
O sistema foi treinado com fotos de satélite anotadas manualmente, e a análise de novas fotografias revelou um número muito maior do que as crateras identificadas anteriormente.
