A inteligência artificial utilizou aprendizagem por reforço para posicionar os blocos que compõem o chip um a um, alcançado alta eficiência e entregando designs inéditos, que dificilmente seriam produzidos por especialistas humanos.
Os cientistas mediram a atividade elétrica no cérebro dos participantes do estudo enquanto eram apresentados a fotografias de pessoas atraentes, para então desenvolver uma rede neural generativa capaz de produzir imagens de rostos que seriam considerados atraentes por cada participante.
Um estudo publicado pela DeepMind em parceria com o Liverpool mostra como a inteligência artificial pode ser usada para desenvolver estratégias de futebol de alto impacto, ao mesmo tempo em que as características particulares do esporte impulsionam os avanços nas metodologias de IA.
A detecção de movimento em vídeos depende primeiro da identificação e remoção do background, para encontrar a informação de interesse. Este artigo apresenta a fundamentação por trás de algumas das técnicas empregadas atualmente nesta tarefa.
O modelo conseguiu discernir quais genes estavam passando por seleção natural recente, e estabelecer se estes genes deveriam desaparecer ao longo das gerações, ou permanecer em uma situação de equilíbrio.
O sistema usa duas redes convolucionais; a primeira identifica fraturas aparentes, e a segunda identifica as lesões ocultas, que não são detectadas por radiologistas. O método classificou corretamente 20 das 22 lesões que passaram despercebidas pelos especialistas.
A tecnologia captura todas as nuances da interpretação dos atores durante os diálogos, reproduzindo com perfeição sua performance junto com as modificações labiais para adaptar o vídeo a outro idioma.
O sistema foi treinado com métricas que avaliam o desempenho de publicações científicas e outros atributos desenvolvidos pelo autor, e foi capaz de prever corretamente 19 dos 20 trabalhos que tiveram maior impacto na área da biotecnologia em um período de 34 anos.
Usando mecanismos de atenção e redes neurais recorrentes, o modelo consegue identificar as palavras que denotam sarcasmo e suas dependências ao longo do texto, gerando uma pontuação para o nível de sarcasmo encontrado.
Pesquisadores utilizaram medidas clínicas associadas aos episódios de desmaio causados pela síndrome vasovagal para definir de forma mais clara marcadores precoces dos episódios, o que também deve ajudar a entender melhor suas causas.
