Usando um outro modelo como assessor para gerar um score de memorabilidade, uma rede adversarial generativa foi capaz de alterar imagens segundo uma escala do quanto elas eram memoráveis, permitindo reconhecer as características que fazem com que as pessoas se lembrem delas com maior frequência.
O algoritmo da DeepMind treinou numa abordagem de aprendizagem por reforço, alcançando o nível mais alto no complexo jogo StarCraft II, que é considerado uma simulação conveniente para os tipos de problemas que se espera que a inteligência artificial resolva no mundo real.
Veja neste vídeo dica número 17 da série Dicas de Carreira em Inteligência Artificial, que aborda uma oportunidade que você pode ter se fizer o mestrado!
Um laboratório da Universidade da Pennsylvania está usando inteligência artificial para aumentar a eficiência da exploração do espaço de potenciais antibióticos, buscando desenvolver moléculas com atividade antimicrobiana que não são encontradas na natureza.
Dois aeroportos americanos começaram a usar soluções de inteligência artificial para informar aos passageiros, em tempo real, o tempo de espera nas filas de inspeção de segurança, permitindo que eles façam um manejo mais inteligente de seu tempo, evitando atrasos e aborrecimento.
Os pesquisadores representaram as moléculas odorantes com grafos, onde cada vértice era um átomo, por sua vez representado por um vetor contendo suas características químicas. Após algumas iterações onde os vértices trocam informações com seus vizinhos, a molécula pode ser sumarizada pela soma ou média dos vetores individuais, o qual então pode ser usado como entrada em uma rede neural convencional a ser treinada para classificar odores.
O sistema identificou corretamente os indícios precoces de retinopatia diabética em mais de 90% dos pacientes, o que permite que o tratamento seja iniciado em tempo hábil para evitar a progressão da doença, que pode levar à cegueira.
A rede neural treinou em fotos de pessoas com visual bem avaliado para aprender features das roupas indicadores de moda em um espaço latente. Ela então pode converter uma nova imagem em features latentes, fazer edições para aumentar as características de moda, e reconstruir a imagem para apresentar a sugestão final.
A análise de grandes volumes de dados permite entender o comportamento dos consumidores com um nível de granularidade inédito, o que auxilia a desenvolver estratégias de vendas de sucesso, criando incentivos que premiam e motivam os melhores vendedores.
Usando as ferramentas cognitivas do Watson IA, relatórios de treinamento e dados biométricos e ambientais puderam ser analisados para definir marcadores de sucesso no processo de treinamento de cães-guia.
