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.
O algoritmo foi capaz de traduzir os sinais cerebrais envolvidos na escrita manual em sua respectiva letra, e assim atingir um novo recorde para escrita usando interface cérebro-computador.
O modelo usa os transformers, módulos que aplicam os mecanismos de atenção a textos e que já servem de base para os modelos de linguagem mais recentes, para produzir diálogos sensatos e coerentes em formato aberto, o que torna a conversa com chatbots mais natural.
O sistema utiliza uma rede neural generativa para aproximar os gráficos gerados nativamente pelos jogos de imagens reais, alcançando um nível de realismo inédito.
Os robôs que fazem a montagem da transmissão dos veículos estão sendo treinados com inteligência artificial, sem a necessidade de receberem programação explícita para a tarefa e com melhoria contínua.
O algoritmo desenvolvido fez a clusterização de dados de ressonância magnética do cérebro dos pacientes, identificando três novos subtipos de esclerose múltipla que podem ser muito informativos na definição do tratamento.
O reconhecimento ótico de caracteres atualmente aplica redes neurais para localizar e identificar textos a partir de imagens, cobrindo diferenças de estilo e ambientação, e tornando possível a captura deste tipo de informação num formato que as máquinas conseguem interpretar.
O sistema utiliza uma stack de quatro classificadores para determinar a qualidade da água sem a necessidade atual de converter as medidas óticas obtidas por sensores em um indicador intermediário, eliminando a necessidade de levar em consideração neste cálculo outros fatores locais.
