Deus ex machina: создан бокал, превращающий воду в вино

Современный уровень развития пищевой и химической промышленности позволяет синтезировать практически любой вкус и запах. Но что будет, если добавить к этим достижениям высокие технологии? Из всего этого может выйти крайне любопытное изобретение. Такое как Vocktail, представленное учеными из Национального университета Сингапура. Они создали бокал, который может изменять вкус, аромат и даже цвет налитой в него обычной воды.

Для начала пользователь может поменять цвет напитка при помощи специальных электродов, встроенных в бокал. Затем можно начать экспериментировать и со вкусом или запахом. На краях стакана расположены электроды. Они стимулируют вкусочувствительные сосочки языка, делая напиток сладким, соленым, горьким, либо же создавая нужную комбинацию вкусов. Помимо этого, трубка, встроенная в бокал, выпускает газы с различными запахами, заставляя человека почувствовать аромат настоящего напитка.

Используя свою технологию, ученые превратили воду в лимонад, который по вкусовым ощущениям и запаху совершенно не отличался от настоящего. Кроме того, для бокала разработано специальное приложение, которое дает возможность пользователям создавать рецепты собственных коктейлей и делиться ими друг с другом. В приложение уже «зашита» информация о том, как создать из воды аналог множества напитков, в том числе и алкогольных (без эффекта опьянения), например вина. Эксперты предполагают, что их разработка может быть использована как элемент рынка дополненной и виртуальной реальности для еще большего эффекта погружения.

Грядет всадник инфокалипсиса

[тут должен был быть клип, но Джой не хочет его отображать - так что, смотрите его по ссылке]

Искусственный интеллект компании Intel, впервые участвовал в создании музыкального клипа, к которому нарисовал спецэффекты. Продюсеры и представили компании уже созданный клип «Сегодня дождь, но мы вместе» после чего искусственному интеллекту осталось красиво наложить спецэффекты. Нейросеть проанализировало видео, выбрав кадры, в которых видно певицу, и создала трехмерную модель ее лица. Дальше задачей ИИ стало создать спецэффекты, которые бы подошли к контексту видео и уместно смотрелись бы в кадре. Научившись отслеживать лицо певицы Крис Ли, нейросеть наложила на него различные эффекты, например, мыльные пузыри или брызги воды, а также проецировало на него возможные изображения. via

Наверняка вы уже слышали, что программа AlphaGo обыграла сильнейшего игрока по игре Go в трёх матчах. Не прошло и года, как AlphaGo проиграла. Сто матчей из ста. Встречайте нового победителя — AlphaGo Zero. Новость не была бы такой интересной (ничего удивительного, что новая версия обыграла старую), если бы не одно но — новая версия была создана с нуля, и она (в отличие от AlphaGo)… не обучалась на партиях игроков–людей, а просто играла сама с собой. Сначала она делала бессмысленные случайные ходы, но уже через три дня, сыграв почти 5 млн партий, сумела обыграть предыдущего чемпиона с разгромным счётом. via

Искусственный интеллект превзошел человека в создании искусственного интеллекта
Искусственный интеллект от Google научился создавать программное обеспечение машинного обучения, которое по своей эффективности превышает системы, созданные людьми. Проект AutoML («автоматизированное машинное обучение»), в ходе которого нейросети разрабатываются искусственным интеллектом, был запущен в мае 2017 года. К настоящему моменту его рекорд в решении задачи по определению показанных изображений составляет 82%. еще более показательными стали результаты испытаний, когда системе надо было распознать несколько объектов на одном изображении – обученный компьютером алгоритм распознавал до 43%, а лучший из созданных людьми – только 39%. via

Нейросеть смогла написать музыку, напоминающую стиль группы Nirvana.

Разработчики из Франции, России и Японии создали нейросеть, которая адаптирует кулинарные рецепты под традиции разных кухонь. Для обучения нейросети ученые использовали базу с 32 000 рецептов из 20 стран. Сначала система определяет, к кухне какой страны принадлежит блюдо, анализируя его ингредиенты, а затем решает, какие ингредиенты можно заменить, чтобы, например, лазанья превратилась в суши-лазанью. via

Нейросеть научилась «рисовать» несуществующие улицы. Ученые и эксперты из Стэнфордского университета совместно с компанией Intel разработали алгоритм, позволяющий создавать изображения несуществующих улиц. Для обучения в нейросеть потребовалось ввести около 5 тыс. изображений улиц немецких городов.По мнению разработчиков, в будущем их творение поможет создавать виртуальные миры, очень похожие на реальные. На данный момент это лучший конструктор вымышленных пейзажей. via

(с) Mi3ch

Искусственный интеллект научился обходить защиту от роботов

Одним из основных способов оградить Интернет от нашествия ботов является капча — компьютерный тест, с помощью которого система определяет, является ли пользователь человеком или компьютером. Это один из примеров теста Тьюринга. Основная идея теста — предложить такую задачу, которая с легкостью решается человеком, но невыполнима для компьютера. И похоже, группе ученых из США удалось создать алгоритм искусственного интеллекта, который способен пройти этот тест.

Как сообщает редакция журнала Science, американская компания Vicarious еще несколько лет назад поставила цель: с помощью методов машинного обучения разработать программу, способную распознавать капчу. Самый распространенный вид капчи на сегодня — шифры из букв и цифр, наложенные друг на друга, полупрозрачные, перечеркнутые и так далее. В общем, любой пользователь Сети с ними неоднократно сталкивался.

Компания Vicarious создала алгоритм, названный рекурсивной корковой моделью (Recursive Cortical Network — RCN). Он представляет собой иерархическую структуру, которая моделирует объект как комбинацию контуров и поверхностей. При этом алгоритм RCN способен не только распознать капчу, но и «увидеть» рукописные символы. Как заявил создатель алгоритма Дилип Джордж,

«Используя опыт системной нейрофизиологии, мы создали новую модель компьютерного распознавания, которая распознает капчи лучше, чем это делают глубинные нейросети, и при этом работает он в 300 раз более эффективно. Наша программа может самостоятельно научиться распознавать цифры и буквы произвольной формы, нарисованные на капчах, изучив всего 260 примеров».

Китайцы разгонят вакуумный поезд до 4000 км/ч

Китайская аэрокосмическая компания China Aerospace Science and Industry Corp (CASIC), один из крупнейших национальных космических подрядчиков, объявила о начале разработки HyperFlight — местного аналога Hyperloop, в котором футуристические поезда смогут развивать скорость до 4000 км/ч. 

HyperFlight представляет собой транспортную систему в виде трубы, внутри которой передвигаются магнитопланы — герметичных капсул-вагонов на магнитной подвеске. Проект будет реализован в три этапа, передает Xinhua.

Таким образом, капсулы HyperFlight будут передвигаться до десяти раз быстрее обычных скоростных поездов и в пять раз быстрее пассажирских самолетов. По данным агентства, первыми гиперзвуковые "подушки" запустят в городе Ухане, находящийся в Хубэе, одной из самых густонаселенных провинций Китая.

Hyperloop родился как идея предпринимателя Илона Маска, основателя компаний SpaceX и Tesla, однако воплощением ее в жизнь занимаются сторонние компании. Он представляет собой транспортную систему, состоящую из перемещающихся по трубам с сильно разреженным воздухом алюминиевых капсул.

Идею Маска реализуют две американские компании — Hyperloop Transportation Technologies и Hyperloop One. Ранее на этой неделе президент Hyperloop One Джош Гайгел заявил, что первым сверхскоростной поезд может быть запущен в России.