В России разрабатывают нейросеть, которая поможет пользователям с сортировкой отходов и отправкой их на переработку
Студенты программисты из Новосибирского государственного технического университета работают над нейросетью, которая уже определяет 8 видов отходов: пластик, стекло, бумага, бытовые отходы и др. В будущем список классов отходов планируют расширить до 30.
На первом этапе разработки такой функции в базу данных загружались изображения различных отходов, которые анализировались и сохранялись в памяти ИИ. Поначалу нейросеть путалась в большом количестве пластиковых и стеклянных форм бутылок, но на данный момент вероятность распознавания класса отходов составляет практически 100%.
Еще одной полезной опцией для пользователей является то, что нейросеть за вас будет отправлять вторсырье переработчику. В программу вы загружаете фото отходов, ИИ определит тип и объем вторсырья, заполнит за вас заявку на вывоз. Также нейросеть подберет компанию, которая принимает такие отходы, а курьер на машине доставит вторсырье на предприятие
AI Assistant сглаживает ошибки в лабиринте кода
Программы, приложения и веб-сайты создаются с использованием кода, который сообщает компьютеру, телефону или другому устройству, что и как делать. На самом деле создание такого кода — сложный и сложный процесс, в котором даже малейшая ошибка может привести к сбою всей платформы.
(Pexels)
Найти ошибку в строках букв и цифр может быть еще сложнее и отнимать чрезвычайно много времени. На самом деле разработчики программного обеспечения могут тратить до 50 процентов своего рабочего времени на тестирование и отладку кода, согласно авторитетному отраслевому журналу ACM Queue.
Но теперь израильская компания разработала “члена команды” с искусственным интеллектом для тестирования и проверки кода, чтобы убедиться, что все работает должным образом, устраняя любые потенциально катастрофические ошибки.
Соучредитель и генеральный директор Codium Итамар Фридман рассказывает NoCamels, что стартап решил использовать подход “снизу вверх” и прочесать существующий код, чтобы найти ошибку, а не заклеивать какие–либо трещины - то, что стало слишком распространенным явлением, поскольку программисты работают в сжатые сроки и под большим давлением.
Фридман говорит, что Codium подключается к коду, чтобы увидеть, откуда взялась проблема.
“Мы сосредоточены на устранении ошибок и неполадок; мы сосредоточены на тестировании кода”, - объясняет он. “В то время как большинство помощников по программированию пытаются подтолкнуть вас к написанию большего количества строк кода и замене ваших строк кода, мы здесь для того, чтобы расширить ваши возможности и убедиться, что ваши строки кода действительно работают так, как ожидалось”.
Разработчики могут тратить до 50 процентов своего рабочего времени на тестирование и отладку кода (Unsplash).
Фридман и соучредитель Codium и исполнительный директор Деди Кредо считали, что использование искусственного интеллекта в качестве члена команды, способного тестировать и отлаживать код, имеет решающее значение как для поддержки разработчиков, так и для продвижения программирования в будущее.
Они достигли этого с помощью двух разных плагинов искусственного интеллекта (загружаемых расширений к программе), каждый из которых выполняет ряд различных, но жизненно важных задач.
Первый из двух - это Codiumate, плагин для интегрированной среды разработки, своего рода цифровой набор инструментов, содержащий множество функций в помощь разработчикам, таких как отладка, учебные пособия и даже проверка орфографии.
Codiumate может выполнять несколько простых команд для существующего кода, например, запускать его новый тест, улучшать его и даже переписывать, чтобы удалить любые ошибки.
Он также может выполнять более сложные задачи, такие как сканирование кода без его запуска, чтобы сообщить разработчикам, как он будет себя вести. И, по словам Фридмана, это дает разработчику простое и понятное объяснение того, как работает программное обеспечение.
“Вы получаете описание на естественном языке того, что должно делать ваше программное обеспечение, которое легче читать – даже разработчику, а затем вы можете сгенерировать тест для этого”, - говорит он.
Второй из плагинов имеет дело с pull–запросами - когда разработчик готов интегрировать новый код в уже существующую систему и просит сначала проверить его на наличие каких-либо ошибок.
Плагин PR-агента Codium с открытым исходным кодом предназначен для помощи с запросами на получение информации – ознакомления с кодом, его тестирования и обобщения, чтобы обозначить возможные проблемы, которые могут возникнуть.
Codium использует искусственный интеллект в качестве “члена команды”, который может тестировать и отлаживать код (Courtesy)
Основываясь на потребностях каждого клиента, плагин может включать более обширное тестирование для выработки рекомендаций о том, как улучшить код и устранить потенциальные ошибки.
“Мы не говорим о 100-процентном охвате кода в качестве нашего видения. Мы говорим о нулевом количестве ошибок”, - объясняет Фридман.
Все предложения, сделанные ИИ, остаются на усмотрение разработчиков. Платформа, подчеркивает Фридман, автоматически не изменяет и не переписывает ничего.
Высокопоставленный чиновник OpenAI был среди инвесторов компании, которая была основана в 2022 году. Другое финансирование поступило от израильской венчурной компании TLV Partners, нью-йоркской Vine Ventures VCи глобального фонда MyVentures, которые инвестируют в стартапы на ранних стадиях.
В начале 2023 года компания объявила, что привлекла 11 миллионов долларов начального финансирования.
Менее чем через два года после своего создания плагины Codium уже установили более полумиллиона разработчиков по всему миру, и более 1000 команд уже используют лицензионную программу, которая позволяет им сотрудничать в режиме реального времени.
Компания из Тель-Авива недавно получила похвалу за свою исследовательскую работу, в которой описывается, как ИИ может быть интегрирован в процесс генерации кода. Этот всеобъемлющий подход называется AlphaCodium, в честь инструмента для кодирования ИИ с открытым исходным кодом AlphaCode.
“AlphaCodium использует лучшие практики разработчиков в области разработки программного обеспечения и превращает их в искусственный интеллект, способный воспроизвести это”, - говорит Фридман.
Среди тех, кто высоко оценил работу, был Андрей Карпати, один из соучредителей OpenAI и бывший директор по искусственному интеллекту в Tesla.
СКРИНШОТ
СКРИНШОТ
Оригинал здесь
Для Фридмана будущее – продолжать создавать инструменты, которые облегчили бы жизнь разработчикам, а это означает дальнейшую интеграцию искусственного интеллекта.
“ИИ будет не только дополнять код, вместо этого ИИ может расширить возможности разработки программного обеспечения”, - говорит он.
“Это произойдет и охватит весь жизненный цикл разработки программного обеспечения”.
Перевод с английского
Сможете найти на картинке цифру среди букв?
Справились? Тогда попробуйте пройти нашу новую игру на внимательность. Приз — награда в профиль на Пикабу: https://pikabu.ru/link/-oD8sjtmAi
NVIDIA GTC 2024: полный обзор представленных технологий
Конференция продолжается, и на ней представлены захватывающие анонсы для сферы искусственного интеллекта
Приготовьтесь ознакомиться с последними новинками в области искусственного интеллекта, представленными на GTC 2024, ведущей конференции для разработчиков, бизнес-лидеров и исследователей этой области. На этом мероприятии были представлены содержательные вебинары, образовательные сессии и передовые демонстрационные материалы, а также многое другое. Мы собираемся рассказать о всех ключевых моментах и инновациях, представленных на этой конференции в этом году.
NVIDIA GTC 2024: полный обзор
NVIDIA анонсирует проект GR00T для человекоподобных роботов, наряду с представлением компьютера Jetson Thor и обновлениями платформы Isaac robotics.
NVIDIA представляет суперкомпьютер с искусственным интеллектом DGX SuperPod, оснащенный чипами GB200 Grace Blackwell Superchips и архитектурой жидкостного охлаждения в стойке.
NVIDIA представляет сетевые коммутаторы серии X800, обладающие непревзойденной сквозной пропускной способностью 800 Гбит / с и передовыми сетевыми решениями для инфраструктур искусственного интеллекта.
Microsoft и NVIDIA расширяют сотрудничество, в рамках которого искусственный интеллект и технологии Omniverse от NVIDIA интегрируются в Microsoft Azure, Azure AI и Microsoft 365.
NVIDIA представляет Omniverse Cloud API, графической платформы NVIDIA Blackwell GPU в инфраструктуру AWS, расширяющей возможности искусственного интеллекта.
AWS и NVIDIA объявили о сотрудничестве в области генеративного искусственного интеллекта.
NVIDIA запускает климатическую платформу Earth-2, направленной на устранение экономических потерь от экстремальных погодных условий, вызванных изменением климата.
NVIDIA Healthcare представляет микросервисы с генеративным искусственным интеллектом, которые расширяют возможности глобальных предприятий здравоохранения благодаря достижениям в области искусственного интеллекта.
DRIVE Thor от NVIDIA преобразует транспорт, централизованный автомобильный компьютер,предназначенный для автопарков следующего поколения, от электромобилей до автономных грузовиков и роботакси.
Oracle и NVIDIA предлагают суверенные решения в области искусственного интеллекта, способствуя экономическому росту и обеспечивая суверенитет данных.
Google Cloud и NVIDIA масштабируют разработку искусственного интеллекта
в поддержку сообщества машинного обучения (ML).
SAP и NVIDIA ускоряют внедрение генеративного искусственного интеллекта, направленном на ускорение внедрения на предприятиях генеративного искусственного интеллекта и преобразования данных в облачных решениях SAP.
NVIDIA представляет исследовательскую облачную платформу 6G
, призванная изменить беспроводные технологии с помощью инноваций, основанных на искусственном интеллекте.
NVIDIA вносит свой вклад в японский суперкомпьютер ABCI-Q, облегчающий высокоточное квантовое моделирование в различных отраслях промышленности.
NVIDIA запускает облачный сервис квантовых вычислений,чтобы дать исследователям и разработчикам возможность продвигать исследования квантовых вычислений в научных областях.
NVIDIA анонсирует проект GR00T для человекоподобных роботов
NVIDIA представляет проект GR00T, базовую модель для человекоподобных роботов, а также компьютер Jetson Thor и обновления платформы Isaac Robotics. GR00T помогает роботам понимать естественный язык и имитировать движения человека, повышая их адаптивность и возможности взаимодействия. Компьютер Jetson Thor может похвастаться усовершенствованным SoC, оптимизированным для повышения производительности и безопасности, что упрощает интеграцию для решения сложных задач.
Project GR00T
Сотрудничество с ведущими компаниями-производителями роботов направлено на продвижение робототехники на основе искусственного интеллекта для различных приложений. Основные обновления платформы Isaac включают Isaac Lab для моделирования и OSMO для управления данными, облегчающие обучение роботов. Манипулятор Isaac повышает ловкость и возможности искусственного интеллекта для манипуляторов-роботов, в то время как Isaac Perceptor обеспечивает трехмерное окружающее зрение для автономных мобильных роботов, что способствует производству и выполнению работ. Эти инновации обещают произвести революцию в робототехнике и внедренном искусственном интеллекте с потенциальными последствиями для различных отраслей промышленности.
NVIDIA представляет суперкомпьютер с искусственным интеллектом DGX SuperPod
Компания NVIDIA представила DGX SuperPod, передовой суперкомпьютер нового поколения для искусственного интеллекта, оснащенный новейшими суперчипами GB200 Grace Blackwell. Эти чипы идеально подходят для выполнения масштабных генеративных задач искусственного интеллекта. СуперПод имеет уникальную архитектуру с жидкостным охлаждением в стойке, обладает мощностью искусственного интеллекта в 11,5 exaflops и обеспечивает 240 терабайт памяти, которую можно масштабировать с помощью дополнительных стоек. Каждая система GB200 оснащена 36 процессорами Grace и 72 графическими процессорами Blackwell, что обеспечивает до 30 раз более высокую производительность для моделей с большими языковыми возможностями.
Архитектура объединяет NVIDIA BlueField-3 DPU и Quantum-X800 InfiniBand для увеличения пропускной способности и проведения внутрисетевых вычислений. Возможности прогнозного управления обеспечивают бесперебойную работу за счет обнаружения и устранения потенциальных проблем. Кроме того, NVIDIA представляет систему DGX B200, разработанную для различных задач искусственного интеллекта на базе архитектуры Blackwell, обеспечивающую производительность искусственного интеллекта на уровне 144 петафлопс и расширенные сетевые возможности. Обе системы поставляются с корпоративным программным обеспечением NVIDIA для искусственного интеллекта и экспертной поддержкой. Они будут доступны у глобальных партнеров NVIDIA позже в этом году.
NVIDIA представляет сетевые коммутаторы серии X800
NVIDIA представляет сетевые коммутаторы серии X800: Quantum-X800 InfiniBand и Spectrum-X800 Ethernet, обладающие непревзойденной сквозной пропускной способностью 800 Гбит/с, что имеет важное значение для обработки искусственного интеллекта и вычислительных нагрузок. Эти коммутаторы значительно ускоряют работу приложений искусственного интеллекта, облачных вычислений и HPC, особенно в ЦОД, использующих новые продукты на базе архитектуры Blackwell. Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure и Coreweave являются первыми компаниями, которые внедряют эти передовые сетевые решения, подчеркивая важность надежных сетей для масштабирования инфраструктуры искусственного интеллекта.
Quantum-X800
Платформа Quantum-X800 устанавливает новый стандарт с пятью кратно большей пропускной способностью и девятью кратно большими вычислительными возможностями внутри сети по сравнению с предыдущим поколением, в то время как Spectrum-X800 оптимизирует производительность сети для облаков искусственного интеллекта и предприятий, обеспечивая изоляцию производительности в многопользовательских средах. NVIDIA предоставляет комплексную поддержку программного обеспечения, включая библиотеку коллективных коммуникаций, что повышает программируемость сети и эффективность работы. Quantum-X800 и Spectrum-X800 будут доступны у различных поставщиков инфраструктуры по всему миру в следующем году, включая Dell Technologies, Lenovo и Hewlett Packard Enterprise.
Microsoft и NVIDIA расширяют сотрудничество
На GTC Microsoft и NVIDIA объявили о расширении сотрудничества и интеграции технологий искусственного интеллекта и Omniverse от NVIDIA в Microsoft Azure, Azure AI и Microsoft 365. Это включает внедрение NVIDIA Grace Blackwell GB200 и Quantum-X800 InfiniBand в Azure для передовых моделей искусственного интеллекта. Партнерство также охватывает здравоохранение, где Azure и NVIDIA DGX Cloud используются для стимулирования инноваций. В Microsoft Azure будут размещены облачные API NVIDIA Omniverse, обеспечивающие взаимодействие с данными и визуализацию.
Сервер логического вывода Triton поддерживает прогнозы искусственного интеллекта в Microsoft Copilot для повышения производительности в Microsoft 365. Кроме того, в Azure AI появятся микросервисы NVIDIA NIM inference, ускоряющие развертывание искусственного интеллекта за счет оптимизированного вывода данных для различных моделей.
NVIDIA представляет Omniverse Cloud API
NVIDIA представляет на GTC универсальные облачные API, расширяющие возможности своей промышленной цифровой платформы-близнеца для бесшовной интеграции в существующие программные приложения. Крупные игроки отрасли, такие как Siemens, Ansys и Cadence, используют эти API для рендеринга в реальном времени, модификации данных и совместной работы в цифровых двойных экосистемах. Siemens интегрирует облачные API Omniverse в свою платформу Xcelerator, Ansys использует их для взаимодействия данных при моделировании автономных транспортных средств, а Cadence внедряет их в свою платформу Reality Digital Twin для оптимизации центров обработки данных.
Другие партнеры, такие как Trimble, Hexagon и Rockwell Automation, используют облачные API Omniverse Cloud API для революционизации проектирования и автоматизации. Кроме того, API ускоряют автономную разработку компьютеров, позволяя проводить обучение и тестирование с использованием полного стека с помощью высокоточного моделирования датчиков. Благодаря внедрению в различных отраслях, включая WPP, медиа.Monks, как и Continental, Omniverse преобразует цифровизацию, расширяя масштабы и оптимизируя производственные рабочие
AWS и NVIDIA объявили о сотрудничестве в области генеративного искусственного интеллекта.
AWS и NVIDIA объявили о партнерстве, которое включает интеграцию новой графической платформы NVIDIA Blackwell GPU в инфраструктуру AWS. Это сотрудничество предлагает суперчипы GB200 Grace Blackwell и графические процессоры B100 Tensor Core, что расширяет возможности генеративного искусственного интеллекта. За счет объединения многоузловых систем NVIDIA с системой Nitro от AWS и сетевым адаптером Elastic Fabric Adapter (EFA), партнерство создает возможность для выполнения вывода на многотриллионных языковых моделях в реальном времени с несколькими параметрами в масштабе.
Адам Селипски, генеральный директор AWS, подчеркнул важность этого сотрудничества для развития вычислений с искусственным интеллектом. Платформа Blackwell, оснащенная GB200 NVL72 и поддерживаемая функциями AWS для работы с сетями и виртуализации, позволяет реализовывать мощные вычисления на языковых моделях в реальном времени.
AWS планирует предоставить инстансы EC2 с графическими процессорами B100 для ускорения генеративного обучения ИИ и вывода данных. Кроме того, облачные инстансы NVIDIA DGX на AWS будут поддерживать разработку передовых моделей ИИ. Меры безопасности, такие как шифрование и AWS Nitro Enclaves, обеспечивают защиту данных клиентов и весовых коэффициентов моделей.
Проект Ceiba, совместная инициатива по созданию мощного суперкомпьютера с искусственным интеллектом исключительно на AWS, направлена на продвижение различных приложений с искусственным интеллектом. Кроме того, AWS и NVIDIA сотрудничают в расширении возможностей автоматизированного поиска лекарств и запуске микросервисов с генеративным ИИ в здравоохранении, демонстрируя свою приверженность продвижению ИИ во всех отраслях.
NVIDIA запускает климатическую платформу Earth-2
NVIDIA представляет Earth-2, облачную платформу, которая направлена на компенсацию экономических потерь, вызванных экстремальными погодными условиями, связанными с изменением климата, стоимостью 140 миллиардов долларов. Earth-2 использует микросервисы NVIDIA CUDA-X и предлагает облачные API в NVIDIA DGX Cloud для моделирования погоды и климата в высоком разрешении. Благодаря использованию генеративного ИИ CorrDiff, эти симуляции позволяют создавать изображения с разрешением в 12,5 раза выше, в 1000 раз быстрее и в 3000 раз более энергоэффективно, чем текущие модели.
Центральное метеорологическое управление Тайваня планирует использовать Earth-2 для более точных прогнозов тайфунов с целью минимизации потерь за счет заблаговременной эвакуации. Кроме того, Earth-2 интегрирует NVIDIA Omniverse, что позволяет визуализировать воздействие погоды в режиме реального времени. Метеорологическая компания намерена использовать API Earth-2 для улучшения своих сервисов Weatherverse. Среди первых пользователей платформы – компании для анализа погоды, такие как Spire и Meteomatics, а также стартапы, занимающиеся разработкой климатических технологий. Earth-2 использует облачную платформу NVIDIA DGX Cloud для ускорения работы с полным стеком, обеспечивая моделирование с безупречной скоростью и масштабированием.
NVIDIA Healthcare представляет микросервисы с генеративным искусственным интеллектом
NVIDIA представляет на GTC более двух десятков медицинских микросервисов, расширяя возможности глобальных медицинских предприятий благодаря инновациям в области искусственного интеллекта, доступным на любой облачной платформе. Эти микросервисы, включая NVIDIA NIM, ускоряют поиск лекарств, медицинскую визуализацию и геномный анализ благодаря оптимизированным моделям искусственного интеллекта и рабочим процессам. Среди известных приложений – интеграция микросервисов NVIDIA BioNeMo в платформу молекулярного проектирования Cadence для разработки лекарств и развертывание медицинских агентов с генеративным искусственным интеллектом для решения конкретных задач от Hippocratic AI.
Abridge использует искусственный интеллект для создания клинических заметок, в то время как Flywheel преобразует модели в микросервисы, улучшая медицинскую визуализацию и управление данными. Эти инновации призваны революционизировать уход за пациентами и исследования в области здравоохранения, удовлетворяя важнейшие потребности отрасли и улучшая результаты. Разработчики могут получить доступ к этим микросервисам и развернуть их с помощью NVIDIA AI Enterprise 5.0 в различных сертифицированных системах и облачных платформах, способствуя широкому внедрению и интеграции в экосистеме здравоохранения.
DRIVE Thor от NVIDIA преобразует транспорт
На конференции GTC компания NVIDIA представляет централизованный автомобильный компьютер DRIVE Thor, спроектированный для использования в автопарках следующего поколения, включая электромобили, автономные грузовики и роботаксы. Используя приложения искусственного интеллекта, DRIVE Thor обещает многофункциональные кабины и безопасное автономное вождение на одной централизованной платформе. Ведущие транспортные компании, такие как BYD, Hyper и XPENG, уже внедряют DRIVE Thor для своих автопарков следующего поколения электромобилей. Кроме того, компании Nuro, Plus, Waabi и WeRide применяют его в решениях для автономного вождения грузовиков и роботакси 4-го уровня. Благодаря новой архитектуре NVIDIA Blackwell, DRIVE Thor гарантирует производительность в 1000 терафлопс, обеспечивая безопасную автономную работу.
DRIVE Thor
Oracle и NVIDIA предлагают суверенные решения в области искусственного интеллекта
Oracle и NVIDIA объединяют усилия с целью предоставления суверенных решений в области искусственного интеллекта по всему миру, помогая правительствам и предприятиям развертывать фабрики искусственного интеллекта с операционным контролем для поддержки цифрового суверенитета. Используя распределенное облако Oracle и инфраструктуру искусственного интеллекта, а также программное обеспечение NVIDIA для ускоренных вычислений и генеративного искусственного интеллекта, это сотрудничество обеспечивает возможность выполнять операции с искусственным интеллектом на местном или локальном уровне. Такие решения способствуют экономическому росту, при этом обеспечивая суверенитет данных. Ключевые предложения включают корпоративный искусственный интеллект Oracle и платформу искусственного интеллекта NVIDIA с полным стеком, которые могут быть развернуты в различных облачных регионах для миграции, модернизации и внедрения инноваций в области информационных технологий.
Организации, такие как Avaloq, TEAM IM и e & UAE, уже внедрили эти решения для цифровой трансформации и расширения возможностей искусственного интеллекта, сохраняя при этом контроль над данными. Кроме того, Oracle планирует интегрировать вычислительную платформу NVIDIA Grace Blackwell в свои OCI Supercluster и OCI Compute для повышения производительности моделей искусственного интеллекта и энергоэффективности. Сотрудничество также распространяется на NVIDIA DGX Cloud на OCI, предоставляя доступ к NVIDIA Grace Blackwell для решения энергоэффективных задач искусственного интеллекта. Таким образом, эти суверенные решения для искусственного интеллекта доступны организациям, позволяя им использовать искусственный интеллект, сохраняя при этом суверенитет данных.
Google Cloud и NVIDIA масштабируют разработку искусственного интеллекта
Google Cloud и NVIDIA углубили свое партнерство для поддержки сообщества машинного обучения (ML), упрощая разработку, масштабирование и управление генеративными приложениями искусственного интеллекта. Google объявила о внедрении новой вычислительной платформы NVIDIA Grace Blackwell с искусственным интеллектом и доступности облачного сервиса NVIDIA DGX в Google Cloud. Кроме того, Google будет использовать облачную платформу DGX на базе NVIDIA H100, которая теперь обычно доступна на виртуальных машинах Google Cloud A3.
Google Cloud & NVIDIA
SAP и NVIDIA ускоряют внедрение генеративного искусственного интеллекта
SAP SE и NVIDIA объявили о расширенном партнерстве, нацеленном на ускорение внедрения генеративного искусственного интеллекта на предприятиях и преобразование данных в облачных решениях SAP. Сотрудничество направлено на интеграцию масштабируемых возможностей генерации искусственного интеллекта для конкретного бизнеса в портфолио SAP, включая Joule Copilot, с использованием SAP Generative AI Hub.
SAP & NVIDIA
Целью этой инициативы является помощь клиентам в масштабном использовании искусственного интеллекта и углублении их понимания данных. Ключевые моменты включают создание дополнительных возможностей генерации искусственного интеллекта в SAP Business Technology Platform (SAP BTP) с использованием сервиса Foundry от NVIDIA, инновационные варианты использования с облачными решениями SAP и объединение источников данных искусственного интеллекта с SAP Datasphere. Кроме того, SAP планирует использовать корпоративное программное обеспечение NVIDIA AI для генерации искусственного интеллекта производственного уровня в своих облачных решениях. Ожидается, что эти разработки станут доступны к концу 2024 года. Чтобы получить дополнительную информацию, зрители могут посмотреть повтор основного выступления Дженсена Хуанга на GTC.
NVIDIA представляет исследовательскую облачную платформу 6G
NVIDIA представляет исследовательскую облачную платформу 6G, цель которой состоит в изменении беспроводных технологий с помощью инноваций, основанных на искусственном интеллекте. Платформа, одобренная лидерами отрасли, такими как Ansys, Samsung и Keysight, предоставляет исследователям набор инструментов для продвижения разработок в области 6G. Ключевые элементы включают Aerial Omniverse Digital Twin для моделирования, Aerial с ускорением CUDA RAN для настраиваемого тестирования сети и Sionna Neural Radio Framework для интеграции с искусственным интеллектом.
Платформа способствует конвергенции 6G и искусственного интеллекта, обещая преобразовательные возможности подключения и интеллектуальные системы. Тестированию и моделированию, которые имеют решающее значение для эволюции 6G, уделяется значительное внимание благодаря вкладам ведущих поставщиков. Исследователи могут получить доступ к платформе через программу для разработчиков NVIDIA 6G, способствующую сотрудничеству и инновациям в области беспроводных технологий.
NVIDIA вносит свой вклад в японский суперкомпьютер ABCI-Q
Компания NVIDIA объявляет, что японский суперкомпьютер ABCI-Q, созданный для продвижения национальной инициативы в области квантовых вычислений, будет использовать платформы NVIDIA для ускоренных и квантовых вычислений. ABCI-Q, оснащенный более чем 2000 графическими процессорами с тензорным ядром NVIDIA H100 и работающий на CUDA-Q, гибридной платформе квантовых вычислений с открытым исходным кодом, будет способствовать высокоточному квантовому моделированию в различных отраслях промышленности. Интегрированный с NVIDIA Quantum-2 InfiniBand, он обеспечивает масштабируемую производительность для решения самых сложных задач в области квантовых вычислений.
Ожидается, что ABCI-Q будет запущен в начале следующего года. Цель ABCI-Q заключается в продвижении исследований в области квантовых технологий и их практических применений в соответствии со стратегией Японии по изучению потенциала квантовых вычислений в области искусственного интеллекта, энергетики и биологии. Система будет поддерживать моделирование квантовых схем, квантовое машинное обучение, гибридные системы классического и квантового типа, а также разработку алгоритмов.
NVIDIA запускает облачный сервис квантовых вычислений
Компания NVIDIA запустила облачный сервис NVIDIA Quantum Cloud, предназначенный для расширения возможностей исследователей и разработчиков в области квантовых вычислений в таких научных областях, как химия, биология и материаловедение. Построенный на платформе квантовых вычислений CUDA-Q, он позволяет пользователям создавать и тестировать новые квантовые алгоритмы и приложения в облаке, включая симуляторы и инструменты для гибридного квантово-классического программирования.
Ключевые функции включают генеративный квантовый собственный преобразователь, интеграцию Classiq и QC Ware Promethium для решения сложных задач квантовой химии. У NVIDIA более 160 партнеров, интегрирующих Quantum Cloud в свои предложения, включая поставщиков облачных услуг, таких как Google Cloud и Microsoft Azure, а также ведущие квантовые компании. Ранний доступ к NVIDIA Quantum Cloud доступен для новаторов в области квантовых вычислений.
источник: AINews
Телеграм емодзи - создание видео-emoji без денег и навыков
Используйте нейросети для создания оригинальных видео-emoji для Telegram без специальных знаний или умений
Введение
Видео-эмоджи — это уникальная форма выражения, которая придает динамику вашим сообщениям. Они отличаются от обычных статичных эмоджи и могут использоваться в текстовых сообщениях, под постами или в качестве статуса, если у вас есть подписка Телеграм Премиум. Однако, стоит учесть, что видео-эмоджи имеют более низкое разрешение и могут быть менее подходящими для использования в качестве отдельных стикеров.
В этой статье я подробно расскажу, как я создаю свои собственные красивые видео-эмоджи для моего канала всего за несколько минут, используя бесплатные инструменты искусственного интеллекта.
Что понадобится?
Идея следующая: нужно сгенерировать нужную иконку в виде картинки и удалить фон, анимировать с помощью image-to-video сервисов и привести к нужному формату для Telegram. Это можно сделать разными инструментами, как платными, так и бесплатными. Я старался делать все максимально быстро, легко и бесплатно. Воспользовался следующими инструментами:
Bing AI — для генерации изображений и удаления фона. С помощью Bing AI вы сможете создать изображение, которое будет использоваться в видео-эмодзи. Также вы сможете удалить фон сгенерированного изображения, чтобы оставить только нужный объект.
Runway — для анимации готовых изображений. Runway предоставляет возможность анимировать изображения и добавлять им движение и эффекты.
Adobe After Effects и Media Encoder — для рендеринга. После создания и анимации видео-эмодзи, понадобится Adobe After Effects и Media Encoder для рендеринга и экспорта готового видео.
Эти инструменты обеспечат неплохое качество и оптимальный формат видео-эмодзи для использования в Telegram. Вы можете выбрать как платные, так и бесплатные варианты инструментов в зависимости от ваших предпочтений и возможностей.
Генерация и подготовка картинок в Bing AI
Для начала создания видео-эмодзи необходимо определиться с концепцией и выбрать подходящий эмодзи. Так как мой канал посвящен нейросетям, я решил сделать анимированную иконку лайка в стиле «будущего». На этом этапе важно правильно сформулировать запрос для генерации изображения, чтобы в дальнейшем было легче работать с иконкой.
Copilot сгенерировал такие иконки. Я попросил нейросеть создать вариации правого верхнего изображения и выбрал один из вариантов.
Теперь нужно удалить фон. Для этого открываем понравившуюся иконку и нажимаем кнопку "Customize". В открывшемся окне Designer нажимаем »удалить фон» и скачиваем иконку.
У меня получилась такая иконка. Можно вручную подправить неровные участки, но так как я стараюсь делать все с помощью нейросетей, оставлю как есть.
Анимация созданной иконки в Runway
Runway предоставляет возможность бесплатно создавать несколько анимаций, что вполне достаточно для создания небольшого пака видео-эмодзи. В нем вы можете экспериментировать с различными эффектами, стилями и движениями, чтобы создать уникальные и выразительные эмодзи.
После входа в аккаунт откроется данная страница. Нас интересует создание видео из изображения, поэтому нажимаем “Start with Image”.
После загрузки ранее созданного изображения в Runway, остается нажать «Generate» и получить анимацию. Однако, я рекомендую воспользоваться инструментом Motion Brush, который позволяет вручную настроить участки для анимации. Это необязательно, но может предотвратить необходимость повторной генерации видео, особенно если у вас бесплатная версия сервиса. Важно помнить, что лучше ограничить количество движений, чтобы облегчить процесс рендеринга. После настройки анимации, вы можете скачать ее на компьютер и сохранить для дальнейшего использования.
У меня получилась анимация с переливанием цветов.
Подготовка в After Effects
После того, как у вас есть готовая видео-анимация, можно перейти к следующему шагу — удалению фона с видео. Для этого нужно воспользоваться программой Adobe After Effects. Удаление фона позволит сделать видео-эмодзи более похожим на иконку, а не на GIF-анимацию.
Для начала нужно открыть After Effects, нажать «New Composition» и задать следующие настройки:
Необходимо, чтобы Frame Rate был 30, продолжительность анимации 3 секунды, а высота и ширина 512px. Нажимаем ОК.
Далее перетаскиваем скачанное видео с компьютера сначала в левое окно, а затем в центр.
Нужно мышкой подогнать видео под размер композиции.
Осталось удалить фон. Для этого следуйте инструкциям на картинке ниже.
Далее нужно выбрать инструмент Roto Brush, дважды нажать на наше видео, нарисовать примерное очертание иконки и нажать на пробел, чтобы увидеть, что получилось.
При необходимости подровняйте полученный результат. Если рисовать с зажатой клавишей Alt (или option для Mac), то маркер станет красным и уберет лишние элементы, которые были случайно выбраны.
После этого можно вернуться на вкладку с композицией.
Анимация готова. Нажав на пробел, вы можете посмотреть окончательный результат. Теперь осталось выполнить последний шаг — перевести анимацию в формат, понятный для Telegram. Для видео-эмодзи Telegram поддерживает формат WebM. Для рендеринга я воспользовался программой Adobe Media Encoder.
Рендеринг в Media Encoder
Телеграму нужен формат webm, которого в Media Encoder нет по умолчанию. Его легко можно скачать и установить отсюда.
После этого в After Effects нажимаем File -> Export -> Add to Adobe Media Encoder Queue, как показано на картинке ниже:
Ждём пока откроется Media Encoder.
Когда Media Encoder откроется, нажмите на «Match Source – High bitrate», как показано на картинке ниже:
Нажимаем на Match Source – High bitrate.
Теперь очень важно правильно выбрать настройки. Нужно:
Выбрать формат WebM.
Убрать галочку с «Export Audio».
Поменять ширину и высоту с 512х512 на 100х100.
В настройках кодека (Codec settings) выбрать метод «Constant Bitrate» и установить значение около 170.
Поставить галочку «Include Alpha channel».
Поставить галочку “Use Maximum Render Quality” (необязательно)
Формат WebM и убранная галочка Export Audio.
Ширина и высота 100х100, битрейт около 170-220.
Галочка Include Alpha Channel.
После этого можно начать рендеринг и скачать нашу готовую анимацию (см. картинку ниже).
Нажмите на зелёную кнопку Play.
После этого по указанному пути на компьютере появится нужный файл с анимацией. Можно уже закрыть программы и открыть Telegram.
Видео-инструкцию можете найти в моем Телеграм канале Нейросети Будущего.
Создание emoji-пака в Telegram
Осталось открыть официального Telegram-бота Stickers, отправить команду /newemojipack и следовать инструкциям в боте, чтобы создать новый набор эмодзи.
Теперь наш собственный пак с видео-эмодзи готов. Точно так же я создал другие видео-эмоджи и добавил их в свой пак.
Заключение
Если статья была полезна, подпишитесь на мой Телеграм канал "Нейросети Будущего", в котором я рассказываю о лучших ИИ-инструментах и новостях из мира нейросетей. Там вы найдете еще больше полезной информации, а также сможете узнать о новых проектах, подобных тому, что был описан в этой статье.
Статья изначально была опубликована на VC: https://vc.ru/social/1046689-telegram-emodzi-sozdanie-video-....
ИИ. Электроник вместо Галь и Зин?
Нейросети вгоняют меня в тоску. Шестипалые люди, генераторы текстового бреда, псевдокод. Критики скажут: развивай искусство промпта!
На текущем этапе развития ИИ легче самому сделать качественный продукт, чем объяснить бездушной (это не точно) машине, что от нее требуется, и потом ещё проверять результат, вносить правки.
Но это сейчас, а что потом?
Темпы развития ИИ действительно впечатляют. Если отбросить кожано-белковый снобизм, можно спрогнозировать дальнейший рост генеративных технологий вплоть до появления сверхинтеллекта.
Кстати, специалисты выделяют 3 этапа развития ИИ:
1. Узкий ИИ
2. Общий ИИ
3. Супер ИИ.
Если коротко, то узкий ИИ - это нейросетка, обученная решать какую-то одну конкретную задачу в духе шахматного движка стокфиш.
Общий ИИ - это аналог нашего мозга, а супер ИИ - сами понимаете. Точнее не понимаете и никто не понимает. Потому что в момент появления подобного Джинна наступит технологическая сингулярность и люди перестанут влиять на развитие технологий, и, вполне возможно, исчезнут как вид.
Бытует мнение, что переход от общего ИИ к неведомой вундервафле будет практически мгновенным.
Возникает закономерный вопрос: а в чем профит? Слабый ИИ приносит слишком мало пользы, сильный ИИ даст нам пинка под зад. А где золотая середина? Не получим ли мы по итогу интернет 2.0? Напомню, авторы интернета вдохновлялись идеей, что люди получат неограниченный доступ во все библиотеки мира, во все картинные галереи. А по итогу сиськи и мемы оказались сильнее и заняли процентов, наверное, 90 от всей паутины, если выражаться образно.
Сейчас мы наблюдаем что-то похожее с нейросетями. Человеческий контент, и хороший, и плохой, заменяет пародия на этот самый контент, копия копии. У философов даже есть определение для таких вещей - симулякр.
Мы точно хотим жить в мире, полном симулякров? Стоит ли та выгода, которую стремятся извлечь коммерсы за счёт автоматизации всего и вся, принесенных на алтарь прогресса жертв?
P.s. точно так же гундели люди на всех переломных этапах развития промышленности и общества, но находится ли паровой двигатель в одном ряду с ИИ?
И, конечно же, что за пост про ИИ без сгенерированной картинки)
Искусственный интеллект: возможности и опасения
Искусственный интеллект (ИИ) – это технологическое достижение, которое активно внедряется в различные сферы нашей жизни. Возможности ИИ огромны, но вместе с тем существуют и опасения относительно его влияния на общество. Давайте рассмотрим некоторые аспекты за и против применения искусственного интеллекта.
За:
Автоматизация трудоемких задач: ИИ способен выполнять множество задач, освобождая людей от рутинной и трудоемкой работы. Это позволяет сосредотачиваться на более креативных и стратегических аспектах деятельности.
Улучшение медицинской диагностики: Системы искусственного интеллекта могут анализировать медицинские данные с высокой точностью, что способствует более раннему выявлению заболеваний и повышению эффективности лечения.
Развитие науки и исследований: ИИ позволяет анализировать огромные объемы данных и выявлять скрытые закономерности, что способствует ускоренному прогрессу в научных исследованиях.
Против:
Потеря рабочих мест: Автоматизация и использование ИИ могут привести к уменьшению спроса на некоторые виды труда, что вызывает опасения относительно массовой потери рабочих мест.
Проблемы конфиденциальности и безопасности: Сбор и анализ больших данных могут создавать угрозы для личной жизни и конфиденциальности. Также возникает риск злоупотребления технологиями ИИ для кибератак.
Отсутствие этических стандартов: Недостаток четких этических стандартов и регулирования может привести к негативным последствиям, таким как использование дискриминация и нарушение прав человека.
Искусственный интеллект предоставляет обществу уникальные возможности, но его использование также сопряжено с вызовами и рисками. Важно продолжать обсуждать эти вопросы, разрабатывать этические стандарты и обеспечивать сбалансированное внедрение технологий ИИ в наш повседневный опыт.
Это всего лишь малая часть обсуждения вокруг искусственного интеллекта. Я приглашаю вас поделиться своими мнениями и взглядами в комментариях. Как вы видите роль ИИ в нашем будущем? Считаете ли вы его положительным фактором или наоборот, исходя из рисков и вызовов, которые он представляет? Ваше мнение важно, интересно услышать различные точки зрения по этому увлекательному вопросу. Давайте вместе обсудим будущее, в котором искусственный интеллект будет играть важную роль.
Если вы профи в своем деле — покажите!
Такую задачу поставил Little.Bit пикабушникам. И на его призыв откликнулись PILOTMISHA, MorGott и Lei Radna. Поэтому теперь вы знаете, как сделать игру, скрафтить косплей, написать историю и посадить самолет. А если еще не знаете, то смотрите и учитесь.
На выставке CES 2024 в Лас-Вегасе показали гаджет из будущего
На выставке CES 2024 представили устройство Rabbit R1 — идеального голосового помощника. С помощью собственного ИИ он управляет абсолютно любыми приложениями на смартфоне и ПК без поддержки со стороны разработчиков.
Можно голосом заказать такси, забронировать номер, переключить видео, открыть окно в браузере, запустить игру, не заботясь о совместимости с другими устройствами. Все уже предусмотрено разработчиками.
Такую работу обеспечивает нейросеть LAM (Large Action Model). Примечательно, что для полноценной работы не требуется устанавливать приложения.
Гаджет отличается минималистичным дизайном, его толщина не превышает пачку стикеров. Большая часть устройства отведена под 2,88-дюймовый сенсорный дисплей.
Смартфон оснастили процессором MediaTek с частотой 2,3 ГГц, 4 Гб оперативной памяти и накопителем на 128 Гб. Также есть слот под SIM-карту для доступа в интернет. Представители компании-производителя заявляют, что в автономном режиме гаджет будет работать «весь день».
СМИ сравнивают идею Rabbit R1 с Alexa или Google Assistant, а также отмечают, что такими и могут быть гаджеты в будущем.
Rabbit R1 уже доступен для предварительного заказа по цене $199, поставки смартфона начнутся в марте-апреле.
Источник: https://hightech.fm/2024/01/11/rabbit-r-ces
Видео, где рассказано и подробно показано, как работает Rabbit R1, идет на английском, но можно включить автоперевод.
https://youtu.be/22wlLy7hKP4?si=J2v-iXn4CZDlWXw9