Accedi
ThisPersondoesNotExist è una piattaforma in grado di generare autonomamente volti realistici che non appartengono ad esseri umani realmente esistenti.
Leggi ThisPersonDoesNotExist: generatore automatico di volti realistici
Come sanno bene gli scienziati, è possibile modificare drasticamente le proprietà di un materiale cristallino applicando un po’ di tensione, ma trovare la tensione perfetta è tutta un’altra storia. E se ci pensa l‘intelligenza artificiale?
Google assume ingegneri in India per il proprio team di sviluppo di chip: 20 nuovi assunti negli ultimi mesi, con tante posizioni ancora aperte.
L'articolo Google spinge sui propri chip, assumendo nuovi ingegneri in India proviene da TuttoAndroid.
Da un sondaggio della Python Foundation e di JetBrains emerge come l'uso di Python sia sempre più diffuso presso gli sviluppatori.
Leggi Python: non solo Web development
Scopriamo come l'Intelligenza Artificiale sta cambiando il modo di fare informazione e quali sono le applicazioni più utilizzate dalle redazioni.
Leggi AI: l’ascesa dei robot che creano contenuti
Google comunica i risultati della sua battaglia contro lo spam con TensorFlow: oltre 100 milioni di messaggi individuati in più ogni giorno.
L'articolo Google con TensorFlow blocca 100 milioni di messaggi spam in più ogni giorno proviene da TuttoAndroid.
CAPTCHA nasce per contrastare l'azione dei bot, ma l'AI ne starebbe mettendo in discussione l'efficacia.
Leggi L’AI svela i limiti del CAPTCHA
Quali potrebbero essere la novità che Mountain View presenterà nel corso del Google I/O 2019.
Leggi Google I/O 2019, anticipazioni sulle novità
Nello Iowa, dove d’inverno nevica tantissimo e ci sono molti incidenti stradali, hanno deciso di adottare una nuova arma di prevenzione: niente catene, né sale o spazzaneve ma machine learning. Il dipartimento dei trasporti dell’Iowa ha infatti deciso di utilizzare le librerie open source TensorFlow di Google per realizzare specifici algoritmi in grado di analizzare le immagini raccolte lungo le strade e prevenire le situazioni più critiche.
La tecnologia messa a punto serve infatti ad analizzare i dati visuali raccolti attraverso le telecamere fisse e quelle montate sugli spazzaneve, incrociandoli anche con i dati sulla situazione del traffico, raccolti tramite l’utilizzo di radar, con l’obiettivo di ricavarne conclusioni sulle condizioni stradali, in modo da poter intervenire tempestivamente, ad esempio in caso di congestioni stradali dovute a incidenti o avverse condizioni meteo.
Secondo i funzionari del dipartimento dei trasporti inoltre attraverso l’apprendimento automatico dovrebbe essere possibile anche prevedere i rischi di incidenti su determinati tratti stradali, ricavando informazioni sullo stato delle strade attraverso l’analisi delle reazioni dei guidatori e la velocità media mantenuta.
Secondo Google questo è solo uno dei tanti esempi di possibile utilizzo di TensorFlow nella prevenzione degli incidenti stradali. In California ad esempio dove non nevica ma ci sono grandi problemi di traffico, gli studenti di ingegneria elettronica della Loyola Marymount University hanno iniziato a utilizzare le librerie di apprendimento automatico per mettere a punto un sistema in grado di identificare e segnalare la presenza di buche e crepe lungo le strade di Los Angeles.
Overclock3D ha ribattuto un’intervista fatta da un sito nipponico ad Adam Kozak, senior manager di AMD, in cui si paventa il supporto da parte della nuova Radeon VII di DirectML, estensione delle DirectX dedicata al machine learning. Kozak ha spiegato che AMD sta sperimentando una versione di prova dell’SDK di DirectML proprio con l’ultima nata, registrando “eccellenti risultati”.
DirectML è una tecnologia (ancora agli albori) che sfrutta l’intelligenza artificiale e che permetterebbe di migliorare la resa grafica nei videogiochi. Similmente alla tecnologia DLSS (Deep Learning Super Sampling) di Nvidia, DirectML userebbe un algoritmo in grado sia di migliorare le prestazioni che di fornire immagini di qualità superiore rispetto a quelle ottenute con TAA (Temporal Anti Aliasing).
La tecnologia supporta tutto l’hardware conforme a DirectX 12 ed è in grado di sfruttare le capacità di accelerazione hardware presenti sulle moderne architetture delle GPU, senza necessariamente richiedere unità dedicate come i Tensor core. “Si possono fare cose vicine a DLSS con un approccio simile al GPGPU con la nostra GPU”, ha aggiunto Kozak facendo intuire che la nuova Radeon VII riuscirebbe quindi a fornire immagini della stessa qualità di quelle ottenute usando DLSS.
Microsoft ha già mostrato in passato il potenziale del machine learning dei videogiochi: quando è usato per aumentare la risoluzione di un’immagine – in questo caso da 1080p a 4K – riesce a fornire un risultato finale più nitido e con meno aliasing, come dimostra l’immagine qui sopra.
Tra DirectX Raytracing e DirectML, è chiaro che tra poco nel gaming non conteranno più solo le pure capacità di shading. Nvidia, AMD e Intel dovranno necessariamente sviluppare nuovo hardware in grado di gestire inferenza, ray tracing e shading tradizionale, e questo porterà inevitabilmente ad un’evoluzione dei giochi come li conosciamo oggi.
Il supporto di Radeon VII a DirectML, seppur al momento solo in via sperimentale, è un passo importante per AMD e ci fa sperare bene per il futuro, in particolare per le nuove GPU basate su architettura Navi che ci aspettiamo debuttino nel corso dell’anno.
Le più preoccupanti minacce informatiche per il 2019 secondo la Mit Technology Review.
Leggi Cybersecurity: gli avvertimenti per il 2019 del Mit Technology Review
ML.NET è un framework di apprendimento automatico multipiattaforma pensato appositamente per gli sviluppatori .NET.
Leggi ML.NET: il machine learning framework di Microsoft
Il gruppo di 52 esperti nominato dalla Commissione Europea ha pubblicato la prima bozza di linee guida per la sicurezza dell’Intelligenza Artificiale. È il primo passo verso un documento che dovrà stabilire le regole da seguire nello sviluppo degli algoritmi in territorio europeo.
L’iniziativa nasce nell’ambito del progetto Digital Single Market, che abbraccia una moltitudine di tematiche, inclusi il copyright, il blocco geografico dei contenuti, la privacy e molto altro – e almeno su alcuni temi le critiche non sono mancate.
Limitandosi al tema dell’Intelligenza Artificiale i nodi riguardano da una parte i diritti del cittadino, la sicurezza delle operazioni (individuale e di massa) e i possibili abusi. Dall’altra la possibilità per le aziende di operare sfruttando al massimo le capacità offerte dalle nuove tecnologie. Le linee guida cercano dunque di fondare e guidare un dibattito che non è tecnologico, ma etico, sociologico e politico.
La bozza elenca dunque alcuni principi etici fondamentali su cui si dovrebbe costruire il dibattito, e cerca di stabilire poi quali siano i “requisiti per un’AI di cui ci si possa fidare“. La bozza propone dieci punti fondamentali.
“I sistemi con il compito di aiutare gli utenti, devono offrire un supporto esplicito alla promozione delle preferenze personali, e definire i limiti all’intervento del sistema, assicurando che il benessere dell’utente, definito dall’utente stesso, sia centrale per la funzionalità del sistema”.
“I registri digitali sul comportamento umano possono svelare dati molto sensibili, non solo in termini di preferenze ma anche riguardo l’orientamento sessuale, l’età, il sesso, le preferenze religiose e politiche. La persona con il controllo di queste informazioni potrebbe usarle a proprio vantaggio”.
Il lungo documento integra diversi passaggi sui ragionamenti che hanno portato a questi dieci punti, insieme a suggerimenti per la loro realizzazione. Ancora più importante, i commenti sono aperti a tutti fino al prossimo 18 gennaio. Il gruppo di esperti presenterà la versione finale del documento a marzo 2019, e sarà poi il turno della Commissione analizzarlo e proporre come proseguire i lavori.
L'articolo Le prime leggi UE sulla robotica, la Commissione ha pubblicato la bozza proviene da Tom's Hardware.
Feed RSS Reader 
