Автопортал

Мaссaчусeтский тexнoлoгичeский учреждение (MIT) прeдстaвил свoи сaмыe знaкoвыe исслeдoвaния и oткрытия зa 2021 гoд. Учeныe пoдeлились пoдрoбнoстями нa oфициaльнoм сaйтe.

Тeнзoрнaя гoлoгрaфия. В мaртe инжeнeры MIT рaзрaбoтaли систeму нa бaзe глубoкoгo oбучeния (deep learning), кoтoрaя пoзвoлилa кoмпьютeрaм прaктичeски мгнoвeннo сoздaвaть трexмeрныe гoлoгрaммы. Методика «тензорной голографии» безвыгодный требует большого количества ресурсов и может трудиться даже на смартфонах alias ноутбуках, достаточно лишь только 1 МБ памяти. Ее предлагают пустить в дело в виртуальной реальности, 3D-печати, медицинской визуализации и других сферах.

Сверхточная нейронная подсак — сие система искусственного интеллекта, которая использовала цепочку обучаемых тензоров (объектов линейной алгебры) и ориентировочно имитировала обработку визуальной информации человеком. Во (избежание нее создали базу данных изо 4000 пар компьютерных изображений с их голограммами. В результате нейросеть научилась хозяйка создавать реалистичные голограммы, подбирая самолучший цвет и глубину к каждого пикселя.

«Жидкая» нейросеть. Сотрудники MIT создали нейронную частик нового типа, которая может самочки менять свою структуру, дабы адаптироваться к новым условиям похоже жидкости. По мнению ученых, возлюбленная позволит ИИ по совести принимать решения держи основе данных, которые неустанно меняются, например, около автономном управлении транспортом иначе медицинской диагностике.

«Жидкая» нейросеть преуспела в серии тестов, получи несколько процентов опередила за производительности другие современные алгоритмы в точном прогнозировании данных, начиная с химии атмосферы и заканчивая моделями трафика. Вследствие небольшим размерам, возлюбленная также потратила непочатый угол энергии на прикидки.

«Умные» цифровые волокна. В июне MIT создал первые волокна, которые могут чув, хранить, анализировать цифровые сведения и делать выводы получи и распишись их основе за того, как их зашивают в одежду. Сначала использовались лишь аналоговые версии, передающие электрические сигналы, а мало-: неграмотный биты. Разработчики предлагают пустить в дело технологию для контроля физической активности, выявления болезней и других медицинских целей.

Складка состоит из сотен квадратных кремниевых микросхем, расположенных возьми полимерной основе. Исследователи смогли основать непрерывное электрическим соединением посередке чипами на протяжении десятков метров. Волоконце получилось настолько тонким и гибким, чисто его можно зевать через иглу, втачивать в ткань и стирать приблизительно 10 раз.

Рекуперация компьютерной визуализации в время пандемии. Компьютерные инженеры и антропологи доказали, словно инфографики недостаточно, с тем чтоб передать реальную несчастье пандемии COVID-19. Они изучили сотни тысяч сообщений в социальных сетях и выяснили: инда самые лучшие и понятные графики разрешено интерпретировать с помощью разных систем убеждений.

В некоторых случаях компьютерная визуализация убеждает людей перемещать маску, информируя о смертях и количестве заболевших, же скептики также используют условия, чтобы убеждать в обратном. В такой степени называемые «распря-визуализации» поминутно являются сложными, приводят старшие объемы данных с официальных источников и восхитительно оформлены с помощью компьютерных программ.

Матрица для обнаружения коронавируса. Инженеры Массачусетского технологического института и Гарвардского университета разработали прообраз маски для лица, которая к примеру за полтора часа ношения может снять покров у человека Covid-19. Закрытое дело заключается в маленьких одноразовых датчиках, которые дозволяется размещать на какой бы то ни был ткани, в том числе для лабораторных халатах. Вроде уверяют ученые, их тоже можно переделать на обнаружения других вирусов.

Датчики созданы возле помощи технологии клеточной лиофилизации — высушивания веществ с помощью заморозки. Они улавливают нуклеиновые кислоты коронавируса, а в свою очередь нервные токсины. Эффект теста отображается всего только внутри маски, сохраняя засекреченность. Ant. открытость носителя.