Facebook* поможет «железом» российским исследователям ИИ
Facebook объявил имена лауреатов партнерской программы, в рамках которой исследовательские лаборатории мировых университетов получат от компании специализированные серверы для работы в области искусственного интеллекта. Среди 15 лауреатов программы оказался и один российский университет. Подробности приводятся в пресс-релизе компании, поступившем в редакцию N+1.
Вузы, вошедшие в список лауреатов, получат в свое распоряжение серверы на базе GPU — всего речь идет о 22 высокопроизводительных компьютерах, которые получат 15 исследовательских групп из девяти стран: Австрии, Бельгии, Чехии, Франции, Германии, Италии, Великобритании, России и Швейцарии. Ученые, со своей стороны, должны будут публиковать полученные на новом оборудовании результаты в открытых журналах.
Россию в списке победителей представляет Лаборатория нейронных сетей и глубинного обучения МФТИ, возглавляемая Михаилом Бурцевым. Основными направлениями работы лаборатории являются диалоговые системы и машинное обучение с подкреплением. Первое направление подразумевает создание искусственного интеллекта, который мог бы поддерживать разговор с живыми людьми и, в перспективе, заменить операторов call-центра. Второе направление, машинное обучение с подкреплением, — особый тип машинного обучения, который позволяет создавать достаточно «креативные» алгоритмы без прямого программирования решения задачи. Ключевая стратегия в этой области — определение для алгоритма метрики «подкрепления» и «наказания», которая должна задавать направление обучения системы, но при этом безразлична к тому, что именно делает система. Подобные алгоритмы с подкреплением стали особенно популярны в последние несколько лет и применялись, например, для создания системы AlphaGo, которая смогла обыграть человека в Го. Другой пример такого обучения — система ИИ, которая смогла научится играть в аркадные простые игры типа Atari без какой-либо помощи со стороны человека: компьютер мог видеть только игровое поле и знать результат игры, но при этом подкрепления оказалось достаточно для возникновения успешной стратегии поведения ИИ в игре.
Отбором лауреатов для участия в программе со стороны социальной сети занималось исследовательское подразделение FAIR (Facebook AI Research). Его возглавляет один из самых известных специалистов в области машинного обучения, Ян ЛеКун (Yann LeCun), знаменитый работами по применению сверточных нейросетей для распознавания изображений.
*Facebook принадлежит компании Meta, деятельность которой в России запрещена.
Александр Ершов
Он оказался точнее и эффективнее предыдущих версий
Американские ученые разработали тонкопленочный охладитель, с помощью которого люди с протезами руки могут чувствовать температуру предметов. С помощью полупроводников и сверхрешеток он охлаждается в участках культи, которые воспринимают механические и термические ощущения, что вызывает соответствующие ощущения в фантомной руке. По сравнению с предыдущими термоэлектрическими устройствами эта разработка меньше весит и точнее передает информацию о температуре. Разработка описана в статье журнала Nature Biomedical Engineering. Ученые и биоинженеры разрабатывают все больше интерфейсов, которые позволяют с помощью стимуляции нервов в культе передавать ощущения при использовании протезов, включая давление, вибрацию и боль. Однако пока нет заметных успехов в разработке устройств для ощущения температуры в протезе — все существующие разработки неудобны для повседневного использования из-за большого веса и неэффективного энергопотребления. Генерация реалистичных и информативных тепловых сигналов в протезах позволила бы получать мультимодальную сенсорную информации об окружающей среде в режиме реального времени. Например, определять, температуру напитка, реагировать на горячие предметы или ощущать тепло личного прикосновения. Люк Осборн (Luke Osborn) с коллегами из Университета Джонса Хопкинса выдвинули гипотезу, что технологию тонкопленочного термоэлектрического охлаждения (TFTEC) можно использовать для передачи сигнала с протеза на конкретные рецепторные участки на культе, чтобы создавать полноценное ощущение температуры в фантомной руке. Для этого они разработали неинвазивный термоневральный интерфейс — между термическими стимулами и кожными рецепторами — с использованием устройства TFTEC. В этом устройстве использовались монокристаллические материалы и иерархические сверхрешетки, что придает ему высокую рабочую мощность, плотность охлаждения и, как следствие, быструю и энергоэффективную стимуляцию. Устройство толщиной 1,2 миллиметра и массой 0,05 грамма способно снижать температуру на 10-20 градусов Цельсия за три секунды и удерживать этот температурный градиент в течение длительного времени. В лабораторных условиях эти показатели были значительно лучше, чем у предыдущих, объемных, версий термоэлектрических интерфейсов. Поскольку после ампутации нервы культи могут «иннервировать» фантомную конечность, ученые определили у четырех человек с ампутированной рукой участки культи, которые при механической или термической стимуляции вызывали ощущения прикосновения и температуры в фантомной руке. Устройство TFTEC поместили на кожу четырех участников с ампутацией, чтобы восстановить ощущение температуры в фантомной руке. Все участники ощущали охлаждение c экспериментальным устройством, с контрольным термоэлектрическим устройством эффект почувствовали только два участника. Кроме того, участники быстрее и интенсивнее воспринимали холодовые ощущения на культе и в фантомной руке по сравнению со стандартным объемным устройством. Аналогичные результаты показал эксперимент со здоровыми добровольцами, которые касались устройства указательным пальцем. В другом эксперименте участники управляли виртуальным модульным протезом руки, чтобы прикоснуться к виртуальным объектам и определить холодный. Во всех тестах устройство TFTEC помогало людям быстрее и точнее справиться с заданием по сравнению с классическими устройствами. Наделять протез ощущениями важно, чтобы человек без конечности мог нормально адаптироваться к нему и жизни с ним. Например, недавно мы рассказывали, что тактильная стимуляция облегчила управление протезом руки.