Google поглотит разработчика камер светового поля Lytro
Компания Google начала процесс поглощения стартапа Lytro, известного разработкой пленоптических камер, сообщают источники TechCrunch. Официального сообщения о сделке пока что не поступало, ее точная сумма остается неизвестной.
Пленоптические камеры (камеры светового поля) для каждой точки изображения записывают информацию не только о цвете и интенсивности света, но также векторную информацию о направлении света. Благодаря этому при последующей обработке можно менять глубину резкости и фокусировку кадра. Особое внимание уделяется использование камер светового поля при создании VR-контента. Подобные устройства помогают справиться с одной из проблем виртуального пространства — ощущением нереалистичности, которое отчасти возникает из-за отсутствия низкой глубины резкости в точке, куда смотрят глаза.
Стартап Lytro выпустил первую пленоптическую камеру Light Field Camera еще в 2011 году, однако более успешным продуктом компании стала панорамная камера Lytro Immerge, представленная четыре года спустя. Тем не менее, несмотря на общий успех, темпы роста VR-рынка, на который стартап сделал упор в 2016 году, оказались недостаточно быстрыми и Lytro столкнулась с трудностями. В том числе они оказались связаны со стоимостью и технической сложностью оборудования.
Источники TechСrunch сообщают, что теперь активами стартапа будет владеть Google. Прежде всего, в собственность компании перейдут патенты Lytro — всего их 59. Стоимость сделки, по разным данным, составляет от 25 до 40 миллионов долларов. При этом в прошлом году суммарные инвестиции в Lytro составили порядка 200 миллионов долларов, а сам стартап оценивался примерно в 360 миллионов. Более подробных деталей о поглощении Lytro не сообщается.
Недавно Google представила собственную панорамную камеру светового поля и приложение Welcome to Light Fields для просмотра созданного на основе ее снимков контента в шлеме виртуальной реальности. Теперь пользователь сможет погрузиться в несколько популярных мест и объектов, к примеру, побывать в кабине шаттла «Дискавери».
Кристина Уласович
Доля ложноположительных оценок зависела от пола, этноса и типа жилья
Марта Маслей (Marta Maslej) из Университета Торонто с коллегами создала алгоритм машинного обучения для предсказания агрессии пациентов при оказании острой психиатрической помощи по структурированным электронным медицинским картам. Тестирование показало, что полученная модель проявляет пристрастность при прогнозировании. В работе использовали медкарты 17703 пациентов крупного канадского психиатрического стационара с января 2016 по май 2022 года (всего 42719 дня наблюдений, 1272 из них с проявлениями агрессии пациентов). Наиболее частой причиной госпитализации были психотические расстройства. 12398 пациентов и 29879 дней наблюдений использовали для обучения модели, 5305 пациентов и 12840 дней — для ее тестирования. Результаты опубликованы в журнале npj Mental Health Research.