Журнал о строительстве

Мaссaчусeтский тexнoлoгичeский научно-исследовательский институт (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» никак не требует большого количества ресурсов и может горбить спину даже на смартфонах или — или ноутбуках, достаточно лишь 1 МБ памяти. Ее предлагают утилизировать в виртуальной реальности, 3D-печати, медицинской визуализации и других сферах.

Сверхточная нейронная невод — это режим искусственного интеллекта, которая использовала цепочку обучаемых тензоров (объектов линейной алгебры) и безвкусно имитировала обработку визуальной информации человеком. Угоду кому) нее создали базу данных с 4000 пар компьютерных изображений с их голограммами. В результате нейросеть научилась хозяйка создавать реалистичные голограммы, подбирая наихудший цвет и глубину для каждого пикселя.

«Жидкая» нейросеть. Сотрудники MIT создали нейронную трал нового типа, которая может самочки менять свою структуру, для того чтобы адаптироваться к новым условиям сходно жидкости. По мнению ученых, симпатия позволит ИИ неискаженно принимать решения на основе данных, которые ежеминутно меняются, например, при автономном управлении транспортом alias медицинской диагностике.

«Жидкая» нейросеть преуспела в серии тестов, получай несколько процентов опередила соответственно производительности другие современные алгоритмы в точном прогнозировании данных, начиная с химии атмосферы и заканчивая моделями трафика. Вследствие небольшим размерам, она равным образом потратила мало энергии бери вычисления.

«Умные» цифровые волокна. В июне MIT создал первые волокна, которые могут (идёт, хранить, анализировать цифровые материал и делать выводы на их основе затем того, как их зашивают в одежду. Допрежь того использовались лишь аналоговые версии, передающие электрические сигналы, а безграмотный биты. Разработчики предлагают пользоваться технологию для контроля физической активности, выявления болезней и других медицинских целей.

Приготовление состоит из сотен квадратных кремниевых микросхем, расположенных получай полимерной основе. Исследователи смогли образовать непрерывное электрическим соединением в кругу чипами на протяжении десятков метров. Пенька получилось настолько тонким и гибким, почто его можно пропускать от иглу, вшивать в ткань и чистить. Ant. создавать около 10 раз.

Исчерпание компьютерной визуализации во благоп пандемии. Компьютерные инженеры и антропологи доказали, отчего инфографики недостаточно, чтобы рассказать реальную опасность пандемии COVID-19. Они изучили сотни тысяч сообщений в социальных сетях и выяснили: инда самые лучшие и понятные графики только и остается интерпретировать с помощью разных систем убеждений.

В некоторых случаях компьютерная визуализация убеждает людей волочить маску, информируя о смертях и количестве заболевших, так скептики также используют данное, чтобы убеждать в обратном. Приближенно называемые «контр-визуализации» нередко являются сложными, приводят старшие объемы данных из официальных источников и изящно оформлены с помощью компьютерных программ.

Стереотип для обнаружения коронавируса. Инженеры Массачусетского технологического института и Гарвардского университета разработали прообраз маски для лица, которая будто за полтора часа ношения может совлечь покров у человека Covid-19. Сущность заключается в маленьких одноразовых датчиках, которые есть размещать на любой текстильные изделия, в том числе на лабораторных халатах. Подобно ((тому) как) уверяют ученые, их в свой черед можно переделать для обнаружения других вирусов.

Датчики созданы близ помощи технологии клеточной лиофилизации — высушивания веществ путем заморозки. Они улавливают нуклеиновые кислоты коронавируса, а в свой черед нервные токсины. Результат теста отображается не более внутри маски, сохраняя гласность носителя.