複数の画像やテキストの解釈 MIT-IBM Watson AI Lab
「AIモデルは強力ですが、生物学的に妥当でしょうか?」
「神経科学と機械学習を結ぶ新たな研究が、アストロサイトが人間の脳における潜在的な役割についての洞察を提供しています」
分子の言語を学び、その特性を予測する
このAIシステムは、分子の特性を予測するためにわずかな量のデータしか必要としませんこれにより、薬物の発見や材料の開発を...
コンピュータビジョンが脳のように機能するとき、それは人々が見るようにもっと見ることができます
実際の脳からのデータを使用して人工ニューラルネットワークを訓練することにより、コンピュータビジョンをより堅牢にするこ...
コンピュータビジョンシステムは、画像認識と生成を結びつけたものです
MAGEは、通常は別々に訓練される画像生成と認識の2つの主要なタスクを1つのシステムに統合します
様々な地形でサッカーをプレーするための四脚ロボットシステム
「DribbleBot」は、強化学習を利用して、砂地、砂利、泥地、雪などの様々な地形でサッカーボールを操ることができますまた、...
AIシステムは、構造設計のターゲットを満たす新しいタンパク質を生成することができます
これらの調整可能なタンパク質は、強靭性や柔軟性など、特定の機械的特性を持つ新しい材料を作成するために使用することがで...
新しいツールが人々がAIモデルを評価するための適切な方法を選択するのを支援します
適切な方法を選択することで、ユーザーはモデルの振る舞いをより正確に把握し、その予測を正しく解釈するための準備ができます
ラベルなしでオーディオビジュアル学習をスケーリングする
新しいマルチモーダル技術は、主要な自己教師あり学習手法をブレンドして、人間に似た学習を行います
![VoAGI](/assets/img/voagi.jpg)
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