複数の画像やテキストの解釈 MIT Schwarzman College of Computing - Section 3

「AIが家庭用ロボットの計画時間を半分に減らすのを手助けします」

「PIGINetは機械学習を活用して、複雑な環境で実行可能な解決策を評価・フィルタリングすることで、家庭用ロボットのタスクと...

「データプライバシーを見る新しい方法」

研究者たちは、機械学習モデルの性能を維持しながら、機密データを保護するプライバシー技術を開発しました

「生成AIが新しいタンパク質の構造を想像する」

MITの研究者たちは、「FrameDiff」という計算ツールを開発しましたこのツールは生成AIを使用して新しいタンパク質構造を作り...

「3つの質問：ロボットの認識とマッピングの研磨」

MIT LIDSのLuca CarloneさんとJonathan Howさんは、将来のロボットが環境をどのように知覚し、相互作用するかについて議論し...

MITの科学者たちは、生物学の研究のためのAIモデルを生成できるシステムを構築しました

BioAutoMATEDとは、オープンソースの自動化された機械学習プラットフォームであり、研究室において人工知能を民主化すること...

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...

人工知能についての国家安全保障リーダーの教育

MITの工学部、シュワルツマン・カレッジ・オブ・コンピューティング、およびスローンエグゼクティブエデュケーションの専門家...

研究者たちは、AIにより優れたグラフのキャプションを書かせる方法を教えました

新しいデータセットは、科学者がオンラインのグラフに対してより豊かで詳細なキャプションを自動生成するシステムを開発する...

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

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