Учёный Ильдар Рахматулин из Университета Хериот-Ватт (Heriot-Watt University) в Эдинбурге (Шотландия) создал лазерную турельную установку с ИИ для уничтожения тараканов. По словам специалиста, вначале ИИ обрабатывает цифровой сигнал с двух камер и таким образом определяет местоположение таракана. Затем он передает данные на гальванометр: тот нужным образом меняет направление лазера, чтобы точно ударить по цели.

При этом мощность лазера можно регулировать: он может как отпугнуть, так и убить насекомое. Турель способна бороться не только с тараканами — её можно использовать, к примеру, против шершней или мух. По словам Рахматулина, всё оборудование, которое он использовал для создания пушки, обошлось ему всего в 250 долларов США. Учёный также опубликовал все данные о том, как создавалась его установка.

Лазерная пушка для борьбы с насекомыми

Исследователь утверждает, что собрать такую же турель может любой желающий. В будущем Рахматулин намерен усовершенствовать свое творение для его использования в более крупных масштабах.

Источник

Исследователи из University of Edinburgh обучили нейросетевую модель анимировать игровых персонажей. Нейросеть предсказывает, как персонаж должен взаимодействовать со средой, чтобы выполнить какое-то действие. Среди действий — такие, как сидеть, стоять, передвигаться, избегать препятствия и поднимать предметы. Архитектура модели базируется на Neural State Machine.

Даже простые задачи, как сидеть на стуле, сложно моделировать с помощью обучения с учителем. Сложность заключается в том, что такая задача предполагает комплексное планирование и умение ориентироваться в среде. Neural State Machine моделирует взаимодействие игрока в сменяющихся сценах.

Нейросеть принимает на вход целевую локацию и тип действия, который необходимо совершить. На выходе модель выдает последовательность шагов для совершения целевого действия. Чтобы персонажи адаптировались к специфике геометрии среды, исследователи включили в модель метод для аугментации данных. Это позволяет случайным образом сменять 3D геометрию среды, при этом сохраняя контекст изначального действия. Благодаря такому подходу нейросеть обучается действовать в отличных друг от друга средах.

Что внутри нейросети

Архитектура системы состоит из gating сети и сети для предсказания движений. Gating сеть принимает на вход подвыборку параметров текущего состояния и вектор целевого действия. На выходе gating сеть отдает коэффициенты для блендинга предыдущих действий, которые используются для предсказания следующего действия. Сеть для предсказания движений принимает на вход переменные контроля позы и траектории персонажа и выход gating сети. Затем модель предсказывает параметры следующего действия.

Визуализация составных частей нейросети

Проверка работы модели

Исследователи сравнили Neural State Machine с MLP, PFNN, MANN, LSTM и Auto-LSTM архитектурами. Ниже видно, что NSM выдает более точные результаты, чем остальные подходы.

Средняя ошибка позиции (PE — Positional Error) и средняя ошибка вращения (RE — Rotation Error) для конкурирующих подходов

Источник

Github

Ученые из Эдинбургского университета проанализировали генетические данные 44 480 человек и пришли к выводу, что у людей с высокими когнитивными способностями на 30% чаще встречаются гены, ответственные за ухудшение зрения.

Исследование опубликовано в журнале Nature Communications.

Когнитивные способности участников оценивались с помощью набора тестов на различные типы мышления. Было изучено 148 геномных областей, связанных с когнитивными функциями, в том числе 58, о которых ранее не сообщалось. Параллельно выяснилось, что сильные «познавательные» гены играют роль в улучшении работы сердечно-сосудистой системы.

Доктор Гейл Дэвис, возглавлявший работу ученых, рассказывает: «Это крупнейшее на сегодняшний день генетическое исследование когнитивной функции. Мы выявили массу генетических особенностей, с помощью которых наследуются умственные способности.

Результаты помогут понять, почему когнитивные функции снижаются с возрастом и из-за болезней, а также каким образом генные механизмы влияют на мышление на протяжении человеческой жизни».

источник