201903. Лунные растения, распознавание дятлов, косметический 3D-принтер для лица
Обратную сторону Луны впервые сфотографировали с ее поверхности
Китайское национальное космическое управление опубликовало панорамный снимок обратной стороны Луны, сделанный зондом «Чанъэ-4».
Китайский аппарат совершил посадку 3 января 2019 года, груз включал в себя герметичный контейнер с биологическим материалом так называемого «микроэкологического цикла». На Луне взошли ростки хлопка. Но в тот же день сообщили, что все лунные растения погибли из-за низкой температуры.
- Обратную сторону Луны впервые сфотографировали с ее поверхности. Посмотрите, как она выглядит
- В биоконтейнере на Луне проросли первые растения
- Все лунные растения погибли
Любитель птиц обучил нейронную сеть распозновать дятлов
Отличный пример того, как технологии распознавания объектов, основанные на машинном обучении:
- Становятся массово доступны и не требуют редких гениальных программистов для получения результата
- Допускают хорошее обучение на очень скромных по размеру массивах данных.
В статье рассказано, как любитель птиц, по совместительству профессор computer science, вместе со студентами научил нейронку сначала распознавать виды птиц, а потом — и вот это меня уже впечатлило, это вам не кота от собаки отличить! — отличать отдельных индивидуальных дятлов, прилетавших к кормушке у него во дворе. При этом для узнавания восьми различных дятлов вполне хватило 2450 фотографий в обучающей выборке. Профессор оценил стоимость самодельной станции по распознаванию и идентификации птичек в примерно 500 долларов. Вот уж реально машинный интеллект в каждый двор и в помощь орнитологам.
Косметический 3D-принтер для лица
В Гонконге в магазинах электроники меня впечатлили размеры отделов, посвящённых гаджетам для всякого ухода за кожей: ни в Москве, ни в Европе такого количества устройств загадочного вида я не встречал. Но и здесь технологии не стоят на месте: только что представлен девайс, в котором есть что-то от 3D принтеров: агрегат размером с электробритву перемещается по лицу, автоматически анализирует проблемы кожи и с помощью 120 микросопел наносит (скажем, печатает) слой лечебной или декоративной косметики. Разработал штуковину не очередной стартап, а добрый старый P&G, так что шансы увидеть его в серии и в итоге на прилавках довольно велики.
Нейронная сеть научилась генерировать фотографии вкусной еды, которой не существует
Команда из Тель-Авива обучила нейронку нетривиальному навыку: генерировать изображения готовой еды по тексту рецепта. Результаты пока не очень надёжны — в том смысле, что фотографии реально приготовленных блюд подчас довольно сильно отличаются от того, что вообразила сеть на основе чтения рецепта.
Но тесты на людях показали, что сгенерированные изображения нравятся людям и они находят эти образы аппетитными. Этот результат авторы статьи находят удручающим: как известно, в инстаграме навалом картинок еды, и теперь возникает опасность, что эти фотки могут оказаться фейком. Для многих это даже огорчительней, чем fake news или портреты несуществующих людей: совсем ничего святого не остаётся в мире, где даже фото вкусняшек может оказаться реалистично выглядящей фантазией нейросети.
Видео автоматизированного приготовления бургеров
Футуристические видео роботизированных сборочных конвейеров на автомобильных заводах уже давно не новость. Но вот вам видео автоматизированного приготовления бургеров. Ещё немного времени пройдёт, и классическое начало рабочей карьеры «я начинал в Макдональдсе» станет милым воспоминанием об ушедших временах ручного неквалифицированного труда в фастфуде.
