47341
Личный блог Дениса Ширяева (🤍🇺🇦), про технологии, интересное или актуальное. В основном я по нейронкам. Связь и реклама: @thenbot
Поиграл вчера вечером с Super Resolution алгоритмом, причем, чтобы не занимать основной рабочий комп, запустил всё это на iPhone 6+, поистине в странное время живем 🎈
Super Resolution – это алгоритм (на самом деле один из, это целое направление) предназначенный чтобы вы могли взять маленькую картинку и сделать ее большой.
В примере ниже, который весит 3 мегабайта, мне удалось увеличить картинку с 500х600 пикселей, до 2000х2045 пикселей 🐻
Вроде вышло на троечку, попробую потом еще что-нибудь увеличить.
Все же уже видели как с помощью нейронок определить крутость фотографии?
Ну в общем так себе оно работает.
Doom ему не круто, совсем офигели эти роботы ☹️
https://everypixel.com/aesthetics
Персональный голосовой ассистент курильщика:
https://youtu.be/3Nss_2_rwdE
General Electric выяснило насколько дополненная реальность может помочь в работе: техник обслуживающий ветрогенератор справился со своей работой на 34% быстрее чем обычный с бумагами, получая инструкции для работы сразу в процессе работы, работник товарного склада – на 46%, так как не отвлекался на работу с терминалом.
О очках AR SkyLight пока мало красивых видео, но тут можно понять примерно как они работают – как карточки Google Glass но для работы ¯\_(ツ)_/¯
https://youtu.be/Lz_FXEWK3-Y
Я лично считаю, что давно пора бизнесу резать косты с помощью AR, так мы быстрее попадем в AR будущее 🎈
Я как-то писал о генерации объектов (/channel/denissexy/103), примерно так это выглядит в процессе
Читать полностью…
Если так получилось, что вы хотели бы построить свой собственный Google Translate, систему распознавание смысла фраз, автоматическое подписывание картинок и создание автоматического "итого" для текста, и все это с помощью нейронных сетей и программирования – то seq2seq от Google это то, что вам нужно.
По этой ссылке описание фреймворка для Tensorflow, а я в сотый раз уже жалею, что я не разработчик и вечно нет времени, иначе бы поигрался с разбором рукописи Войнича с помощью нейронных сетей.
P.S. Туториалы в seq2seq пока доступны только про Machine Translation Background, но это же фигня на пути к великой цели 💖
Тем временем огнеметы на роботах становятся мейнстримом – ниже видео о DIY проекте, где есть все что нужно: огнемет, робот, пластиковые солдатики убегающие в ужасе
Смотреть с 8:00
https://youtu.be/3NIg0vOetHo
Опрос, опрос 🎉 Скажите как вам этот канал, правда клевый?
👌Клевый – 435
👍👍👍👍👍👍👍 100%
👥 435 people voted so far.
Если ты Alexa (ассистент от Amazon) и никому не хочешь врать о своих связях с ЦРУ:
http://shir-man.com/static/tg/alexa.mp4 😰👮
Audi с помощью аналога кинекта, песочницы, Unity и VR шлема запустила прекрасный проект – вы строите себе куличики, замок, трассу в песочнице, а потом одеваете VR шлем и катаетесь по своей же трассе 🎈
Видео создания:
https://youtu.be/8Ik4Pn2fF7c
360 видео в процессе поездки:
https://youtu.be/KoMsDIb8uLk
Хорошо быть ребенком в 2017 году, я такое придумывал ползая щекой по песку в детстве. Песок был не вкусный!
Машинное обучение и мода – это те индустрии которые ещё столкнуться в будущем, так как в данный момент, как мне кажется, мода живет себе без прогресса, если это не касается новых видов синтетики, очков снепчата или модельера с 3d принтером 💁🏻
Так вот, на arxivorg любопытный документ о том как группа ученых пытается с помощью нейронной сети распознавать одежду – ремни, брюки, шорты, пуловеры, свитшоты – в общем одежду. В документе отдельно описано насколько это сложная и комплексная задача, но результаты распознавания уже сейчас неплохие, ниже будет пару примеров.
Сам документ находится по ссылке:
https://arxiv.org/abs/1703.01386
А я уже давно жду приложение, которое бы само собрало мне модный лук – я довольно ленивый чтобы мерить 20 вещей в магазине, но готов нажать пару кнопок на телефоне чтобы мне сделали клевый стиль и сказали где что купить, а лучше доставили.
И если уж мы о моде, а вы разработчик, и дочитали до этого места, то вот ссылка на датасет где почти 800000+ вещей по группам 🎉:
http://bit.ly/2mUHA7N
Я в последнее время развлекаю себя когда езжу в такси – спрашиваю о том, что думает таксист о автопилотах в автомобилестроении – типа "Как вы думаете, будут роботакси у нас по дорогам ездить в ближайшие лет 5?"
Все дают разные ответы и если честно, мне просто интересно послушать их доводы, я даже не спорю, просто собираю информацию – кто-то говорит "Да ты дороги эти видел?", "В -30 сломается твой робот", "Не существует таких процессоров, невозможно вычислить это все, физически не способны процессоры на это", ну а кто-то говорит "Да, верю – не знаю что делать на пенсии, раньше хоть думал таксовать буду, а сейчас вижу что не буду уже".
В общем – мне очень интересно почему люди думают, что этого не будет и у меня к вам предложение, вы когда в следующий раз поедете в такси, задайте этот вопрос чтобы поддержать беседу, и если вам вдруг будет не лень, поделитесь своим ответом со мной – а я соберу их в список.
Вот, даже кнопку сделал 💖
Новость мельком: GoogLeNet успешно определяет раковые метастазы в 92% случаев, в то время как опытный врач в 73%.
👨🏻🔬 + 🤖 = 💖
Детали: http://bit.ly/2lv6SsX
Autodesk с помощью "Dream catcher" спроектировал идеальное раллийное шасси по мнению алгоритма для генеративного дизайна.
Я рекомендую посмотреть это видео (https://youtube.com/watch?v=aR5N2Jl8k14), оно расскажет самое актуальное в мире дополненного дизайна и союза между человеком и компьютером, а ниже скину пару кадров шасси машины мечты для AI 🎈
При проектировании шасси все данные брались из реальных гоночных показателей (в видео об этом расскажут).
А дизайн будущего напоминает корабли из вселенной чужого
¯\_(ツ)_/¯
Знаете, что было бы если бы луна была бы всего в один пиксель размером?
Было бы такое: http://bit.ly/2m97GCr (не сотрите свой скролл 💕)
А вот по этой ссылке можно проверить с помощью microsoft, что переводит лучше – нейронная сеть или классический алгоритм перевода:
https://translator.microsoft.com/neural/
Выходит примерно так:
I asked Siri why I'm single
She opened the front camera
Старый алгоритм:
Я спросил Сири, почему я одна
она открыла передней камеры
Нейронные сети:
Я спросил Сири, почему я одинок
она открыла переднюю камеру
Воу, вот это то, что мне нужно прямо сейчас и я не знаю зачем – чехол на android для iphone за 100$ 🎉
http://go.nowth.is/2nBxRjd
(Он возможно никогда не выйдет, но какой концепт)
takemymoney.jpg
💖Примерно год назад, когда я наткнулся на нейронку которая на основе датасета генерировала Шекспира (ну, пыталась), я закрыл крышку ноутбука, отложил его в сторону, включил холодный душ, свернулся в клубок и ждал скайнета.
После небольшой паузы, скайнет не пришел, а я принялся генерировать Шекспира, Пушкина, Михаила Круга, речи политиков, псевдокод, в общем – все, что угодно, в промышленных масштабах. И тогда же я попытался провернуть подобное с midi файлами – кто не знает, midi файл можно конвертировать в табличку, вида:
2, 960, Note_off_c, 1, 79, 0
2, 960, Note_on_c, 1, 81, 81
2, 1920, Note_off_c, 1, 81, 0
2, 1920, Note_on_c, 1, 77, 81
2, 2880, Note_off_c, 1, 77, 0
2, 2880, Note_on_c, 1, 65, 81
Что в теории позволит влив достаточно данных в нейронку, на выходе получить последовательность нот похожую на оригинальную музыку автора.
У меня тогда ничего не получилось, скажу сразу, так как оказывается, нужен был еще один этап – конвертирование всего этого в последовательность символов, вроде:
Vh V]h V]h V]h V]h Uak Uak ak
Zak Yaeh Yaeh Yaeh Yaeh
Где каждый символ отвечал за нажатие определенной ноты, в определенное время.
Но, хорошие новости 🎉 – есть человек который прошел весь путь до конца и записал прекрасное видео, где рассказал каким же образом он смог получить нейронного Баха.
После дня просчетов (1440 минут) получилось примерно это:
https://youtu.be/SacogDL_4JU?t=689
(смотреть с 11:29)
🤖 i'll be bach
AR пилоты используют уже давно, но каждый раз когда вижу – впечатляюсь. Видео с полицеского вертолета в США – поверх домов номера, названия улиц на дорогах, внизу мелкий с лазерной указкой 🎈
Читать полностью…
Спасибо вам за честные ответы, работаем дальше 🎉☺️
Читать полностью…
Андрей @brodetsky скинул интересную нейронку (кстати, кто на него не подписался, подпишитесь, если бы не он я вообще бы канал не сделал 🎈) – на входе нейронной сети дают изображение объекта с определенного угла, далее нейронная сеть "галлюцинирует" дорисовывая 3D модель сама по себе. Само собой в алгоритме используется большой датасет 3D объектов, поэтому нейронка и выдает такое высокое качество синтеза.
Работает это все возмутительно хорошо, но к сожалению по ссылке на код, там выпадает 404 – я написал авторам, но они пока молчат, так что пока не получится это поковырять всем желающим ☹️
Ссылка на проект:
http://www.cs.unc.edu/~eunbyung/tvsn/
Ниже гифка с примером. Те объекты которые вращаются как раз "оживили" с помощью этого алгоритма.
А если вам вдруг интересно, на чем крутится бот медузы (@MeduzaEyesBot) – ну тот, который глаза закатывает, то вот описание Deep Warp алгоритма:
http://bit.ly/2niFkDj
А вот тут веб версия, где даже больше разных движений для глаз:
http://163.172.78.19/
Если обучить алгоритм машинного обучения на 80 миллионах комментариев с Reddit то получится такой прекрасный собеседник: http://comment.ai/
Ниже пара цитат, работает только с английским ¯\_(ツ)_/¯
А я тем временем нашел клиентом какого банка я стану
https://youtu.be/D0rStdHowAg?t=465
DOOMBANK!
Поскольку я тоже очень хочу попробовать в генеративный дизайн, а доступ в Dream Cather мне не дают, то вот вам генеративный трактор созданный мной от вдохновения постом выше.
"слабоумие_и_отвага.jpeg"
Пишет нам Денис (популярное имя🎈) по поводу ссылки выше:
«Я попробовал, очень понравилось, но захотелось поскроллить дальше солнечной системы. Грубо прикинул, сколько удается проскроллить за минуту и посчитал расстояние до ближайжей звезды Proxima Centauri. Получилось 12 суток беспрерывного скролла! А до самого дальнего видимого объекта вселенной, галактики GN-z11, скроллить 105,7 миллионов лет! И это притом что скроллить получается быстрее скорости света в 126 раз.
От осознания глубины вселенной я немного сошел с ума, поэтому мне пришлось кому-то написать об этом, извини»
Берегите свои скроллы, не покидайте пределов браузера 💁🏻
Команда создавшая технологию литий-ионных аккумуляторов отчиталась о создании новой технологии – вот краткие тезисы:
– Это недорогая в производстве и полностью твердотельная батарея
– Емкость батареи в 3 раза выше литий-ионных аккумуляторов
– Батарея сделана из негорючих материалов
– Новая технология поддерживает "быструю зарядку"
– Это первая полностью твердотельная аккумуляторная батарея, которая может работать при температуре до 60 градусов Цельсия
– Стеклянные электролиты позволяют инженерам наносить на пластинки и лить щелочные металлы как на катоде, так и на стороне анода без дендритов, что упрощает изготовление аккумуляторных элементов
(Я надеюсь есть хоть кто-то, кто понял что это значит)
И самое главное:
Другим преимуществом технологии является то, что элементы аккумуляторной батареи могут быть изготовлены из экологически чистых материалов. Стеклянные электролиты позволяют заменить дешевый натрий на литий. Натрий извлекается из морской воды, которая широко доступна.
В общем, поскольку эта команда создавшая технологию литий-ионных аккумуляторов, то есть очень большой шанс того, что это не просто "хайп" и очередная новость в стиле "ученые создали вечную батарею" – а реальная технология, которая (очень хочется верить) скоро поступит на рынок.
Подробнее и на английском тут:
https://news.utexas.edu/2017/02/28/goodenough-introduces-new-battery-technology
Кстати, команду исследователей возглавляет Джон Гуденаф и ему 94 года, это для тех кто любит жаловаться – "О, я уже слишком стар для этого js дерьма, мне почти 30" 🎈