Массачусетский технологический институт (MIT) представил свои самые знаковые исследования и открытия за 2021 год. Ученые поделились подробностями на официальном сайте.
Тензорная голография. В марте инженеры MIT разработали систему на базе глубокого обучения (deep learning), которая позволила компьютерам практически мгновенно создавать трехмерные голограммы. Технология «тензорной голографии» не требует большого количества ресурсов и может работать даже на смартфонах или ноутбуках, достаточно лишь 1 МБ памяти. Ее предлагают использовать в виртуальной реальности, 3D-печати, медицинской визуализации и других сферах.
Сверхточная нейронная сеть — это система искусственного интеллекта, которая использовала цепочку обучаемых тензоров (объектов линейной алгебры) и грубо имитировала обработку визуальной информации человеком. Для нее создали базу данных из 4000 пар компьютерных изображений с их голограммами. В результате нейросеть научилась сама создавать реалистичные голограммы, подбирая оптимальный цвет и глубину для каждого пикселя.
«Жидкая» нейросеть. Сотрудники MIT создали нейронную сеть нового типа, которая может сама менять свою структуру, чтобы адаптироваться к новым условиям подобно жидкости. По мнению ученых, она позволит ИИ правильно принимать решения на основе данных, которые постоянно меняются, например, при автономном управлении транспортом или медицинской диагностике.
«Жидкая» нейросеть преуспела в серии тестов, на несколько процентов опередила по производительности другие современные алгоритмы в точном прогнозировании данных, начиная от химии атмосферы и заканчивая моделями трафика. Благодаря небольшим размерам, она также потратила мало энергии на вычисления.
«Умные» цифровые волокна. В июне MIT создал первые волокна, которые могут воспринимать, хранить, анализировать цифровые данные и делать выводы на их основе после того, как их зашивают в одежду. Раньше использовались лишь аналоговые версии, передающие электрические сигналы, а не биты. Разработчики предлагают использовать технологию для контроля физической активности, выявления болезней и других медицинских целей.
Устройство состоит из сотен квадратных кремниевых микросхем, расположенных на полимерной основе. Исследователи смогли создать непрерывное электрическим соединением между чипами на протяжении десятков метров. Волокно получилось настолько тонким и гибким, что его можно пропускать через иглу, вшивать в ткань и стирать около 10 раз.
Использование компьютерной визуализации во время пандемии. Компьютерные инженеры и антропологи доказали, что инфографики недостаточно, чтобы передать реальную опасность пандемии COVID-19. Они изучили сотни тысяч сообщений в социальных сетях и выяснили: даже самые лучшие и понятные графики можно интерпретировать с помощью разных систем убеждений.
В некоторых случаях компьютерная визуализация убеждает людей носить маску, информируя о смертях и количестве заболевших, но скептики также используют данные, чтобы убеждать в обратном. Так называемые «контр-визуализации» часто являются сложными, приводят большие объемы данных из официальных источников и красиво оформлены с помощью компьютерных программ.
Маска для обнаружения коронавируса. Инженеры Массачусетского технологического института и Гарвардского университета разработали прототип маски для лица, которая примерно за полтора часа ношения может выявить у человека Covid-19. Секрет заключается в маленьких одноразовых датчиках, которые можно размещать на любой ткани, в том числе на лабораторных халатах. Как уверяют ученые, их также можно переделать для обнаружения других вирусов.
Датчики созданы при помощи технологии клеточной лиофилизации — высушивания веществ посредством заморозки. Они улавливают нуклеиновые кислоты коронавируса, а также нервные токсины. Результат теста отображается только внутри маски, сохраняя конфиденциальность носителя.