MITs neue Sprache für große „spärliche“ Daten, Ubers selbstfahrendes Debüt und mehr - diese Woche in Artificial Intelligence 09-16-16

1 - 10 Startups in einem späteren Stadium Nehmen Sie am Seattle Machine Learning and Data Science Accelerator teil

Microsoft hat seinen vierten Beschleuniger für maschinelles Lernen mit 10 Starts in der späten Phase in Seattle gestartet. Ausgewählte Startups, die sich von der Herstellung bis zu sozialen Medien erstrecken, haben durchschnittlich 5.3 Millionen US-Dollar an Finanzmitteln erhalten, mit einem durchschnittlichen jährlichen wiederkehrenden Umsatz von 3 Millionen US-Dollar. Startups erhalten durch Partnerschaften mit dem Sprosty Network und ihrem RetailXelerator-Programm Zugang zu einer Reihe von Workshops und Coaches sowie zu Geschäfts- und Kundenbeziehungen. Die ausgewählten Startups umfassen: Cycle Computing; DataRPM; Daometrie; KenSci; LoginRadius; Metric Insights '; Pymetrik; Shareablee; Vision Insights; und Versium.

(Die vollständige Pressemitteilung im Microsoft Accelerator-Blog wurde mit der Aktualisierung dieses Beitrags im September 2017 entfernt.)

2 - Schnelleres paralleles Rechnen

Forscher des MIT-Labors für Informatik und künstliche Intelligenz (CSAIL) haben eine neue Programmiersprache namens Milk entwickelt, die effizienter mit Big-Data-Programmen arbeitet. In ersten Tests mit mehreren bekannten Algorithmen waren die mit Milk geschriebenen Programme viermal schneller als die mit traditionelleren Sprachen erstellten. Große Datenmengen enthalten häufig spärliche Daten, für die die heutigen Computerspeicherchips nicht optimiert sind. Anstatt einzelne Daten abzurufen, erfassen Computerprozessoren in der Regel ganze „Datenblöcke“ nach einem als Lokalität bezeichneten Prinzip (ruft auch so viele benachbarte Informationsblöcke ab, wie sie enthalten können). Dies funktioniert nicht gut, wenn ein Algorithmus nur 20 bestimmte Bücher aus der Datenbank eines Online-Händlers mit 2 Millionen Büchern auswählen möchte. Milch funktioniert so, dass bei der Anforderung eines Datenelements nur Datenelemente erfasst werden, von denen bekannt ist, dass sie benötigt werden. Das Forschungsteam präsentierte seine neue Sprache diese Woche auf der Internationalen Konferenz über parallele Architekturen und Kompilierungstechniken.

(Lesen Sie den vollständigen Artikel über MIT-Nachrichten)

3 - Pittsburgh, Ihr selbstfahrender Uber kommt jetzt an

Am Mittwoch schickte Uber seine ersten selbstfahrenden Autos nach Pittsburgh (allerdings nicht ohne Sicherheitsfahrer, falls etwas schief gehen sollte). In seiner Pressemitteilung zitierte Uber die kürzlich erfolgte Übernahme von Otto, das Hardware und Software für selbstfahrende Lastwagen für Versand und Lieferung entwickelt, um seine selbstfahrende Engineering-Gruppe als eine der stärksten der Welt zu stärken. Einer von Engadgets Autoren veröffentlichte einen Artikel, in dem er seinen eigenen ausführlich beschrieb Erfahrung im Fahren in einem von Ubers selbstfahrenden Autos Gestern wurde festgestellt, dass die meisten Bewegungen während der 30-minütigen Fahrt zwar autonom ausgeführt wurden, es jedoch einige Situationen gab, in denen es schwieriger war (z. B. mit menschlichem Versagen an Kreuzungen in vier Richtungen umzugehen). Noch keine Ankündigungen zur Dauer des Versuchs oder wo selbstfahrende Ubers als nächstes rollen könnten.

(Lesen Sie den vollständigen Artikel über UBER-Newsroom)

4 - Brain-Sensing-Technologie ermöglicht das Tippen mit 12 Wörtern pro Minute

Die Wissenschaftler von Stanford haben eine Technologie entwickelt, die Gehirnwellen direkt liest und einen Cursor mit einer Geschwindigkeit von 12 Wörtern pro Minute über eine Tastatur bewegt - mit Affen. Es gibt zwar langsamere Versionen dieser Technologie, diese neuen Verbesserungen gelten jedoch für die zugrunde liegenden Algorithmen, die Augensignale in getippte Tastaturbuchstaben übersetzen. Verwendung von Affen, die darauf trainiert sind, Text auf einem Computerbildschirm zu transkribieren (Texte enthielten Artikel aus dem Die New York Times und Abschnitte von Hamlet) zeigten diese neuesten Tests signifikante Verbesserungen sowohl bei der Geschwindigkeit - bis zu dreimal schneller - als auch bei der Genauigkeit. Krishna Shenoy, Professor für Elektrotechnik in Stanford, und Postdoktorand Paul Nuyujukian, der die Technologie entworfen hat, sind Teil der Brain-Machine Interface-Initiative des Stanford Neurosciences Institute. Die Hoffnung ist, dass diese neue Schnittstelle, die die Verwendung eines Mehrelektrodenarrays umfasst, schließlich getestet und bei Menschen mit Lähmungen verwendet werden kann.

(Lesen Sie den vollständigen Artikel über Stanford Nachrichten)

5 -NVIDIA stellt palmengroßen, energieeffizienten KI-Computer für selbstfahrende Autos vor

NVIDIA stellte seine neueste AI-basierte Technologie vor, einen handflächengroßen Computer, auf dem autonome Fahrzeuge für die Navigation und andere automatische Kreuzfahrtsysteme installiert werden sollen. Die NVIDIA® DRIVE ™ PX 2 AI-Computerplattform baut auf dem Drive PX-Prozessor von NVIDIA auf, der derzeit von 80 Autoherstellern, Zulieferern, Forschern und Start-ups verwendet wird. Diese neueste Technologie wird als KI-Motor für Baidus selbstfahrendes Auto dienen. Eine Partnerschaft zwischen den beiden Unternehmen wurde letzte Woche auf der Baidu World in Peking angekündigt. Der DRIVE PX 1 wird im vierten Quartal 2 anderen Produktionspartnern zur Verfügung stehen.

(Lesen Sie den vollständigen Artikel unter NVIDIA Nachrichten)

Bildnachweis: MIT Research News

Quelle: https://emerj.com/mits-new-language-big-sparse-data-ubers-self-driving-debut-week-artificial-intelligence-09-16-16/