1 - WaveNet: modelo generativo de DeepMind para audio crudo
El jueves, los investigadores de DeepMind presentaron WaveNet, un “modelo generativo profundo de formas de onda de audio sin procesar” que avanza en la forma en que se genera el sonido en la conversión de texto a voz (es decir, síntesis de voz). El modelo basado en el aprendizaje profundo es capaz de generar tanto un aumento del habla con un sonido similar al humano (DeepMind afirma que ha reducido la brecha con el desempeño humano en más del 50 por ciento), así como música y otras señales de audio. WaveNet es diferente de los últimos modelos TTS paramétricos porque modela directamente formas de onda sin procesar, en lugar de generar sonido pasando salidas a través de codificadores de voz (algoritmos de procesamiento de señales). En su blog, DeepMind proporciona un enlace a su artículo, así como clips de sonido de WaveNet (en inglés y mandarín) y música de piano generada.
Síntesis WaveNet de DeepMind
(Lea el artículo completo y el trabajo de investigación sobre Blog de DeepMind)
2 - El algoritmo CMU detecta a los estafadores en línea
Un equipo de investigadores de CMU ha desarrollado un algoritmo que apunta a cuentas de redes sociales falsas, así como a revisores fraudulentos de Amazon y Yelp. FRAUDAR no es el primer algoritmo de este tipo, pero funciona lo suficientemente bien como para que el equipo de CMU ganó el premio al Mejor Trabajo en la Conferencia de 2016 sobre Descubrimiento de Conocimiento y Minería de Datos en San Francisco en agosto de 2016. Este nuevo método puede clasificar el "camuflaje" utilizado por usuarios de cuentas fraudulentas, como vincular una cuenta a una celebridad popular o usar cuentas secuestradas. Si bien estas no son actividades delictivas, el comportamiento fraudulento socava el valor de las plataformas públicas. Como afirmó Christos Faloutsos, miembro del equipo de investigación de FRAUDAR:
“El algoritmo es muy rápido y no requiere que apuntemos a nadie. Esperamos que al hacer que este código esté disponible como código abierto, las plataformas de redes sociales puedan darle un buen uso ".
(Lea el artículo completo en Noticias de la Universidad Carnegie Mellon)
3 - Google pagará $ 625 millones para comprar una empresa de administración de API con sede en San José
Google comprará Apigee, con sede en San José, por $ 625 millones para fines de 2016. El precio de compra multimillonario se traduce en $ 17.40 por acción, $ 0.40 por encima del precio de $ 17 por acción en el que Apigee ha estado cotizando estable desde que salió a bolsa Abril de 2015. Apigee desarrolla API (interfaces de programación de aplicaciones), que permite que dos programas de software se comuniquen entre sí. Según Diane Greene, jefa de negocios en la nube de Google,
"Las empresas se están moviendo más allá de las formas tradicionales de comunicación, como llamadas telefónicas y visitas, y en su lugar se están comunicando mediante programación a través de API".
Las empresas que actualmente utilizan las API de Apogee incluyen Walgreens, AT&T y Live Nation, entre otras. Forrester prevé que el mercado de gestión de API empresariales alcanzará los $ 3 mil millones en 2020.
(Lea el artículo completo en Silicon Valley Business Journal)
4 - Michigan se mueve para no requerir humanos en autos de prueba sin conductor
La misión de Michigan de convertirse en un líder emergente en investigación y desarrollo de tecnología se reforzó el miércoles, cuando su Senado aprobó un proyecto de ley que elimina el requisito de que un humano esté dentro de vehículos autónomos durante las pruebas de manejo. El proyecto de ley, que también cuenta con el apoyo del gobernador Rick Snyder, se enviará para su aprobación legislativa a fines de 2016. El senador Mike Kowall, el patrocinador principal, dijo a sus compañeros senadores:
“Estamos entrando en el próximo siglo. Con su ayuda, vamos a asegurar el lugar de Michigan ... como el centro del universo para estudios, investigación, desarrollo y fabricación de vehículos autónomos ".
Michigan es uno de los ocho estados que ha aprobado leyes sobre el manejo de vehículos autónomos. Mientras tanto, el gobierno federal continúa desarrollando recomendaciones para los estados sobre cómo manejar los vehículos autónomos; Se espera que estas directrices se publiquen a finales de septiembre de 2016.
(Lea el artículo completo en US News & World Report)
5 - Servidores IBM Linux diseñados para acelerar la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo y el análisis avanzado
El jueves, IBM anunció el desarrollo de nuevos servidores que ayudarán a respaldar e impulsar la potencia de procesamiento para cargas de trabajo cognitivas involucradas en el aprendizaje profundo y el análisis de datos avanzado. Los nuevos servidores basados en Linux no solo ayudan a impulsar el progreso de la IA, sino que también reducen los costos de los centros de datos para las empresas y los proveedores de servicios basados en la nube. En una prueba realizada en Tencent, un proveedor de servicios de Internet con sede en China, un grupo de servidores OpenPOWER de IBM procesó datos tres veces más rápido que su predecesor del servidor x86. A través de su OpenPOWER Foundation, IBM también ha desarrollado un nuevo procesador llamado POWER8, que utiliza la GPU Tesla P100 Pascal de NVIDIA a través de NVIDA NVLink (una interconexión de gran ancho de banda). El Laboratorio Nacional Oak Ridge (ORNL) del Departamento de Energía de EE. UU. Y el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore (LLNL), junto con una corporación minorista multinacional anónima, serán dos de las primeras entidades en recibir los nuevos Power Systems de IBM.
(Lea el comunicado completo en Noticias de IBM)
Crédito de la imagen: cableado
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