1 - WaveNet: le modèle génératif de DeepMind pour l'audio brut
Jeudi, les chercheurs de DeepMind ont présenté WaveNet, un «modèle génératif profond de formes d'onde audio brutes» qui fait avancer la façon dont le son est généré dans la synthèse vocale (c'est-à-dire la synthèse vocale). Le modèle basé sur l'apprentissage en profondeur est capable de générer à la fois une voix plus sonore de type humain (DeepMind affirme avoir réduit l'écart avec les performances humaines de plus de 50%), ainsi que de la musique et d'autres signaux audio. WaveNet est différent des derniers modèles TTS paramétriques car il modélise directement les formes d'onde brutes, par opposition à la génération du son en faisant passer les sorties via des vocodeurs (algorithmes de traitement du signal). Sur leur blog, DeepMind fournit à la fois un lien vers leur article, ainsi que des extraits sonores WaveNet de discours (en anglais et mandarin) et de la musique de piano générée.
Synthèse WaveNet de DeepMind
(Lire l'article complet et le document de recherche sur Blog de DeepMind)
2 - L'algorithme CMU détecte les fraudeurs en ligne
Une équipe de chercheurs de la CMU a développé un algorithme qui cible les faux comptes de réseaux sociaux, ainsi que les critiques frauduleux d'Amazon et de Yelp. FRAUDAR n'est pas le premier algorithme du genre, mais il fonctionne suffisamment bien pour que l'équipe CMU ait remporté le prix du meilleur article à la Conférence 2016 sur la découverte des connaissances et l'exploration de données à San Francisco en août 2016. Cette nouvelle méthode permet de trier le «camouflage» utilisé par des utilisateurs de compte frauduleux, par exemple en associant un compte à une célébrité populaire ou en utilisant des comptes piratés. Bien qu'il ne s'agisse pas d'activités criminelles, les comportements frauduleux sapent la valeur des plateformes publiques. Comme l'a déclaré Christos Faloutsos, membre de l'équipe de recherche FRAUDAR:
«L'algorithme est très rapide et ne nous oblige à cibler personne. Nous espérons qu'en rendant ce code disponible en open source, les plateformes de médias sociaux pourront le mettre à profit. »
(Lire l'article complet sur Nouvelles de l'Université Carnegie Mellon)
3 - Google paiera 625 millions de dollars pour acheter une entreprise de gestion d'API basée à San Jose
Google achètera Apigee, basé à San Jose, pour un montant de 625 millions de dollars d'ici la fin de 2016. Le prix d'achat de plusieurs millions se traduit par 17.40 USD par action, en hausse de 0.40 USD par rapport au prix de 17 USD par action auquel Apigee se négocie depuis son entrée en bourse. Avril 2015. Apigee développe des API (interfaces de programmation d'application), qui permettent à deux logiciels de communiquer l'un avec l'autre. Selon Diane Greene, chef des activités cloud de Google,
«Les entreprises vont au-delà des moyens de communication traditionnels tels que les appels téléphoniques et les visites et communiquent plutôt par programmation via des API.»
Les entreprises qui utilisent actuellement les API d'Apogee incluent Walgreens, AT&T et Live Nation, entre autres. Forrester prévoit que le marché de la gestion des API d'entreprise atteindra 3 milliards de dollars d'ici 2020.
(Lire l'article complet dans Silicon Valley Business Journal)
4 - Le Michigan décide de ne pas exiger d'humain dans les voitures d'essai sans conducteur
La mission du Michigan de devenir un leader émergent de la recherche et du développement technologiques a été renforcée mercredi, lorsque son Sénat a adopté un projet de loi qui élimine l'obligation pour un humain d'être à l'intérieur de véhicules autonomes pendant les essais routiers. Le projet de loi, qui est également soutenu par le gouverneur Rick Snyder, sera soumis à l'approbation législative d'ici la fin de 2016. Le sénateur Mike Kowall, le principal parrain, a déclaré à ses collègues sénateurs:
«Nous entrons dans le siècle prochain. Avec votre aide, nous allons assurer la place du Michigan… en tant que centre de l'univers pour les études, la recherche, le développement et la fabrication de véhicules autonomes.
Le Michigan est l'un des huit États à avoir adopté des lois concernant le maniement des voitures autonomes. Pendant ce temps, le gouvernement fédéral continue d'élaborer des recommandations pour les États sur la façon de gérer les véhicules autonomes; ces lignes directrices devraient être publiées à la fin de septembre 2016.
(Lire l'article complet dans US News & World Report)
5 - Serveurs IBM Linux conçus pour accélérer l'intelligence artificielle, l'apprentissage en profondeur et l'analyse avancée
Jeudi, IBM a annoncé le développement de nouveaux serveurs qui aideront à prendre en charge et à augmenter la puissance de traitement des charges de travail cognitives impliquées dans l'apprentissage en profondeur et l'analyse avancée des données. Les nouveaux serveurs basés sur Linux aident non seulement à faire progresser l'IA, mais réduisent les coûts des centres de données pour les entreprises et les fournisseurs de services basés sur le cloud. Lors d'un test effectué chez Tencent, un fournisseur de services Internet basé en Chine, un cluster de serveurs OpenPOWER d'IBM a traité les données trois fois plus rapidement que son prédécesseur de serveur x86. Grâce à sa fondation OpenPOWER, IBM a également développé un nouveau processeur appelé POWER8, qui utilise le GPU Tesla P100 Pascal de NVIDIA via NVIDA NVLink (une interconnexion à large bande passante). L'Oak Ridge National Laboratory (ORNL) du département américain de l'Énergie et le Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL), ainsi qu'une multinationale de vente au détail sans nom, seront deux des premières entités à recevoir les nouveaux Power Systems d'IBM.
(Lisez le communiqué complet sur Actualités IBM)
Crédit d'image: Wired
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