Yoshua Bengio segít elindítani a mesterséges intelligencia inkubátort, a Stanfordot és az USDE felfutási intelligens hálózatot és sok mást – ezen a héten a mesterséges intelligencia területén – 10. 28. 16.

1 – A gépi tanulás veteránjai elindítják az „ElementAI” nevű montreali mesterséges intelligencia indító gyárat

ElementAI, egy montreali székhelyű mesterséges intelligencia inkubátor, amelynek társalapítója Dr. Yoshua Bengio, és hivatalosan hétfőn indult. Jean-Francois Gagné társalapítója és vezérigazgatója bejelentette a cég küldetését:

„Küldetésünk, hogy összehozzuk a vállalkozókat és az oktatókat, és segítsük őket a fejlett AI-First megoldások inkubálásában.”

Az alapító csapatban van Nicolas Chapados társalapítója és Valódi vállalkozások, a vetőmag tőke egyik vezető forrása Kanadában. Az ElementAI olyan központként fog szolgálni, ahol a vállalkozók és az akadémiai szakértők találkoznak, hogy olyan kihívások megoldásán dolgozzanak, amelyek „elsősorban mesterséges intelligenciát alkalmazó” megoldást tesznek szükségessé.

(Olvassa el a teljes cikket a Yahoo Finance)

2 – AI program, amely 79 százalékos pontossággal képes előre jelezni az emberi jogi pereket

Bár a mesterséges intelligencia egyhamar nem veszi át az emberi bírák helyét, a számítástechnika nemrégiben tesztelt egy mesterségesintelligencia-programot, amely az esetek 79 százalékában képes volt megjósolni az emberi jogi ügyek helyes kimenetelét. A rendszert mintegy 600, az Emberi Jogok Európai Bírósága (EJEB) elé terjesztett ügy adataira képezték ki, és olyan mintákat kerestek az adatokban, amelyek összefüggést mutatnak a bíró végső döntésével. A kutatók azt találták, hogy az ügy konkrét tényezői, mint például az előzmények és a részletek, nagyobb súlyt kaptak a bíró döntéseiben, mint a jogi érvek. Ennek a tanulmánynak a célja, amely ben jelent meg JPeer CompSci, nem az emberi bírák leváltásának módjait kereste, hanem az igazságszolgáltatási rendszeren átszűrt ügyek egyszerűsítését. Amint azt Dr. Nikolaos Aletras, a kutatást vezető tudós megjegyezte, ez a mesterséges intelligencia-rendszer segíthet a sürgősebb esetek azonosításában a vádemelésre szoruló ügyek lemaradása közepette.

(Olvassa el a teljes cikket a The Verge és megjelent újság a címen JPeer CompSci)

3 – A Silicon Valley Startup 33.5 millió dollárt kap az Intel-Led Grouptól

A Redwood Cityben működő Paxata, egy induló vállalkozás, amely azon dolgozik, hogy az üzleti elemzéseket elérhetővé tegye a vállalatvezetők számára, a héten bejelentette, hogy 33.5 millió dolláros támogatást gyűjtött össze az Intel Capitaltól. További új befektetők közé tartozik többek között a Microsoft Ventures, a Cisco Investments és a Deutsche Telekom Capital Partners. Prakasj Nanduri vezérigazgató szerint a pénzeszközöket a vizuális információkezelési platform alapját képező gépi tanulási technológia fejlesztésére fordítják. A Paxata célközönsége 1 milliárd nagyvállalati vezető és alkalmazott, akik ismerik az Excelt, és a kapcsolódó adatokat szeretnék felhasználni az üzleti döntések meghozatalára. A Paxata összesen 61.5 millió dolláros alapból azt tervezi, hogy terjeszkedik Európában és más gyorsan növekvő piacokon.

(Olvassa el a teljes cikket a Szilícium -völgyi üzleti folyóirat)

4 – A mesterséges intelligencia által működtetett testszkennerek hamarosan nyilvánosan ellenőrizhetik Önt

Az Egyesült Államok Szövetségi Kommunikációs Bizottságához (FCC) benyújtott dokumentumok szerint a bostoni székhelyű Evolv Technology (november 1-jén) arra készül, hogy úttörő szerepet töltsön be egy mesterséges intelligenciával hajtott, nagy sebességű testszkennerrel a washingtoni Union Station állomáson, a Los Angeles-i Union Station metróállomáson. és a denveri nemzetközi repülőtéren. A rendszer ugyanazokat a testszkennereket használja, mint a repülőtereken, de számítógépes látást és gépi tanulást használ a szkennelés elvégzéséhez a másodperc töredéke alatt (ami egy óra alatt akár 800 embernek felel meg). A lehetséges megvalósítás azt jelentheti, hogy az utasok áthaladhatnak a szkennereken, ahelyett, hogy hosszú ideig meg kellene állniuk a biztonsági szolgálatnál. A közeli biztonsági őrök birtokolnának egy táblagépet, amely az egyéneknek „minden egyértelműt” ad, vagy kiemeli a gyanús személyeket. A kezdeti tesztek során felmérik, hogy a szkennerek milyen finomhangolásúak lehetnek, és milyen típusú fegyvereket és robbanóanyagokat (vagy egyéb tárgyakat) észlelnek.

(Olvassa el a teljes cikket a Az őrző)

5 – A SLAC, a Stanford elindítja a „Bits & Watts”-t, a 21. századi elektromos hálózat létrehozásának első számú holisztikus megközelítését

Stanford és az Egyesült Államok Energiaügyi Minisztériumának SLAC National Accelerator Laboratóriuma egyesítette erőit a „Bits & Watts” nevű kezdeményezés úttörőjeként, amely egy hatalmas és kényes villamosenergia-hálózattól függő társadalmat fenntarthatóbb energiaforrásokat magában foglaló hálózattá alakítja át. Steven Chu, Stanford professzora, Nobel-díjas és volt amerikai energiaügyi miniszter, valamint a Bits & Watts egyik alapító kutatója elmondta:

„Ki kell fejlesztenünk a megfelelő technológiákat, pénzügyi ösztönzőket és befektetési légkört, hogy teljes mértékben kiaknázhassuk a tiszta energia költségeinek csökkenését.”

Cloud-connected labs at Stanford and SLAC will work together to develop ways to use digital sensors, machine learning, and other technologies to collect massive amounts of data from green energy sources, from wind farms and rooftop solar panels to household appliances and thermostats. Simulations that test new software and hardware in both homes and commercial spaces are slated to begin in 2017. The Bits & Watts team will also work closely with industry and policymakers to plan and participate in cooperative research and help facilitate adoption of newly developed software and related technologies.

(A teljes sajtóközleményt itt olvashatja el Stanford News)

Kép jóváírása: Element AI