1 - WaveNet: modello generativo di DeepMind per Raw Audio
Giovedì, i ricercatori di DeepMind hanno presentato WaveNet, un "modello generativo profondo di forme d'onda audio grezze" che fa progredire il modo in cui il suono viene generato nella sintesi vocale (cioè la sintesi vocale). Il modello basato sull'apprendimento profondo è in grado di generare sia un aumento del parlato dal suono simile a quello umano (DeepMind afferma di aver ridotto il divario con le prestazioni umane di oltre il 50%), sia musica e altri segnali audio. WaveNet è diverso dai più recenti modelli TTS parametrici perché modella direttamente le forme d'onda grezze, invece di generare suono passando le uscite attraverso i vocoder (algoritmi di elaborazione del segnale). Nel loro blog, DeepMind fornisce sia un collegamento al loro articolo, sia clip audio WaveNet (in inglese e mandarino) e musica per pianoforte generata.
La sintesi WaveNet di DeepMind
(Leggi l'articolo completo e il documento di ricerca su Blog di DeepMind)
2 - L'algoritmo CMU rileva i truffatori online
Un team di ricercatori della CMU ha sviluppato un algoritmo che prende di mira account falsi di social media, nonché revisori fraudolenti di Amazon e Yelp. FRAUDAR non è il primo algoritmo del suo genere, ma funziona abbastanza bene da far sì che il team CMU abbia vinto il Best Paper alla conferenza 2016 sulla scoperta della conoscenza e il data mining a San Francisco nell'agosto 2016. Questo nuovo metodo può ordinare il "camouflage" utilizzato da utenti di account fraudolenti, come il collegamento di un account a una celebrità popolare o l'utilizzo di account dirottati. Sebbene queste non siano attività criminali, un comportamento fraudolento mina il valore delle piattaforme pubbliche. Come ha dichiarato Christos Faloutsos, membro del gruppo di ricerca FRAUDAR:
"L'algoritmo è molto veloce e non richiede di prendere di mira nessuno. Ci auguriamo che, rendendo questo codice disponibile come open source, le piattaforme di social media possano metterlo a frutto ".
(Leggi l'articolo completo su Carnegie Mellon University Notizie)
3 - Google pagherà 625 milioni di dollari per acquistare un'attività di gestione delle API con sede a San Jose
Google acquisterà Apigee con sede a San Jose per 625 milioni di dollari entro la fine del 2016. Il prezzo di acquisto multimilionario si traduce in 17.40 dollari per azione, in aumento di 0.40 dollari rispetto al prezzo di 17 dollari per azione a cui Apigee è stato scambiato costantemente da quando è diventato pubblico in Aprile 2015. Apigee sviluppa API (application programming interfaces), che consente a due programmi software di comunicare tra loro. Secondo Diane Greene, responsabile del cloud business di Google,
"Le aziende stanno andando oltre i metodi tradizionali di comunicazione come telefonate e visite e comunicano invece in modo programmatico tramite API".
Le aziende che attualmente utilizzano le API di Apogee includono Walgreens, AT&T e Live Nation, tra le altre. Forrester prevede che il mercato della gestione delle API aziendali raggiungerà i 3 miliardi di dollari entro il 2020.
(Leggi l'articolo completo in Giornale commerciale della Silicon Valley)
4 - Il Michigan si sposta per non richiedere persone in auto di prova senza conducente
La missione del Michigan di diventare un leader emergente nella ricerca e sviluppo tecnologico è stata rafforzata mercoledì, quando il suo Senato ha approvato un disegno di legge che elimina l'obbligo per un essere umano di essere all'interno di veicoli autonomi durante i test drive. Il disegno di legge, supportato anche dal governatore Rick Snyder, sarà inviato per l'approvazione legislativa entro la fine del 2016. Il senatore Mike Kowall, lo sponsor principale, ha detto ai suoi colleghi senatori:
“Stiamo entrando nel prossimo secolo. Con il tuo aiuto, ci assicureremo il posto del Michigan ... come centro dell'universo per gli studi, la ricerca, lo sviluppo e la produzione di veicoli autonomi ".
Il Michigan è uno degli otto stati che ha approvato leggi sulla gestione delle auto autonome. Nel frattempo, il governo federale continua a sviluppare raccomandazioni per gli stati su come gestire i veicoli autonomi; queste linee guida dovrebbero essere pubblicate alla fine di settembre 2016.
(Leggi l'articolo completo in Notizie dagli Stati Uniti e rapporto mondiale)
5 - Server IBM Linux progettati per accelerare l'intelligenza artificiale, il deep learning e l'analisi avanzata
Giovedì, IBM ha annunciato lo sviluppo di nuovi server che aiuteranno a supportare e aumentare la potenza di elaborazione per i carichi di lavoro cognitivi coinvolti nel deep learning e nell’analisi avanzata dei dati. I nuovi server basati su Linux non solo aiutano a far avanzare il progresso dell’intelligenza artificiale, ma riducono anche i costi dei data center per le aziende e i fornitori di servizi basati su cloud. In un test eseguito presso Tencent, un fornitore di servizi Internet con sede in Cina, un cluster di server OpenPOWER di IBM ha elaborato i dati tre volte più velocemente rispetto al suo predecessore server x86. Attraverso la sua OpenPOWER Foundation, IBM ha anche sviluppato un nuovo processore chiamato POWER8, che utilizza la GPU Tesla P100 Pascal di NVIDIA tramite NVIDA NVLink (un'interconnessione a larghezza di banda elevata). L'Oak Ridge National Laboratory (ORNL) del Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti e il Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL), insieme a una multinazionale di vendita al dettaglio senza nome, saranno due delle prime entità a ricevere i nuovi Power Systems di IBM.
(Leggi il comunicato completo su Notizie IBM)
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