1 - WaveNet: modelo gerador da DeepMind para áudio bruto
Na quinta-feira, os pesquisadores da DeepMind apresentaram o WaveNet, um “modelo gerador profundo de formas de onda de áudio brutas” que avança como o som é gerado no texto para fala (ou seja, síntese de fala). O modelo baseado em aprendizagem profunda é capaz de gerar tanto uma fala com som semelhante ao humano (DeepMind afirma que reduziu a lacuna com o desempenho humano em mais de 50 por cento), bem como música e outros sinais de áudio. O WaveNet é diferente dos modelos paramétricos TTS mais recentes porque modela diretamente as formas de onda brutas, em vez de gerar som passando as saídas por vocoders (algoritmos de processamento de sinal). Em seu blog, DeepMind fornece um link para seu artigo, bem como clipes de som WaveNet de fala (em inglês e mandarim) e música de piano gerada.
Síntese WaveNet da DeepMind
(Leia o artigo completo e o artigo de pesquisa sobre DeepMind's Blog)
2 - Algoritmo CMU detecta fraudadores online
Uma equipe de pesquisadores da CMU desenvolveu um algoritmo que visa contas falsas de mídia social, bem como revisores fraudulentos da Amazon e do Yelp. FRAUDAR não é o primeiro algoritmo de seu tipo, mas funciona bem o suficiente para que a equipe CMU ganhou o Melhor Artigo na Conferência de 2016 sobre descoberta de conhecimento e mineração de dados em São Francisco em agosto de 2016. Este novo método pode classificar a "camuflagem" usada por usuários de contas fraudulentas, como vincular uma conta a uma celebridade popular ou usar contas sequestradas. Embora não sejam atividades criminosas, o comportamento fraudulento prejudica o valor das plataformas públicas. Como Christos Faloutsos, um membro da equipe de pesquisa FRAUDAR, afirmou:
“O algoritmo é muito rápido e não exige que almejemos ninguém. Esperamos que, ao disponibilizar este código como código aberto, as plataformas de mídia social possam colocá-lo em bom uso. ”
(Leia o artigo completo sobre Notícias da Universidade Carnegie Mellon)
3 - Google pagará US $ 625 milhões para adquirir a empresa de gerenciamento de API com base em San Jose
O Google comprará a Apigee de San Jose por US $ 625 milhões até o final de 2016. O preço de compra multimilionário se traduz em US $ 17.40 por ação, um aumento de US $ 0.40 em relação aos US $ 17 por ação que a Apigee tem negociado desde que abriu o capital em Abril de 2015. A Apigee desenvolve API (interfaces de programação de aplicativos), que permite que dois programas de software se comuniquem um com o outro. De acordo com Diane Greene, chefe de negócios em nuvem do Google,
“As empresas estão indo além das formas tradicionais de comunicação, como ligações e visitas, e estão se comunicando programaticamente por meio de APIs.”
As empresas que atualmente usam APIs da Apogee incluem Walgreens, AT&T e Live Nation, entre outras. O mercado de gerenciamento de API de negócios está previsto pela Forrester para atingir US $ 3 bilhões em 2020.
(Leia o artigo completo em Silicon Valley Business Journal)
4 - Michigan toma medidas para não exigir humanos em carros de teste sem motorista
A missão de Michigan de se tornar um líder emergente em pesquisa e desenvolvimento de tecnologia foi reforçada na quarta-feira, quando o Senado aprovou um projeto de lei que elimina a necessidade de um ser humano estar dentro de veículos autônomos durante os testes. O projeto, que também é apoiado pelo governador Rick Snyder, será enviado para aprovação legislativa no final de 2016. O senador Mike Kowall, o principal patrocinador, disse a seus colegas senadores:
“Estamos entrando no próximo século. Com a sua ajuda, vamos garantir o lugar de Michigan ... como o centro do universo para estudos, pesquisa, desenvolvimento e fabricação de veículos autônomos ”.
Michigan é um dos oito estados que aprovou leis relativas ao manuseio de carros autônomos. Enquanto isso, o governo federal continua a desenvolver recomendações para os estados sobre como lidar com veículos autônomos; espera-se que essas diretrizes sejam divulgadas no final de setembro de 2016.
(Leia o artigo completo em Notícias dos EUA e Relatório Mundial)
5 - Servidores IBM Linux Projetados para Acelerar Inteligência Artificial, Aprendizado Profundo e Análise Avançada
On Thursday, IBM announced its development of new servers that will help support and boost processing power for cognitive workloads involved in deep learning and advanced data analytics. The new Linux-based servers not only help move AI progress forward, but cut data centers costs for companies and cloud-based service providers. In a test run at Chinese-based Tencent, an Internet service provider, a cluster of IBM’s OpenPOWER servers processed data three times faster than its x86 server predecessor. Through its OpenPOWER Foundation, IBM has also developed a new processor called POWER8, which uses NVIDIA’s Tesla P100 Pascal GPU through NVIDA NVLink (a high-bandwidth interconnect). The U.S. Department of Energy’s Oak Ridge National Laboratory (ORNL) and Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL), along with an unnamed multinational retail corporation, will be two of the first entities to receive IBM’s new Power Systems.
(Leia o comunicado completo em Notícias da IBM)
Crédito da imagem: Wired
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