Австралийские исследователи разработали новый метод квантового машинного обучения для создания более эффективных полупроводниковых чипов. Согласно LiveScience, этот подход позволяет улучшить процесс проектирования микросхем на 8,8-20,1% по сравнению с традиционными методами.Технология, описанная
Читать дальше →
Исследователи из Северо-Западного университета и Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (UCLA) разработали новый метод прогнозирования оползней, который объединяет гидрологические процессы с моделью машинного обучения. Этот подход позволяет более точно предсказывать риски на больших
Читать дальше →
Одна из ключевых задач химиков — предсказание свойств молекул, таких как температура кипения или плавления. Традиционные методы требуют значительных временных и финансовых затрат, а также износа оборудования.Машинное обучение (ML) уже упростило этот процесс, но большинство эффективных
Читать дальше →
Внутри живых клеток молекулы постоянно находятся в движении — связываются, диффундируют, взаимодействуют. Международный конкурс «2nd AnDi Challenge» провёл систематическое сравнение аналитических методов для изучения движения отдельных молекул, выявив как сильные стороны, так и ключевые проблемы
Читать дальше →
Учёные из EMBL-EBI и Гейдельбергского университета разработали CORNETO — новый вычислительный инструмент, использующий машинное обучение для извлечения значимых данных из сложных биологических массивов. Подробности опубликованы в журнале Nature Machine Intelligence.CORNETO позволяет извлекать
Читать дальше →
В последние годы оцифровка сделала печатные книги XVI и XVII веков более доступными, чем когда-либо. Исследователи теперь могут искать ключевые слова в цифровых транскрипциях, не покидая своих рабочих мест и не посещая физические архивы. Однако, несмотря на простоту доступа, большая часть
Читать дальше →
Йеллоустон — популярное туристическое направление и место действия одноимённого сериала — стал первым национальным парком США. Под его поверхностью до сих пор бурлит одна из самых сейсмически активных вулканических систем на планете.В новом исследовании, опубликованном 18 июля в журнале Science
Читать дальше →
Йеллоустон, популярное туристическое направление и тезка не менее популярного сериала, стал первым национальным парком США. И под его поверхностью по сей день бурлит одна из самых сейсмически активных вулканических систем на Земле.В новом исследовании, опубликованном 18 июля в престижном
Читать дальше →
На Международной конференции по машинному обучению (ICML) исследователи из Intel Labs и Института Вейцмана представили значительный прорыв в области спекулятивного декодирования. Новая методика, представленная на конференции в Ванкувере (Канада), позволяет любому небольшому «черновому» модели
Читать дальше →
Исследователи использовали машинное обучение для значительного ускорения времени обработки при моделировании эволюции галактик в сочетании с взрывами сверхновых. Этот подход может помочь нам понять происхождение нашей собственной галактики, особенно элементов, необходимых для жизни в Млечном
Читать дальше →
Сценарий, о котором предупреждали ещё в 2024 году, начинает сбываться: искусственный интеллект, обучающийся на данных, которые сам же и создал, демонстрирует снижение качества работы. Особенно остро проблема проявляется, когда ИИ анализирует интернет-контент, который всё чаще создаётся с помощью
Читать дальше →
Компания AMD объявила о приобретении Brium — команды экспертов в области компиляторов и программного обеспечения для искусственного интеллекта. Это шаг к укреплению открытой экосистемы ПО для ИИ, которая позволит разработчикам создавать более эффективные решения.Brium обладает уникальными
Читать дальше →
NVIDIA обсудила, как AI-фабрики могут стать ключевым инструментом для генерации дохода, преобразуя данные в ценные результаты — токены, прогнозы, изображения и другие формы информации. Эти фабрики оптимизируют три аспекта работы с ИИ: обработку данных, обучение моделей и масштабный вывод (инференс)
Читать дальше →
Компания Autonomous Inc. анонсировала рабочую станцию Brainy, предназначенную для ускорения процессов глубокого обучения и машинного обучения. Устройство предлагает производительность на уровне петафлопс, что позволяет исследователям и разработчикам работать с масштабными ИИ-моделями прямо на
Читать дальше →
