Привет всем, добро пожаловать в Dynamicly Typed #73, классическую проблему со ссылками. Сегодня для искусственного интеллекта у меня есть Merlin, приложение для идентификации птиц по их крикам; и панель Oxygen Digital, к которой я присоединился, чтобы обсудить будущее кодирования с помощью ИИ. Для исследования машинного обучения я нашел новую модель обучения языку Мистраль в Стэнфорде. Что касается климатического ИИ, я рад поделиться тезисом о центрах обработки данных и энергосистеме, которым мне довелось руководить; Кроме того, AI по изменению климата запускает новый крупный исследовательский грант. Наконец, для интересных вещей есть fingerpelling.xyz, веб-опыт, который поможет вам научиться писать на американском языке жестов.

Из других новостей: на этой неделе я на выезде с Декстером. Мы проводим неделю в шале во Франции, большую часть дней работаем, а в остальные дни ходим в походы и занимаемся скалолазанием. Я упоминал, что мы нанимаем?

Произведенный искусственный интеллект 🔌

  • 🦜 Merlin, приложение Cornell Lab of Ornithology, идентифицирует птиц по их песням и крикам. Функция Sound ID приложения в настоящее время поддерживает более 450 птиц в США и Канаде. Он работает, визуализируя аудиозапись пения или птичьего крика в виде спектрограммы, где ось x — это время, ось y — частота, а яркость каждой точки представляет собой децибелы, так что это, по сути, монохроматическое изображение, — а затем классифицирует его. с помощью компьютерного зрения. Поскольку модель технического зрения работает на устройстве, Merlin также работает без сотовой связи. Помимо Sound ID, в приложении также есть функция Photo ID, которая напрямую классифицирует фотографии птиц и угадывает, какую птицу вы видели, на основе трех простых вопросов (насколько она была большой, каковы ее основные цвета и что она делала). — последнее, вероятно, просто какая-то умная фильтрация, а не модель ИИ. Ссылки: App Store, Google Play.
  • 💬 Я присоединился к Oxygen Digital для участия в их AI Series панели по кодированию с помощью AI (ссылка на YouTube). К нашему собственному удивлению, мы заполнили все 90 минут — это было очень весело! Мы обсудили GitHub Copilot и OpenAI Codex и многое другое о будущем профессиональной разработки программного обеспечения, поскольку подобные инструменты становятся частью каждой IDE. Как я уже писал в статье На пути к общению с компьютерами с помощью Кодекса, я больше всего воодушевлен тем, как эти модели искусственного интеллекта для генерации кода откроют возможности работы с API для людей, которые не умеют писать код.

Более продуктивный ИИ от DT: истории (22), ссылки (71)

Исследования в области машинного обучения 🎛

Дополнительные исследования машинного обучения от DT: истории (14), ссылки (81)

Искусственный интеллект для климатического кризиса 🌍

  • 🔌 Ранее в этом году я писал о климатических возможностях гигантских моделей ИИ: как и многие другие типы рабочих нагрузок, автономное обучение моделей ИИ можно планировать динамически на основе сигналов рынка электроэнергии о переизбытке или недостатке предложения. Таким образом, эти прожорливые центры обработки данных могут обеспечивать балансировку энергосистемы со стороны спроса — все более важную проблему с ростом использования возобновляемых источников энергии — чтобы мы меньше зависели от балансировки со стороны предложения от угольных и газовых электростанций. Я рад поделиться тем, что в течение последних нескольких месяцев я руководил проектом бакалаврской диссертации Hongyu He в @Large Research group Университета Амстердама именно по этой теме. В своей 158-страничной (!) диссертации Хонгю расширил OpenDC, симулятор центра обработки данных, который я помогал разрабатывать во время учебы в бакалавриате, чтобы включить сигналы цен на электроэнергию из продукта оптимизации активов Декстера в планировщик рабочей нагрузки виртуального центра обработки данных. Затем он смоделировал различные способы непосредственного участия центров обработки данных в рынках электроэнергии и обнаружил, что они могут быть прибыльными (и, следовательно, полезными для балансировки сети). Полный тезис Хонгю находится на arXiv: Как центры обработки данных могут присоединиться к интеллектуальной сети, чтобы справиться с климатическим кризисом? Эта работа по моделированию является важным шагом для убеждения заинтересованных сторон в пилотировании и развертывании этого в реальном мире; Я надеюсь, что в будущем у меня будет больше информации об этом.
  • 💰 ИИ по изменению климата запускает Программу инновационных грантов, которая будет финансировать годовые исследовательские проекты на стыке изменения климата и машинного обучения на сумму до 150 000 долларов США на проект, на общую сумму 1,8 млн долларов США. В сферу их интересов входят подходы ИИ к: смягчению последствий; приспособление; наука о климате; исследования и разработки в области низкоуглеродных технологий; поведенческие и социальные науки, связанные с климатом; и управление ИИ в контексте изменения климата. Крайний срок подачи – 15 октября.

Больше климатического ИИ от DT: истории (6), ссылки (25)

Классные вещи ✨

  • 🖐 Fingerspelling.xyz — это веб-приложение, которое поможет вам научиться писать на американском языке жестов. Он использует встроенную в устройство модель отслеживания рук, чтобы визуализировать положение ваших пальцев и оценить, правильно ли вы делаете жест, а затем поможет вам написать разные слова. Сайт очень хорошо отполирован: он быстрый и даже показывает, какие из ваших пальцев находятся в правильных и неправильных местах в режиме реального времени. Определенно обязательная ссылка из сегодняшнего DT. (Работает только в Chrome, Edge или Firefox, но не в Safari.)

Еще интересные вещи: истории (5), ссылки (25)

Спасибо за прочтение! Если вам понравился этот выпуск Dynamically Typed, рассмотрите возможность подписаться, чтобы получать новый выпуск прямо на ваш почтовый ящик каждое второе воскресенье.

Первоначально опубликовано 29 августа 2021 года на https://dynamicallytyped.com.