Разработчики из США создали нейросеть, которая может распознавать движения людей по данным радиоволнового сканирования через стену. Она способна определить, например, рукопожатие.
Статью о разработке опубликовали на сайте Массачусетского технологического института (MIT). В ней описан алгоритм, который может анализировать как видеозаписи, так и радиоволновые сигналы. Сначала он считывает данные и того, и другого типа с камеры или радиоприёмопередатчика, а потом нейросеть создаёт из них скелетообразную модель тела. Затем уже другой алгоритм анализирует модели на кадре, пытаясь определить их действия.
Радиоволновое сканирование происходит при помощи прибора с двумя антеннами, которые излучают собственно радиоволны, а затем принимают их отражёнными от объектов. Из этих сигналов формируются сначала двумерные изображения, а уже потом специальная нейросеть делает скелетообразные модели.
Разработка исследователей из MIT продемонстрировала точность до 83% при сканировании через стену.
Простые методы машинного обучения могут дать сложные результаты. Ведущая лаборатория искусственного интеллекта OpenAI сообщила, что нейросеть удалось обучить игре в прятки.
А группа исследователей разработали искусственный интеллект, который знает, как человек будет двигаться, основываясь исключительно на звучании его голоса.
В свою очередь нейронная сеть EmoNet, созданная учеными из университета Колорадо, может распознавать эмоциональное состояние человека по 11 категориям.
Ранее российский ученый Сергей Переслегин рассказал, каким станет искусственный интеллект в будущем.
- Крупные держатели Ethereum переместили $357 млн всего за несколько минут - 14.03.2023
- Биткоин и эфир прибавляют на фоне активизации азиатских и европейских трейдеров - 14.03.2023
- Glassnode выпустили индикатор, определяющий пики и дно биткоина - 13.03.2023
- Нигерия задействует технологию блокчейн в модернизации банковского сектора - 13.03.2023
- Гендиректор Messari призывает инвесторов покупать биткоины - 13.03.2023