Как оставить палеонтологов без работы?? |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2023-04-06 14:10 Коллектив китайских ученых представил новую нейросеть, обученную более чем на 400 000 снимков окаменелостей различных групп животных, растений и протистов. Нейросеть способна достаточно точно определять ископаемые по загруженному изображению. Особую точность нейросеть демонстрирует в определении макроостатков позвоночных и микрофоссилий, а вот спикулы губок, мшанки и ихнофоссилии она распознает и определяет менее хорошо. В конце статьи авторы приводят ссылку на веб-версию нейросети. Однако админу сейчас с ней не получилось поработать (видимо высокая нагрузка на сервер). Как верно отметили коллеги: скоро нейросети будут определять за нас окаменелости, анализировать, сравнивать, описывать новые виды и генерировать научные статьи. А нам останется только искать окаменелости и их препарировать. Хотя такую полевую палеонтологию также позднее заменят дроны и роботы из какой-нибудь Boston Dynamics? Научная статья: Liu, X., Jiang, S., Wu, R., Shu, W., Hou, J., Sun, Y., Sun, J., Chu, D., Wu, Y., & Song, H. (2022). Automatic taxonomic identification based on the Fossil Image Dataset (>415,000 images) and deep convolutional neural networks. In Paleobiology (Vol. 49, Issue 1, pp. 1–22). Cambridge University Press (CUP). DOI: 10.1017/pab.2022.14 Источник: vk.com Комментарии: |
|