Jump to content
Forum Kopalni Wiedzy

Recommended Posts

Dla człowieka układanie puzzli nie stanowi większego problemu, jednak dla komputera jest to prawdziwe wyzwanie. Zespół z Massachusetts Institute of Technology pracujący pod kierunkiem Taeg Sang Cho pobił właśnie rekord świata w układaniu puzzli przez komputer.

Maszyna założyła obrazek składający się z 400 elementów. Poprzedni rekord - 320 puzzli - należał od 2008 roku do duńskiego zespołu. Jednak waga osiągnięcia naukowców z MIT-u to nie tylko 80 puzzli więcej. Komputer Duńczyków był w stanie układać puzzle ze sceną jak z filmu rysunkowego, z bardzo dobrze wyznaczonymi kształtami i o ograniczonej liczbie kolorów. Amerykański algorytm układa dowolny obrazek.

Uczeni z MIT-u podzielili 5-megabajtowy obraz na 400 części. Następnie komputer rozpoczął analizę kolorów, by określić, co może przedstawiać oryginał. Po analizie porównywał kolorystykę z obrazami z bazy danych. Dzięki temu mógł określić, że np. jeśli dominują kolory błękitny, zielony i szary, to oryginalny obraz przedstawia krajobraz z niebem i roślinnością. Komputer analizował też kolory na krawędziach puzzli, by określić, które kawałki powinny ze sobą sąsiadować.

Algorytm okazał się na tyle doskonały, że ułożył puzzle w ciągu 3 minut.

Taeg Sang Cho ma nadzieję, że przyszłości podobne algorytmy ułatwią pracę z programami graficznymi. Przeciętny użytkownik np. Photoshopa będzie mógł przenieść obiekt z jednego końca grafiki na drugi, a komputer zajmie się dobraniem odpowiednich wartości kolorów czy nasycenia tak, by przeniesiony obiekt pasował do otoczenia.

Pracę Amerykanów pochwalił Klaus Hansen, który był autorem poprzedniego rekordu. Stwierdził, że użyli oni bardzo interesującego algorytmu, a ponadto mieli trudniejsze zadanie niż on. Zespół z MIT-u nie podzielił bowiem swojego obrazka w nieregularne kształty tradycyjnych puzzli, tylko w identyczne kwadraty. To znacząco utrudniało odtworzenie grafiki.

Share this post


Link to post
Share on other sites

Create an account or sign in to comment

You need to be a member in order to leave a comment

Create an account

Sign up for a new account in our community. It's easy!

Register a new account

Sign in

Already have an account? Sign in here.

Sign In Now
Sign in to follow this  

  • Similar Content

    • By KopalniaWiedzy.pl
      Wraz z coraz większą liczbą tekstów publikowanych w internecie, pojawiła się potrzeba stworzenia zautomatyzowanych metod tworzenia abstraktów artykułów czy wywiadów. Większość dostępnych narzędzi jest zależnych od języka, w jakim został napisany oryginalny tekst, a ich stworzenie wymaga trenowania algorytmów na wielkich bazach danych.
      Firma BGN Technologies, zajmująca się transferem technologicznym wynalazków opracowanych na Uniwersytecie Ben Guriona, zaprezentowała nowatorskie automatyczne narzędzie do tworzenia abstraktów, które działa niezależnie od języka oryginalnego tekstu.
      Technologia, opracowana przez profesora Marka Lasta, doktor Marinę Litvak i doktora Menahema Friedmana bazuje na algorytmie, który klasyfikuje poszczególne zdania na podstawie statystycznych obliczeń charakterystycznych cech, które mogą być wyliczone dla każdeog języka. Następnie najwyżej ocenione zdania są wykorzystywane do stworzenia abstraktu. Metoda, nazwana Multilingual Sentence Extractor (MUSE), została przetestowana na języku angielskim, hebrajskim, arabskim, perskim, rosyjskim, chińskim, niemieckim i hiszpańskim. W przypadku angielskiego, hebrajskiego, arabskiego i perskiego stworzone abstrakty były bardzo podobne do abstraktów napisanych przez ludzi.
      Główną zaletą nowego narzędzia jest fakt, że po początkowym treningu algorytmów na opatrzonych odpowiednimi komentarzami artykułach, z których każdemu towarzyszy kilkanaście abstraktów napisanych przez ludzi, algorytmy nie muszą być później trenowane dla każdego języka z osobna. Ten sam model, który wypracowały podczas treningu, może zostać użyty dla wielu różnych języków.
      Podsumowanie tekstu, do którego wybrano zestaw najbardziej pasujących zdań z tekstu źródłowego, a wyboru dokonano na podstawie punktacji przyznawanej zdaniom i wykorzystanie w abstrakcie najwyżej punktowanych zdań, to nieocenione narzędzie do szybkiego przeglądania wielkich ilość tekstów w sposób niezależny od języka. To kluczowe narzędzie zarówno dla wyszukiwarek jak i dla takich użytkowników końcowych jak badacze, biblioteki czy media – stwierdził profesor Last.


      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Eksperymenty przeprowadzone przez naukowców z University of Nottingham wskazują, że algorytmy, które nauczą się przewidywania ryzyka przedwczesnego zgonu mogą w przyszłości być ważnym narzędziem medycyny prewencyjnej.
      Lekarze i naukowcy opracowali algorytm oparty na technologii maszynowego uczenia się, którego zadaniem było przewidywanie ryzyka przedwczesnego zgonu u chronicznie chorych osób w średnim wieku. Okazało się, że sztuczna inteligencja nie tylko była bardzo dokładna, ale potrafiła z większą precyzją niż ludzie określić ryzyko
      Algorytm uczył się na bazie danych obejmujących ponad 500 000 osób w wieku 40–69 lat o których informacje zebrano w latach 2006–2010, a ich losy śledzono do roku 2015.
      Medycyna prewencyjna odgrywa coraz większą rolę w walce z poważnymi chorobami. Od lat pracujemy nad usprawnieniem tej dziedziny opieki zdrowotnej oraz nad ulepszeniem komputerowej oceny ryzyka w dużych populacjach. Większość tego typu prac skupia się na konkretnej chorobie. Ocena ryzyka zgonu z powodu wielu różnych czynników to bardzo złożone zadanie, szczególnie jeśli weźmiemy pod uwagę uwarunkowania środowiskowe i osobnicze, mówi główny autor badań, profesor Stephen Weng.
      Dokonaliśmy poważnego postępu na tym polu opracowując unikatowe całościowe podejście do oceny ryzyka zgonu za pomocą technik maszynowego uczenia się. Używamy komputerów do stworzenia nowego modelu ryzyka uwzględniającego szeroką gamę czynników demograficznych, biologicznych, klinicznych czy stylu życia indywidualnych osób, w tym ich zwyczajów żywieniowych, dodaje uczony. Weng mówi, że gdy odpowiedzi podawane przez algorytm porównano z danymi dotyczącymi zgonów, przyjęć do szpitali, zachorowań na nowotwory i innymi danymi epidemiologicznymi, okazało się, że algorytmy były znacząco dokładniejsze niż opracowane przez ludzi metody oceny ryzyka.
      Algorytm korzystał z metody statystycznej lasów losowych (random forest) oraz głębokiego uczenia się. Obecnie używane metody wykorzystują model regresji Cox'a oraz wielowariantowy model Cox'a, który jest doskonalszy, ale przeszacowuje ryzyko zgonu.
      Najnowsze prace zespołu z Nottingham bazują na pracach wcześniejszych, podczas których ten sam zespół naukowy wykazał, że cztery różne algorytmy sztucznej inteligencji, bazujące na regresji logistycznej, gradient boosting, lasach losowych oraz sieciach neuronowych lepiej niż obecne metody używane w kardiologii pozwalają przewidzieć ryzyko chorób układu krążenia.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Młodzież, która zbyt dużo czasu spędza przed komputerem, ma więcej ubytków i częstsze problemy z chorobami przyzębia, np. z krwawieniem dziąseł – wynika z analiz naukowców WUM i UKSW, którzy przebadali ponad 1,6 tys. polskich 18-latków. To pierwsze takie badania w Europie.
      W ramach projektu, którego kierownikiem była prof. Dorota Olczak-Kowalczyk z Warszawskiego Uniwersytetu Medycznego (WUM), przebadano ponad 1,6 tysiąca 18-latków z Polski. Badania polegały zarówno na wypełnieniu kwestionariusza, który zawierał pytania dotyczące statusu społeczno-ekonomicznego i informacji o zachowaniach związanych ze zdrowiem, jak i na ocenie klinicznej stanu zębów i dziąseł. Do badań wybrano szkoły z każdego województwa z powiatów o charakterze wiejskim i miejskim.
      Okazało się, że nadmierne, czyli trwające ponad 3 godziny dziennie, korzystanie z komputera zadeklarowało 31 proc. respondentów. Równocześnie młodzież ta miała zdecydowanie częściej niewypełnione ubytki – opowiada PAP współprowadzący badania prof. Jacek Tomczyk z Instytutu Ekologii i Bioetyki Uniwersytetu Kardynała Stefana Wyszyńskiego (UKSW) w Warszawie. U nadużywających komputera nastolatków zdiagnozowano średnio 2,27 ubytków, podczas gdy u tych mniej przesiadujących przed ekranem – 1,97.
      Z ankiety wynika, że osoby z grupy spędzającej przed komputerem najwięcej czasu gorzej dbają o higienę jamy ustnej – np. tylko 34 proc. spośród nich posługuje się nicią dentystyczną, natomiast wśród osób nieprzesiadujących przy komputerze – 41 proc.
      Również osobom, które zadeklarowały nadmierne korzystanie z komputera, towarzyszyło większe ryzyko chorób przyzębia w postaci krwawienia z dziąseł. Taki symptom w tej grupie odnotowało 35 proc. badanych. Tymczasem wśród respondentów nienadużywających komputera krwawienie występowało u 29 proc. badanych.
      Tomczyk dodaje, że nadmierne korzystanie z komputera wiąże się również ze złymi nawykami żywieniowymi. Młodzież ta częściej opuszcza śniadania, rzadziej spożywa warzywa i owoce, a częściej spożywa produkty bogate w cukry.
      Do tej pory wiele badań wskazywało, że nadmierne używanie komputerów może wiązać się z niezdrowym trybem życia – brakiem ruchu, nieregularnymi posiłkami, niezdrowym jedzeniem typu fast-food czy brakiem snu. Takie zachowania skutkują wieloma problemami zdrowotnymi m.in. otyłością czy cukrzycą a nawet zaburzeniami psychicznymi.
      Otwartym pozostało pytanie o związek między nadmiernym używaniem komputerów, a zdrowiem jamy ustnej. Jedyne takie badania przeprowadzono w Korei Południowej z uwagi na to, że kraj ten ma najwyższy odsetek internautów na świecie. Postanowiliśmy przeprowadzić podobne analizy wśród polskiej młodzieży – opowiada Tomczyk.
      Czy skala problemu nieodpowiedniej higieny jamy ustnej w Polsce wśród młodzieży nadużywającej komputera jest zbliżona do skali w Korei Płd.? W ocenie naukowca odpowiedź na to pytanie nie jest jasna, bo badania przeprowadzono w nieco inny sposób. Jednak tendencja wyłaniająca się z obu badań jest zbliżona – podkreśla Tomczyk.
      Naukowiec zapytany przez PAP, w jaki sposób należy walczyć z problemem odpowiada krótko: większa edukacja. Wiadomo, że przesiadywanie przed komputerem sprzyja wielu chorobom, w tym otyłości. Natomiast trzeba pokazywać młodzieży i rodzicom, że do tej plejady chorób należy również zaliczyć – o czym nie wiedziano – niekorzystne zmiany w jamie ustnej – kończy.
      Wyniki badań przeprowadzonych w 2017 r. w ramach projektu „Monitoring zdrowia jamy ustnej populacji polskiej” ukażą się w czasopiśmie Clinical and Experimental Dental Research.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Przed czterema laty informowaliśmy, że na University of Oxford powstaje oprogramowanie, która na podstawie wyglądu twarzy ma rozpoznawać rzadkie choroby genetyczne i zdiagnozowało zespół Marfana u prezydenta Lincona. Nie tylko jednak Brytyjczycy pracują nad takim oprogramowaniem.
      W najnowszym numerze Nature Medicine opisano aplikację Face2Gene. Wykorzystuje ona algorytmy maszynowego uczenia się oraz sieci neuronowe do klasyfikowania charakterystycznych ech twarzy świadczących o zaburzeniach rozwoju płodowego i układu nerwowego. Aplikacja na podstawie zdjęcia stawia prawdopodobną diagnozę i wymienia inne, mniej prawdopodobne.
      Autorem oprogramowania jest firma FDNA z Bostonu. Jej specjaliści najpierw nauczyli aplikację odróżniać zespół Cornelii de Lange i zespół Angelmana, które przejawiają się charakterystycznymi cechami twarzy, od innych podobnych schorzeń. Nauczyli go też klasyfikowania różnych form genetycznych syndromu Noonana.
      Następnie algorytmowi dano dostęp do ponad 17 000 zdjęć zdiagnozowanych przypadków obejmujących 216 schorzeń. Gdy następnie oprogramowanie miało do czynienia z zupełnie nową fotografią, potrafiło z 65-procentowym prawdopodobieństwem postawić prawidłową diagnozę. Gdy zaś mogło podjąć kilka prób, odsetek prawidłowych diagnoz zwiększał się do 90%.
      FDNA chce udoskonalić swoją technologię, jednak w tym celu potrzebuje dostępu do większej ilości danych. Dlatego też Face2Gene jest bezpłatnie dostępna dla lekarzy i badaczy, którzy wykorzystują ten system do pomocy w diagnostyce rzadkich schorzeń genetycznych. Korzystają z niego też lekarze, którzy nie mają punktu zaczepienie i w ogóle nie potrafią wstępnie zdiagnozować pacjenta.
      Współautorka artykułu na temat Face2Gene, Karen Gripp, jest genetykiem w szpitalu dziecięcym w stanie Delaware i głównym lekarzem w firmie FDNA. Mówi ona, że algorytm pomógł jej w zdiagnozowaniu dziewczynki, którą leczy od sierpnia. Dzięki niemu doktor Gripp stwierdziła, że dziecko cierpi na zespół Wiedemanna-Steinera. Czterolatka nie ma zbyt wielu cech charakterystycznych tej choroby. Jest niska jak na swój wiek, straciła większość zębów mlecznych i zaczęły jej rosną stałe zęby.
      Gripp postawiła wstępną diagnozę, a następnie zaprzęgła do pracy Face2Gene. Zespół Wiedemanna-Steinera, bardzo rzadkie schorzenie spowodowane mutacją genu KTM2A, został przez aplikację wymieniony na czele listy prawdopodobnych schorzeń. Badania DNA potwierdziły diagnozę. Uczona mówi, że dzięki aplikacji mogła zawęzić liczbę potencjalnych chorób i uniknąć konieczności znacznie droższego szeroko zakrojonego badania DNA.
      Face2Gene powoli staje się coraz doskonalszy. Obecnie program ma do dyspozycji już 150 000 fotografii na podstawie których się uczy. W sierpniu, podczas warsztatów dotyczących wad genetycznych przeprowadzono nieoficjalne porównanie algorytmu i lekarzy. Wzięło w nim udział 49 genetyków klinicznych. Ludzie i algorytm mieli do dyspozycji 10 zdjęć dzieci z dość dobrze rozpoznawalnymi cechami charakterystycznymi różnych chorób. Tylko w przypadku dwóch fotografii dobrą diagnozę postawiło ponad 50% ludzi. Face2Gene dobrze zdiagnozował 7 na 10 przypadków.
      Polegliśmy całkowicie. Face2Gene był niesamowity, mówi Paul Kruszka, genetyk z US National Human Genome Research Institute. Jego zdaniem już wkrótce każdy pediatra i genetyk będzie miał tego typu aplikację i używał jej równie często jak stetoskopu.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Inspektor Generalny ds. NASA poinformował Kongres, że w latach 2010-2011 agencja doświadczyła 5408 różnych incydentów dotyczących bezpieczeństwa. Jednym z nich było utracenie w marcu ubiegłego roku laptopa zawierającego algorytmy służące do kontrolowania Międzynarodowej Stacji Kosmicznej.
      Incydenty te dotyczyły bardzo szerokiego spektrum wydarzeń, od osób prywatnych sprawdzających swoje umiejętności i próbujących włamać się do sieci NASA, poprzez dobrze zorganizowane grupy przestępcze włamujące się dla zysku, po ataki, które mogły być organizowane przez obce służby wywiadowcze - czytamy w oświadczeniu Paula Martina.
      Niektóre z tych ataków dotknęły tysięcy komputerów, powodując zakłócenia prowadzonych misji i zakończyły się kradzieżami danych, których wartość NASA ocenia na ponad 7 milionów dolarów - stwierdzono. Nie wiadomo, jak ma się liczba ataków na NASA do ataków na inne amerykańskie agendy rządowe. Inspektor Generalny ds. NASA jako jedyny spośród kilkudziesięciu inspektorów regularnie zbiera informacje na temat cyberataków z zagranicy.
      Wśród wpadek Agencji Martin wymienił też zgubienie lub kradzież 48 mobilnych urządzeń komputerowych, które NASA utraciła w latach 2009-2011. Jednym z nich był niezaszyfrowany laptop skradziony w marcu 2011, w którym znajdowały się algorytmy pozwalające na sterownie Międzynarodową Stacją Kosmiczną. Na innych utraconych komputerach znajdowały się dane osobowe czy informacje techniczne dotyczące programów Constellation i Orion.
      Co gorsza, NASA nie jest w stanie sporządzić szczegółowego raportu na temat utraconych danych, gdyż opiera się na zeznaniach pracowników informujących o zgubionych i skradzionych urządzeniach, a nie na faktycznej wiedzy o zawartości komputerów.
      NASA wdraża program ochrony danych, jednak, jak zauważa Martin, dopóki wszystkie urządzenia nie zostaną objęte obowiązkiem szyfrowania, dopóty incydenty takie będą się powtarzały.
×
×
  • Create New...