Jump to content
Forum Kopalni Wiedzy

Recommended Posts

Nasz mózg jest cały czas aktywny. Jego fale zmieniają się, co może przywodzić na myśl przejścia w utworze muzycznym. Kiedy Mick Grierson z londyńskiego Goldsmiths College stworzył program, który pozwala komputerowi przełożyć zapis EEG na nuty i dźwięki, powstał zatem zupełnie nowy rodzaj muzyki – muzyka umysłu (Music of the Mind).

Obecnie nad projektem pracują już trzej panowie. Choć Griersonowi nie udało się uzyskać idealnego przełożenia fal mózgowych na dźwięki, pomysł spodobał się Finnowi Petersowi – kompozytorowi, fleciście, saksofoniście i producentowi. Z duetem współpracuje też Mattew Yee-King, informatyk, dla którego każdy człowiek jest w pewnym sensie dyrygentem.

Peters utrwalił aktywność swojego mózgu w kilku sytuacjach, np. podczas snu, w stanie znudzenia czy w złości. Dane wprowadzono do komputera i przetworzono, stosując różne algorytmy. Wycinając z całości zapisu interesujące fragmenty, muzyk uzyskał odtwarzany w tle motyw przewodni na syntezator, do którego improwizuje jego orkiestra. Trzeba przyznać, że jam session z wykorzystaniem wibrafonu, fletu, saksofonu, perkusji i puzonu brzmi naprawdę interesująco.

Już wkrótce chętni będą mogli posłuchać wykładu i muzyki mózgu w stanowiącym część londyńskiego Muzeum Nauki Dana Centre. W październiku trio wyruszy na tournée po całej Wielkiej Brytanii.

 

http://www.youtube.com/watch?v=epT16fbf4RM

Share this post


Link to post
Share on other sites

Dobry pomysł tylko to powinno być w rytmie serca a nie głowy (tajemnicą nie jest że słuchając muzyki w rytmie 60taktów uspokajamy się - a działając w drugą stronę można by odzwierciedlić dynamiczność odpowiedzi serca na otoczenie - np: niby cisza i spokój , a serce łomoce w danym miejscu).

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
      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
      Tim Sweeney, założyciel firmy Epic Games stwierdził podczas zakończonej właśnie konferencji DICE Summit, jeszcze za naszego życia doczekamy fotorealistycznych gier 3D renderowanych w czasie rzeczywistym. Sweeney zauważył, że każde kolejne udoskonalenie techniczne pojawiające się w grach od Ponga po Crisis wiedzie nas ku takim właśnie grom.
      Granicę fotorealizmu wyznaczają możliwości ludzkiego oka. Organ ten jest w stanie przetworzyć 30-megapikselowy obraz z prędkością około 70 klatek na sekundę. Zdaniem Sweeneya, żeby oddać wszelkie subtelności obrazu, gry światła, interakcje poszczególnych elementów wirtualnego świata, by stworzyć w czasie rzeczywistym fotorealistyczną trójwymiarową scenę potrzebna jest moc obliczeniowa rzędu 5000 teraflopsów. Tymczasem obecnie najbardziej wydajne karty graficzne oferują 2,5 teraflopsa. Przepaść jest ogromna, jednak wystarczy uświadomić sobie, że w 1993 roku gdy na rynek trafiła gra Doom, wiele osób nie mogło z niej skorzystać, gdyż wymagała ona od karty graficznej mocy rzędu 10 megaflopsów. Różnica pomiędzy wydajnością ówczesnych kart graficznych, a kart używanych obecnie, jest zatem znacznie większa, niż pomiędzy dzisiejszymi kartami, a urządzeniami, jakich będziemy potrzebowali w przyszłości.
      Oczywiście moc obliczeniowa to nie wszystko. Wciąż bowiem nie istnieją algorytmy, które pozwoliłyby na realistyczne odwzorowanie wielu elementów. Specjaliści potrafią stworzyć realistyczny model skóry, dymu czy wody, jednak wciąż poza naszymi możliwościami jest stworzenie dokładnych modeli ludzkiego ruchu czy mowy. Nie mamy algorytmów, więc nawet gdybyśmy już dzisiaj dysponowali doskonałym komputerem ograniczałaby nas nie jego moc obliczeniowa, a nasze umiejętności tworzenia algorytmów - mówi Sweeney.
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Międzynarodowy zespół uczonych wpadł na trop rewolucyjnej, niespodziewanej metody zapisu danych na dyskach twardych. Pozwala ona na setki razy szybsze przetwarzanie informacji niż ma to miejsce we współczesnych HDD.
      Naukowcy zauważyli, że do zapisu danych wystarczy jedynie ciepło. Dzięki temu będzie ona zachowywana znacznie szybciej i zużyje się przy tym mniej energii.
      Zamiast wykorzystywać pole magnetyczne do zapisywania informacji na magnetycznym nośniku, wykorzystaliśmy znacznie silniejsze siły wewnętrzne i zapisaliśmy informację za pomocą ciepła. Ta rewolucyjna metoda pozwala na zapisywanie terabajtów danych w ciągu sekundy. To setki razy szybciej niż pracują obecne dyski. A jako, że nie trzeba przy tym wytwarzać pola magnetycznego, potrzeba mniej energii - mówi fizyk Thomas Ostler z brytyjskiego University of York.
      W skład międzynarodowego zespołu, który dokonał odkrycia, wchodzili uczeni z Hiszpanii, Szwajcarii, Ukrainy, Rosji, Japonii i Holandii.
      Doktor Alexey Kimel z Instytutu Molekuł i Materiałów z Uniwersytetu w Nijmegen mówi: Przez wieki sądzono, że ciepło może tylko niszczyć porządek magnetyczny. Teraz pokazaliśmy, że w rzeczywistości jest ono impulsem wystarczającym do zapisania informacji na magnetycznym nośniku.
      Uczeni wykazali, że bieguny w domenach magnetycznych na dysku można przełączać nie tylko za pomocą pola magnetycznego generowanego przez głowicę zapisująco-odczytującą, ale również dzięki ultrakrótkim impulsom cieplnym.
×
×
  • Create New...