Szybko zobaczysz, że DARPA (Agencja Zaawansowanych Projektów Badawczych Obrony) jest głęboko zaangażowana w tę technologię i zainwestowała bezpośrednio w Neurala. DARPA opracowuje technologię do użytku wojskowego i jest mocno ukierunkowana na transludzkie postępy, które doprowadzą do hybryd człowiek-maszyna lub superżołnierzy. Dzięki wdrożeniu technologii bezprzewodowej 5G bardzo szybko, kamery te będą miały dużą szybkość i integrację w czasie rzeczywistym z Internetem Wszechrzeczy, ogromnymi bazami danych nadzoru i wywiadu. Czego nie wiedzieć? ⁃ Edytor TN
Podejście do uczenia maszynowego inspirowane ludzkim mózgiem zrewolucjonizuje poszukiwania uliczne.
Nawet jeśli policjant, który cię ciągnie ponad cię nie rozpoznaje, kamera ciała na jego klatce piersiowej może w przyszłości.
Producent urządzeń Motorola ogłosił w poniedziałek, że współpracuje ze starterem Neurala zajmującym się oprogramowaniem do sztucznej inteligencji, aby „uczyć osoby zainteresowane wyszukiwaniem w czasie rzeczywistym” na produktach Motorola, takich jak kamera ciała Si500 dla policji, AI firma ogłosiła dzisiaj w komunikacie prasowym.
https://www.youtube.com/watch?v=Sr92JTy4XgY
Urodzony we Włoszech neurobiolog i założyciel Neurala, Massimiliano Versace, jest twórcą oczekujących na opatentowanie technologii rozpoznawania obrazu i uczenia maszynowego. Jest podobny do innych metod uczenia maszynowego, ale jest znacznie bardziej skalowalny, więc urządzenie noszone przez policjanta na ramieniu może nauczyć się rozpoznawać kształty i - potencjalnie - twarze - tak szybko i niezawodnie, jak znacznie większy i mocniejszy komputer. Działa naśladując mózg ssaków, a nie sposób, w jaki tradycyjnie działały komputery.
Badania Versace zostały częściowo sfinansowane przez Agencję Zaawansowanych Projektów Badawczych Obrony lub DARPA w ramach programu o nazwie SyNAPSE. W artykule 2010 dlaIEEE Widmoopisuje przełom. Zasadniczo niewielka konstelacja procesorów wykonuje pracę różnych części mózgu - co czasami nazywa się obliczeniami neuromorficznymi - lub „obliczeniami, które można podzielić na sprzęt przetwarzający jak ciało neuronu i sprzęt przetwarzający dendryty i aksony tak. Badania Versace pokazują, że sztuczna inteligencja może się uczyć w tym środowisku, używając znacznie mniej kodu.
wpDiscuz