MIT разработал систему, призванную решить важную проблему беспилотных машин — движение по загородным дорогам. Крупные компании не строят для них маршрутов, а это миллионы миль дорог в США vc.ru/37561
Про первую версию Motobot я писал, а вот уже вторая версия. Это робот, который управляет обычным мотоциклом из магазина. Без подключения, просто управляя ручкой газа и нажимая на педали и переключатели. Я бы сказал, что это первый андроид для управления мотоциклом.
Пока что его результаты не впечатляют на 100%, он не супер-быстрый и иногда все же падает, но то что это именно андроид - прямо впечатляет, куда больше чем робот с говорящей головой на конференциях.
Google разразился очень длинным постом дизайнеров о том, как должно выглядеть и работать приложение с использованием AI, в данном случае в применении к Google Clips. Текст хороший, но очень уж очевидные вещи там написаны, как мне кажется. https://design.google/library/ux-ai/
Немного занудливая и порядком скучная статья про интернет вещей и его перспективы — но она настолько набита цифрами, что пусть и без удовольствия, но прочесть её полезно. Рынок, который по прогнозу к 2020 составит $457 млрд и скажется не столько на повседневной жизни, сколько на целых отраслях бизнеса, полезно представлять себе хотя бы в самых общих чертах. Среди отраслей, которые испытают на себе воздействие IoT больше прочих, выделяют транспорт, логистику и дискретное производство. Управление цепочками поставок и логистика складов сейчас не самые технологически вооруженные отрасли — и именно в них IoT произведёт самые заметные изменения. Уже сейчас, по данным провайдеров, именно создаваемый промышленным интернетом вещей трафик растёт быстрее всего. А ещё в статье не пишут, но какие перспективы иметь армии зомби-девайсов для небывалой мощности хакерских атак появятся в результате... https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2017/12/10/2017-roundup-of-internet-of-things-forecasts/#196646c41480
А вот фейсбук с утра выложил в открытый доступ систему Detectron, позволяющую выделять объекты на видео и фотографиях. Качество работы сравнимо с прочими работами, в том числе с облачными решениями от Майкрософт и гугла, но в отличие от них детектрон выложен в опенсорс для изучения и улучшения.
Для меня главное отличие от других решений в том, что детектрон базируется на caffe2, а не на привычном уже всем тензорфлоу. Плюс это или минус - время покажет.