/r/MathJokes/ via @onairbc_science

Итак, судя по фейсбуку Сони Аракелян, пиарщицы OpenAI, вчера прошла игра DotA 2 между алгоритмом OpenAI и обычными игроками в Кремниевой долине. Ранее я писала об этом боте тут: https://t.me/onairbc_science/6.

Бот OpenAI победил 5 игроков из top 99.95-персентиля DotA 2.

СМОТРЕТЬ ЗАПИСЬ ИГРЫ

via @onairbc_science

​​FAIR (Facebook Artificial Intelligence Research) опубликовали видео-гайд в 6 роликах о практическом применении машинного обучения. Enjoy!

ИЗУЧАТЬ

via @onairbc_science

​​Блогер Доминик Валлиман создал карту физики, которая показывает, как различные отрасли науки, начиная с ранней физики и классической с Исааком Ньютоном, заканчивая квантовой физикой и даже философией, соединяются друг с другом.

Физика — гигантская сфера науки, одна из самых сложных и работающей практически со всем, что существует во Вселенной. Блогер показал, насколько сильно связаны разные сферы в физике, а также что есть огромная информационная дыра, над наполнением которой сейчас работают ученые.

Источник

via @onairbc_science

lol via @onairbc_science

Внезапная тема для этого канала — интересная и очень важная новость из мира медицины: ученые University of Washington опубликовали масштабное исследование влияния потребления алкоголя на здоровье и продолжительность жизни. Аудитория исследования — весь мир (более 690 источников данных со 195 стран мира), период — 1990-2016гг. Методология исследования была усовершенствована несколько раз, а результаты неутешительные — не вредит здоровью только полный отказ от алкоголя.

Читать статью в Яндекс.Дзене

via @onairbc_science

Юра Кашниций сегодня рассказал о том, что стартует онлайн-курс https://mlcourse.ai/ по мотивам известного не только в России курса ODS с 1 октября. Спешите зарегистрироваться — осталось меньше месяца до старта.

via @onairbc_science

Визуализация полярного сияния

https://www.facebook.com/naukatv/videos/vb.174891672559912/380786149336645/?type=2&theater

via @onairbc_science

#onairbc_ml

Facebook открыли на прошлой неделе подфреймворк PyText для работы с NLP, часть PyTorch. Следующий этап — тестировать и сравнивать с Yandex SpeechKit и Google Cloud Natural Language.

Среди его основных преимуществ — простой интерфейс для быстрых экспериментов, множество готовых архитектурных решений и утилит для обработки текста и голосового управления для масштабного использования.

Компания активно использует PyText в развитии своей мобильной линейки продуктов.

via @onairbc_science

Wehi.tv создали анимацию человеческой клетки со скоростью 10000х: как выглядит ДНК, как движутся и реагируют РНК и тд.

https://www.facebook.com/chernikova.elen/videos/2228298453864394/UzpfSTEwMDAwMDQ5MDI2ODE2MDoyOTAxODkxMTA5ODM3MjAz/

Про нейросети часто говорят, что они "имитируют работу мозга", но это большое преувеличение. Да, информация передаётся между слоями нейросети подобно сигналу между нейронами в мозгу. Но даже самые сложные нейросети на порядки проще самых простых биологических мозгов. Вот познавательное исследование - учёные разобрали, как работает обонятельная система бражника (обычный серый мотыль) и смоделировали на её основе нейросеть. А в голове у мотыля непростая система: 30 тысяч химических рецепторов улавливают запахи, затем сигнал передаётся в антенную долю, где 60 разных клубочков отвечают за разные запахи. Дальше код уловленного запаха передаётся в грибовидное тело (это такие парные структуры в мозгу насекомых, состоящие из нескольких слоёв нейронов), где 4000 специальных клеток перекодируют запахи в воспоминания. На финальном уровне несколько десятков внешних нейронов интерпретируют полученные сигналы в действия, к примеру "лететь вверх".

Эта система сильно отличается от компьютерных нейросетей: к примеру, антенная доля кодирует сигнал с низким количеством параметров, а следующий уровень, грибовидное тело - уже с высоким. В нейросетях слои обычно имеют схожее количество измерений. А ещё успешное распознавание запаха приводит к выделению гормона октопамина, который помогает закреплять полезную информацию. В нейросетях всё по-другому - там связи между слоями пошагово корректируются, пока не будет получен правильный результат.

На смоделированной нейросети учёные увидели много интересного: как сигнал очищается от шума с увеличением разрядности между слоями, как обучение без октопамина замедляется и становится практически бесполезным. Мотыль обучается очень быстро - для того чтобы правильно запомнить нужный запах, ему достаточно нескольких итераций, тогда как обучение искусственных нейросетей требует очень много времени. Исследователи планируют использовать подсмотренные у природы механизмы для того чтобы обучать нейросети быстрее и эффективнее. Мне кажется, такие заимствования у природы - это очень круто!

https://www.technologyreview.com/s/610278/why-even-a-moths-brain-is-smarter-than-an-ai/

Только что закончился финал самого престижного соревнования по программированию - ACM ICPC. Это командный турнир среди студентов, соревнуются сильнейшие университеты мира. Настоящий большой спорт.

Объявление тройки победителей будет через час, но высоки шансы, что второй раз подряд победила команда МГУ, причём впервые в истории соревнования - одним и тем же составом. Респект парням и тренеру Елене Андреевой.

Учитывая, что в финале можно участвовать только два раза в жизни - это достижение нельзя будет переплюнуть, только повторить.

Хорошая онлайн-трансляция соревнования была в канале у Леонида Волкова.

Ждём официального объявления результатов и держим кулачки.

Брызги шампанского и безудержная радость на лицах без 5 минут двукратных чемпионов мира:

И вот вам экслюзивное фото чемпионов мира специально для этого телеграм-канала. Сразу после пяти часов тяжелой борьбы.

​​В прямом эфире показали супермассивную черную дыру. Эфир еще продолжается! N+1 ведут свою трансляцию.
via @onairbc_science

Черной дырой называется гигантская звезда с такой огромной массой, что ее гравитационное притяжение не позволяет свету покинуть её гравитационный радиус (горизонт событий) — и другим объектам, движущимся со скоростью света.

Вы знали, что такое черная дыра?

Всем привет!

Я начала достаточно давно прокрастинировать по блогу и вконец ушла в подполье — верней в свой стартап Mathshub, где пытаюсь make math great again. Спасибо всем терпеливым, кто не терял веры в блог :)

Вы знаете, что я люблю науку и технологии и бизнес и рынок вокруг них. Решилась осуществить свою мечту, ушла с работы 1.5 месяца назад и погрузилась в атмосферу предпринимательства.

Продукт (не опубликован на сайте — пока что) — набор тренажеров, в основном по математике в дата саенс — для специалистов с 0-2 годами опыта в анализе данных или продвинутых выпускников, чтобы дать им возможность самостоятельно освоить математику, чтобы стать в будущем лучшими специалистами. Стараемся сделать их понятными, простыми и приятными, а контент интересным и полезным.

Если вам интересно пообщаться на эту тему, дать обратную связь или поделиться любыми контактами, которые могли бы быть нам полезны (особенно если вы хороший специалист в этой сфере — пишите мне @terrainco, я до конца недели в Нью-Йорке, потом 2 месяце в Москве).

Продуктивной недели!

Я всегда думал, что наука (не гуманитраные) это царство строгих чисел, теорем и ботанов. Что она противоположна искусству, а единственную красоту можно дождаться только от астрономов в виде фотографий далёких звёздочек.

И какого же было моё удивление, когда я узнал о Gallery of Fluid Motion. Это конкурс визуального представления работ по механике газов и жидкостей. Чтооа? Наука топит за эстетическую красоту в визуализации механики чего-то там?

Вот да, ценита сами, как капля ведёт себя падая на водоотталкивающую (надеюсь, без ошибок написал) поверхность конуса.

https://www.youtube.com/watch?v=UAIFAi6a3Xo

Остальные крутые видосы по ссылке - https://gfm.aps.org/