Платформа SIGMA: открытый инструмент для исследований в области смешанной реальности и искусственного интеллекта.

 Microsoft AI Research Introduces SIGMA: An Open-Source Research Platform to Enable Research and Innovation at the Intersection of Mixed Reality and AI

“`html

Приветствуем вас, уважаемые предприниматели!

Недавние достижения в области генеративного искусственного интеллекта, а также огромные модели языка, зрения и мультимодальные модели могут стать основой для создания возможностей открытого доменного знания, вывода и генерации, обеспечивая сценарии помощи в различных задачах. Возможность создавать соответствующие инструкции и контент – это только начало того, что необходимо для создания систем искусственного интеллекта, которые будут работать с людьми в реальном мире. Это включает в себя помощников в смешанной реальности, интерактивных роботов, умные производственные участки, автономные транспортные средства и многое другое.

Практические решения и ценность

Искусственные интеллектуальные системы должны непрерывно воспринимать и мультимодально рассуждать о своем окружении, чтобы беспрепятственно работать с людьми в реальном мире. Этот критерий выходит за рамки обнаружения и отслеживания объектов. Для успешного физического взаимодействия все участники должны быть в курсе потенциальных функций объектов, их взаимосвязей и пространственных ограничений, а также того, как эти факторы меняются со временем.

Эти системы должны уметь рассуждать не только о физическом мире, но и о людях. В этом рассуждении должны содержаться оценки когнитивных состояний и социальных норм совместного поведения в реальном времени, в дополнение к более низкоуровневым оценкам о положении тела, голосе и действиях.

Используя комбинацию технологий смешанной реальности и искусственного интеллекта, таких как большие языковые и видеомодели, Microsoft Research представляет SIGMA. Эта интерактивная программа может использовать HoloLens 2 для проведения пользователей через процедурные задачи. Большая языковая модель, такая как GPT-4, или набор вручную определенных этапов в библиотеке задач могут быть использованы для динамического создания задач. Когда пользователь задает SIGMA открытый вопрос во время взаимодействия, система может использовать свою обширную языковую модель для предоставления ответа. Кроме того, SIGMA может находить и выделять объекты, связанные с задачей, в поле зрения пользователя, используя видеомодели, такие как Detic и SEEM.

Ряд дизайнерских решений поддерживает эти исследовательские цели. Одним из примеров реализации системы является архитектура клиент-сервер. Устройство HoloLens 2 запускает легкое клиентское приложение, которое передает несколько потоков мультимодальных данных на более мощный настольный сервер. Эти потоки включают цветовую гамму RGB, глубину, аудио, отслеживание головы, рук и взгляда. Клиентские приложения получают данные и инструкции от настольного сервера по отображению содержимого на устройстве, которое выполняет основные функции приложения. Используя этот дизайн, исследователи могут выйти за пределы текущих вычислительных ограничений гарнитуры и открыть возможности расширения программы на другие устройства смешанной реальности.

Открытая архитектура под названием Platform for Situated Intelligence (psi) является основой для SIGMA, позволяя разрабатывать и исследовать мультимодальные интегративные системы искусственного интеллекта. Обеспечивается производительная потоковая и регистрационная инфраструктура базовой платформы psi, которая также позволяет быстрое прототипирование. Инфраструктура воспроизведения данных фреймворка делает возможным разработку и настройку прикладного уровня на основе данных. Наконец, для визуализации, отладки, настройки и обслуживания существует множество инструментов поддержки в Platform for Situated Intelligence Studio.

Хотя текущая функциональность SIGMA не является сложной, она служит основой для будущих исследований в области слияния смешанной реальности и искусственного интеллекта. Многие исследовательские темы, в частности восприятие, могут быть и были изучены с использованием собранных наборов данных. Эти проблемы охватывают широкий спектр от компьютерного зрения до распознавания речи.

Как пример постоянного стремления Microsoft к развитию в этой области, SIGMA является исследовательской платформой. Он представляет собой усилия компании в области изучения новых технологий искусственного интеллекта и смешанной реальности. Dynamics 365 Guides – это еще одно готовое к предприятию решение смешанной реальности, которое Microsoft предоставляет сотрудникам первой линии. Сотрудники первой линии получают пошаговую процедурную помощь и соответствующую информацию в рабочем процессе с помощью Copilot в Dynamics 365 Guides, который в настоящее время используется заказчиками в режиме частного предпросмотра. Искусственный интеллект и смешанная реальность работают вместе, чтобы сделать это возможным. Пользователи предприятий могут получить значительную выгоду от Dynamics 365 Guides, богатого функциональными возможностями инструмента, предназначенного для сотрудников первой линии, осуществляющих сложные операции.

Публичное предоставление системы позволяет исследователям избежать основных инженерных задач по созданию полноценного интерактивного приложения, чтобы они могли сразу перейти к захватывающим новым границам в своей области.

Проверьте детали и проект. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, каналу в Discord и группе в LinkedIn.

Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему SubReddit ML.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…

  • Создание агента по анализу данных с использованием Gemini 2.0 и Google API

    Создание агента научных данных с интеграцией ИИ Введение Этот гид описывает, как создать агента научных данных, используя библиотеку Pandas на Python и возможности генеративного ИИ от Google. Следуя этому руководству, бизнес сможет использовать…

  • TxGemma: Революция в разработке лекарств с помощью ИИ от Google

    Введение в TxGemma Разработка лекарств – это сложный и дорогостоящий процесс. TxGemma от Google AI предлагает инновационные решения для оптимизации этого процесса, что позволяет сэкономить время и ресурсы. Решение TxGemma TxGemma использует большие…

  • Открытый Глубокий Поиск: Демократизация ИИ-поиска с помощью открытых агентов рассуждения

    Практические бизнес-решения на основе Open Deep Search (ODS) 1. Автоматизация процессов Определите области, где ИИ может автоматизировать рутинные задачи, что приведет к повышению эффективности и производительности. 2. Улучшение взаимодействия с клиентами Используйте ИИ…

  • Оценка глубины изображения с использованием Intel MiDaS на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием оценки глубины через монохромное изображение Оценка глубины из одного RGB-изображения с помощью модели Intel MiDaS может значительно улучшить бизнес-процессы, такие как: Улучшение взаимодействия с клиентами через дополненную реальность. Оптимизация…

  • TokenBridge: Оптимизация токенов для улучшенной визуальной генерации

    TokenBridge: Оптимизация визуальной генерации с помощью ИИ Введение в модели визуальной генерации Модели визуальной генерации на основе автогрессии значительно продвинулись в синтезе изображений, благодаря их способности использовать механизмы предсказания токенов, вдохновленные языковыми моделями.…