🏀 Фол или нет? Искусственный интеллект начинает судить баскетбол точнее человека

Учёные предложили новую систему на основе компьютерного зрения, которая распознаёт фолы с беспрецедентной точностью и детализацией. Алгоритм посекундно разбирает повторы, фиксирует контакт, отслеживает траектории игроков, их углы движения и конкретные зоны столкновения. Иными словами, ИИ видит не только сам фол, но и контекст, в котором он произошёл.

В рамках исследования были проанализированы матчи с участием сборной Китая. Система обнаружила, что китайские игроки чаще фолят во время бросков соперников, а команды-противники — во время ведения мяча. Такие поведенческие закономерности ранее невозможно было выявить традиционными методами анализа. Также система классифицирует типы фолов: от неправильного использования рук до столкновений с соперником.

Это открывает совершенно новый уровень тактического понимания игры. Для тренеров — возможность быстро диагностировать уязвимости защиты, ошибок в позиционировании или неверной работы ног. Для игроков — наглядная обратная связь о том, где заканчивается агрессивная защита и начинается риск получить фол. И, что особенно важно, для арбитров — мощный инструмент обучения, позволяющий анализировать спорные эпизоды с точной, объективной картиной происходящего.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИИ #Инновации #ИскусственныйИнтеллект #МашинноеЗрение

💡Как получить от ИИ действительно полезный ответ?

Как часто мы сталкиваемся с тем, что вместо уникального инсайта ИИ выдаёт банальность? Проблема чаще всего не в нём, а в том, что и как вы у него спросили.

ИИ обучен на почти всей публичной информации в интернете, но он не «думает» — он предсказывает наиболее вероятный ответ. А значит, если вы спросите у него «Что приготовить на ужин?», вы получите самое популярное.

Специалисты советуют использовать подход под названием CATS (Context, Angle, Task, Style — контекст, угол зрения, чёткую задачу и стиль):

— Контекст означает предоставление необходимой ИИ информации об обстановке и справочной информации. Пример: вместо вопроса «как написать заявку?» скажите, что вы директор коммерческой организации, пишете заявку на грант от экологического фонда и вам нужен сильный акцент на влияние на городские школы.
— Угол зрения использует сильные стороны ИИ в ролевой игре и принятии точки зрения. Вместо нейтрального ответа определите желаемую позицию. Вместо «помоги улучшить текст» скажите: «выступи как строгий научный рецензент, найди слабые места и предложи, как их исправить».
— Задача конкретно определяет, что именно вы хотите, чтобы ИИ сделал. Вместо «помоги с презентацией» скажите: «предложи три идеи, как сделать первый слайд интересным для аудитории из владельцев малого бизнеса».
— Укажите стиль: отчёт в деловом формате, письмо с лёгким юмором или объяснение в духе «для подростков».

ИИ отлично умеет подстраиваться под формат, аудиторию и даже эмоциональный тон. Главное — не пытаться получить идеальный ответ с первого раза, а использовать диалог как живой процесс: добавлять примеры, уточнять, просить пересказать или развить мысль.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИИ #Инновации #ИскусственныйИнтеллект #PromptEngineering

💡Новая архитектура ИИ ускоряет работу с огромными объёмами данных

NVIDIA представила Helix Parallelism — уникальную архитектуру, позволяющую нейросетям в реальном времени обрабатывать гигантские массивы текста, словно энциклопедии, и при этом обслуживать в 32 раза больше пользователей без потери скорости.

Когда AI-инструменты берутся за сверхсложные задачи вроде анализа юридических архивов или поддержания долгосрочных диалогов с пользователями, основная проблема кроется в обработке контекста. Чем больше токенов — тем выше нагрузка на память видеокарт. Каждый новый ответ требует повторного доступа к KV-кэшу (истории переписки или текстов), а также перезагрузки весов Feed-Forward Network, что серьёзно тормозит отклик системы.

Helix «расщепляет» слои трансформера на две части — attention и FFN — и обрабатывает их независимо. Во время attention-фазы используется новый подход KV Parallelism (KVP), позволяющий распределить кэш между видеокартами без дублирования. Это снимает избыточную нагрузку с памяти. Затем система переключается в режим Tensor Parallelism, перераспределяя ресурсы для вычислений FFN. Всё это дополняется технологией HOP-B, которая перекрывает коммуникацию и вычисления между GPU, устраняя задержки.

Модель DeepSeek-R1 объёмом 671 миллиард параметров и контекстом на миллион токенов в тестах показала: Helix позволяет обслуживать в 32 раза больше запросов с той же задержкой, что и предыдущие архитектуры.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИИ #Инновации #ИскусственныйИнтеллект #NVIDIA #Helix #BlackwellGPU

💉 Робот-хирург провёл автономное удаление жёлчного пузыря без помощи человека

Команда исследователей из Университета Джонса Хопкинса разработала ИИ-хирурга, способного выполнять сложные этапы операции по удалению жёлчного пузыря без участия человека — впервые в условиях, максимально приближённых к реальной операционной.

Речь идёт о системе SRT-H — Surgical Robot Transformer-Hierarchy. Она не просто механически выполняет команды, а анализирует, принимает решения на ходу, адаптируется к индивидуальной анатомии пациента и даже реагирует на голосовые команды медиков, словно стажёр, работающий под присмотром опытного хирурга.

Используя архитектуру машинного обучения, аналогичную GPT, робот обучался по видеозаписям операций и текстовым описаниям шагов. В итоге он самостоятельно прошёл все 17 этапов удаления жёлчного пузыря, включая захват артерий, установку клипс и точное рассечение тканей. Более того, он справился с задачей в условиях, когда ему изменяли стартовую позицию и добавляли «кровь» — красители, искажающие визуальную картину.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #Робототехника #Робот #Роботы #Инновации #Технологии #МедицинскаяРобототехника #ИИвМедицине #ХирургияБудущего #ИскуственныйИнтеллект #РоботХирург

💊 Роботы-хирурги: операции на людях уже в ближайшее десятилетие

Американские учёные из Университета Джонса Хопкинса сделали серьёзный шаг, чтобы роботы начали самостоятельно оперировать людей. После успешных опытов на органах свиней, когда робот с ИИ самостоятельно удалил желчный пузырь, специалисты уверены — первые автономные операции на пациентах могут начаться в ближайшие 10 лет.

Робот обучался по видео реальных операций, проводимых врачами. Он выполнил восемь успешных процедур на свиньях. Несмотря на то, что робот работает медленнее человека, его движения более точные и плавные. Ошибки он исправляет самостоятельно, адаптируясь к особенностям анатомии.

В ходе операции робот выполнил 17 этапов — от отделения органа до установки клипс и извлечения. В среднем он корректировал свои действия шесть раз за процедуру. Это стало возможным благодаря нейронным сетям, подобным тем, которые используются в популярных ИИ-системах.

Эксперты отмечают, что автономные роботы-хирурги повысят эффективность и безопасность простых операций и позволят врачам контролировать несколько процедур одновременно. Однако до массового внедрения ещё далеко. Предстоит учесть множество факторов, которые отсутствовали в экспериментах на животных. Это необходимо, чтобы роботы стали незаменимыми помощниками хирургов, сделав операции безопаснее и доступнее.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #Робототехника #Робот #Роботы #Автоматизация #Инновации #Технологии #МедицинскаяРобототехника #ИИвМедицине #ХирургияБудущего #ИскуственныйИнтеллект #РоботХирург