Aalto-yliopiston tutkijat voittivat palkinnon tekoälykonferenssissa
Tutkijoiden kehittämä uusi tekoälymenetelmä ymmärtää aiempaa paremmin ennustamiseen liittyviä epävarmuuksia. Menetelmä mallintaa tekoälyennusteen jatkuvana virtana, ja sitä on helpompi tulkinta kuin aiempia neuroverkkomenetelmiä.
Aalto-yliopiston tekoälytutkijoiden uusi tutkimusartikkeli - - palkittiin 2019 AI & Statistics –konferenssissa Japanissa. Tutkimus toteutettiin Harri Lähdesmäen ja Samuel Kasken, Aalto-yliopiston professorien, ryhmien välisenä yhteistyönä ja sen ensimmäiset kirjoittajat ovat Pashupati Hegde ja Markus Heinonen.
Aallon tutkimusryhmät kehittivät uudenlaisen tekoälymenetelmän, joka tuottaa ennusteen jatkuvana virtana. Tätä virtaa on helpompi tulkita ja ymmärtää kuin neuroverkkopohjaisia oppimisprosesseja. Uusi menetelmä voi olla hyödyllinen yksilöllistetyssä lääketieteessä tai lääkesuunnittelussa, sillä se ymmärtää aiempaa paremmin ennustamiseen liittyviä epävarmuuksia.
Lue lisää uutisia
Tutkijat kytkivät lähes ikiliikkuvan aikakiteen ensimmäistä kertaa ulkoiseen värähtelijään – voi kasvattaa kvanttitietokoneiden laskentatehoa
Aikakide on moninkertaisesti pitkäikäisempi kuin muut kvanttijärjestelmät, joten sitä voitaisiin hyödyntää esimerkiksi kvanttitietokoneiden laskentatehon sekä mittauslaitteistojen tarkkuuden kasvattamiseen.
Glitch-teos haastaa näkemään taiteen eri valossa
Laura Könösen veistos paljastettiin 14.10. Otaniemen kampuksella.
Esittelyssä Qi Chen: Luotettava tekoäly tarvitsee algoritmeja, jotka selviävät yllätyksistä
Tekoälyn kehittäjien on keskityttävä sovellusten turvallisuuteen ja oikeudenmukaisuuteen, sillä ne liittyvät suoraan yhteiskuntien luottamukseen ja tasa-arvoon, sanoo tutkija Qi Chen.