Trí tuệ nhân tạo giúp tối ưu video trực tuyến
Bộ đệm là nguồn gốc của “căng thẳng” trên internet khi nói đến phát video trực tuyến, nhưng điều này có thể thay đổi khi một nhóm nghiên cứu đã tạo ra hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) có thể loại bỏ vấn đề này.
Bộ đệm ảnh hưởng rất nhiều đến chất lượng video streaming. ẢNH: AFP
Theo Neowin, hệ thống AI Pensieve mà nhóm nghiên cứu CSAIL tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT), sử dụng mạng nơ-ron để tự đào tạo trên một loạt điều kiện mạng và chọn các thuật toán tốc độ bit tốt nhất cho điều kiện mạng.
Các trang web phát video trực tuyến như YouTube tận dụng thuật toán Adaptive BitRate (ABR) để xác định chất lượng video sẽ phát. ABR đo tốc độ truyền dữ liệu mà một mạng có thể thực hiện hoặc duy trì bộ đệm ở đầu video để phát nội dung.
Video đang HOT
Khi thời gian trôi qua, AI đo hiệu suất của nó và điều chỉnh thuật toán để có kết quả tốt nhất. So với phương pháp Model Predictive Control (MPC) của Carnegie Mellon tối ưu hóa dựa trên các dự đoán về sự thay đổi mạng, Pensieve có thể đạt được độ phân giải tương tự với dung lượng bộ đệm ít hơn 10-30%.
Dung lượng bộ đệm mà Pensieve sử dụng thấp hơn 10-30% so với MPC. ẢNH: MIT
Giáo sư Mohammad Alizadeh đến từ MIT cho biết trong một tuyên bố rằng, hệ thống AI của nhóm có khả năng hoạt động một cách linh hoạt cho bất cứ điều gì mà mọi người muốn tối ưu.
Trong khi AI chủ yếu dùng cho các dịch vụ như Netflix hay YouTube thì Alizadeh nói rằng ông rất phấn khởi khi thấy công nghệ này có thể mang đến toàn thế giới thông qua công nghệ màn hình thực tế ảo.
Kiến Văn
Theo Thanhnien
Trí tuệ nhân tạo có thể dự đoán cơn đau tim chính xác hơn bác sĩ
Một nhóm các nhà nghiên cứu đã phát triển ra một thuật toán máy học có thể giúp dự đoán khả năng bị đau tim hoặc đột quỵ, nguyên nhân khiến khoảng 20 triệu người chết mỗi năm, như bất kỳ bác sĩ nào.
Nghiên cứu mới giúp cứu sống được nhiều người hơn. ẢNH: AFP
Theo Engadget, trước đó Hội tim mạch Hoa Kỳ (ACC/AHA) đã phát triển ra một loạt hướng dẫn để ước tính nguy cơ tim mạch của bệnh nhân dựa trên 8 yếu tố gồm tuổi, mức cholesterol và huyết áp. Theo tính toán, trung bình hệ thống này đoán chính xác nguy cơ của một người với tỷ lệ 72,8%.
Đó là những con số khá chính xác, nhưng Stephen Weng thuộc trường Đại học Nottingham (Anh) và nhóm nghiên cứu của ông đã làm tốt hơn nữa. Họ đã xây dựng 4 thuật toán máy học, sau đó nhập vào chúng dữ liệu 387.256 bệnh nhân tại Anh. Trong đó hệ thống đầu tiên sử dụng khoảng 295.000 hồ sơ để tạo ra mô hình dự đoán nội bộ, sau đó họ sử dụng các hồ sơ còn lại để kiểm tra và tinh chỉnh chúng.
Kết quả là, thuật toán AI do các nhà nghiên cứu phát triển đã cho kết quả vượt trội so với hướng dẫn của ACC/AHA, dao động từ 74,5% đến 76,4%. Khi kiểm tra ở mức cao nhất, độ chính xác của thuật toán vượt trội với con số lên đến 7,6%, trong khi cảnh báo sai ít hơn 1,6%.
Trong số 83.000 hồ sơ kiểm tra bệnh nhân, hệ thống AI này có thể cứu được 355 mạng sống. Thật thú vị là hệ thống này còn có thể xác định một số yếu tố nguy cơ và dự báo không được đề cập trong hướng dẫn hiện tại của ACC/AHA, như bệnh nhân tâm thần.
"Có rất nhiều sự tương tác giữa các hệ thống sinh học. Đó là thực tế của cơ thể con người. Khoa học máy tính cho phép chúng ta khám phá ra những mối liên kết đó", Weng cho biết.
Kiến Văn
Theo Thanhnien
Google thâu tóm hãng chăm sóc sức khỏe Senosis Google vừa mua lại Senosis, một startup ở Seattle (Mỹ) nổi tiếng với các ứng dụng di động để xác định và giám sát tình trạng sức khỏe của bệnh nhân mà không cần thêm phần cứng bổ sung. Google có tầm nhìn dài hạn ở lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. ẢNH: REUTERS Theo The Next Web, Senosis đã phát triển các...