Nul
Microsoft ‘ s årlige Imagine Cup studerende udvikler konkurrence ville være let at forveksle for en kommerciel app accelerator. Disse er ikke videnskab fair præsentationer eller endda 24-timers hackathon projekter; i næsten alle tilfælde, var de nær-professionel prototyper, og mange af de finalister, som havde interesse fra investorer, ministerier og universiteter til at fortsætte med at arbejde på deres projekter.
Det gjaldt ikke bare til de tre grand finalister, som alle har investorer, partnere, medicinske faciliteter, eller ministerier er klar til at arbejde med dem, men mange af de 49 teams fra hele verden, som har gjort det til finalen. Det omfatter projekter, som Hachy, som har brugt en smartphone kamera og Azure ‘ s custom image recognition service i stedet for en $4.000 spektrometer til at kontrollere status af befrugtede æg, som er på vej til at ruge. Mejeri-Foreningen af Kina ønsker at begynde at bruge denne app.
Boomerang, et projekt for geotagging astma inhalatorer med Azure tingenes internet og Wi-Fi til at hjælpe patienterne (eller deres forældre) finde ud af, hvor de forlod inhalator sidste er i en 12-måneders-200-brugerundersøgelse med John Hopkins University til at validere kliniske resultater (hvis du kan finde din inhalator, du vil bruge det oftere).
SE: Hvordan man gennemfører AI og machine learning (ZDNet særlige rapport) | Download rapporten som PDF (TechRepublic)
Drugsafe bruger OCR og machine learning til at kontrollere, om emballagen for lægemidler er forfalskede (omkring 40% af narkotika i Indien er forfalskninger); holdet er at tale til farmaceutiske virksomheder som Bayer og Pfizer om at tilmelde dem op til en Magt BI dashboard, der viser dem, hvilket stof emballage er lettere at forfalske.
Ezaki-lab ‘ s machine learning-baseret automatiseret fodring af fisk systemet har kørt på et dambrug i ni måneder og har allerede sparet næsten $3.000 i unødvendige udgifter til fødevarer, som ikke strømmer ud, fisk, mad, når der ikke er nogen fisk rundt. Adam ROBO er en automatiseret øje-test-system, der er bygget med Node -, Python-og Kosmos DB, der allerede er i brug i 100 byer i Brasilien, og holdet har et patent og interesse fra universiteter, og flere medicinske myndigheder, samt World Health Organisation, der ønsker at bruge patient data for at se effekten af ting som højere ultraviolet af øjet sundhed.
Pengram bygget en ekstern bistand system, som overlejrer 3D CAD-modeller på det udstyr, teknikere arbejder med, ved hjælp af augmented reality-headset, som HoloLens, parring dem med en ekstern ekspert, der arbejder i en VR-headset; team arbejder allerede med en Fortune 100-virksomhed, der ønsker at bruge det til at vurdere deres energi elnet, samt med HTC, der ønsker at tilbyde det i undervisningen markedet.
Vinculum arbejder med FN ‘ s højkommissariat for Flygtninge for at hjælpe med at genforene adskilt flygtningefamilier bruger facial anerkendelse af familie billeder. InterviewBot, en BRITISK indlæg, der giver dig feedback på video-interviews (alt fra, om du har nævnt, at centrale sætninger på dit CV til, hvor ofte du sagde: ‘um’) til at hjælpe dig med at forberede virkelige liv interviews var allerede pitching til universitetet karriere afdeling, men holdet er også taler til LinkedIn.
InterviewBot scorer du på specifikke spørgsmål, der i praksis interviews
Microsoft/InterviewBot
Microsoft kører ikke Imagine Cup som en form for “unicorn jagt”, Charlotte Yarkoni, CVP-gearet til vækst økosystemer, forsikrede os. “Det betyder at være et udstillingsvindue for teknologi og innovation,” sagde hun. “En stor del af den værdi for Microsoft er ikke bare at være involveret i fællesskabet, men at få disse indsigter, og ikke kun” hvad er de problemer, som denne generation er at tænke over,’ fordi det er hvad der vokser ind i denne udvikling, men ” hvordan tænker du om at løse det.”
SE: Sensoren vil virksomheden: IoT, ML, og big data (ZDNet særlige rapport) | Download rapporten som PDF (TechRepublic)
Og dette år, den måde en masse af de hold der er i tænker på at løse det på er med AI og machine learning. Omkring 40% af posterne i hele konkurrencen var AI-baserede løsninger, og var andelen endnu højere i de 49 finalister. Kun ti af de projekter, der ikke specifikt er tale om brug af billede talegenkendelse, machine learning, dyb læring eller andre AI-teknikker (og det betyder ikke, at de ikke bruger dem). Nogle af dem brugte Microsoft Kognitive Tjenester, som Ansigtet API, tekst, analytics, tale til tekst og tilpassede vision. Men lige så mange havde bygget deres egen machine learning modeller, enten i AzureML service eller brug af open source frameworks som TensorFlow, til alt fra overvågning af bistader til klassificering af smagen af kaffe til at kontrollere, om en ananas er moden.
Selvfølgelig, bare ved hjælp af AI-teknikker betyder ikke, at resultaterne er korrekte eller nyttigt.
Team TBC, der anvendes machine learning “til at bestemme psychogeometric karakteristika for en person fra et foto” for at hjælpe med at hverve finde folk, der ville passe den organisatoriske kultur i virksomheden . Psychogeometry er normalt om at analysere en persons personlighed type, som geometrisk form, de vælger, og denne idé synes tættere til frenologi. Plus, leje for kultur passer ikke, hvordan du får mangfoldighed.
Hvis du er sarkastisk i et interview, vil den sentiment analyse af dit interview udskrift samle det op, korrekt?
Og mens der er en masse forskning på området, kan det iCry2Talk machine-learning system, der var en af de tre grand finalister, virkelig fortælle dig, hvis din baby græder, fordi det er sulten, træt, ensom eller behov, bøvsen eller en ny ble? Kan du ikke bede et barn om, hvad det betød, og hvis app fortæller dig at skifte ble og din baby holder græder, fordi det betød, at de får den kramme de virkelig ønskede, kan du være sikker på, hvad græde betød?
Men det faktum, at studerende kan håndtere sådanne ambitiøse idéer, gode eller dårlige, med nogen chance for succes er en hyldest til, hvordan tilgængelige AI-teknikker er blevet. Det er altid hjertevarme til at se begejstringen for de studerende i Imagine Cup for håndtering af hard real-world problemer, der har hårdt brug for at løse. Det er imponerende, at AI værktøjer har avancerede langt nok til, at selv eleverne kan samle dem op hurtigt nok til at bruge i projekter som disse. Og med så meget interesse i at tage disse projekter yderligere, kan vi få at se, om de AI-værktøjer giver reelle, brugbare resultater i brug (for det er ikke garanteret).
DE SENESTE OG RELATEREDE DÆKNING
Gør AI har løsningen på klimaforandringerne og menneskehandel?
Forestil dig en AI-driven software platform, der kan bruges i næste generation af aktivt medborgerskab — rundt om i verden.
Hvad er kunstig generelle intelligens?
Alt, hvad du behøver at vide om vejen til at skabe en AI lige så intelligent som et menneske.
Microsoft og Bygge 2018: ved Hjælp af AI-drevet produktivitet til at skabe fremtidens kontor (TechRepublic)
Forestil dig møder, som dokumentet selv ved hjælp af AI værktøjer til at tilføje real-time oversættelse og støtte til handicappede. Hvor meget af det er fremtiden, og hvor meget kan du gøre i dag?
Google nu anvender en gruppe af tidligere Microsoft Surface, holoportation eksperter
PerceptiveIo, en stealth start dannet af en håndfuld tidligere Microsoft holoportation og AI-eksperter, kan have været overtaget af Google.
Microsoft ‘ s overtagelse af Semantisk Maskiner er alle om AI (CNET)
Semantisk Maskiner fokuserer på samtale kunstig intelligens, som er alle de vrede for digital voice-assistenter og sociale chatbots.
IBM-Forskere foreslår gennemsigtighed docs for AI-tjenester
Ligesom andre teknologier og industrier, kunstig intelligens bliver nødt til at vedtage leverandørens overensstemmelseserklæring dokumenter til at opbygge tillid. Hvordan var denne model er bygget præcist?
Relaterede Emner:
Digital Transformation
CXO
Tingenes Internet
Innovation
Virksomhedens Software
Intelligente Byer
0