Pokračujeme v díle těch,
kteří byli první.

Aktuální vydání

Číslo 1/2017 vyšlo tiskem 18. 1. 2017. V elektronické verzi na webu od 17. 2. 2017. 

Téma: Elektrotechnologie; Materiály pro elektrotechniku; Nástroje a pomůcky; Značení

Hlavní článek
Analýza dat fotovoltaického systému během zatmění Slunce
Rizikovost zapojení biometrických identifikačních systémů

Číslo 6/2016 vyšlo tiskem 5. 12. 2016. V elektronické verzi na webu od 5. 1. 2017.

Osvětlení interiérů
Seminář Interiéry 2016 – páté výročí
Součinnost bytového interiéru a osvětlení 

Normy, předpisy a doporučení
Nové normy pro osvětlení pozemních komunikací

Aktuality

Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze představí zájemcům o studium moderní techniku i její historii Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze pořádá v pátek 20. ledna od 8.30 hodin první…

Loňská výroba Temelína by stačila k pokrytí téměř roční spotřeby českých domácností Přesně 12,1 terawatthodin elektřiny (TWh) loni vyrobila Jaderná elektrárna Temelín. Je to…

Osmý ročník Robosoutěže Fakulty elektrotechnické ČVUT v Praze ovládli studenti Gymnázia Zlín V pátek 16. prosince se v Zengerově posluchárně Fakulty elektrotechnické ČVUT na Karlově…

Společnost ABF převzala značku projektu SVĚTLO V ARCHITEKTUŘE Specializovanou výstavu svítidel, designu a příslušenství s názvem SVĚTLO V ARCHITEKTUŘE…

Více aktualit

Počítač, který sám sebe naprogramuje

13.11.2014 | DeepMind Technologies | deepmind.com

Společnost DeepMind Technologies z Londýna, která se zabývá výzkumem umělé inteligence a kterou na začátku letošního roku koupil Google, vyvíjí počítač,který klasickou počítačovou technologii kombinuje s tím, jak pracuje a učí se lidský mozek. Elektronická obdoba neuronové sítě umožní počítači pojmenovanému Neural Turing Machine (NTM), aby sám sobě vytvářel programy pro řešení situací a úloh, se kterými se ještě nesetkal.

Jde o to rozdělit úlohu na dílčí úkony a ty pak zadat jednotlivým uzlům umělých neuronů – jednoduchých jednotek tvořících síť. Ty zpracují svůj díl úlohy a poté ho předají zpět. Podobné sítě jsou dobré v učení se, jak rozeznat menší úseky dat a třídit je do kategorií. Ve dvou různých testech bylo NTM zadáno, aby zkopíroval sadu binárních dat, utřídil je a zapamatoval si je.

Výsledky byly porovnány s výsledky jiné, jednodušší umělé neurální sítě. Ukázalo se, že se počítač učí rychleji a vytváří delší sekvence dat s méně chybami. Vědci také zjistili, že postup počítače byl velmi podobný postupu, který by zvolil lidský mozek. Testové úlohy by byly samozřejmě velmi snadné pro jakýkoliv počítač naprogramovaný „zvenčí“, ale v tomto případě může jít o významný milník na cestě k počítačům budoucnosti, které budou schopny naučit samy sebe, jak úlohu řešit.

Více na newscientist.com