Felismerés minden szinten

Amerikai kutatók biológiai modellen, az agyon alapuló „többszörös” felismerő-rendszert fejlesztenek.

Software systems could one day analyze everything from blurry war-zone footage to the subtle sarcasm in a written paragraph, thanks to two unassuming scientists who are inspired by biology to make revolutionary strides in intelligent computing. Yann LeCun and Rob Fergus, both computer science professors at New York University, are the brains behind “Deep Learning,” a program sponsored by Darpa. The idea, ultimately, is to develop code that can teach itself to spot objects in a picture, actions in a video, or voices in a crowd. Existing software programs rely heavily on human assistance to identify objects. A user extracts key feature sets, like edge statistics and then feeds the data into a running algorithm, which uses the feature sets to recognize the visual input. LeCun said, “There’s some sort of learning algorithm within the brain. We just don’t know what it is.” But the algorithmic talents of the mind, along with its ability to identify visual data by abstraction, will be the key components of the NYU team’s new system. Right now, an algorithm recognizes objects in one of two ways. In one, it is shown some representative examples of what, say, a horse looks like. Then the code tries to match any new creature to the ur-stallion. (That’s called “supervised” learning.) In the other way, the software is shown lots and lots of horses, and it builds its own model of what a horse is supposed to resemble. (That’s “unsupervised” learning.) What LeCun and Fergus are trying to do is make code that can get it right on a first, unsupervised example — using layer after layer of code to abstract the essential attributes of an object. And this is only the beginning. Darpa also wants a system that can spot activities, like running, jumping or getting out of a car. The final version will operate unsupervised, by being programmed to hold itself accountable for errors — and then auto-correct them at each algorithmic layer. It should also be able to apply the layered algorithmic technique to text. Right now, computer systems can parse sentences to categorize them as positive or negative, based on how often different words appear in the text. By applying layers of analysis, the Deep Learning machine will — LeCun and Fergus hope — spot sarcasm and irony too.

IT3 komment: A használatban és fejlesztési stádiumban lévő felismerő-rendszerek általában egy területen tevékenykednek: kép, hang/beszéd, szöveg stb. A DARPA által szponzorált „Mély tanulás” program keretében két kutató önmagától tanuló különleges képfelismerő algoritmuson dolgozik, amit a későbbiekben hangok, szöveg stb. azonosítását is elvégezné. Olyan szinten, hogy például mondatokat pozitív és negatív tartalmuk alapján különböztetne meg egymástól. A tervek szerint „Mély tanulás” komplex felismerő rendszerként működik majd.

Forrás: www.wired.com

Szemantikus paletta

Szemantikus technológiákon, web 2.0-án alapuló új megoldásokkal igyekszik érdekesebbé, közösségibbé tenni az oktatást egy uniós projekt.

A student taking an oral examination can be filmed and their performance ‘marked’ with written, sound or visual comments using a multimedia tool called LimSee3. The resulting multimedia document can be shared so that other teachers and examiners can develop consistent approaches to marking. This innovative tool is just one of a series developed during the Europe-wide Palette project to help ‘communities of practice’, such as teachers. Communities of practice are disparate groups of people – usually professionals – who strive to define, shape, share and manage a body of knowledge. “There are many online collaboration tools, but most of them are oriented towards enterprises, not communities,” explains Christine Vanoirbeek who coordinated the researchers in Palette. Many of the Palette tools exploit the advantages of Web 2.0 social networking technologies or the powerful document-searching capabilities of the semantic web. The eLogbook Web 2.0 social software is a tool for collaboration and learning in communities of practice. eLogbook offers community members a networking and communication platform, a repository for sharing and managing resources, a task and activity management system, as well as a community structuring tool allowing the definition of roles and distribution of tasks. eLogbook also provides different types of notifications (via email, or RSS feeds) in order to motivate contribution and sustain collaboration. Palette’s CoPe_it! tool creates online personal or collaborative workspaces. Users can share ideas and comments or add multimedia documents. The created content can be shifted about and reorganised by the users – even users with little experience. The idea is to enable discussion and collaboration, creating something new from collaboration within the workspace. Another tool, Sweet-Wiki combines the easy interaction of a wiki with the power of the semantic web. A wiki is a website which makes creating and editing any number of interlinked web pages via a web browser much easier. Palette also developed a Service Portal, distributed under the name myWiWall. The portal comprises multiple widgets giving access to different Palette services available to a community of practice from a web-browser window.

IT3 komment: A tudás közös megszerzése a tanulás egyik olyan fontos módja, amely az IKT eszközös alkalmazása következtében minden bizonnyal előtérbe fog kerülni az egyéni felkészüléssel szemben az elkövetkező évtizedekben. A PALETTE projekt egyike azon kuatásoknak, amelyben ennek műszaki lehetőségeit vizsgálták.

Forrás: cordis.europa.eu

Tanítás 3D-ben

3D-t és oktatást kapcsolja össze egy uniós kezdeményezés.

Az angliai Hertfordshire Egyetem Számítástudományi Tanszék kutatói jóvoltából diákok hamarosan osztálytermekben élhetik át a 3D-s virtuális világok által nyújtott élményeket. Az Európai Unió megbízásából készülő „Avatár Projekt”, mihelyst a fejlesztések befejeződnek, korábban soha nem tapasztalt tanulási gyakorlattal gazdagítja majd őket. A 3D-s technológiák témákat keltenek életre, a virtuális világok kisiskolást és egyetemi hallgatót egyaránt kimozdítanak a sztereotip tanulási környezetből. A tanári kart betanítják, hogyan oktassák hallgatóikat az új közegben, s gazdagítsák őket hasznos élményekkel. A Hertfordshire Egyetem saját diákjaival és oktatóival végez úttörő kísérletet, és a projekt 2012-es végére azt ígérek, hogy kontinens-szerte száz tanár lesz képes munkája magas szintű elvégzésére virtuális világokban. Az egyetem Valósidejű 3D csoportjához tartozó David Lee a következőt nyilatkozta: „fogyasztóként azt láttuk az utóbbi pár évben, hogy a 3D-s mozi és televízió valóban előretört. Ezek a technológiák a szórakozás egyre több területén jelennek meg, a 3D-s virtuális világ ma már kevesebb félelmet generál, mint régebben. Az oktatási technológiák követni és használni fogják ezeket az innovatív megoldásokat. Pozitív hatással lesznek a hétköznapokra. Eddigi kutatásaink során megállapítottuk, hogy általános és középiskolák, egyetemek részéről egyaránt érzékelhető a szabványos szöveges, könyvalapú módszerek melletti, az osztályterembe életet hozó alternatívák iránti igény. Reméljük, hogy egy szép napon a virtuális valóság az Egyesült Királyság összes iskolájában valósággá válik.” A projekt következő fázisában a Hertfordshire és a Dél-dániai Egyetem június végéig felépítik a tervezett virtuális világot. A két egyetemen kívül olasz, bolgár, spanyol és osztrák felsőoktatási intézmények vesznek még részt a kezdeményezésben.

IT3 komment: A mozivászon és az otthoni számítógép-monitor, és úgy általában a szórakoztatóipar után/mellett oktatási környezetekben is egyre gyakoribbak az avatárok, szakemberek a tanulás egyik jövőbeli segédeszközét látják bennük és a tevékenységük helyszínét jelentő 3D-s virtuális világokban. Bíznak benne, hogy az alternatív tanítási módszer izgalmasabbá teszi az eddig főként előadások és könyvek formájában prezentált tananyagot.

Forrás: www.alphagalileo.org

Okostelefon-chipekkel szimulált emberi agy

Újabb nagyszabású kezdeményezés az emberi agy szimulálására – a végcél valószínűleg nem valósul meg, de az eredményeket több kutatási terület, így a robotika is hasznosíthatja majd.

Computer engineers have long wanted to copy the compact power of biological brains. But the best mimics so far have been impractical, being simulations running on supercomputers. Steve Furber, a computer scientist at the University of Manchester, UK, says that if we want to use computers with even a fraction of a brain's flexibility, we need to start with affordable, practical, low-power components. "We're using bog-standard, off-the-shelf processors of fairly modest performance," he says. Furber won't come close to copying every property of real neurons, says Henry Markram, head of Blue Brain. This is IBM's attempt to simulate a brain with unsurpassed accuracy on a Blue Gene supercomputer at the Swiss Institute for Technology, Lausanne. "It's a worthy aim, but brain-inspired chips can only produce brain-like functions," he says. That's good enough for Furber, who wants to start teaching his brain-like computer about the world as soon as possible. His first goal is to teach it how to control a robotic arm, before working towards a design to control a humanoid. A robot controller with even a dash of brain-like properties should be much better at tasks like image recognition, navigation and decision-making, says Furber. "Robots offer a natural, sensory environment for testing brain-like computers," says Furber. "You can instantly tell if it is being useful." Called Spinnaker - for Spiking Neural Network Architecture - the brain is based on a processor created in 1987 by Furber and colleagues at Acorn Computers in Cambridge, UK, makers of the seminal BBC Microcomputer. Although the chip was made for a follow-up computer that flopped, the ARM design at its heart lived on, becoming the most common "embedded" processor in devices like e-book readers and smartphones. But coaxing any computer into behaving like a brain is tough. Both real neurons and computer circuits communicate using electrical signals, but in biology the "wires" carrying them do not have fixed roles as in electronics. The importance of a particular neural connection, or synapse, varies as the network learns by balancing the influence of the different signals being received. This synaptic "weighting" must be dynamic in a silicon brain, too.

IT3 komment: Az informatikai eszközök számítási és tárolási kapacitása továbbra is exponenciálisan fog nőni az elkövetkező 10 évben. Az egyik fontos kérdés, hogy mindez önmagában közelebb visz-e minket az emberi agy működéséhez hasonló eszközök megalkotásához. Manapság egyre több olyan kutatással találkozunk, amely azt feltételezi, hogy nem a teljesítmény, hanem a szervezettség módja a lényegi kulcskérdése a problémának.

Forrás: www.puppetgov.com

3d-s tanulási környezet

Virtuális környezetek és tanulás/oktatás összekapcsolódását újabb, ezúttal spanyol kezdeményezés szemlélteti.

Researchers at the Universidad Politécnica de Madrid’s Facultad de Informática have developed a model for 3D virtual learning environments based on an autonomous virtual tutor that detects collaboration. There are two sides to collaborative learning: collaborating to learn and learning to collaborate. For this reason, learners may require guidance on both how to perform a task and on questions concerning collaboration. The proposed model is based on analysing non-verbal communication about collaborative interaction that takes place while a task is performed. An avatar personifies the tutor in the learning process, which materializes in the visual framework provided by virtual environments, thereby supporting the collaboration process. The model proposes a schema that identifies what non-verbal communication signals are likely to be useful for this purpose, and how to measure and relate these signals to particular effective collaborative learning indicators. During the research, the tutor was implemented in a prototype application running on Maevif, a platform for developing intelligent multi-user virtual environments for education and entertainment. The autonomous tutoring agent used text messages to give advice to learners as they completed the set task, which involved handling objects. The messages were activated when learners were diagnosed as not having satisfactorily attained the indicators of effective collaborative learning. The application validated the feasibility of the model. Part of the research focused on developing guidelines for relating effective collaborative learning indicators to particular non-verbal communication signals that can be automatically gathered from the virtual collaborative environment. Although the model was initially defined for a collaborative learning environment, there is no reason why it should not be adapted to monitor other types of activities based in virtual environments, such as training or virtual meetings, but other indicators would have to be investigated in this case. The methodology was developed and applied throughout the research. Exploratory studies were conducted to empirically check if not all then some of what were considered to be the most representative possibilities.

IT3 komment: A közeljövő oktatásának/tanulásának egyik nagy lehetősége a 3D-s virtuális környezetek használata. Jelen kezdeményezés érdekessége, hogy a tanulók együttműködésé, nem-verbális kommunikációjukat – avatár formájában megjelenített – virtuális oktató követi nyomon.

Forrás: www.fi.upm.es

Felhők Európa felett

Biztonságos felhőszámítástechnikát szorgalmaz az Európai Unió.

Cloud computing, wireless networks and supply chain integrity should be key areas of focus for IT security research in the next few years, according to a new report from the European Union security agency Enisa. The study, Priorities for Research on Current and Emerging Network Technologies, was produced as part of Enisa's ongoing research into how information security can support the new digital agenda for Europe and the wider Europe 2020 strategy. The report highlights five key areas which Enisa believes "present the greatest need for research within a window of three to five years". These are cloud computing, real-time detection and diagnosis systems, future wireless networks, sensor networks and supply chain integrity. Enisa argued that cloud computing research needs to be focused on policy and law enforcement challenges, as well as technical issues. "Cloud computing models can benefit greatly from the international harmonisation of data protection, retention and privacy regulations," the report noted. "Research is also needed to better understand the best practices and policies that will facilitate effective incident handling." Guidelines and standards must be developed to allow "meaningful and unambiguous evaluation and certification of the assurance of cloud-based services", the report continued. Enisa also recommended that research on wireless network security should focus on the requirements for resilience, and on "network mechanisms and intrusion detection and recovery mechanisms".

IT3 komment: A felhőszámítástechnika eredményeként újfajta biztonsági kockázatok jelentek meg. A Web 2.0-s alkalmazások gyors elterjedését az alkalmazások használatában rejlő gezdaságossági előnyök segítik. A további térhódításuknak komoly akadálya lehet a biztonság hiánya. A biztonsági problémák megoldása jelentheti a továbblépést a Web 2.0-ról a Web 3.0 felé.

Forrás: www.v3.co.uk

Jövendőmondó

A Google legújabb befektetése jövőbeli események adatelemzésen alapuló előrejelzését célozza.

Google has invested in a startup company that claims to be able to predict the future. The company's investment arm, Google Ventures, has sunk an undisclosed sum into Recorded Future, a Cambridge, Massachusetts-based startup that "offers customers new ways to analyze the past, present and the predicted future," according to a new Google Ventures Web site. Recorded Future's own Web site doesn't list any products for sale, but the company appears to have developed a data analytics technology that could be used to try to predict future stock market events or even terrorist activity, according to blog posts and videos on its site. The technology looks at how frequently an entity or event is referred to in the news and around the Web over a period of time, then uses that data to project how it might behave in the future. "At Recorded Future, we compute a momentum value for each entity and event in our database," one blog post explains. "The momentum value indicates how interesting a certain event or entity is at a particular time, and is continuously updated. In computing the momentum value, we take into account the volume of news around an entity or event, as well as what sources it is mentioned in, what other events and entities it is mentioned together with, and several other factors. "The momentum measure is used to present the most relevant query results in our web user interface, but it can also be analyzed using statistical methods to predict possible future changes in momentum, which in turn can be valuable, e.g. for trading decisions." The startup has claimed its customers include "some of the top government agencies and trading firms in the world," according to a February profile in The Boston Globe. It's one of several companies to receive investments from Google Ventures, which just turned one year old. Google is expanding the investment arm and plans to put US$100 million into startups this year.

IT3 komment: A jövő előrejelzése ugyan bonyolult tevékenység, amelyet szerencsére egyre több és megbízhatóbb (statisztikai, nyelvelemző stb.) informatikai módszer áll rendelkezésünkre. Entitások (például a tőzsde), események (például terroristatámadás) jövőbeli tevékenységét, megvalósulását egy adott periódusban rávonatkozó hírek feltűnően nagy vagy csekély mennyisége alapján is prognosztizálhatjuk. A Google legalábbis bízik benne, máskülönben nem támogatna egy, ezzel a kutatási területtel foglalkozó új céget.

Forrás: www.computerworld.com