​​Что произошло в мире IT за прошедшую неделю? Делимся подборкой самых интересных новостей 📰

• Люди находят лица, созданные искусственным интеллектом, более надёжными, чем настоящие

Зрители изо всех сил пытаются отличить изображения сложных лиц, созданных машиной, от реальных людей: когда в 2021 году появились видеоролики TikTok, в которых, казалось, было показано, как «Том Круз» заставляет монету исчезнуть и наслаждается леденцом на палочке, имя учётной записи было единственным доказательством того, что это неправда.

Новое исследование, опубликованное в Proceedings of the National Academy of Sciences USA, показывает, насколько далеко продвинулась технология. Результаты показывают, что настоящие люди могут легко влюбиться в сгенерированные машиной лица и даже интерпретировать их как более достоверные, чем подлинные.

• Исследователи обучили нейронную сеть распознавать химические формулы из научных статей

Исследователи из Syntelly — стартапа, созданного в Сколтехе — в Московском государственном университете имени М.В. Ломоносова и Университете «Сириус» разработали решение на основе нейронных сетей для автоматического распознавания химических формул на сканах научных статей. Исследование было опубликовано в Chemistry-Methods, научном журнале Европейского химического общества.

• Роботизированная перчатка НАСА нашла коммерческую опору

Сегодня фабричные рабочие по всему миру испытывают Ironhand, роботизированную перчатку, разработанную для того, чтобы помочь им выполнять повторяющиеся задачи без усталости или травм.

Человек, например, может без труда засунуть руку в карман и выудить монетку из множества других мелких предметов. «Это — подвиг, с которым не сравнится ни один робот», — отметил Джонатан Роджерс, инженер-конструктор из Космического центра имени Джонсона НАСА в Хьюстоне.

• Инженеры создают чип с низким энергопотреблением, который может помешать хакерам извлечь скрытую информацию из смарт-устройства

Чип, разработанный командой исследователей, основан на особом типе вычислений, известном как пороговые вычисления. Вместо того чтобы нейронная сеть работала с фактическими данными, данные сначала разбиваются на уникальные случайные компоненты. Сеть работает с этими случайными компонентами по отдельности в случайном порядке, прежде чем накапливать окончательный результат.