Дослідники з DeepMind разом з колегами зі Швейцарії створили алгоритм машинного навчання для утримання плазми в токамаці. Вони навчили його на високоточному симуляторі, а потім показали працездатність підходу на реальному токамаці в Швейцарії. Стаття опублікована в.

Інженери з підрозділу штучного інтелекту компанії Sony розробили алгоритм автопілота GT Sophy для гоночного автосимулятора Gran Turismo Sport. Вони використовували метод навчання з підкріпленням і безліч заздалегідь сконфігурованих сценаріїв, в яких нейромережевий агент навчався проходити трасу за мінімально можливий час і використовував різні тактики для обгону суперників. GT Sophy навчилася, наприклад, користуватися помилками суперників і застосовувати сліпстрім, рухаючись у завихреному повітряному потоці за іншою машиною. Крім цього розробники навчили алгоритм дотримуватися спортивного етикету, уникати критичних зіткнень з іншими машинами і зрізати кути. У кіберспортивних змаганнях GT Sophy показала найкращий час в одиночних заїздах, а також змогла перемогти команду кращих гравців у спільних гонках, набравши вдвічі більше очок. Стаття з описом розробки опублікована в журналі.

Сервіс передплати на квитки в кіно MovcePass оголосив про перезапуск і серед іншого розповів про незвичайну рекламну механіку. Щоб отримати бали на купівлю квитків, користувач буде повинен подивитися рекламний ролик, не відволікаючись: якщо додаток помітить, що людина не дивиться на екран, перегляд зупиниться, поки він не поверне погляд назад.

Японські розробники навчили смартфони підлаштовувати інтерфейс під розташування пальця, навіть якщо він не стосується екрану. Виявилося, що дозволу камер у сучасних смартфонах достатньо, щоб розпізнати палець, екран і їх взаємне розташування по відбиттю в очах. Стаття була представлена на конференції CHI 2022.