- Nieuwe KI kan gezichtsuitdrukkingen herkennen en er zelfs op reageren
- Stem-imitatie algoritme bootst spraak na en voegt emoties toe
- Is het een tram? Is het een trein? Is het een bus? Hier is China’s nieuwe zelfrijdende… ding
- Nanodeeltjes kunnen nu met elkaar communiceren
Technologie heeft in de 21e eeuw razendsnelle ontwikkelingen doorgemaakt en verbeterde machines en elektronica blijven elkaar in ijltempo opvolgen. Nieuwe innovaties verbeteren de gezondheidszorg, beïnvloeden onze cultuur, veranderen de manier waarop we reizen en zetten onze economie volledig op z’n kop. In dit artikel nemen we een kijkje bij vier van deze belangrijke tech-doorbraken van de afgelopen maand.
1. Nieuwe KI kan gezichtsuitdrukkingen herkennen en er zelfs op reageren
Onderzoekers aan de Universiteit van Cambridge hebben kunstmatige intelligentie ontwikkeld die kan zien wanneer iemand pijn heeft. Dit speciaal ontwikkelde machine learning algoritme herkent vroege pijnlijke condities door afzonderlijke gezichtskenmerken te detecteren en analyseren, in dit geval die van een schaap. Het onderzoek werd vorige maand op de International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition in Washington gepresenteerd.
Voor de ontwikkeling van het Sheep Pain Facial Expression Scale (SPFES) systeem werd het algoritme blootgesteld aan een dataset van 500 foto’s van schapen. De KI leerde vervolgens de gezichtskenmerken te identificeren die een schaap laat zien wanneer het pijn heeft. Het algoritme leerde deze op een schaal van 1 tot 10 te rangschikken om de hevigheid van de pijn te beoordelen. Uit tests bleek dat het systeem uiteindelijk in staat was om pijnwaarden met 80 procent nauwkeurigheid te bepalen.
Al in 1872 schreef Darwin in zijn boek, The Expression of Emotions in Man and Animals, dat mensen en een groot aantal dieren opvallend veel overeenkomsten laten zien bij het tonen van emotie. En er is een sterke gelijkenis tussen de gezichtsuitdrukkingen van mensen en schapen wanneer ze pijn ervaren. Uiteindelijk zou het SPFES-systeem ook gebruikt kunnen worden om emoties van menselijke gezichten te lezen. Het doel van het team is dat het systeem gezichtsuitdrukkingen bij schapen ook op bewegende beelden kan herkennen, ook als het dier niet direct in de richting van de camera kijkt. Omdat het algoritme pijnlijke omstandigheden vroegtijdig kan herkennen, kan het nu al ingezet worden zodat men direct actie kan ondernemen om de leefkwaliteit van vee te verbeteren.
2. Stem-imitatie algoritme bootst spraak na en voegt emoties toe
De in Montreal-gevestigde kunstmatige intelligentie startup Lyrebird – inderdaad vernoemd naar de vogel die geluiden uit zijn omgeving imiteert – heeft onlangs een stem-imitatie algoritme ontwikkeld. De deep learning technologie is niet alleen in staat om menselijke spraak na te bootsen, het kan ook de emotionele intonatie veranderen, en dat allemaal met maar één audiosample. De Lyrebird API comprimeert het ‘DNA’ van een stemopname van 1 minuut in een unieke ‘sleutel’. Met deze sleutel kun je vervolgens allerlei geluiden genereren, gebaseerd op de bijbehorende stem. Ook de emoties in de gegenereerde stem, zoals sympathie, stress en woede, kun je manipuleren.
De publieke demo bestaat uit algoritmisch gefabriceerde stem-samples van Obama, Trump en Hillary Clinton en ook een volledig gefabriceerd gesprek tussen de drie.
Nep-Obama:
Nep-Trump:
Gefabriceerd gesprek tussen Trump, Obama en Clinton:
Lyrebird’s bedoeling is om de audio mimicry API vrij te geven, zodat iedereen de technologie kan gebruiken. Je zou zeggen dat deze doorbraak, hoe fascinerend ook, het nepnieuwsprobleem niet bepaald ten goede komt. En als iedereen met relatief gemak een ‘authentieke stemopname’ kan maken, heeft dat ook nogal wat gevolgen voor fraude en identiteitsdiefstal.
Alexandre de Brébisson, een van de promovendi die de technologie ontwikkelde, ziet dat een beetje anders. Hij wil dat men zich bewust wordt van het bestaan van de technologie. Dat audio-opnamen niet langer betrouwbaar of authentiek zijn, omdat je ze nu makkelijk kunt fabriceren en manipuleren. Lyrebird plaatste de volgende verklaring op hun website:
Geluidsopnamen worden in veel landen tijdens rechtszaken aangevoerd als bewijsmateriaal. Onze technologie beoordeelt de validiteit van dergelijk bewijsmateriaal, omdat het nu eenvoudig is om geluidsopnamen te manipuleren. Door onze technologie openbaar te maken en voor iedereen beschikbaar te stellen, willen we ervoor zorgen dat deze risico’s geminimaliseerd worden. We hopen dat iedereen binnenkort weet dat deze technologie bestaat en dat het mogelijk is om de stem van iemand anders te kopiëren. Meer in het algemeen willen we de aandacht erop vestigen dat audio-opnames in de nabije toekomst niet meer als bewijsmateriaal kunnen dienen.
Of de Lyrebird API gratis aangeboden wordt is nog niet duidelijk. De eerste samples of eenvoudige features zouden aanvankelijk gratis kunnen zijn, waarna de startup een ‘freemium’ API zou kunnen introduceren.
De stemopnames klinken nog wel wat metaalachtig. Dit komt omdat de samples die voor de demo-opnamen gebruikt werden niet het volledige ‘DNA’ van de stemmen bevatten. Meer data zou de kwaliteit aanzienlijk verbeteren. Het Lyrebird-team is van mening dat het een kwestie is van een paar jaar voordat een perfecte, niet van echt te onderscheiden, vocale spraaksynthese mogelijk is. Sinds de release van de demo’s hebben duizenden geïnteresseerden de website al bezocht en is de startup inmiddels door “verschillende bekende investeerders” benaderd.
De technologie heeft veel potentiële toekomstige toepassingen. Denk aan audioboeken, digitale assistenten, spraaksynthese voor mensen met spraakgebreken, video- en filmanimaties en navigatiesystemen die je met de stem van je favoriete celeb toespreken.
3. Is het een tram? Is het een trein? Het is China’s nieuwe zelfrijdende… ding
Of het nu gaat om bussen, vrachtwagens, taxi’s of boten, veel bedrijven zijn erop gefocust om bestaande vervoermiddelen zelfrijdend te maken. Het Chinese CRRC Zhuzhou Locomotive gaat met de ontwikkeling van zelfrijdende technologie echter een stapje verder. Het bedrijf wil openbaar vervoer efficiënter maken en betaalbaar ‘massavervoer’ ontwikkelen voor steden die geen budget hebben om tramsystemen of metro’s te bouwen. Op de straten van de stad Zhuzhou in de provincie Hunan zien we in de nabije toekomst vervoermiddelen die lijken op een kruising tussen een trein, tram en bus.
Het gloednieuwe soort zelfrijdende voertuig, de ART of Autonome Rail Rapid Transit, is een combinatie van een tram, trein en bus. Het is modulair – zoals een trein, het rijdt gewoon op de weg – zoals een bus, maar alleen in aangewezen gebieden – zoals een tram. Het elektrische voertuig is uitgerust met een reeks sensoren die de afmetingen van de weg detecteren en obstakels vermijden en volgt de wit geschilderde wegmarkeringen. Om het wisselende aantal passagiers tegemoet te komen, kunnen wagons toegevoegd worden. Het vervoerssysteem kan een snelheid van 70 km per uur bereiken en na een tien-minuten lading 25 kilometer afleggen. Een ART van drie wagons is ruim 30 meter lang en kan rond de 300 passagiers vervoeren. Hoewel het ‘ding’ zelfrijdend is, zal er in de eerste instantie wel een menselijke chauffeur aan boord zijn, voor het geval dat. CRRC is van plan om het eerste ART systeem in 2018 te implementeren.
4. Nanodeeltjes kunnen nu met elkaar communiceren
Het grootste struikelblok in de nanotechnologie is dat nanobots nog niet met elkaar kunnen communiceren. Als we willen dat ze echt samenwerken, wat het ultieme doel is, is communicatie echter van kritiek belang. Josep Miquel Jornet van de universiteit in Buffalo in New York, zei: “Een op zichzelfstaande nanorobot kan niet zoveel doen. Net zoals je veel meer kunt doen als je je computer met het Internet verbindt, kunnen nanorobots veel, veel meer dingen doen als ze met elkaar kunnen communiceren.”
De huidige technologie die nanotech in staat stelt om te ‘communiceren’, is nog steeds gebaseerd op grote componenten. Onderzoekers van de Complutense Universiteit in Madrid zijn er echter in geslaagd om kunstmatige nanodeeltjes te creëren die chemische signalen gebruiken om met elkaar te communiceren. Om communicatie op het nanometrische niveau mogelijk te maken, lieten de onderzoekers zich door de natuur inspireren. Professor Reynaldo Villalonga en zijn collega’s bestudeerden de manier waarop bacteriën en cellen chemicaliën gebruiken om te communiceren, en ze zijn er uiteindelijk in geslaagd om nanodeeltjes te ‘leren’ hetzelfde te doen.
Tijdens het onderzoek werden nanodeeltjes voorzien van reactieve stoffen die een chemische transformatie ondergaan zodra de nanodeeltjes met elkaar in contact komen. Vervolgens gaven deze deeltjes een soort kleurstof af, om aan te tonen dat de communicatie succesvol was. De methode moet nog in een menselijk lichaam getest worden, maar de doorbraak is van groot belang in de ontwikkeling van technologie die ziekte kan detecteren – en uiteindelijk voorkomen. Villalonga’s droom is om een autonome nanobot te ontwikkelen die ingezet kan worden om kanker te bestrijden. Hun doorbraak is zeker een van de eerste belangrijke stappen naar dat doel.
Een revolutie die maar blíjft disrupten
Technologie – we ontkomen er niet aan. Het doordringt elk aspect van ons leven. Het verandert ons werk en onze vrije tijd en heeft een revolutie ontketend die maar blíjft disrupten. En ook al zijn we (nog) niet in staat om de toekomst echt te voorspellen, weten we wel dat wat nu hightech is, morgen oud nieuws zal zijn.
