Nvidia
重点新闻(0406~0412)
NVision Nvidia
清大NVision团队创新机器人打败80国团队,夺下Nvidia 机器人大赛冠军
清大资工系NVision队伍在全球80国2千多位参赛者中脱颖而出,夺下2018年Nvidia机器人大赛(Jetson Robotics Competition)冠军。NVision研发出一套可精准模拟现实的机器人控制系统,并运用到实体机器人身上,让它不但能侦测物体、避开障碍物,还能跟随目标物移动。此外,这套系统只需要单镜头、不需其他感测器,就能执行。这个控制系统的架构,将学习模型分为感知模型和控制模型,并利用语义图像分割来关联这2项模型。NVision团队表示,所有模型都在NVIDIA Jetson TX2开发板上执行,而动作指令则透过以太网或USB口传送,RBG影像则由NVIDIA Jetson TX2板上的相机取得。(详全文)
AlterEgo MIT
MIT可读心的AI头戴式耳机AlterEgo
MIT日前由研究生Arnav Kapur及其同事,开发一款AI头戴式耳机:AlterEgo,让使用者不必出声说话,就能执行指令。当使用者戴上AlterEgo、不出声地在心里默念某些单字,这套装置就会透过电极,捕捉下巴和脸部神经、肌肉的讯号,然后送到机器学习系统中,让AlterEgo分辨语意并执行指令,比如选择频道或加减运算等。虽然AlterEgo为头戴式耳机,但它并没有耳塞,而是以骨传导方式,透过脸部骨骼传递震动讯息至内耳。此外,在一项有10位受试者的实验中,AlterEgo的准确率高达92%。(详全文)
韩国 AI国防
韩国KAIST成立AI国防发展中心,遭到国际AI科学家连署抵制
来自29国的57位科学家,日前针对韩国科学技术学院(KAIST)成立AI国防发展中心一事,连署要求KAIST停止该中心的运作。这些科学家指控,KAIST正在开发的是AI自主武器和杀手机器人(killer robots),而大学高层则表示,AI中心的成立目的,是为改善韩国目前的防御系统。KAIST在2月20日时,庆祝“国防与AI研发中心”的成立,并在一个后来遭移除的网页中提到,将与韩国防卫公司韩华系统(Hanwha Systems)合作,发展以AI下达指令和做决策的系统、大型无人海底船舰的复合导航算法、AI飞机训练系统,以及AI物体追踪和识别技术。(详全文)
OpenAI 迁移学习
OpenAI办竞赛,看AI能不能闯过音速小子游戏新关卡
OpenAI近日在其官方网站宣布,为期2个月的OpenAI Retro Contest正式开赛。这场比赛要求参赛者以增强式学习(reinforcement learning)来挑战未知的任务:闯过音速小子新关卡。OpenAI表示,这项比赛重点在于迁移学习(transfer learning),即以过去习得的经验,来处理新的、没接触过的任务。为了帮助参赛者,OpenAI也释出retro-baselines,让参赛者了解如何在比赛中执行几种RL算法。(详全文)
Cowlar 智慧项圈
AI新创Cowlar开发智慧项圈,帮农夫掌握乳牛健康
美国一家AI新创Cowlar,推出专属乳牛的智慧项圈,可即时监控个别乳牛的状态,帮助农夫即时察觉牛只异状、防止牛只过早死亡,进而提高产乳量。Cowlar已在巴基斯坦牧场进行试验,共同创办人Umer表示,试验非常成功,提高了8~14%的产乳量。这条智慧项圈,透过运动感测器、不断追踪牛只的体温和各种动作,包括进食、睡眠、交配和其他活动等。Umer说,搜集到的资料会送进一套算法中,分析牛只的健康状况,也会预测牛只体温变化的循环,以及是否会出现异常行为。 (详全文)
AI水质检测 Intel
AI水质检测,能知道水中是否有致命细菌
英特尔软件创新员Peter Ma,透过图形辨识和机器学习技术,开发一套AI水质检验系统,可以检测水中是否有致命细菌。该分析系统可离线执行,只须与一台数位显微镜连接,而该显微镜则与配有Ubuntu操作系统的笔电连线,并使用英特尔Movidius神经运算USB。分析后,系统会直接在地图上即时标示水源受污染的区域。而检测系统核心的卷积神经网络,能分辨细菌的形状、颜色、密度和边缘等,目前能检测的细菌为大肠菌,和会引起霍乱的细菌。Peter Ma同时也在扩大系统能辨识的有害菌种和微生物种。(详全文)
Google MobileNetV2
Google第二代行动装置版电脑视觉神经网络模型出炉!
Google近日在官方部落格中宣布,推出第二代MobileNetV2,改善了分类、物件侦测和语义分割(Semantic Segmentation)技术,不论是速度和准确率都有所提升。MobileNetV2是以第一代为基础来改善,延续了第一代透过深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)的方式,也新增了2项特性:层间的线性转换方式(Linear bottleneck),以及Bottleneck之间的捷径连接(Shortcut connections)。(详全文)
DeepMind AI导航
AI靠强化学习看街景,自行学会导航
DeepMind最近于官方部落格公布新一项研究,以强化学习、让AI在没有精准地图作为训练资料的情况下,只透过Google的街景图学会导航,就像人在学习认路一样。首先,DeepMind透过神经网络建立AI模型,来辨识多个城市街景图中的像素,程式如果成功到达目的地,就会得到奖励。与过往导航相比,DeepMind不使用既有的地图资讯、GPS或是其他定位工具,只透过视觉感知来观察环境,并依此建立对环境的认知,透过强化学习加强点到点的训练。目前导航AI模型已经于伦敦、巴黎和纽约完成训练,能够穿梭于复杂的交叉路口、人行道、隧道等。(详全文)
Chatbot 微软小冰
微软小冰学会对话的艺术,能和朋友一样对谈
微软在自然语言技术上又有新突破,微软的社交型对话机器人小冰,现在学会人类对话的艺术,能预测人类接下来可能会说的话,自然地与人对谈,还能随时切换,执行不同任务。微软小冰工程师Li Zhou表示,小冰现在可以同时进行双向沟通,就像讲电话一样,微软称之为完全双重语音意识(Full duplex voice sense)。此外,小冰现在还会暂停手边的工作,先执行当下的任务,再继续未完成的任务。比如,小冰在讲故事的时候,使用者可以要求小冰开灯,小冰开完灯后,还会记得刚刚在讲故事,于是继续说故事,可随时切换不同任务。(详全文)
图片来源/NVision、MIT、Cowlar、Google
AI趋势近期新闻
1. EFF指Google高层说谎,声援员工反对AI军用化
2. Google开源iOS自动化测试框架GTXiLib
3. 微软手把手教你开发人工智能应用
资料来源:iThome整理,2018年4月
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