专栏首页HyperAI超神经智能行业热点速览(2019.7.17)

智能行业热点速览(2019.7.17)

By 超神经

AI 无处不在的时代,每天都有新的技术与研究成果。无论学术界还是商界,AI 方面的新闻都源源不断,让我们对 AI 行业产生新的认知与思考。

HyperAI 超神经精心整理了近日人工智能行业的大事件,一起围观吧。

学界

加州大学团队开发 DeepCube AI

可以在一秒里解开魔方

加州大学的研究团队最近在《Nature》的 Machine Intelligence 副刊中,发表了一篇研究文章《Solving the Rubik’s cube with deep reinforcement learning and search》,介绍了团队的最新成果 DeepCube AI:可以在一秒钟内独立解开一个 3x3x3 的魔方。

在研究中表示,除了魔方,DeepCubeAI 还能在推箱子、迷宫等游戏里,找到最简单的游戏获胜路径。

来源:《Nature Machine Intelligence》 杂志

谷歌公司向首尔国立大学捐资 348000 元美金

用于发展人工智能学科建设

韩国最高学府首尔国立大学,获得谷歌 348,000 美元的资助承诺,支持其人工智能学科的研究与开发。

谷歌将协助首尔国立大学的人工智能研究、博士研究课题灯项目,并在谷歌公司中为学生提供更多实习机会。

很多韩国企业都在争夺本国人工智能的霸主地位,有媒体预测谷歌的这项合作举措,将刺激三星、SK 和 LG 等韩国企业集团宣布类似合作项目,以免自己失去竞争力,流失本地优秀人才。

来源:pulsenews.co

企业

英特尔推出 Pohoiki Beach

向模拟大脑研究更进一步

英特尔近日推出了最新的类脑芯片系统 Pohoiki Beach,在测试中的性能取得了突破性的成果。

这款神经拟态系统,包含了 64 颗 Loihi 芯片,集成了 1320 亿个晶体管,总面积 3840 平方毫米,含有 800 万个数字神经元和 80 亿个突触。

Loihi 芯片目前是第五代,它的处理速度能达到常规 CPU 的一千倍,效率高出一万倍

官方称,Pohoiki Beach将适用于自动驾驶、机器人室内地图绘制以及高效感应系统等用途。

来源:newsroom.intel.com

Uber 开源 Plato 系统,帮助开发和测试对话 AI

Uber AI 将其研发的对话系统 Plato 在 GitHub上进行了开源。Plato 旨在构建、训练和部署对话 AI 代理,能帮助研究人员从原型和演示系统中收集数据。

Plato 提供干净且易于理解的设计,并与现有的深度学习和贝叶斯优化框架(用于调整模型)集成,可减少编写代码的需要。

Uber 方面称,希望此类开源项目,帮助更多人进行对话系统训练,从而改善学术和行业应用中的对话 AI 技术。

来源:venturebeat.com

技术

微软宣布开源量子开发工具 QDK

开始建设量子计算系统生态

近日微软量子团队宣布开源量子开发工具包(QDK),这是量子计算领域的首例软件开源。

QDK 是微软两年前发布的一套开发工具,其中包括 Q#量子编程语言和编译器、入门示例和教程,以及量子程序的模拟器和资源估计器。

QDK 的开源将促进社区贡献量子应用程序和算法,激励在编译、优化和工具方面的进步。

来源:infoworld.com

深度学习框架 DeepEyedentification 面世

有望通过分析眼动信号来识别个体

德国波茨坦大学基于不同个体眼球运动的差异,发布了深度学习框架 DeepEyedentification。

该项技术极大降低了通过眼动信号识别个体的错误率, 并且在识别速度上也有了显著提升。

对于通过指纹、虹膜扫描、人脸识别等技术识别个体来说,这是一种更难以「造假」的新方式。

来源:techxplore.com

新奇

埃隆·马斯克的脑机接口技术

可直接「读取」老鼠的「大脑」

埃隆·马斯克目前创办的第四家、也是最不为人所知的公司 Neuralink,在本周二( 7 月 16 日)通过直播演示其将电脑直接连接到人脑的技术。

Neuralink 介绍了一种微型探针,其中有近 3,100 个电极布置在约 100 根柔性线或线上,每根电极都由一个定制的手术机器人分别插入鼠脑。

据称,该设备可以同时监测 1000 个神经元的活动。该技术已经开发了大约两年,目前,Neuralink 正在向美国食品和药物管理局提交一份提交文件,以开始在人体中测试该技术。目标是使用该平台治疗运动障碍,脊髓损伤和失明等神经系统疾病。

来源:The Wall Street Journal

印度尼西亚一家创业公司

用人工智能技术减少塑料垃圾

在印度尼西亚,塑料垃圾是一个大问题。由于拥有 5 万公里的海岸线,以及整个群岛公众对垃圾普遍缺乏管理意识,印度尼西亚的大部分垃圾都可能最终落入海洋。

最近,Gringgo Indonesia Foundation 在 Google 的帮助下,利用谷歌的机器学习平台 TensorFlow 构建了一个图像识别工具。

通过内置于应用程序中的 AI,环保工人只要拍摄垃圾照片,就能通过图像识别,识别出物品类别及其价值。

在推出应用程序的一年内,其巴厘岛的第一个试点村庄 Sanur Kaja 将回收率提高了 35%。

来源:Google blog

本文分享自微信公众号 - HyperAI超神经(HyperAI),作者:神经星星

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-07-17

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