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伯克利人工智能实验室利用强化学习解决交通拥堵
内容来源:《机床与液压》杂志社    浏览次数:103    更新时间:2019/6/5

1.全球首个开放AI实验床在深圳发布


5 月 31 日,全球首个人工智能实验床「泰」在国家超级计算深圳中心发布。该实验床提供人工智能芯片和系统等基础环境,是面向人工智能研究、开发与应用验证的大型试验装置。人工智能实验床「泰」由国际测试委员会联合中科院、国家超级计算深圳中心、中国计量科学院、寒武纪、中国开放指令生态 (RISC-V) 联盟、中科云达、工信部中国软件评测中心、阿里巴巴、西安交通大学和之江实验室等国内外单位建设,国家超级计算深圳中心和北京尖峰新锐信息科技研究院负责运维管理。

2.Facebook AI 与加州大学伯克利分校合作,加速人工智能发展

Facebook AI 坚信与顶级学术机构的公开合作,以帮助整个 AI 社区加快该领域的研究。为此,Facebook AI 很自豪地支持伯克利人工智能研究(BAIR)建立 BAIR 开放研究共享,这是加州大学伯克利分校的一项新计划,旨在帮助推动行业领导者与大学学生和教师之间的尖端 AI 研究。为了与 Facebook AI 开放研究的承诺保持一致,Commons 协议通过持续的校园合作以及与 Facebook,亚马逊,谷歌,三星和 Wave Computing 的研究人员的合作,促进新想法的分享。所有研究预计将公开发布,代码开源并可供整个研究团体使用。

3.Twitter 收购伦敦创业公司 Fabula AI,用深度学习对抗假新闻

Twitter 刚刚宣布它已经收购了总部位于伦敦的 Fabula AI。这家初创公司一直在开发深度学习技术,试图通过查看虚假新闻与真实新闻如何在网上传播的模式来识别在线虚假信息 – 它的技术非常适合目前处于深受假新闻困扰的社交网络。 社交媒体巨头仍然面临越来越大的政治压力,需要处理在线虚假信息,以确保操纵信息不会获得免费通行证来摆弄民主程序。

4.伯克利人工智能实验室利用强化学习解决交通拥堵

伯克利人工智能实验室发布了使用深度强化学习(RL)的新基准来为混合自治交通创建控制器,连接和自动驾驶车辆(CAV)与人类驾驶员和基础设施进行交互。诸如 Mujoco 或 Arcade Learning Environment 之类的基准测试能够使研究人员有效地比较他们的结果来激发新的研究,使他们能够专注于算法改进和控制技术而不是系统设计。为了通过 RL 促进交通控制方面的类似进展,研究人员们还提出了基于三种新的交通情景的四个基准,解释了混合自治交通应用中不同的强化学习问题,并介绍了每个控制问题,MDP 结构概述以及常用 RL 算法的初步性能结果。

5.人工智能帮助牙医自动生成正畸方案

来自日本大阪大学的研究人员们发表了一篇名为《用自然语言处理开发自动正畸诊断系统》的论文,提出了一个利用自然语言处理设计正畸治疗方案的系统。为了训练该系统,研究人员编制了由牙医编写的 990 份文件的数据集,每种文件的条件和问题分为 423 个类别。据了解,该系统的治疗优先级排名超越了人类牙医一半的时间。
 

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