MIT提出高效的三维深度学习方法 2019-12-12 18:27

  12月10日消息,麻省理工学院HAN Lab的研究者提出利用Point-Voxel CNN来实现高效的三维深度学习,同时能够避免巨大的数据访问开销,并很好地提升了局部性。该论文已被NeurIPS 2019接收为Spotlight Presentation。

  12月5日消息,MIT CSAIL和代尔夫特大学认知机器人实验室的研究人员提出一种将社会学和心理学转化为数学公式的技术,该技术可用于教自动驾驶软件如何分辨马路杀手和仔细遵守道路规则的驾驶员。研究人员表示,装备了这项技术的车辆可以在两秒钟之内区分出两者,并可以利用这些信息来帮助决定如何在道路上前进。该技术将自动驾驶汽车对人类驾驶员决策的预测提高了25%,从而使汽车的道路行驶性能提高了25%(通过一项涉及合并到计算机模拟中的测试来衡量)。

  11月5日消息,据外媒techcrunch报道,美国时间11月4日,麻省理工学院(MIT)研发了一种新的无人配送车的导航方法,无人配送车可以在没有特定地图的情况下,自动识别出用户的大门。研究团队对不同的物体进行了标记,用各种颜色来代替不同的物体,无人配送车可以根据不同的颜色来确定哪些物体离门口更近,并且会根据这些信息绘制通往门口的路径。

  11月1日消息,据报道,麻省理工学院和伊利诺伊大学厄本那-香槟分校的工程师开发出了一种控制两足式遥控机器人的平衡的方法,这是使人形机器人能够在具有挑战性的环境中执行高影响力任务的重要步骤。该小组的机器人拥有在物理上类似于机械加工的躯干以及两条腿,由一名穿着背心的人类操作员进行远程控制,该背心将有关人类运动和地面反作用力的信息传输给机器人。在用机器人测试这种新的平衡反馈方法的实验中,研究人员能够与机器人操作员同步地跳跃和行走,从而远程保持机器人的平衡。

  10月9日消息,据外媒报道,在中国人工智能初创企业商汤科技被美国列入实体清单后,麻省理工学院(MIT)表示,将审查该校与商汤科技的关系。去年2月,MIT宣布将与商汤在计算机视觉等方面展开全面合作,应对人工智能未来的技术突破和挑战。

  MIT的一位发言人在一封电子邮件中写道:“MIT长期以来一直有一个强有力的出口管制职能,对出口管制条例和遵守情况给予认真关注。”“MIT将审查与美国商务部实体清单中增加的所有组织的现有关系,并在必要时修改任何互动。”

  MIT华人教授研发出线日消息,麻省理工学院华人教授团队开发出一种线状机器人,可以穿过复杂的脑血管,治疗动脉瘤和中风等疾病。研究人员将机器人技术与目前的血管内手术技术相结合,降低了脑血管手术的风险,能为医生提供更高效更安全的治疗场景。这个线状的机器人外表采用了水凝胶皮肤,这是一种主要由水构成的材料,可以更好的在内部工作,同时降低了机器人在血管中通过的摩擦力,使机器人的头部可以更快速的转向。

  8月30日消息,麻省理工学院与MIT-IBM Watson AI Lab的研究者在论文《Once for All: Train One Network and Specialize it for Efficient Deployment》提出一种方法,该方法通过分离模型训练与架构搜索过程,该方法能极大降低神经网络模型设计部署成本。这篇论文通过设计一种Once for All(OFA)的网络,使其可以直接在部署在不同的架构配置上。推理可以通过选择该OFA网络的一部分来实现。它无需再训练,就能灵活地支持不同的深度、宽度、核大小和分辨率。

  8月6日消息,MIT CSAIL的研究人员在最新论文中提出了一种用于针织服装自动化的新系统和设计工具,可以简化编程设计的流程。研究团队创建了一个名为“InverseKnit”的系统,可以将针织图案的照片翻译成指令,然后与机器一起用来制作服装。这样的方法可以让普通用户在没有编码知识的情况下创建设计,甚至可以协调制作过程中的效率和浪费问题。同时研究人员还提出了一个计算机辅助设计工具,可以用来定制针织物品。

  7月9日消息,近日,有两项分别来自麻省理工学院和IBM的研究,利用人工智能帮助人们进行神经科学领域的研究,进一步帮助人们加速对人类大脑的理解。麻省理工学院的研究人员正在训练机器学习模型,研究从单个分割的大脑扫描图像和未标记的扫描图像中,分割大脑解剖结构,从而使用人工智能实现神经科学图像分割的自动化。IBM的研究人员创建了一个基于云端的神经科学模型,用于研究神经退行性疾病(由大脑和脊髓的神经元或髓鞘的丧失所致,并随着时间推移而恶化,导致出现功能障碍),并使用模拟生物进化的算法来解决复杂问题。