机器人库早报|杜克大学最新研究:机器学习可预测生物回路的行为;英特尔和布朗大学部署 AI 帮助瘫痪病人恢复运动

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1.杜克大学最新研究:机器学习可预测生物回路的行为

杜克大学近日发表了一篇名为「机器学习可预测生物回路的行为」的研究,研究显示神经网络缩短了复杂生物回路的建模时间,从而使人们能够对其内部工作方式产生新的见解。生物医学工程师设计了一种机器学习方法来对工程细菌中复杂变量之间的相互作用进行建模,否则这些变量将很难预测。据了解,他们的算法可推广到多种生物系统。

2.英特尔和布朗大学部署 AI 帮助瘫痪病人恢复运动

英特尔和布朗大学今天开始着手一项由 DARPA 资助的智能脊柱接口项目,该项目旨在使用 人工智能技术为严重脊髓损伤瘫痪的患者恢复运动和膀胱控制。在此为期两年的计划中,研究人员将记录来自脊髓的运动和感觉信号,并使用人工神经网络来学习如何刺激受伤后的部位传达运动命令。罗德岛医院外科医生将在患者受伤部位的两端植入电极阵列,从而形成智能旁路使切断的神经能够实时交流。研究人员将同时利用英特尔 AI 开源软件(例如 nGraph)和英特尔 AI 加速器硬件来满足此应用程序的实时要求。

3.Waycare A 轮筹集 725 万美元用于人工智能和大数据改善城市交通

为了帮助其平台扩展到全球更多市场,以色列初创公司 Waycare 今天宣布已在 SJF Ventures 领导的 A 轮融资中筹集了 725 万美元,Next Gear Ventures,Spider Capital,Innogy,Goldbell,Zymestic Solutions,UpWest,和 Janom 跟投。Waycare 于 2016 年成立,一直在着手帮助城市规划者做出更明智的交通管理决策。通过从联网汽车,远程信息处理,路边摄像头,车队管理平台,公共交通服务,建筑项目甚至天气预报中获取历史和实时数据输入,可以更全面地了解城市道路的状况。

4.谷歌 AI 更博:通过经典机器学习改善量子计算

在《自然伙伴杂志》的《量子信息》中发表的「通过深度强化学习实现通用量子控制」中,谷歌 AI 团队提出了一种使用深度强化学习生成的新量子控制框架,其中可以通过单个控制成本函数概述量子控制优化中各种实际问题。我们的结果为使用近期量子设备的量子仿真,量子化学和量子至上性测试提供了广阔的应用空间。这种新的量子控制范例的新颖性在于量子控制功能的发展以及基于深度强化学习的有效优化方法。

5.Facebook AI 公布用于评估神经代码搜索模型的新基准和数据集

Facebook 人工智能研究所(Facebook AI)今日公布了一个用于评估神经代码搜索模型的新基准和数据集. 该基准测试包括当前可用于 Java 的最大评估数据集,其中包括自然语言查询和代码段对;该数据集则包含来自 Stack Exchange 数据转储的 287 个 Stack Overflow 问题和答案对,以及一个搜索语料库,该语料库包含 GitHub 上 24,000 多个最受欢迎的 Android 存储库(按星数排名),并使用从这些存储库解析的 470 万个方法主体进行索引。除此之外,还包括了使用该机构最近工作中的两个模型得出的评估数据集的评分表。Facebook AI 计划将此数据集用作评估各种代码搜索模型中搜索质量的基准。