MIT科技評論11/10
* 【具有里程碑意義的結核病疫苗已進入人體試驗的最終階段】知名製藥公司葛蘭素(GSK)在《新英格蘭醫學雜誌》發表了一個新生產關於新型結核病(TB)疫苗功效的2b期人體試驗。最終結果,大約50%的疫苗接種對象,可長期安全免受破壞性疾病的侵害。現在,該研究將進入試驗的最終階段,未來7到10年內進行臨床實驗。
* 【MIT研發出可自組裝成各種結構的變形機器人,或將用於救災】MIT電腦科學和人工智能實驗室CSAIL 提出了一個簡單的想法:自組裝機器人成為立方體,讓他們上下攀爬、旋轉跳躍、互相識別。現在,這樣的自形組裝機器人已能完成簡單的任務,比如形成一條直線或跟蹤一束光。除了救災,它們將被應用於製造業、醫療等領域。
* 【一大波機器狗列隊跑進MIT,集體空翻+帶球過人】列隊入場,集體空翻,在一場機器人足球賽上帶球過人。一場歡樂的機器人秀在麻省理工學院的校內草坪上演。
近日,美國麻省理工學院生物實驗室(MIT’s Biomimetics Robotics Lab)展示了一大群四足機器人(或稱為機器狗)。這也是該實驗室在機器人領域的最新進展。
實驗室將機器狗命名為:迷你獵豹(mini cheetah)。這是一種輕量化四足機器人,同時採用了模塊化設計。
* 【新型兩足機器人問世,真正「人機合一」】進入陌生環境中怎麼活動?這對人來說,不成問題,但換上機器人,就一籌莫展了。科學家找到了一個捷徑來解決這個難題:模仿。他們創建了一個人機界面,可以將人的動作映射到兩足機器人身上。
因為有人的輔助,這款機器人可以執行此前從未進行過的操作任務。更重要的是,這個機器人可用於災難應對。作者在論文引言描述道,如果在 2011 年 3 月就有此技術的話,機器人可以承受致命核輻射水平,從而在第一個 24 小時內進入日本福島第一核電站進行操作,福島核電廠反應爐可能就會及時穩定下來,那場核事故的災難後果就會大大減輕。
這項研究發表在 10 月 30 日的《科學機器人》(Science Robotics)上,作者是伊利諾伊州大學香檳分校機械科學與工程系助理教授 João Ramos 和麻省理工學院機械工程系副教授 Sangbae Kim。
* 【DeepMind全種族打敗《星際2》人類玩家, AI全面征服即時戰略遊戲之巔】官宣!DeepMind AI 開發的星際爭霸 2 AI"AlphaStar"進化成了完全體"AlphaStar Final",三個種族(神族、人族和蟲族)均達到歐服戰網宗師組級別,最高達到 6275 分,在遵守所有遊戲規則的情況下,超越了 99.8% 的歐服玩家!有關新版 AlphaStar 的論文也登上了Nature 雜誌。
根據 DeepMind 介紹,AlphaStar 於今年 7 月正式登陸星際 2 戰網,開始以匿名的方式和歐服天梯玩家對戰,以確保得到公平對戰。得益於新算法的幫助,完全體版本 AlphaStar Final 的競技水平突飛猛進。
在不到 4 個月的時間里,它使用每個種族進行了 30 場天梯比賽,三個種族的水平都達到了宗師級別:神族 6275 分(勝率 83%),人族 6048 分(勝率 60%),蟲族 5835 分(勝率 60%)。
* 【苦等140年後,一個新公式奠定半導體電學測量新里程碑】近日,一篇刊登於 Nature 期刊的文章,向世人展示了一項霍爾效應苦等 140 年的應用。
這篇文章的名字十分明𥇦:「Carrier-resolved photo-Hall effect」,意為「能解析載流子信息的光霍爾效應」。文章中介紹了一種全新的測量方法,能夠同時測量導電材料中兩種載流子的重要信息,可以為新型的太陽能電池材料和光電材料提供有力的檢測手段和指導方向;同時,這一突破可以讓我們更加詳盡地瞭解半導體的物理特性,對研發和改進半導體材料有著重大意義。
* 【SpaceX完成載人飛船關鍵測試,領先波音公司,明年正式升空】載人飛船發射時間臨近,SpaceX 近日再完成發射前的關鍵測試。
在經過了數次重大改進之後,SpaceX 近期又對龍飛船降落傘進行了一系列測試。昨日,SpaceX 在其官方推特上展示一段測試視頻,顯示載人龍飛船的降落傘系統共有 4 個降落傘組成,其中一個降落傘有意不展開,以證明即使出現部分故障時,該系統也能幫助飛船安全著陸。
據介紹,最新測試的降落傘已經是 SpaceX 開發的第三代降落傘,在材料上使用了一種名為 Zylon 的高性能纖維材料,取代此前使用的尼龍材料。Zylon 材料也曾被 NASA 用來製作高空氣球,在 SpaceX 的降落傘系統中,這種材料支撐的繩索在強度上達到了尼龍的 3 倍。此外 SpaceX 還改進了降落傘的縫合方式,進一步優化降落傘的平衡。
* 【美軍最神秘太空飛機返回地球,飛行780天,具體任務是個謎】近日,美國空軍宣佈其著名的軌道試驗飛機 X-37B 在肯尼迪航天中心成功著陸。這台迷你航天飛機於 2017 年 9 月由一枚 SpaceX 的獵鷹九火箭送上軌道,直到重返地球,該飛機在天上飛行了近 780 天,創下了該型號的最長在軌時間紀錄。
X-37B 是一款屬於美國空軍的太空飛機,也是目前 X-37 項目中使用的飛行器。其外觀上與航天飛機相似,但在尺寸上要小得多,同時不具備載人能力。飛機長約 8.8公尺,高 2.9 公尺,翼展不足 4.6 公尺,差不多是一輛小客車的尺寸。
該飛機的起飛重量僅為 5 噸左右。
一直以來,X-37 都是一個頗為神秘的項目,美國軍方極少透露該飛機的具體任務目的和行蹤,對飛機上的每個有效荷載也都嚴格保密。這也引起了不少外界的猜測,甚至認為 X-37B 是一架太空戰鬥機。不過這些說法都被美國軍方否認。
*【研究人員已能從人的頭髮中檢測出精神分裂的生物標誌物】人類毛髮中隱藏著很多秘密——結核病、腸胃病、貧血以及動脈粥樣硬化都可以透過頭髮進行判斷。近日,日本RIKEN腦科學中心的科學家們在對小鼠和人類死後的大腦組織樣本進行檢測,發現精神分裂的一種亞型與大腦中異常高水平的硫化氫有關,而大腦中的硫化氫水平可以反映在頭髮中。這意味著在未來,醫生將能對頭髮樣本進行簡單分析來判斷一個人是否患有精神分裂症。
* 【警鐘:以糞便微生物治療移植致一人死亡!技術試驗監管升級】今年年初,美國兩名免疫功能不全的臨床實驗者在接受了含有耐藥細菌的糞便微生物移植(fecal microbiota transplantation, FMT)臨床試驗後,發生嚴重感染,其中一名 73 歲患者不幸死亡。
隨後於 6 月,美國食品和藥品監督管理局(FDA)發佈通知,警告糞便微生物移植治療方法存在嚴重的潛在健康風險,甚至可能危及生命。同時,FDA 緊急叫停了一系列相關臨床試驗。
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【 當世界前十大藥廠遇上世界前十大科技企業,會產生什麼樣的火花?】
Microsoft 與製藥巨頭 Novartis (諾華) 日前宣布將進行為期五年的合作計畫,透過利用 AI 優勢提高藥物開發效率。
雙方預計在 Novartis 設立「AI 創新實驗室 (AI Innovation Lab)」,同時於 Novartis 的瑞士、都柏林辦公室和 Microsoft 劍橋研究中心創立 Co-working centers。此合作計畫除了希望雙邊合作利用 AI 改善新藥研發的速度和精確度外,也期待日後 AI 能在營運的各階段,從藥物研究、臨床試驗、藥品產製甚至是日常公司營運和財務面等有更深更廣的應用。
兩家公司的初期合作將鎖定三大領域:黃斑部退化的個人化療法、細胞與基因治療、利用神經網絡辨識有潛在可能治療疾病的分子。
事實上,科技巨擘們在生醫領域的戰場早已打響。Google 旗下的 DeepMind 團隊即開發出 AlphaFold,能從深度學習中精準預測蛋白質結構與折疊模型以獲得更多關於蛋白質如何排列與它們如何運作的資訊。目前生醫與科學界仍無解的阿茲海默症、帕金森氏症等許多都導因於蛋白質錯誤折疊而引起,若能精確預測蛋白質的 3D 結構,將對這些絕症的研究與治療有極大幫助。Amazon 亦虎視眈眈,除了收購線上藥局、與摩根大通,Berkshire Hathaway 合作開設健康照護服務公司外,也取得不少製藥大廠的信任協助新藥開發,劍指未來創造一個全新的生醫生態系。
此次 Microsoft 與 Novartis 的合作顯示出 Microsoft 亦不想在生醫和 AI 結合的浪潮中缺席。隨著科技龍頭們的積極佈局與 AI 成熟的發展,研究新藥的速度得大幅提升,甚至將顛覆傳統藥廠的運作,更是有機會造福全人類免於受無解疾病的威脅。
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Photo by Laurynas Mereckas on Unsplash
Ref:
1. https://www.geekwire.com/2019/microsoft-will-use-ai-supercharge-novartis-giant-drug-development-engine/
2. https://buzzorange.com/techorange/2018/12/04/deepmind-alphafold/
3. https://geneonline.news/index.php/2019/10/04/microsoft-novartis-ai/
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工程師也失業?「會寫 AI 的 AI」效率超越人類,Google、MIT 相繼投入開發
認圖片 、 辨聲音 、 下圍棋 、玩 德州撲克 、 開卡車 ⋯⋯似乎越來越多人能玩的事情 AI 也能玩,而且玩得比人還溜。但暫時有一部分人還是自我感覺安全的——工程師的工作 AI 還是很難勝任的對吧?畢竟這個東西需要邏輯思考,需要框架和流程設計,哪裡是 AI 能一下子勝任的事情。但 Google 等公司認為,AI 現在可以開始學習一些 AI 專家做的事情了,那就是寫 AI 程式。
Google Brain 人工智能研究小組的研究人員最近就進行了這樣的嘗試。他們在一次試驗中讓軟件設計了一套機器學習系統,然後對這套系統進行測試語言處理方面的測試。結果發現該系統的表現超過了人類設計的軟件。
Google Brain 團隊首先用遞歸神經網絡生成神經網絡(RNN)的描述,然後利用強化學習對該 RNN 進行訓練。其方法可以讓 AI 從零開始設計出一個新穎的神經網絡架構,在利用 CIFAR-10 數據集(含 6 萬張 32×32 的彩圖,涉及 10 類對象,每一類各 6000 張。其中 5 萬張為訓練圖像,1 萬張為測試圖像)進行圖像辨識測試時,其辨識的精度甚至比人類設計的最好架構還要高,錯誤率僅為 3.84%,與目前最先進的神經網絡模型相比,其錯誤率僅低 0.1 個百分點,但速度快了 1.2 倍。而在用於自然語言處理的 Penn Treebank 數據集上,其模型構造出來的一種遞歸神經單元也超越了被廣泛使用的 LSTM 神經單元等最新基準指標,在複雜度方面比後者好 3.6 倍。
類似地,Google 的另一個 AI 團隊 DeepMind 最近也發表了一篇名為《學會強化學習》的論文。其研究同樣針對的是深度學習所需的訓練數據量大且獲取成本高的缺點。他們提出了一種名為 deep meta-reinforcement learning 的強化學習方法,利用遞歸神經網絡可在完全有監督的背景下支持元學習的特點,把它應用到了強化學習上面。從而將用一個強化學習算法訓練出來的神經網絡部署到任意環境上,使得 AI 在訓練數據量很少的情況下具備了應用於多種場景的元學習能力。或者用 DeepMind 團隊的話來說,叫做「學會學習」的能力,或者叫做能解決類似相關問題的歸納能力。
Google Brain 團隊的負責人 Jeff Dean 最近在回顧 AI 進展情況時,就曾經表態說機器學習專家的部分工作其實應該由軟件來負責。他把這種技術叫做「自動化機器學習」,並認為這是最有前途的 AI 研究方向之一,因為這將大大降低 AI 應用的門檻。
當然,創建學會學習的軟件這個想法由來已久,蒙特婁大學的 Yoshua Bengio 早在 1990 年代就提出了這個想法。但之前的試驗結果並不理想,因為 AI 做出來的東西還是比不上人類想出來的模型。但近年來隨着運算能力的不斷增強,以及深度學習的出現,AI 學會學習的能力終於取得了突破。
儘管 AI 的自學能力取得了突破,但是在近期內還無法大量推廣。因為首先這種能力需要龐大的計算資源。比方說 Google Brain 那個設計出辨識率超過人類所開發系統的圖像辨識系統的 AI ,就需要 800 個 GPU。
但這種情況將來可能會發生變化。最近 MIT Media Lab 也開發出了設計深度學習系統的學習軟件,其所開發出來的深度學習系統的對象辨識率也超過了人類設計的系統。MIT Media Lab 計劃將來把它的這套 AI 開源出來,讓大家繼續這方面的探索。
除了 Google 和 MIT 以外,據報導最近幾個月有好幾個小組也在讓 AI 軟件學習編寫 AI 軟件方面取得了進展。其中包括了非盈利的 AI 研究組織 OpenAI、MIT、加州大學柏克萊分校等。
一旦這類自動式的 AI 技術具備實用性,機器學習軟件在各行業應用的節奏無疑將大大加快。因為目前機器學習專家極為短缺,各家企業組織都需要高薪供養這批人才。
資料來源:http://www.hksilicon.com/articles/1260743
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