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      行業(yè)動(dòng)態(tài)(新技術(shù))

      2021-03-28 19:31:18
      關(guān)鍵詞:織物柔性模態(tài)

      多技能AI備受關(guān)注

      多技能人工智能(Multi-skilled AI)是下一代人工智能發(fā)展的趨勢(shì),也是研究和應(yīng)用領(lǐng)域的重大挑戰(zhàn)。多技能AI旨在拓展現(xiàn)有人工智能技術(shù)的感知邊界,賦予智能系統(tǒng)多種能力,多技能相互協(xié)同,完成復(fù)雜任務(wù)。多技能人工技能被美國(guó)著名商業(yè)雜志《麻省理工科技評(píng)論》(MIT Technology Review)評(píng)選為2021年“全球十大突破技術(shù)”之一,國(guó)際上已經(jīng)開(kāi)始關(guān)注多技能AI技術(shù)方向,目前被廣泛稱(chēng)為通用人工智能。

      早在2012年,人工智能科學(xué)家首次弄清了如何讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) “擁有視覺(jué)”,隨后,科學(xué)家們還掌握了如何讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿人類(lèi)推理、聽(tīng)覺(jué)、語(yǔ)言和寫(xiě)作的方式。雖然人工智能在完成特定任務(wù)方面已經(jīng)變得非常像人類(lèi),甚至是超越人類(lèi),但是它們卻是單維度的,沒(méi)有人類(lèi)大腦的靈活性,即人腦可以在一種情境中學(xué)習(xí)技能,并將其應(yīng)用到另一種情境中,即多模態(tài)轉(zhuǎn)換。

      目前科學(xué)家們開(kāi)始探討AI的多技能或者多模態(tài)方式,如果學(xué)會(huì)人類(lèi)智能的多模態(tài)系統(tǒng),AI將會(huì)成為一種更強(qiáng)大的人工智能,也更容易適應(yīng)新情況、解決新問(wèn)題。2020 年 9 月,艾倫人工智能研究所的研究人員創(chuàng)建了一個(gè)可以從文本標(biāo)題生成圖像的模型,展示了其算法將單詞與視覺(jué)信息關(guān)聯(lián)的能力;同年11 月,北卡羅來(lái)納大學(xué)教堂山分校的研究人員開(kāi)發(fā)了一種將圖像納入現(xiàn)有語(yǔ)言模型的方法;與此同時(shí),OpenAI開(kāi)發(fā)出包含1750億個(gè)神經(jīng)的GPT-3,以此為基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)出全能的“通才”,可以同時(shí)具備數(shù)據(jù)庫(kù)工程師、會(huì)計(jì)、運(yùn)維、智能客服等30多種功能,之后OpenAI 又對(duì) GPT-3 進(jìn)行了擴(kuò)展,發(fā)布了兩個(gè)視覺(jué)語(yǔ)言模型,其中一個(gè)將圖像中的對(duì)象與描述的單詞聯(lián)系起來(lái),另一個(gè)則根據(jù)它所學(xué)的概念組合生成圖像。

      我國(guó)在這方面有突出研究的是中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所,該所今年7月在2021世界人工智能大會(huì)(WAIC2021)上發(fā)布了跨模態(tài)通用人工智能平臺(tái)——紫東太初。“紫東太初”以多模態(tài)大模型為核心,基于全棧國(guó)產(chǎn)化基礎(chǔ)軟硬件平臺(tái),可支撐全場(chǎng)景AI應(yīng)用。該所構(gòu)建了具有性能優(yōu)良的中文預(yù)訓(xùn)練模型、語(yǔ)音預(yù)訓(xùn)練模型和視覺(jué)預(yù)訓(xùn)練模型,并通過(guò)跨模態(tài)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)實(shí)現(xiàn)了視覺(jué)—文本—語(yǔ)音三模態(tài)統(tǒng)一表示,賦予跨模態(tài)通用人工智能平臺(tái)多種核心能力。

      與單模態(tài)和圖文兩模態(tài)相比,“紫東太初”兼具跨模態(tài)理解和生成能力,其采用一個(gè)大模型就能夠靈活支撐圖—文—音全場(chǎng)景AI應(yīng)用,具有在無(wú)監(jiān)督情況下多任務(wù)聯(lián)合學(xué)習(xí)、并快速遷移到不同領(lǐng)域數(shù)據(jù)的能力。該研究使“以圖生音”和“以音生圖”成為現(xiàn)實(shí),為更廣泛、更多樣的下游任務(wù)提供了模型基礎(chǔ)支撐,可達(dá)成AI在視頻配音、語(yǔ)音播報(bào)、標(biāo)題摘要、海報(bào)創(chuàng)作等多元場(chǎng)景的應(yīng)用。

      據(jù)介紹,此跨模態(tài)通用人工智能平臺(tái)包括三大關(guān)鍵技術(shù)和六大核心能力。三大關(guān)鍵技術(shù)是:多模態(tài)理解與生成的多任務(wù)統(tǒng)一建模、面向國(guó)產(chǎn)化軟硬件的高效訓(xùn)練與部署、多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型架構(gòu)設(shè)計(jì)與優(yōu)化。六大核心能力體現(xiàn)為:多模態(tài)統(tǒng)一表示與語(yǔ)義關(guān)聯(lián)、跨模態(tài)內(nèi)容轉(zhuǎn)化與生成、預(yù)訓(xùn)練模型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)、標(biāo)注受限自監(jiān)督模型學(xué)習(xí)、模型適配與分布式訓(xùn)練、模型輕量化與推理加速。此外,該研發(fā)團(tuán)隊(duì)還提出了弱關(guān)聯(lián)三模態(tài)數(shù)據(jù)的語(yǔ)義統(tǒng)一表達(dá),可同時(shí)支持三種或任兩種模態(tài)弱關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,有效降低了多模態(tài)數(shù)據(jù)收集與清洗成本。

      “大數(shù)據(jù)+大模型+多模態(tài)”將改變當(dāng)前單一模型對(duì)應(yīng)單一任務(wù)的人工智能研發(fā)范式,多模態(tài)大模型將成為不同領(lǐng)域的共性平臺(tái)技術(shù),是邁向通用人工智能路徑的探索,具有廣闊的應(yīng)用前景。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看,“多模態(tài)” 系統(tǒng)取得的重大進(jìn)展可以幫助人工智能突破極限,不僅會(huì)解鎖新的人工智能應(yīng)用,也會(huì)讓其應(yīng)用變得更加安全可靠。

      (璣微)

      沈陽(yáng)自動(dòng)化所研究可重構(gòu)分子機(jī)器人

      近日,中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所在專(zhuān)業(yè)期刊發(fā)表文章,介紹了可重構(gòu)分子機(jī)器人研究的最新成果。

      該論文描述了化學(xué)有機(jī)分子與可重構(gòu)模塊化機(jī)器人相似性,基于正構(gòu)烷烴分子構(gòu)象特性和原子運(yùn)動(dòng)方向不穩(wěn)定性,提出一種鏈?zhǔn)娇芍貥?gòu)模塊化分子機(jī)器人。

      化學(xué)有機(jī)分子由同構(gòu)或異構(gòu)官能團(tuán)構(gòu)成,反應(yīng)時(shí)官能團(tuán)間發(fā)生舊化學(xué)鍵斷開(kāi)和新化學(xué)鍵形成,實(shí)現(xiàn)反應(yīng)前構(gòu)型向反應(yīng)后構(gòu)型的重構(gòu)。該論文探索了化學(xué)有機(jī)分子重構(gòu)機(jī)理在新型空間機(jī)器人研究和應(yīng)用中的可能性,為空間機(jī)器人的研究提供新思路。

      (來(lái)源: 沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所)

      我國(guó)科學(xué)家研發(fā)出熱管理可穿戴織物

      通過(guò)熱輻射調(diào)控人體和外界熱交換,可以提高個(gè)人熱管理(散熱和保溫)效率。此前相關(guān)研究主要集中在室內(nèi)個(gè)人熱管理,由于室外受環(huán)境因素影響大,人體輻射損耗高,溫度變化范圍大,因此,室外人體熱管理難度更高、更具挑戰(zhàn)性。

      在國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃“納米科技”重點(diǎn)專(zhuān)項(xiàng)的支持下,浙江大學(xué)與西湖大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)制備室外具備保溫—散熱雙熱管理功能和發(fā)電功能的可穿戴微納織物。該織物散熱面采用多孔聚四氟乙烯上噴涂聚甲基丙烯酸甲酯增強(qiáng)輻射散熱并反射太陽(yáng)輻射能量,保溫面采用多孔聚乙烯上沉積金屬納米顆粒抑制輻射散熱并吸收太陽(yáng)輻射能量,通過(guò)翻轉(zhuǎn)該織物可以在散熱和保溫兩種模式下切換,實(shí)現(xiàn)全天候室外個(gè)人熱管理。在白天陽(yáng)光照射下,保溫模式的該織物相比1mm厚黑棉可以使模擬皮膚溫度升高約8.1℃,散熱模式的該織物相比0.5mm厚白棉可以使模擬皮膚溫度降低約6℃。在溫度調(diào)控基礎(chǔ)上,通過(guò)在織物內(nèi)表面和皮膚之間嵌入熱電模塊方式實(shí)現(xiàn)了全天候發(fā)電,其產(chǎn)生電能的效率在正午可達(dá)69mW/m2,在夜間也有約24mW/m2,可為部分低功耗可穿戴器件供電。

      該研究基于微納光子學(xué)實(shí)現(xiàn)了全天候室外個(gè)人熱管理織物,在保溫和散熱兩種模式間切換,同時(shí)利用織物和皮膚之間溫差發(fā)電。充分利用太陽(yáng)、太空和人體等天然熱源和冷源,為低能耗個(gè)人熱管理、可穿戴電子器件供電等應(yīng)用提供潛在解決方案。

      ( 來(lái)源:科技部 )

      國(guó)內(nèi)柔性觸覺(jué)傳感研究取得新進(jìn)展

      電子皮膚是通過(guò)電學(xué)信號(hào)的集成與反饋來(lái)模擬人體皮膚感受外界刺激(壓力、溫度、濕度)的新型電子器件,在智能機(jī)器人、健康監(jiān)測(cè)、可穿戴設(shè)備和人機(jī)交互方面具有廣闊的應(yīng)用前景。近日,中國(guó)科學(xué)院上海高等研究院研究員曾祥瓊帶領(lǐng)的團(tuán)隊(duì),在基于碳材料的3D打印柔性觸覺(jué)傳感器件研究中取得重要進(jìn)展。

      在電子皮膚的各種感知功能中,觸覺(jué)感知功能尤為重要。該研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)模擬人體皮膚的結(jié)構(gòu)和傳感機(jī)制,創(chuàng)造性地將聚二甲基硅氧烷(PDMS)微球與石墨烯相結(jié)合,設(shè)計(jì)了一種具有指紋微結(jié)構(gòu)的新型多功能電子皮膚;提出一種石墨烯-PDMS微球油墨3D打印制備柔性傳感器的方法,利用乳化的方法制備PDMS微球,并利用未交聯(lián)的PDMS-石墨烯混合溶液對(duì)PDMS微球形成包覆;制備的石墨烯-PDMS微球油墨可以通過(guò)噴頭擠出形成三維立體結(jié)構(gòu),并通過(guò)熱固化成型。

      傳感性能測(cè)試表明,該電子皮膚傳感器不僅對(duì)壓力具有靈敏響應(yīng),而且能有效反饋摩擦力的大??;利用傳感器這一特性,電子皮膚可以區(qū)分出具有不同微米級(jí)粗糙度的表面,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)物體表面的微觀(guān)形貌、硬度等信息的有效區(qū)分和識(shí)別。通過(guò)風(fēng)載實(shí)驗(yàn),研究人員進(jìn)一步驗(yàn)證了所構(gòu)建的石墨烯-PDMS微球觸覺(jué)傳感器對(duì)氣體等流體也具有有效的響應(yīng),故可用于氣流監(jiān)測(cè)、聲音檢測(cè)等。

      該研究為可穿戴式傳感提供了新途徑,并為電子皮膚的發(fā)展提供了新思路。

      (來(lái)源: 上海高等研究院)

      上海植入式柔性腦機(jī)接口技術(shù)新進(jìn)展

      腦機(jī)接口是重要腦功能探索和重大腦疾病診治的核心關(guān)鍵技術(shù),是國(guó)際腦科學(xué)前沿研究的重要工具,也是“人機(jī)物”共融感知的核心技術(shù)。

      針對(duì)當(dāng)前腦機(jī)接口技術(shù)面臨帶寬不足、植入創(chuàng)傷大、長(zhǎng)期記錄穩(wěn)定性差的三大挑戰(zhàn),中國(guó)科學(xué)院上海微系統(tǒng)與信息技術(shù)研究所開(kāi)發(fā)出“免開(kāi)顱微創(chuàng)植入式高通量柔性腦機(jī)接口系統(tǒng)”,該系統(tǒng)中前端柔性神經(jīng)電極已實(shí)現(xiàn)晶圓級(jí)批量制造,目前單器件最高可集成2640道腦電信號(hào)采集通路;柔性電極可免開(kāi)顱微創(chuàng)植入顱內(nèi),植入創(chuàng)傷小于0.7 mm,可自動(dòng)繞過(guò)血管、減少創(chuàng)傷;電極植入后能夠?qū)崿F(xiàn)術(shù)后30 min急性信號(hào)采集和長(zhǎng)達(dá)8個(gè)月的穩(wěn)定神經(jīng)信號(hào)跟蹤;已成功應(yīng)用于鼠、兔、猴等多種動(dòng)物模型。

      日前,該“免開(kāi)顱微創(chuàng)植入式高通量柔性腦機(jī)接口”技術(shù)在世界人工智能大會(huì)(WAIC)亮相,并獲得大會(huì)最高獎(jiǎng)項(xiàng)——SAIL獎(jiǎng)(Super AI Leader,卓越人工智能引領(lǐng)者獎(jiǎng))。

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