這16個MIT重大科技事件能幫你理解2016年的重大技術(shù)突破不管你們信不信,麻省理工學院的人才們正在讓電腦看美劇……麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室(CSAIL)是麻省理工學院今年最受關注的校內(nèi)研究機構(gòu)之一。CSAIL 旨在發(fā)現(xiàn)計算機的未來應用,解決區(qū)域和全球的重大挑戰(zhàn),目前主要研究的領域包括:人工智能、計算機系統(tǒng)、計算機理論等。CSAIL 內(nèi)的 50 多個研究小組負責了數(shù)百個研究項目,他們的目標是讓計算機和計算機系統(tǒng)更加智能,更容易使用,更加安全,同時更加高效。 上周,MIT CSAIL 發(fā)布了年度榜單,列出了 2016 年 CSAIL 取得的 16 項技術(shù)突破。今天,TECH2IPO 就帶各位看一下 2016 年 CSAIL 做出的 16 項最振奮人心的技術(shù)突破。 1、能吞進去的折疊機器人 ![]() CSAIL 的研究人員發(fā)明了一款可以折疊的機器人,它可以塞進膠囊被病人吞下。進入人體消化道后,膠囊會被溶解,機器人就會自動展開,醫(yī)生可以在人體外用磁鐵來控制機器人的移動。當?shù)竭_指定患病位置后,機器人將釋放藥物或者修復傷口。 2、Valkyrie 外星機器人 ![]() 麻省理工學院電子工程專業(yè)大四學生 Sarah Hensley 與團隊一起研發(fā)了這款準備送往火星的機器人 Valkyrie。Valkyrie 有 28 個可控制關節(jié),4 個攝像頭,200 多個獨立的傳感器,可以獨立行走、完全各個關節(jié)。目前已經(jīng)可以完成開門等動作。據(jù)了解,這款機器人將用做未來空間探索任務,它或許還將登上火星完成一些任務。 3、固液混合 3D 打印機器人 ![]() 為什么 3D 打印會用到液體?因為如果有液體,就可以打印出具備液壓傳動系統(tǒng)的物體。CSAIL 的研究人員今年 4 月份發(fā)明了一款能夠混合液體和固體材料的 3D 打印機,機器會按照圖紙自動打印具備液壓傳動裝置的物體,裝上電池和馬達,就可以開動了。 4、CSAIL 安全峰會 ![]() CSAIL 在今年 12 月舉辦了一次網(wǎng)絡安全峰會,聚集了全球的科技精英和來自美國 NSA 和 FBI 的官員。峰會聚焦于用戶隱私和網(wǎng)絡安全,例如黑客的時間演變、加強對網(wǎng)絡犯罪的立法等。 5、安全匿名文件傳輸系統(tǒng) ![]() CSAIL 的網(wǎng)絡安全研究專家發(fā)現(xiàn)先有的許多匿名瀏覽、下載工具存在安全隱患,于是乎他們在今年 7 月份發(fā)布了 Riffle(mixnet 混合網(wǎng))。研究人員表示,Riffle 網(wǎng)絡在對抗黑客監(jiān)聽方面有著更高的安全性,不會像洋蔥網(wǎng)絡 Tor 一樣出現(xiàn)信息泄露的風險,更好地保護用戶隱私。 6、預防網(wǎng)絡攻擊的 AI2 深度學習系統(tǒng) ![]() CSAIL 與創(chuàng)業(yè)公司 PatternEx 共同開發(fā)了一個名叫 AI2 的深度學習系統(tǒng),它可以準確地預測 85% 的網(wǎng)絡攻擊。這個深度學習系統(tǒng)每天分析 3.6 一行網(wǎng)絡日志,據(jù)此可以預測出 85% 的網(wǎng)絡攻擊行為。據(jù)悉,AI2 檢測的攻擊活動越多,收到的反饋越多,準確性就越高。 7、可觸摸的互動式動態(tài)視頻系統(tǒng) ![]() CSAIL 的研究人員 8 月份時開發(fā)了一套名叫互動式動態(tài)視頻(Interactive Dynamic Video)的系統(tǒng),它可以捕捉物體的無禮行為,然后將其數(shù)字化后在電腦上進行互動。通過這樣的互動式視頻,可以預測物體受到未知力量時的反應。以后的 3D 建模人物動作或物體動作,將更加簡單。 8、免 3D 眼鏡的 3D 電影院 ![]() 今年 7 月份,CSAIL 的研究人員與以色列的研究人員一同研發(fā)出了一套不需要帶 3D 眼鏡就可以體驗到 3D 效果的解決方案。這種 Cinema 3D 技術(shù),可以在熒幕上創(chuàng)造多重視差效果,用鏡頭和鏡子提供多種角度的視角,覆蓋整個電影院,不需要佩戴 3D 眼鏡即可體驗 3D 電影。 9、通過看美劇來預判人類行為的深度學習算法 ![]() 當我們看到兩個人見面的時候,一般會認為他們會握手、擁抱或者親吻對方。這樣的猜測是基于我們?nèi)粘I畹慕?jīng)驗,而在此之前,電腦并不會這么做。CSAIL 的研究人員就研發(fā)了這么一個可以預測人類行為的深度學習算法,讓人驚訝的是,這個算法需要讓電腦去看一些美劇,比如說《絕望的主婦》《生活大爆炸》《辦公室》等。這個算法在看美劇的時候,可以學習劇中人物的下一個動作,據(jù)此來對真實生活中的行為進行預測。 10、生成黑洞圖片的算法 ![]() CSAIL 的研究人員與哈佛史密森天體物理中心合作,開發(fā)了一個利用全球射電望遠鏡數(shù)據(jù)來生成黑洞圖片的算法。他們利用算法,把全世界所有的射電望遠鏡擺在一起,將地球看作一個大型的望遠鏡,據(jù)此生產(chǎn)出了全球第一張黑洞照片。 11、可自動指派任務的機器人 ![]() CSAIL 的研究人員現(xiàn)在已經(jīng)讓人工智能具備了安排任務的能力。同樣是今年 7 月份,CSAIL 讓一個醫(yī)用機器人實現(xiàn)為護士安排工作的任務。這個機器人搭載的人工智能學習了護士日常是如何安排任務的,在實際使用中,機器人給出的合理任務有 90% 被護士接受。這樣一來,護士就可以專心地照顧病人,按照醫(yī)囑給病人送藥、服藥,節(jié)省了大量的時間。 12、胎兒核磁共振器官識別算法 ![]() 一般來講,孕婦檢查胎兒健康與否會選擇 B 超,但是卻無法發(fā)現(xiàn)胎兒是否有先天性器官疾病以及營養(yǎng)缺失。這類檢查可以通過核磁共振來完成,但核磁共振的問題在于沒有專人來解讀掃描圖像。CSAIL 的研究人員開發(fā)了一個核磁共振算法,可以讓電腦查看連續(xù)的掃描圖像來判斷器官是否完整、健康。 13、EQ-Radio 無線表情識別器 ![]() 知人知面不知心,看到一個人在笑,但如何判斷他是真的開心還是假裝的。CSAIL 的一名教授和兩名博士生開發(fā)了 EQ-Radio 系統(tǒng),可以利用心跳、呼吸來判斷一個人是真的開心還是真的難過。到目前位置,EQ-Radio 系統(tǒng)的判斷準確率已經(jīng)達到了 87%。EQ-Radio 有助于分析消費者行為,為定向廣告投放和娛樂選題提供數(shù)據(jù)基礎。其次它還能幫助用戶了解自身壓力、焦慮水平,以便調(diào)節(jié)好生活狀態(tài)。 14、網(wǎng)頁加載速度快 34% 的 Polaris 系統(tǒng) ![]() 今年年初 CSAIL 與哈佛大學共同開發(fā)出了一項名為 Polaris 的 JS 框架,它可以重疊網(wǎng)頁目標的下載過程,使整個頁面的加載時間減少 34%。Polaris 根據(jù)會根據(jù)網(wǎng)頁情況讀取和評估對象的先后順序,合理地利用客戶端 CPU 及網(wǎng)絡,確保網(wǎng)絡通道都在使用,提高瀏覽器最大網(wǎng)絡請求數(shù)目,進而提高加載速度。 15、螞蟻身上學來的社交網(wǎng)絡通信算法 ![]() 依舊是高產(chǎn)的 7 月,CSAIL 的研究人員通過研究螞蟻族群的溝通方法,設計了一種網(wǎng)絡通信算法,它可以讓社交網(wǎng)絡、互聯(lián)網(wǎng)決策收集有更好地表現(xiàn)。生物學家認為,螞蟻會基于種群的密度來估算探索過程中遇到其他螞蟻的頻率。他們設計的新算法會對環(huán)境的隨即探索設置一個觀察值,快速地完成對種群密度的估算。研究者表示,這不是亂設的一個數(shù)字,而是經(jīng)過嚴禁分析的,我們發(fā)現(xiàn)估算的做法很好,隨著時間的推演會越來越精確。 16、讓人工智能解釋自己行為的神經(jīng)網(wǎng)絡 ![]() 今年 10 月份,CSAIL 的研究人員對外公布了他們訓練神經(jīng)網(wǎng)絡的新方法,他們訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡不僅僅需要對行為進行預測、對內(nèi)容進行歸類,還要「對自己的行為作出解釋」。在現(xiàn)實生活中,人們會對神經(jīng)網(wǎng)絡提供的決策產(chǎn)生懷疑,很想了解它做出這個決定時背后的邏輯,比如醫(yī)生看到一個電腦給的決策時,希望能夠了解整個決策產(chǎn)生的方法,以便確保神經(jīng)網(wǎng)絡是在做正確的事情。CSAIL 的研究人員就讓神經(jīng)網(wǎng)絡在做出決策的同時給出做決策的解釋,避免黑箱操作。 【圖片來源:MIT News】 |
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