智能行业热点速览（2019.7.17）

By 超神经

AI 无处不在的时代，每天都有新的技术与研究成果。无论学术界还是商界，AI 方面的新闻都源源不断，让我们对 AI 行业产生新的认知与思考。

HyperAI 超神经精心整理了近日人工智能行业的大事件，一起围观吧。

学界

加州大学团队开发 DeepCube AI

可以在一秒里解开魔方

加州大学的研究团队最近在《Nature》的 Machine Intelligence 副刊中，发表了一篇研究文章《Solving the Rubik’s cube with deep reinforcement learning and search》，介绍了团队的最新成果 DeepCube AI：可以在一秒钟内独立解开一个 3x3x3 的魔方。

在研究中表示，除了魔方，DeepCubeAI 还能在推箱子、迷宫等游戏里，找到最简单的游戏获胜路径。

来源：《Nature Machine Intelligence》 杂志

谷歌公司向首尔国立大学捐资 348000 元美金

用于发展人工智能学科建设

韩国最高学府首尔国立大学，获得谷歌 348,000 美元的资助承诺，支持其人工智能学科的研究与开发。

谷歌将协助首尔国立大学的人工智能研究、博士研究课题灯项目，并在谷歌公司中为学生提供更多实习机会。

很多韩国企业都在争夺本国人工智能的霸主地位，有媒体预测谷歌的这项合作举措，将刺激三星、SK 和 LG 等韩国企业集团宣布类似合作项目，以免自己失去竞争力，流失本地优秀人才。

来源：pulsenews.co

企业

英特尔推出 Pohoiki Beach

向模拟大脑研究更进一步

英特尔近日推出了最新的类脑芯片系统 Pohoiki Beach，在测试中的性能取得了突破性的成果。

这款神经拟态系统，包含了 64 颗 Loihi 芯片，集成了 1320 亿个晶体管，总面积 3840 平方毫米，含有 800 万个数字神经元和 80 亿个突触。

Loihi 芯片目前是第五代，它的处理速度能达到常规 CPU 的一千倍，效率高出一万倍。

官方称，Pohoiki Beach将适用于自动驾驶、机器人室内地图绘制以及高效感应系统等用途。

来源：newsroom.intel.com

Uber 开源 Plato 系统，帮助开发和测试对话 AI 

Uber AI 将其研发的对话系统 Plato 在 GitHub上进行了开源。Plato 旨在构建、训练和部署对话 AI 代理，能帮助研究人员从原型和演示系统中收集数据。

Plato 提供干净且易于理解的设计，并与现有的深度学习和贝叶斯优化框架（用于调整模型）集成，可减少编写代码的需要。

Uber 方面称，希望此类开源项目，帮助更多人进行对话系统训练，从而改善学术和行业应用中的对话 AI 技术。

来源：venturebeat.com

技术

微软宣布开源量子开发工具 QDK

开始建设量子计算系统生态

近日微软量子团队宣布开源量子开发工具包（QDK），这是量子计算领域的首例软件开源。

QDK 是微软两年前发布的一套开发工具，其中包括 Q#量子编程语言和编译器、入门示例和教程，以及量子程序的模拟器和资源估计器。

QDK 的开源将促进社区贡献量子应用程序和算法，激励在编译、优化和工具方面的进步。

来源：infoworld.com

深度学习框架 DeepEyedentification 面世

有望通过分析眼动信号来识别个体

德国波茨坦大学基于不同个体眼球运动的差异，发布了深度学习框架 DeepEyedentification。

该项技术极大降低了通过眼动信号识别个体的错误率， 并且在识别速度上也有了显著提升。

对于通过指纹、虹膜扫描、人脸识别等技术识别个体来说，这是一种更难以「造假」的新方式。

来源：techxplore.com

新奇

埃隆·马斯克的脑机接口技术

可直接「读取」老鼠的「大脑」

埃隆·马斯克目前创办的第四家、也是最不为人所知的公司 Neuralink，在本周二（ 7 月 16 日）通过直播演示其将电脑直接连接到人脑的技术。

Neuralink 介绍了一种微型探针，其中有近 3,100 个电极布置在约 100 根柔性线或线上，每根电极都由一个定制的手术机器人分别插入鼠脑。

据称，该设备可以同时监测 1000 个神经元的活动。该技术已经开发了大约两年，目前，Neuralink 正在向美国食品和药物管理局提交一份提交文件，以开始在人体中测试该技术。目标是使用该平台治疗运动障碍，脊髓损伤和失明等神经系统疾病。

来源：The Wall Street Journal

印度尼西亚一家创业公司

用人工智能技术减少塑料垃圾

在印度尼西亚，塑料垃圾是一个大问题。由于拥有 5 万公里的海岸线，以及整个群岛公众对垃圾普遍缺乏管理意识，印度尼西亚的大部分垃圾都可能最终落入海洋。

最近，Gringgo Indonesia Foundation 在 Google 的帮助下，利用谷歌的机器学习平台 TensorFlow 构建了一个图像识别工具。

通过内置于应用程序中的 AI，环保工人只要拍摄垃圾照片，就能通过图像识别，识别出物品类别及其价值。

在推出应用程序的一年内，其巴厘岛的第一个试点村庄 Sanur Kaja 将回收率提高了 35％。

来源：Google blog

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