项目概述
某中心与麻省理工学院今日公布了首批科学中心资助项目的四位获奖者。该科学中心于2021年10月启动,由麻省理工学院施瓦茨曼计算学院管理,支持双方共同关注领域的研究、教育和推广工作,首年重点聚焦人工智能和机器人技术。
研究主题
这些研究项目与科学中心的主题相契合:确保人工智能和机器人创新成果广泛共享,并吸引来自不同学科背景的学者参与研究。
获奖项目详情
爱德华·阿德尔森:多模态触觉传感
“我们计划打造世界上最佳的触觉传感器。目前我们已经能够制造具有极高空间分辨率的机器人手指,但这些手指缺乏触觉的两个重要方面:温度和振动。我们将通过覆盖在皮肤上的液晶点阵列集成热感应;摄像头将从颜色推断温度分布。对于振动,我们将尝试多种传感方法,包括惯性测量单元、麦克风和鼠标摄像头。”
乔纳森·豪:最后一英里配送中的机器人导航安全性与可预测性
“经济可行的最后一英里自主配送需要机器人在面对未知环境时既安全又具有韧性。该项目旨在开发算法,提升用于最后一英里配送系统的移动机器人的安全性、可用性和可预测性。工作的一个目标是扩展我们最先进的导航算法,纳入现实世界中的不确定性,从而学习能更准确预测机器人在实际场景中到达目标所需时间的成本模型。第二个目标是为动态环境中的基于AI的导航算法提供正式的安全保证。”
尹金:大语言模型的高效训练
“大语言模型已展现出惊人的通用语言能力。其性能的关键在于训练规模巨大,持续改进来自越来越大的模型。然而,从头开始训练这些模型资源消耗极大。本提案旨在研究通过利用已经预训练好的较小语言模型来更高效地训练大语言模型的方法。特别是,我们提议利用较小预训练网络的线性代数结构来更好地初始化和训练更大网络的参数。”
约瑟夫·帕拉迪索:用于触觉环境感知和人机交互的软性人工智能皮肤
“多模态感官信息可以帮助机器人更安全、有效和协作地与人类互动。需要实现在任意表面(包括机器人皮肤)上包裹的具有非常紧凑电子集成的人工皮肤。我们提出一种受生物启发的、在柔软可变形基底上制造的高密度传感器阵列,用于大规模人工智能皮肤。每个节点包含一个本地微处理器和多个传感器集合,提供多模态数据和自我感知能力,可用于定位和检测各种变形、距离、触觉和环境变化。”
合作意义
这些项目由来自麻省理工学院和某中心的成员组成的委员会评选产生,体现了学术界与产业界在前沿技术领域的深度合作。
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