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这16个MIT重大科技事件能帮你理解2016年的重大技术突破

[日期:2016-12-21] 来源:创见  作者: [字体: ]

  

 

  麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)是麻省理工学院今年最受关注的校内研究机构之一。CSAIL 旨在发现计算机的未来应用,解决区域和全球的重大挑战,目前主要研究的领域包括:人工智能、计算机系统、计算机理论等。CSAIL 内的 50 多个研究小组负责了数百个研究项目,他们的目标是让计算机和计算机系统更加智能,更容易使用,更加安全,同时更加高效。

  上周,MIT CSAIL 发布了年度榜单,列出了 2016 年 CSAIL 取得的 16 项技术突破。今天,TECH2IPO 就带各位看一下 2016 年 CSAIL 做出的 16 项最振奋人心的技术突破。

  1、能吞进去的折叠机器人

  

 

  CSAIL 的研究人员发明了一款可以折叠的机器人,它可以塞进胶囊被病人吞下。进入人体消化道后,胶囊会被溶解,机器人就会自动展开,医生可以在人体外用磁铁来控制机器人的移动。当到达指定患病位置后,机器人将释放药物或者修复伤口。

  2、Valkyrie 外星机器人

  

 

  麻省理工学院电子工程专业大四学生 Sarah Hensley 与团队一起研发了这款准备送往火星的机器人 Valkyrie。Valkyrie 有 28 个可控制关节,4 个摄像头,200 多个独立的传感器,可以独立行走、完全各个关节。目前已经可以完成开门等动作。据了解,这款机器人将用做未来空间探索任务,它或许还将登上火星完成一些任务。

  3、固液混合 3D 打印机器人

  

 

  为什么 3D 打印会用到液体?因为如果有液体,就可以打印出具备液压传动系统的物体。CSAIL 的研究人员今年 4 月份发明了一款能够混合液体和固体材料的 3D 打印机,机器会按照图纸自动打印具备液压传动装置的物体,装上电池和马达,就可以开动了。

  4、CSAIL 安全峰会

  

 

  CSAIL 在今年 12 月举办了一次网络安全峰会,聚集了全球的科技精英和来自美国 NSA 和 FBI 的官员。峰会聚焦于用户隐私和网络安全,例如黑客的时间演变、加强对网络犯罪的立法等。

  5、安全匿名文件传输系统

  

 

  CSAIL 的网络安全研究专家发现先有的许多匿名浏览、下载工具存在安全隐患,于是乎他们在今年 7 月份发布了 Riffle(mixnet 混合网)。研究人员表示,Riffle 网络在对抗黑客监听方面有着更高的安全性,不会像洋葱网络 Tor 一样出现信息泄露的风险,更好地保护用户隐私。

  6、预防网络攻击的 AI2 深度学习系统

  

 

  CSAIL 与创业公司 PatternEx 共同开发了一个名叫 AI2 的深度学习系统,它可以准确地预测 85% 的网络攻击。这个深度学习系统每天分析 3.6 一行网络日志,据此可以预测出 85% 的网络攻击行为。据悉,AI2 检测的攻击活动越多,收到的反馈越多,准确性就越高。

  7、可触摸的互动式动态视频系统

  

 

  CSAIL 的研究人员 8 月份时开发了一套名叫互动式动态视频(Interactive Dynamic Video)的系统,它可以捕捉物体的无礼行为,然后将其数字化后在电脑上进行互动。通过这样的互动式视频,可以预测物体受到未知力量时的反应。以后的 3D 建模人物动作或物体动作,将更加简单。

  8、免 3D 眼镜的 3D 电影院

  

 

  今年 7 月份,CSAIL 的研究人员与以色列的研究人员一同研发出了一套不需要带 3D 眼镜就可以体验到 3D 效果的解决方案。这种 Cinema 3D 技术,可以在荧幕上创造多重视差效果,用镜头和镜子提供多种角度的视角,覆盖整个电影院,不需要佩戴 3D 眼镜即可体验 3D 电影。

  9、通过看美剧来预判人类行为的深度学习算法

  

 

  当我们看到两个人见面的时候,一般会认为他们会握手、拥抱或者亲吻对方。这样的猜测是基于我们日常生活的经验,而在此之前,电脑并不会这么做。CSAIL 的研究人员就研发了这么一个可以预测人类行为的深度学习算法,让人惊讶的是,这个算法需要让电脑去看一些美剧,比如说《绝望的主妇》《生活大爆炸》《办公室》等。这个算法在看美剧的时候,可以学习剧中人物的下一个动作,据此来对真实生活中的行为进行预测。

  10、生成黑洞图片的算法

  

 

  CSAIL 的研究人员与哈佛史密森天体物理中心合作,开发了一个利用全球射电望远镜数据来生成黑洞图片的算法。他们利用算法,把全世界所有的射电望远镜摆在一起,将地球看作一个大型的望远镜,据此生产出了全球第一张黑洞照片。

  11、可自动指派任务的机器人

  

 

  CSAIL 的研究人员现在已经让人工智能具备了安排任务的能力。同样是今年 7 月份,CSAIL 让一个医用机器人实现为护士安排工作的任务。这个机器人搭载的人工智能学习了护士日常是如何安排任务的,在实际使用中,机器人给出的合理任务有 90% 被护士接受。这样一来,护士就可以专心地照顾病人,按照医嘱给病人送药、服药,节省了大量的时间。

  12、胎儿核磁共振器官识别算法

  

 

  一般来讲,孕妇检查胎儿健康与否会选择 B 超,但是却无法发现胎儿是否有先天性器官疾病以及营养缺失。这类检查可以通过核磁共振来完成,但核磁共振的问题在于没有专人来解读扫描图像。CSAIL 的研究人员开发了一个核磁共振算法,可以让电脑查看连续的扫描图像来判断器官是否完整、健康。

  13、EQ-Radio 无线表情识别器

  

 

  知人知面不知心,看到一个人在笑,但如何判断他是真的开心还是假装的。CSAIL 的一名教授和两名博士生开发了 EQ-Radio 系统,可以利用心跳、呼吸来判断一个人是真的开心还是真的难过。到目前位置,EQ-Radio 系统的判断准确率已经达到了 87%。EQ-Radio 有助于分析消费者行为,为定向广告投放和娱乐选题提供数据基础。其次它还能帮助用户了解自身压力、焦虑水平,以便调节好生活状态。

  14、网页加载速度快 34% 的 Polaris 系统

  

 

  今年年初 CSAIL 与哈佛大学共同开发出了一项名为 Polaris 的 JS 框架,它可以重叠网页目标的下载过程,使整个页面的加载时间减少 34%。Polaris 根据会根据网页情况读取和评估对象的先后顺序,合理地利用客户端 CPU 及网络,确保网络通道都在使用,提高浏览器最大网络请求数目,进而提高加载速度。

  15、蚂蚁身上学来的社交网络通信算法

  

 

  依旧是高产的 7 月,CSAIL 的研究人员通过研究蚂蚁族群的沟通方法,设计了一种网络通信算法,它可以让社交网络、互联网决策收集有更好地表现。生物学家认为,蚂蚁会基于种群的密度来估算探索过程中遇到其他蚂蚁的频率。他们设计的新算法会对环境的随即探索设置一个观察值,快速地完成对种群密度的估算。研究者表示,这不是乱设的一个数字,而是经过严禁分析的,我们发现估算的做法很好,随着时间的推演会越来越精确。

  16、让人工智能解释自己行为的神经网络

  

 

  今年 10 月份,CSAIL 的研究人员对外公布了他们训练神经网络的新方法,他们训练的神经网络不仅仅需要对行为进行预测、对内容进行归类,还要「对自己的行为作出解释」。在现实生活中,人们会对神经网络提供的决策产生怀疑,很想了解它做出这个决定时背后的逻辑,比如医生看到一个电脑给的决策时,希望能够了解整个决策产生的方法,以便确保神经网络是在做正确的事情。CSAIL 的研究人员就让神经网络在做出决策的同时给出做决策的解释,避免黑箱操作。

 

  【图片来源:MIT News】

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