機器人庫早報|中國正在研究制定面向2035的機器人產業發展規劃;麻省理工研究人員讓立方體機器人旋轉、跳躍、并能共同協作

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1.麻省理工研究人員讓立方體機器人旋轉、跳躍、并能共同協作

將一組簡單但可以互動的機器人組合在一起或許能夠完成很復雜的任務,但是,如何能讓這些機器人實現像蜂巢一樣的絕佳協作能力是一件十分困難的事。為此,麻省理工大學計算機科學與人工智能實驗室(CSAIL)的團隊提出了一個令人驚訝的簡單方案:一組可以隨意組裝立方體機器人,它們可以上下攀爬,在空中跳躍并在地面上滾動。這個六年前發起的項目在最近終于實現了使機器人在其立方體的每個面上使用類似條形碼的系統彼此「通信」,從而允許模塊相互識別。目前,這組由 16 個立方體機器人組成的「團隊」可以共同完成諸如排成一條直線、跟隨箭頭或追蹤燈光等簡單任務。

2.中國正在研究制定面向2035的機器人產業發展規劃

10 月 30 日,2019 國際服務機器人及特種機器人峰會在北京開幕。峰會上,記者從中國機械工業聯合會執行副會長、中國機器人產業聯盟執行理事長宋曉剛處獲悉,中國正在研究制定面向 2035 年的機器人產業發展規劃。近期,在工信部支持下,相關部門已在西南、東北、珠三角、長三角進行了將近兩個月的密集調研。這一機器人發展規劃的一個最重要的內容就是總結「十三五」乃至 2010 年以來中國機器人產業發展的現狀,存在的問題和關鍵的技術環節。

3.谷歌推出由 AI 支持的實時字幕功能

音頻內容的字幕除了對于聾啞人和聽力障礙者至關重要,對觀眾普遍也大有幫助—關掉聲音看視頻的情況非常常見,不論是在火車上,在會議上,在床上還是在孩子們睡覺時。研究表明,字幕可以使用戶觀看視頻的時間延長近 40%。但是字幕支持在不同的應用程序之間甚至在同一個應用程序的內部都是手動的、十分碎片化的,因為缺乏字幕而導致了大量音視頻內容無法有效傳播。最近,谷歌推出了一項名為 Live Caption(實時字幕)的功能,可自動為安卓用戶在手機上播放的媒體添加字幕。字幕可實時生成,而且完全在設備上本地進行,無需使用網絡資源。該功能目前可在 Pixel 4 和 Pixel 4 XL 上使用,將于今年晚些時候在 Pixel 3 型號上推出。Live Caption 通過組合三種深度學習模型來工作:用于語音識別的遞歸神經網絡(RNN)序列轉導模型(RNN-T),用于無聲標點的基于文本的遞歸神經網絡模型,和進行聲音事件分類的卷積神經網絡(CNN)模型。實時字幕可集成來自三個模型的信號,在該軌道上的聲音事件標簽不僅不會中斷語音識別的流程,還能在并行更新文本時預測標點符號。專注于開發青少年高科技教玩具的「魔塊智能」近日宣布眾合創投將戰略入股魔塊智能,雙方將在海外渠道、動畫 IP 等方面展開深度合作。魔塊智能成立于 2017 年 5 月,以青少年 STEAM 教育為核心,以魔洛克機器人為主要載體產品,為 STEAM 教育,機器人教育,編程教育,創客教育提供包括硬件、軟件、賽事和內容在內的全套解決方案。

4.華盛頓創業公司利用人工智能打擊網絡「釣魚」以及惡意軟件攻擊

位于華盛頓的創業公司 DNSFilter 正在利用人工智能打擊網絡「釣魚」以及惡意軟件攻擊。DNS 或域名系統是連接到 Internet 的計算機,電話和服務的命名系統。DNSFilter 的目的是保護這些資產免受惡意網站和攻擊。該公司的算法只需幾秒鐘即可將網站與由 30,000 個已知的網絡釣魚站點生成的機器學習模型進行比較。迄今為止,該算法阻止了 90%以上的新請求訪問潛在損壞的站點。DNSFilter 的首席營收官兼四位負責人之一 Rustin Banks 說:「我們認為,如果我們從頭開始構建一個全新的,基于人工智能和機器學習的 DNS,我們就能更快,更有效地發現威脅。」

5.AI 模型揭示 RNA 和蛋白質相互作用的本質

蛋白質和 RNA 的相互作用在轉錄后調控中起重要作用。然而,在給定蛋白質結構的情況下預測這些相互作用的是比較困難的。沙特阿卜杜拉國王科技大學的華人研究員團隊和其他中美研究人員共同開發出一種名為 NucleicNet 的新型 AI 模型,從蛋白質結構表面的局部物理化學特征預測諸如 RNA 的骨架成分和不同堿基的結合偏好之類的屬性,準確地復原從結構生物學實驗中發現的相互作用模式。這一研究已發表于《自然通訊》,研究表明,新模型 NucleicNet 優于同類的其他算法模型。目前,該論文已經公開,可用于預測 RNA 結合位點和對目標蛋白質的結合偏好,并有希望推進藥物的設計和開發。