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[发布] 工业机器人的「痛处」

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  • TA的每日心情
    闭嘴
    2017-6-28 10:46
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    发表在  2017-8-9 16:19:40  | 显示全部楼层 | 阅读模式
    丰田向人工智能公司 Preferred Networks Inc. 注资 9,470 万美元+ _/ V& R: \5 z; z# e. p
    近日,丰田向 Preferred Networks Inc(以下简称 PFN)注资 100 亿日元(约合 9,470 万美元),成为后者最大的外部股东。
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    PFN 成立于 2014 年 3 月,瞄准 IoT 领域的 AI 技术,其产品 Chainer 是一款开源的深度学习框架。此外,PFN 还向客户提供基于其 Deep Intelligence in Motion (DIMo) 平台的解决方案。
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    PFN 与丰田的合作始于 2014 年 10 月,并于 2015 年 12 月获得来自丰田的 10 亿日元(约合 947 万美元)投资。除丰田之外,PFN 与日本机器人领军企业——日本发那科株式会社以及日本国立癌症中心均有合作。) r- n* m0 ?, z
    丰田则主要看中 PFN 的机器学习、深度学习、以及大数据处理技术,这些技术有助于丰田发展其车载人工智能及自动驾驶功能。据 CB Insights 报道,丰田是业内最后一家涉足人工智能领域的汽车 OEM 厂商,于 2015 年 9 月布局其人工智能风险投资部门,主要投资方向为人工智能、云、大数据、机器人以及自动驾驶汽车等领域。& g4 W; u$ I! u" W( E4 U
    「群体智能」告诉贝佐斯,你的善款最好花在医疗及水源方面
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    今年 6 月中旬,亚马逊总裁贝佐斯发推,向公众询问其未来慈善发展之路。此举引发网友热烈响应,到目前为止,贝佐斯共收到 46,000 多个留言回复。然而过多的留言导致了另一个问题,如何将留言中的相似建议进行归类,并找出呼声最高的贝佐斯慈善道路?位于湾区的一家名为 Unanimous AI 的公司一直致力于群体智能相关研究。此前用来预测总统大选及足球比赛结果的正是群体智能技术,这项技术能将某个群体中的众多个体的经验进行有机关联与整合,以作出最具竞争力的决策。
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    在此次贝佐斯向公众询问慈善的建议中,Unanimous AI 得出的结论既令人惊讶,也在情理之中。人们更希望贝佐斯将他的慈善预算用来辅助癌症治疗、降低药物售价、推行移动端网络诊疗系统等方面。这从侧面表现出人类对疾病的恐惧,尤其是癌症,而有大量的美国人不能负担完善的医疗所带来的高额花销,或者无法在附近的医院得到正规的治疗。此外,Unanimous AI 还发现贝佐斯需要关注的另一个重点——全球可饮用水资源。3 j8 A$ A( a: {2 y5 {5 j( h1 I* [
    Unanimous AI 创始人 Louis Rosenberg 表示:「群体智能的特别之处在于,它不指望神经网络自己发展出智能,而是利用已有的超级智能(即人类大脑)通过有机整合的方式进行决策。」
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    iPhone 8 Home 键消失,解锁或靠刷脸: Z! P/ e  R9 G( o
    有谍报显示,即将发布的 iPhone 8 将摒弃 Home 键,这意味着 Touch ID 识别组件也会受到影响。那么身份确认功能,例如解锁手机、APP Store 应用购买、银行卡付款等将如何做到?日前,西班牙媒体 iHelp BR 在代表苹果面部识别功能的 Pearl 相关代码中读到 accessibility.resting.pearl.unlock. 串,其中的 resting 意为「平置」或「休眠状态」,暗指 iPhone 8 或新增面部识别解锁功能。也即是说,即使手机平放在桌面上,也能在你拿起手机的瞬间,通过面部识别自行解锁。: D- }% u' _' N  e% q; D  U) y8 C( R
    应用
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    机器人潜入水淹矿井进行测绘,试图「变废为宝」
    矿产资源的枯竭是当今人类社会面临的严峻问题之一。按照现在的开采速率,稀有矿产资源将在 15-20 年后枯竭,制造低熔合金、半导体的主要材料铟将于 40 年后枯竭,铝将于下个世纪彻底被人类消耗殆尽,对矿物资源的开源节流至关重要。来自布里斯托大学的 Norbert Zajzon 及其团队认为,有很多废弃矿井如今可以再利用,这些矿井之中普遍存在尚未开采的资源。据悉,全欧洲共有 3 万余座水淹矿井,针对这些水淹矿井,团队发明了水下测绘机器人,这些机器人能够「游」至水下 50 米深,并测绘矿井地图。他们计划于 2018 年完成产品原型的制作,并在芬兰的一个矿井进行测试。
    MIT 新算法,用无线电讯号及 AI 技术检测睡眠质量
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    在美国,大约有五千万人受失眠困扰。病人在检测失眠症状时,需要戴上很多传感器、监测设备,这无疑会影响病人的睡眠质量,进而导致检测结果不准确。为了改变这一状况,来自 MIT 的研究员与麻省总医院联合设计了一款利用无线电讯号及 AI 技术监测患者睡眠状况的仪器,相关论文将于当地时间 8 月 9 日的 ICML 大会上进行展示。  m# G8 D" o+ S. k! m; G
    该设备为一个低频的无线电信号发射及接收装置,能够通过人身体对无线电信号的反射情况监测患者睡眠相关数据,例如脉搏、呼吸频率、睡眠深浅变化等。监测脉搏等微弱信息引发的反射信号变化需要排除很多环境「噪音」的干扰,除此之外,MIT 的算法能够支持设备随时随地使用,不需要事先进行任何校准标定。这意味着,睡眠质量监测设备能够隐藏到房间的一个角落,帮助病人摆脱仪器、电线的纠缠。0 b& G3 P, |* u+ V. M# |
    经过 25 位志愿者的测试,该设备的检测准确率在 80% 左右,而市场上同类设备的准确率平均仅为 65%。研究人员表示,在提升检测准确率的同时,该设备还能够节约医患双方的时间。病人不需要前往医院进行相关测量,医生也不需要用肉眼查看测量结果。# K8 ?( K- o2 \  C( T
    AI 拯救原画师,动画人物自己说话
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    在不远的未来,动画作品的原画师们或许能够从繁复的人物口型绘制工作中解脱出来。来自东英吉利亚大学、加州理工学院、卡内基梅隆大学的研究员们与迪士尼合作,研发了一个能够让动画人物自己说话的算法。在该项研究中,人类演员录制了长达 8 小时,包含逾 2,500 个不同句子的讲话视频。说话者的面部变化及台词录音被当作神经网络的训练样本,系统能够通过语音识别对白,然后集合说话者的发音及面部变化,对每一帧画面实时为动画人物匹配口型。该系统不受口音、语言的限制,也能正确匹配唱歌情况下的口型。该系统的研发人员表示,逼真的发音口型对于塑造动画角色来说是必不可少的,但是把这件事情做好往往需要制作团队倾注大量的心血、时间以及资金。这个 AI 系统可以让动画制作公司仅凭对白就让动画人物张嘴说话,有效降低动画制作成本。" {& y, I8 ?4 I0 f1 W! a* q

    8 G* T% x) q& {* ?9 {50 万名志愿者做样本,密歇根大学用 AI 探寻运动与大脑衰老间的关系
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    / U) u+ g. U* X. l2 |近几年,关于身体运动与大脑老化相关性的研究层出不穷,却结论寥寥。来自密歇根大学医学院的助理教授 Mark Peterson 博士希望用深度学习算法对这一课题进行研究。Peterson 博士曾经使用机器学习技术预测类似阿尔兹海默症等疾病对大脑的影响。本次研究,他们希望通过更大的样本量,覆盖更多的人群,从而得出更精准的结论。
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    首先,团队从英国生物库中抽取 50 万名志愿者,收集他们的身体数据以及调查问卷。之后,团队将利用深度学习技术对数据进行分析,进而验证运动能否以刺激大脑电路系统的方式减缓大脑衰老,这在大脑研究领域是一个崭新的命题。该研究小组希望研究成果不仅可以让普通人具备更加健康的脑神经功能,也能够那些神经功能衰退的人可以锻炼的方式延缓衰老过程。
    观点
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    工业机器人的「痛处」
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    日本的便利店快餐行业最近差一点就发生了变革。曾经,为了在早上营业之前为便利店准备好新鲜的便当,夜间流水线上的工人需要时刻不停地打包。人工智能时代的到来撩拨着盒饭公司领导的神经,他们希望使用机器人技术对盒饭进行包装。然而粗手笨脚的机器人在面对盛米饭、撒芝麻、盛豆腐等精细活时开始犯难。领导们也不得不承认,机器人缺乏人类的刚柔并济。! x& F+ v  r: G! m( g
    除盒饭打包这一任务外,机器人们还有哪些「痛处」?安川电机运动控制部负责人 Akira Kumagae 表示:「最直接的一点就是,机器人不能抬过分重的货物。」他解释道,一位举重运动员能够抬起比自身重量重数倍的货物,然而当你想用机器人举起 1 kg 的货物时,机器人本身的重量需要达到 10 kg。按同等重量换算下来,就算是普通人都比机器人力气大。Akira 说:「机器人占地空间很大,而且非常费钱。在工厂引进机器人之前,你要先准备好足够强大的电力系统。」9 I4 ~, P& X: \
    来自欧姆龙的 Takeuchi 认为,现在的机器人已经能够抓取东西并且快速移动,然而瓶颈在于分辨哪个是它需要抓取的东西以及以什么方式抓取。尽管计算机视觉技术已经有所突破,但这一问题仍没有得到工业级解决。来自川崎公司的 Hashimoto 则表示,现在大多数工业机器人只有一只手,这对敏捷性造成了不少的影响。来自大福自动化公司的 Hojo 提到,曾经人们希望汽车生产线实现全自动化,但结果发现这不可能。原因在于机器人的可编程性差。「如果你希望在未来的十年都售卖同样一款汽车的话,那么你就可以部署全自动化的汽车工厂。」Hojo 说。另外,对于工业级机器人的作业要求,其实远高于 AI 这个层面,当一个空间中有很多个机器人协同作业时,安全就成了首要问题。
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    图说
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    现实是,银行业看到了 AI 的重要性却不采取行动
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    尽管绝大多数金融机构认同 AI 在未来几年将给金融行业带来改变,但如果你以为现在金融市场上 AI 相关的投资与整合正在热闹进行,那你就错了。现实是,大多数银行还没有开始考虑如何使用 AI 技术。
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    工业机器人的「痛处」

    工业机器人的「痛处」
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    如从上图显示,咨询公司 Celent 对银行业的一份调查结果可以看到,目前银行业正在使用的 AI 技术仅限于欺诈检测和风险识别、自然语言处理两项技术,分别有 14% 和 5% 的银行使用,50% 和 59% 的银行正在考虑之中。对于对话机器人、语音助手相关应用,当下还没有银行部署完毕,但约有 9% 的银行正在进行中。Celent 没有透露是哪家银行正在部署,但据悉,美国银行和美国第一资本投资国际集团位列其中。另外,分别有 10% 的银行正在布局 RPA(机器人流程自动化)以及自然语言生成技术。除此之外,对于这些新兴 AI 技术,大部分银行尚处无计划状态。
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