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    图片:布兰登leshchinskiy

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什么是多一点的计算能力可以做

澳门太阳城网站的研究人员正在训练一对生成对抗性的网络,或甘斯的,以模仿卫星图像见过的最终可视化真实世界的海平面上升的目标,陆,海,和云纹理。它是由IBM和谷歌捐赠的云计算学分成为可能许多人工智能的研究项目之一。

商业云服务提供商给澳门太阳城网站的人工智能计算提振。


记者联系

金·马蒂诺
电子邮件: kimmarti@mit.edu
电话:617-710-5216
澳门太阳城网站追求情报

神经网络给了研究人员的有力工具,展望未来,使预测。但是一个缺点是它们的数据和计算能力无法满足的需要(“计算”)来处理所有的信息。在澳门太阳城网站,对计算的需求估计比什么机构可以提供更大的五倍。以帮助缓解危机,行业最近加强英寸的$ 11.6亿级超级计算机 由IBM捐赠 在线说到今年秋天,而在过去的一年中,IBM和谷歌都已经提供云计算学分澳门太阳城网站追求智能的校园内分布。由IBM和谷歌云捐赠成为可能四个项目摘要如下。

更小,更快,更智能的神经网络

识别图片中的猫,深度学习模型可能需要看到数以百万计的照片及其人工神经元前的“学习”来识别猫。该过程是计算密集的,并带有一个陡 环境成本作为新的研究试图衡量人工智能的(艾未未)的碳足迹已经凸显。 

但也有可能是一种更有效的方式。新的澳门太阳城网站的研究表明,只需要模型大小的一小部分。 “当你训练一个大的网络有一个小的,可能所做的一切,”说 乔纳森FRANKLE,一名研究生在MIT的 电气工程与计算机科学系 (EECS)。

与研究的共同作者和EECS教授 迈克尔carbin,FRANKLE 估计 如果正确的子网是在一开始就发现了一个神经网络可以对十分之一获得通过连接的数量。通常,神经网络被训练过程之后修整,然后用去除不相干的连接。为什么不训练的小模型,首先,FRANKLE不知道?

在他的笔记本电脑的双神经网络试验,FRANKLE得到了令人鼓舞的结果,搬到更大的图像数据集一样MNIST和CIFAR-10,借款的GPU在那里他可以。最后,通过IBM云,他获得足够的计算能力,培养一个真正的RESNET模型。 “一切,我想以前做的是玩具的实验,”他说。 “我终于能运行数十个不同的设置,以确保我可以使我们的纸索赔。”

FRANKLE从Facebook的的办公室,在那里工作了夏天发言,探讨由他提出的想法 彩票假说 纸,在学习表示今年的国际会议挑选了最佳论文奖之一二。为工作的潜在应用超越图像分类,FRANKLE说,而且包括强化学习和自然语言处理模型。目前,研究人员 Facebook的的人工智能研究普林斯顿大学,和 尤伯杯 发表后续的研究。 

“就是我喜欢的神经网络是我们甚至还没有打下了基础呢,”说FRANKLE,谁最近从密码学研究和科技政策的AI移动。 “我们真的不明白它是如何学习,在那里它的好和它失败。这是物理学牛顿千年前“。

从假新闻区分事实

Facebook的和推特等网络平台使人们比以往更容易找到优质的消息。但很多时候,真正的新闻是通过网上发布误导性或完全虚假的信息所淹没。在最近美国的视频混乱众议院议长佩洛西篡改,使她的声音醉只是威胁误传和假新闻的最新例证带来民主。 

“你现在可以把几乎任何东西在互联网上,有的人会相信,说:” 莫因纳迪姆一位资深和EECS主要在澳门太阳城网站。

如果技术帮助创建了问题,它也可以帮助解决这个问题。这是纳迪姆的原因采摘 superurop 项目的重点是建立一个自动化的系统来对抗虚假和误导性的消息。在詹姆斯玻璃的实验室工作,澳门太阳城网站的研究人员 计算机科学和人工智能实验室,和米特拉mohtarami监督,纳迪姆帮助通过维基百科搜索和三种被记者评为新闻来源训练语言模型其实检查的权利要求高品质,混合质量或低质量。

验证一个要求,该模型测量来源的相似程度,具有较高的分数一致表示要求可能是真实的。高分歧分数一样,一个要求“ISIS渗入美国,”是假新闻的重要指标。这种方法的一个缺点,他说,该模型不能识别的独立真相这么多形容大多数人的想法是正确的。

与谷歌的云计算平台的帮助下,纳迪姆跑了实验和建立一个互动网站,使用户能够即时评估要求的精度。他和他的合着者提出了他们的 结果 在计算语言学(naacl)会议在六月北美协会,并继续在工作扩大。

“曾经是眼见为实的说法,说:”纳迪姆,在 这个视频 关于他的工作。 “但我们正在进入一个世界里,这是不正确的。如果人们不能相信自己的眼睛和耳朵,它成为什么能问题 我们相信?”

可视化气候变暖

从海平面上升到增加的干旱,已经感受到气候变化的影响。从现在的几十年里,世界将是一个温暖,干燥,多不可预知的地方。 布兰登leshchinskiy,一名研究生在MIT的 航空航天系 (AeroAstro公司),与生成对抗性的网络,或甘斯实验,想象将是什么样地然后。 

甘斯生产的对另一点蚀一个神经网络的超逼真影像。第一网络学习图像集的底层结构,并试图复制它们,而第二个决定哪些图像看起来令人难以置信,并告知第一网络再试一次。

研究者谁使用甘斯来启发 想象 从街景图像海平面上升的预测,leshchinskiy想看看卫星图像可以同样个性化的气候预测。与他的顾问,教授AeroAstro公司 达瓦·纽曼,leshchinskiy目前使用免费的IBM云币培养一对甘斯的在美国东部的图像海岸线与它们对应的高程点。我们的目标是直观了解2050年海平面上升的预测将重绘海岸线。如果项目工程,leshinskiy希望使用其它NASA数据集想象未来海洋酸化和浮游植物丰度的变化。 

“我们过去缓解的地步,”他说。 “可视化世界将是什么样子,从现在三十年来可以帮助我们适应气候变化。”

识别从几个手势运动员

在球场上还是球场几个动作都足以让一个计算机视觉模型来识别个人的运动员。根据由领导的研究小组初步的研究这 凯瑟琳·加拉格尔澳门太阳城网站追求情报研究员。

球队训练的网球比赛和足球和篮球比赛的录像计算机视觉模型,发现该模型可以对自己的身体提供其骨架的粗线条承认在短短的几帧个​​别球员从关键点。 

该团队使用了谷歌的云API来处理视频数据,并比较他们的模型对培训了谷歌云的AI平台的车型的性能。 “这个姿势信息是如此的与众不同,我们的模型可以识别玩家的精度几乎提供了更多的信息,像发色和服装模特一样好,”她说。 

他们的结果是相关的运动分析系统自动识别的球员,他们可以提供上推断球员疲劳预测时,球员应该被换出进一步的研究奠定了基础。自动姿势探测还可以帮助运动员改进他们的技术,使他们能够隔离与高尔夫球手的高手驱动器或一个网球选手的获奖挥杆有关的精确移动。


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