知识扫盲:盘点近期鲜为人知的AI技术应用

2018-01-25 18:40:36   来源:新浪游戏

  说起AI人工智能,在这个时代估计没人会不知道,毕竟这项黑科技的运用程度可是比较广泛的。那除了智能音响、无人驾驶汽车,阿尔法狗等大家所熟知的AI产品以外,人工智能还被运用在哪些地方呢?下面我们就给大家盘点一下,近期鲜为人知的AI技术应用。

  基因组数据解读AI工具DeepVariant

  谷歌推出的一款名为DeepVariant的程序,可以通过深度学习来拼凑一个人的基因组并且更准确地识别出DNA序列中的突变。

  这个技术在谷歌中曾经用来识别一张照片是猫还是狗,在这里DeepVarient利用了相同的技术解决了DNA分析领域的一个重要问题。现代DNA测序仪可以执行高通量测序,读取出的不是完整的DNA序列,而是重叠的短片段。然后将这些片段与另一个基因组进行比较,从而将它们拼凑在一起,进行变异识别。

  但是这项技术很容易出错,科学家也很难排查出这些错误以及小突变。这些小突变非常重要。它们可以提供重要的见解,比如说,疾病的根本原因。区分哪些碱基对是错误的,哪些是正确的,这被称为“变量调用”。

  虚拟空间训练AI机器人

  去年,NVIDA公布了Holodeck系统,声称该系统具备一定的社交性,几个人可以在Holodeck空间中会面,一起详细检查模型。这一虚拟空间,能够模拟真实世界的物理运动,拥有及其逼真的视觉效果。

  事实上,视觉效果的画质已经能达到极高的水平,但是目前还是只能受制于现阶段的VR头显分辨率。NVIDIA认为Holodeck平台应该成为潜在的机器人训练基地。

  AI程序语言让3D化身更加逼真

  最近,迪斯尼研究所的相关人员撰写了题为“广义语音动画深度学习方法”的论文。该文件描述了一种已经用“深度学习/神经网络”方法训练的系统,使用来自单个扬声器的八小时参考画面(2,543句)来教导系统在各种语音单元期间应该形成的形状(称为音素)及其组合。

  在VR社交里,这个方法的应用会更加广泛,它能让3D化身更加生动逼真。相对于其它的工具,这种基于深度学习的新系统似乎提供了非常高的细节和语音动画的准确性。

  AI儿童安全座椅

  最近,著名幼儿座椅公司4moms提出了‘自动安装儿童安全座椅’的概念。

  这种座椅由底座、座椅以及一个手机App三部分组成,车主只需用底座的挂钩钩住汽车座椅,底座就可以自动调节自己的高度及张力,以确保达到完全范围,并通过LED显示及语音确认。手机应用还提供详细的图文教程。一旦出现异常情况,手机应用会向车主发出警告,并报告存在问题的位置以及解决方案,最大限度的保证婴儿的安全。

  AI平台LG ThinQ

  在2018年CES上,LG公布了一个全新AI平台LG ThinQ。据了解,LG ThinQ人工智能平台共有三大特点:一是随着时间的推移而进化;用户使用ThinQ次数越多,该人工智能就能通过学习更了解用户的使用习惯。

  比如通过多次使用LG的扫地机器人,它就能分别出前方的障碍物是人还是宠物等。其二,AI在日常使用中随处可见。比如洗衣服,我们只用把衣服放进洗衣机,其他选择和操控都有LG洗衣机自行完成。其三,ThinQ是一个开放的平台,LG AI引擎——DeepThinQ,支持语音和图像识别,通过深度学习让产品更加智能。此外,LG还与谷歌、亚马逊合作,将谷歌助手引入OLED电视、无线AI音箱、智能耳机等,当然,用户还可以利用LG冰箱来控制其他厂商的loT设备。

  乐高AI编程机器人

  科技不仅只是为成年人而生。乐高在去年发布了一款新产品,可以把所有常见的积木玩具都变成可编程机器人。

  在传感器和电动马达的帮助下,孩子们可以创建五种不同的智能玩具模型,包括猫、机器人和吉他。这款机器人还有一款配套应用,后者具有60种编程活动。它还可以通过该应用增加语音录音功能,让玩具拥有说话的能力。

  3E概念机器人

  在今年CES上,本田公布了其研发的3E(Empower,Experience,Empathy)概念机器人并宣称,这一个系列机器人可以提高机动性,为人们的生活创造出更多便利。

  它们可以表现出本田公司对于人工智能未来的美好愿景。例如在灾难恢复、娱乐和与人类互动中变得更有帮助。

  AI乒乓球机器人

  2014 年,欧姆龙公司便开始着手研发人工智能机器人,旨在帮助球员练习乒乓球。2016年,Forpheus被吉尼斯世界纪录认定为“全球首台乒乓球教练机器人”。

  Forpheus 模仿人类视觉系统在三维空间观察物体的方式,左右两侧各配备一个摄像头,以每秒 80 次的频率捕捉乒乓球的位置。除了左右两个摄像头外,Forpheus 中央还配备了一个用来侦测运动员身体动作的摄像头。根据这个摄像头所捕捉的运动员动作的特征,结合 AI深度学习,实时对球员的水平作出评估,并动态调整出球难度,最大限度地激发运动员的能力。

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