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Tag: hardware

首尔国立大学的研究人员介绍了一种名为Locomotion-Action-Manipulation (LAMA)的突破性人工智能方法，用于高效和适应性机器人控制

Published September 26, 2023 by 四海吧

首尔国立大学的研究人员在机器人领域面临了一个根本性挑战——在动态环境下高效和适应性地控制机器人。传统的机器人控制方法通常需要大量的特定场景训练，使得计算成本昂贵且在面临输入条件变化时不灵活。这个问题在机器人必须与多样化和不断变化的环境进行交互的实际应用中尤为重要。 为了解决这个挑战，研究团队提出了一种开创性的方法，称为运动-动作-操纵（Locomotion-Action-Manipulation）：LAMA。他们开发了一个针对特定输入条件进行优化的单一策略，可以处理各种输入变化。与传统方法不同，这种策略不需要针对每个独特场景进行单独训练，而是通过适应和概括其行为来显著减少计算时间，成为机器人控制的宝贵工具。 所提出的方法涉及训练一个针对特定输入条件进行优化的策略。这个策略在包括初始位置和目标动作在内的输入变化下经过严格测试。这些实验的结果证明了其鲁棒性和泛化能力。 在传统的机器人控制中，通常需要针对不同场景进行单独训练，需要大量的数据收集和训练时间。与这种方法相比，当处理不断变化的真实世界条件时，这种方法可能更加高效和适应。 研究团队的创新策略通过其高度适应性来解决这个问题。它可以处理多样化的输入条件，减少了针对每个特定场景进行大量训练的需求。这种适应性的改变不仅简化了训练过程，而且极大地提高了机器人控制器的效率。 此外，研究团队还对从该策略产生的合成运动的物理合理性进行了全面评估。结果表明，尽管该策略可以有效地处理输入变化，但合成运动的质量是保持的。这确保了机器人的运动在不同场景下保持逼真和物理上合理。 这种方法的最显著优势之一是大幅减少计算时间。在传统的机器人控制中，为不同场景训练单独的策略可能耗时且资源密集。然而，使用针对特定输入条件进行优化的预先训练策略时，无需为每个变化重新训练策略。研究团队进行了比较分析，结果显示使用预先优化的策略进行推理时计算时间显著减少，每个输入对的运动合成平均仅需要0.15秒。相反，为每个输入对从头开始训练策略平均需要6.32分钟，相当于379秒。这种计算时间上的巨大差异突出了这种方法的效率和节省时间的潜力。 这种创新的意义是巨大的。这意味着在机器人必须快速适应不同条件的真实世界应用中，这种策略可以改变游戏规则。它为更具响应性和适应性的机器人系统打开了大门，使它们在时间至关重要的情况下更加实用和高效。 总之，研究提出了一种对机器人在动态环境中进行高效和适应性控制的创新解决方案。所提出的方法，即针对特定输入条件进行优化的单一策略，为机器人控制提供了一种新的范式。 这种策略能够处理各种输入变化而无需进行大量重新训练，是一个重要的进步。它不仅简化了训练过程，而且极大地增强了计算效率。当使用预先优化的策略进行推理时，计算时间的显著减少进一步凸显了其高效性。 合成动作的评估表明，在不同的场景中，机器人运动的质量始终保持较高水平，确保它们保持物理上可行和逼真。 这项研究的影响广泛，潜在应用涵盖了从制造业到医疗保健再到自动驾驶车辆等多个行业。在这些领域中，机器人能够快速、高效地适应变化环境是一个关键特性。 总体而言，这项研究代表了机器人技术的重大进步，为其中最紧迫的挑战提供了有希望的解决方案。它为更加适应、高效、响应灵敏的机器人系统铺平了道路，使我们离一个未来更加无缝融入日常生活的机器人世界更近了一步。

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2023年的15个人工智能（AI）和机器学习相关的Subreddit社区

Published September 5, 2023 by 四海吧

在快节奏的人工智能（AI）和机器学习领域，及时了解最新的趋势、突破和讨论至关重要。作为互联网的首页，Reddit成为专家和爱好者的中心。这是我们精心挑选的2023年关注的顶级AI和机器学习相关subreddit列表，让您始终保持关注。 r/MachineLearning 这个subreddit专注于机器学习，定期发布技术和引人入胜的帖子和讨论。对于这个拥有超过250万成员的群体来说，有几个基本的行为规则。这是机器学习爱好者必加的群组。 r/artificial r/artificial是最大的专门讨论人工智能或AI相关问题的subreddit。拥有超过16.7万成员，人们可以在这里找到最新的新闻，实际应用中的AI示例，以及那些从事AI工作或研究的人们的讨论和问题。AI是一个广阔的领域，涉及许多学科和子领域。许多这些子领域也有专门的subreddit。r/artificial涵盖了所有这些内容。它是一个平台，供任何对AI以任何形式进行智能和尊重的讨论感兴趣的人。 r/ArtificialInteligence r/ArtificialInteligence是最流行的AI subreddit之一，您不需要选择内容标签。这个subreddit拥有超过8.8万成员。您可以加入这个subreddit，了解最新的AI动态。 r/Machinelearningnews r/machinelearningnews是一个机器学习爱好者/研究者/记者/作者的社区，他们分享有关AI应用的有趣新闻和文章。因为这些内容每天都会发布，并且经过高度审核以避免任何垃圾信息，所以您不会错过任何关于ML/AI/CV/NLP领域的更新。 r/Automate 这个subreddit有超过7.5万成员参与讨论和帖子，专注于自动化。在r/Automate subreddit上可以找到关于自动化、增材制造、机器人、AI以及其他我们开发的技术的讨论。 r/singularity 这个subreddit致力于对一个假设时期的深思研究，即人工智能发展到超越人类的卓越智能程度，从而从根本上改变文明。拥有超过16.1万成员，这个subreddit上的帖子质量和相关性都很高。它涵盖了技术奇点和相关主题的所有方面，比如人工智能（AI）、人类增强等。 r/agi 这个subreddit拥有约1.25万成员，专注于人工通用智能。人工通用智能（AGI）是指能够完成任何人类可以完成的智力工作的机器。这里的帖子定期发布，内容丰富，讨论富有创意。 r/compsci 任何对计算机科学家们发现的信息感到着迷并愿意分享和讨论的人都应该访问r/compsci subreddit。其中包含了许多关于人工智能的帖子。作为成员，有几个简单的规则需要遵守。这个subreddit拥有超过210万成员。 r/AIethics 伦理在AI中是基础。r/AIethics上有关于如何使用和创造各种AI工具的最新内容。规则很简单。它拥有超过3.2k成员。这个subreddit讨论了人工智能代理应该如何行为以及我们应该如何对待它们。 r/cogsci 尽管认知科学是一个庞大的领域，但这个subreddit的帖子在某种程度上与从科学角度研究心智有关，同时也涉及最新的人工智能。它涵盖了跨学科研究心智和智能的领域，包括哲学、心理学、人工智能、神经科学、语言学和人类学。作为用户，有几个广泛的行为准则需要遵守，它拥有超过10.7万成员。 r/computervision…

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英伟达首席科学家比尔·达利将在Hot Chips发表主题演讲

Published August 30, 2023 by 四海吧

Bill Dally是世界上最杰出的计算机科学家之一，也是NVIDIA研究工作的负责人。他将在Hot Chips大会的主题演讲中描述推动加速计算和人工智能的力量。Hot Chips是一年一度的领先处理器和系统架构师聚会。 Dally将详细介绍GPU芯片、系统和软件的进展，这些进展为各种应用带来了前所未有的性能提升。演讲将展示如何利用混合精度计算、高速互连和稀疏性等技术将推动生成式人工智能的大语言模型提升到新的水平。 “现在是成为计算机工程师的非常激动人心的时刻，” Dally在2月份入选硅谷工程理事会名人堂时如是说道。 Dally的主题演讲将于8月29日上午9点PT开启Hot Chips的第三天。可以在线注册参加虚拟活动。位于帕洛阿尔托的斯坦福大学的现场活动已经售罄。 Dally的职业涵盖近四十年，他开创了许多构成当今超级计算机和网络架构的基础技术。作为NVIDIA研究部门的负责人，他领导着一个由全球300多名发明家组成的团队，致力于发明各种应用的技术，包括人工智能、高性能计算、图形和网络。 在2009年加入NVIDIA之前，他曾担任斯坦福大学计算机科学系主任长达四年之久。 Dally是美国国家工程院的院士，也是美国艺术与科学院、电气和电子工程师学会以及计算机协会的会士。他撰写了四本教科书，发表了250多篇论文，拥有120多项专利，并获得了IEEE Seymour Cray奖、ACM Eckert-Mauchly奖和ACM Maurice Wilkes奖。 NVIDIA在Hot Chips的更多演讲 在另一场Hot Chips演讲中，NVIDIA网络副总裁Kevin Deierling将描述NVIDIA BlueField DPUs和NVIDIA Spectrum网络交换机在根据不断变化的网络流量和用户规则分配资源方面的灵活性。…

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IBM研究人员推出了一款用于深度学习推理的模拟AI芯片：展示了可扩展混合信号架构的关键构建模块

Published August 23, 2023 by 四海吧

I had trouble accessing your link so I’m going to try to continue without it. 正在进行的人工智能革命将重塑生活方式和工作场所，深度神经网络（DNN）在其中发挥了关键作用，尤其是基础模型和生成式人工智能的出现。然而，承载这些模型的传统数字计算框架限制了它们的潜在性能和能源效率。虽然出现了专门的人工智能硬件，但许多设计将内存和处理单元分开，导致数据洗牌和效率降低。 IBM研究一直致力于寻找创新的方法来重新构想人工智能计算，从而提出了模拟内存计算或模拟人工智能的概念。这种方法从生物大脑中的神经网络中汲取灵感，其中突触强度控制神经元之间的通信。模拟人工智能使用纳米级电阻器件（如相变存储器）将突触权重存储为电导值。相变存储器设备在非晶态和晶态之间转换，编码一系列值，并实现具有非易失性的权重的本地存储。 IBM研究在最近的《自然电子学》出版物中取得了使模拟人工智能成为现实的重要进展。他们推出了一款先进的混合信号模拟人工智能芯片，专为各种DNN推理任务量身定制。该芯片在IBM的奥尔巴尼纳米技术中心制造，具有64个模拟内存计算核心，每个核心都有一个256×256的交叉栅阵突触单元。集成的紧凑型基于时间的模拟-数字转换器实现了模拟和数字域之间的无缝切换。此外，每个核心内的数字处理单元处理基本的神经元激活函数和缩放操作。 该芯片的架构使每个核心能够处理与DNN层相关的计算。突触权重以模拟电导值的形式编码在相变存储器设备中。一个全局的数字处理单元位于芯片的中心，管理着特定神经网络执行所必需的复杂操作。芯片的数字通信路径连接了所有的瓷砖和中央的数字处理单元。 在性能方面，该芯片在CIFAR-10图像数据集上展示了令人印象深刻的92.81%的准确率，标志着模拟内存计算的重要成就。该研究将模拟内存计算与数字处理单元和数字通信结构无缝集成，从而实现了更高效的计算引擎。该芯片的每单位面积的吉博操作每秒（GOPS）吞吐量超过了以往基于电阻性存储器的内存计算芯片的15倍以上，同时保持能源效率。 借助模拟到数字转换器、乘积累加计算能力和数字计算块的突破，IBM研究实现了快速和低功耗的模拟人工智能推理加速器芯片所需的许多关键组件。以前提出的加速器架构将众多模拟内存计算瓷砖与通过并行2D网格连接的专用数字计算核心相结合。这种愿景和硬件感知的训练技术预计将在可预见的未来在各种模型上提供与软件等效的神经网络准确性。

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