一部2GB电影在6秒内下载完！5G时代真的来了？|技术前沿洞察

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大家好，又到了一周一次的科技前沿栏目啦！

今天，小探就带大家来看看，无论是全球高校在wifi测人口数量、AI测火山趋势等进展，还是谷歌等大公司如何让语音识别变得更快、更及时，以及我们最期待的5G领域的实测成果，赶紧来看！

美国高校

• EngageMe: 用于自闭症情绪检测和治疗的个性化人形机器人

儿童自闭症社交能力的治疗有新进展了！

近日，MIT Media Lab透露其研发了一款可以模仿自然对话和交际的个性化人形机器人EngageMe，用以帮助对自闭症儿童社交能力的治疗。

由于自闭症儿童有自己独特的表达方式，治疗过程中一大难题是：如何测量孩子的参与程度与情绪状态。

在机器学习基础之上，EngageMe使用相机和麦克风记录孩子的表情、动作、语言，并利用机器学习，计算视觉，情感计算和人机交互等AI技术对数据进行个性化分析。

“通常的AI方法需要每个类别都有相同特征的大量数据，可是在自闭症治疗中，孩子的情感表达往往是异质的，分散的，这也是为什么运用机器学习来治疗自闭症目前仍是一个挑战”。MIT情感计算研究组的发起人Rosalind W. Picard表示。

这也是首个根据不同文化背景建立的社交模型人形机器人。实验过程中有35个来自日本和塞尔维亚的儿童参与项目，有时不同文化的儿童会用同一种行为传达截然不同的情绪，结果显示孩子的情绪状态在与机器人互动时比与治疗师在一起时更稳定。

目前，研究人员在部分英国的自闭症儿童学校试用了这款机器人，并准备将其在自闭症治疗的医院和研究机构中推广开来。

• 南卡罗莱纳大学研发出可自学走路的机器腿

受到出生几分钟后就能掌握行走技能的新生动物的启发，南卡罗莱纳大学（USC）的研究人员已研发出一种自己可以学习走路的机器腿。这款由AI控制的机器腿模仿动物肌腱，出了差错5分钟内即可自动恢复，进入陌生环境也能即时学习。

为了实现这一目标，研发者们开发了一种由生物启发的AI算法让机器腿在完成任务的过程中边走边学，像人一样在重复尝试、失败和纠正当中来探索运动的奥秘。“这项研究的核心突破在于它第一次让机器人重现了新生儿自然学习的过程，”生物工程系的博士Marjaninejad说道，通过随机的运动，机器腿的肌腱可以建立与环境交互的内部图谱。

具有与环境交互功能的响应式假肢是这项技术可以直接产生影响的领域。同时，这款机器腿还可以运用到太空探索和搜救工作当中，利用其自动学习能力来调整步态，探索未知的，或具有危险性的空间环境。

• 康奈尔大学：在人工智能的帮助下，微服务可以分配任务以改进云应用程序

随着应用程序变得越来越复杂，对它们的要求越来越高，这些整体结构就会变得过于笨重。 如今，包括Twitter，亚马逊和 Netflix 等知名科技公司在内的企业正在转向微服务——数十个小型应用程序，每个应用程序执行单一功能并通过网络进行通信以协同工作。

（显示微服务之间相互关系的图表被称为“死星图”，因为它们与“星球大战”中的死星相似）

但即使专家认为转向微服务是不可避免的，大多数云硬件和软件仍然是为单块设计的，大多数计算机科学研究思想仍然在它们上进行测试。

 为了弥补这一差距，康奈尔大学电气和计算机工程助理教授Christina Delimitrou领导的团队创建了DeathStarBench，这是一个开源的微服务套件，可供工业界和学术界的研究人员使用。

感兴趣的小伙伴可以点击相关链接查询：

http://news.cornell.edu/stories/2019/03/help-ai-microservices-divvy-tasks-improve-cloud-apps

海外高校

• 瑞尔森大学：用AI根据无限数据推断房间的人口规模

试想一下，除了在门口安装一个计数器之外，如何统计一间房里的人数？

现在，有望通过Wifi就能够实现了。

加拿大瑞尔森大学研究人员最近发表了一篇研究论文：《DeepCount：通过深度学习使用WiFi进行人群计数》，研究员们描述了一种AI活动识别模型——DeepCount，它可以根据无线数据推断房间的人口规模。

在这项最新研究中，该团队利用渠道状态信息（CSI）——特别是阶段和幅度来创建一个由活动识别模型和深度学习模型组成的双模型系统。深度学习模型的任务是通过将这些人的活动映射到CSI来关联人和渠道的数量，而前者在有人通过电子开关进入或离开房间时识别。

如果两个模型的人口计数不一致怎么办？例如，如果活动识别模型记录的数字高于深度学习模型，那么这时候DeepCount会使用这种差异来重新训练深度学习模型。

感兴趣的小伙伴可以点击下面文章：

https://venturebeat.com/2019/03/14/ai-uses-wi-fi-data-to-estimate-how-many-people-are-in-a-room/

• AI帮助检测火山喷发趋势

英国布里斯托大学的超级计算机BlueCrystal，能够结合地球科学和深度学习，预测火山喷发趋势了！

据透露，布里斯托大学的超级计算机通过研究30,000个干涉图，覆盖了大约900个不同的活火山。希望通过此来缩小专家必须手工检查火山活动迹象的干涉图数量，并让科学家研究更广泛的火山喷发趋势。

这些雷达扫描检测从卫星到地面上的点的距离何时发生变化，使得它们成为识别火山岩浆在火山爆发前加热和膨胀时发生地面变形的良好工具。一旦在特定火山中发现火山变形，当地科学家就可以将他们的注意力和地面监测仪器集中到该地点。

感兴趣的小伙伴可以点击以下链接：https://blogs.nvidia.com/blog/2019/03/05/ai-analyzes-volcanoes/

大公司/实验室

• 谷歌推出端到端、基于语音输入设备的语音识别技术

尽管在深度学习技术的帮助下，语音识别研究有了极大进展，很多产品开始采用这项技术，如谷歌的语音搜索。之后每一年都会出现进一步提高语音识别质量的新架构，然而，延迟仍然是个重要的挑战。自动语音助手如果能对请求做出快速及时的反应，则会对用户更有帮助。

本月12日，谷歌发布新论文，推出一个基于RNN训练的模型，端到端的移动端全神经语音识别器，来处理 Gboard 中的语音输入。该模型占用计算空间很小，可内置在手机设备中，离线状态时依然可用。

更重要的是，它可以实现字符级实时输出，对用户的语音输入提供快速及时的响应。这意味着，只要用户说话，它就会按字符输出单词，就像有人在你说话的时候实时打字一样。

感兴趣的小伙伴可以点击谷歌博客链接：https://ai.googleblog.com/

• 三星Galaxy S10在SK Telecom最终5G测试阶段达到2.7Gbps

韩国最大移动通讯运营商SK Telecom声称，其使用三星Galaxy S10在5G测试的最后阶段实现了高下载速度，其速度达到了2.7Gbps。该测试是在SK Telekom的3.5GHz频谱上进行的，一部2GB的电影可以在6秒内下载完。

预计，韩国将成为首批大规模推出5G网络的国家之一，其第一批商业网络将在下个月推出，第一批5G设备也已宣布。更多的设备将在今年的剩下时间发布。预计华为也将于本月晚些时候举行的活动中首次亮相其即将推出的P30的5G版本。

感兴趣的小伙伴可以点击以下链接：

https://www.telecomstechnews.com/news/2019/mar/15/samsung-galaxy-s10-sk-telecom-5g-testing/

• 洛斯阿拉莫斯国家实验室： 处理数万亿超级计算机文件变得更加简单

3月14日，美国洛斯阿拉莫斯国家实验室和卡内基梅隆大学共同开发了一款新分布式文件系统Delta FS，并通过GitHub分发。

这款用于高性能计算的新分布式文件系统为创建、更新和管理极端数量的文件提供了前所未有的性能。

“我们设计了DeltaFS来创建数万亿个文件”，洛杉矶阿拉莫斯计算机科学家兼项目负责人Brad Settlemyer表示。 美国洛斯阿拉莫斯国家实验室和卡内基梅隆大学共同开发了Delta FS。 “这样的工具可以帮助研究人员解决高性能计算中的经典问题，例如粒子轨迹跟踪或涡旋检测。”

DeltaFS构建一个文件系统，对用户来说就像任何其他文件系统一样，不需要专门的硬件，并且恰好是在使用高性能计算平台时帮助科学家获得新发现。

这给高性能计算带来了两大变化：首先，DeltaFS为自己设计超级计算机提供了新策略，大大改变了创建和管理文件的成本。此外，DeltaFS从根本上提高了高选择性查询的性能，大大缩短了科学发现的时间。

感兴趣的小伙伴可以点击下列链接：https://www.lanl.gov/discover/news-release-archive/2019/March/0314-handling-trillions-of-supercomuters.php?source=newsroom

看完这些新闻，你最期待哪些技术带来的新进展呢？想看到更多关于什么技术的前沿动态？欢迎留言给小探！

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