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2022世界各国留学政策深度解读

美国南加州大学研究员发表13 篇人工智能不同子领域学术论文(下)

来源:南加州大学官网  作者:Amy国王  时间:2022-04-08 11:15:04

 

在 2022 年 2 月 22 日至 3 月 1 日在线举行的第 36 届 AAAI 人工智能会议上,南加州大学的研究人员将展示 13 篇论文,涵盖各种主题,包括语言学习、3D 物体识别、思考机器人和数据管理。以下是一些例子,



检测 3D 对象的被遮挡形状


驾驶安全通常取决于汽车检测周围物体的能力,无论是行人、骑自行车的人、另一辆车还是任何其他接近的物体。当前车辆技术中存在的阻碍对物体进行完整和全面检测的一个障碍是被遮挡的物体。 


虽然大多数现代汽车技术都包含帮助汽车安全躲避物体的功能,但没有一个能完全解决遮挡物体感知和检测的挑战,而这是增强驾驶员和环境安全所必需的。在他们的论文“幕后”中,徐干庚和他的同事列举了车辆造成混乱的几个来源,其中一个是缺乏对物体的感知。为了减轻道路上潜在的事故或危险,这项研究提供了一种解决方案,以解决物体感知这一基本人工智能挑战。它是第一个 3D 物体检测器,说明了学习遮挡形状以提高驾驶安全性的目的和好处。 


即使对形状有部分了解,“幕后”功能也可以使用定义明确的概率模型创建受阻对象的完整图片。新技术旨在减少车祸数量,提高自动驾驶汽车的效率和安全性。 


“汽车可以在事故发生之前停下来,因为我们的技术可以更早、更快、更准确地检测到物体,”徐说。


识别多种语言的关键信息


南加州大学信息科学研究所的Steven C. Fincke、Shantanu Agarwal、Scott Miller 和 Elizabeth Boschee的这项研究探讨了这个问题:在请求输入文本的表示时,您能否通过指定您的直接问题来更好地利用多语言模型的优势? 


该团队将这项研究与日常生活联系起来。“报纸文章等文本包含有关自然灾害、抗议或恐怖袭击等事件的信息。为了让AI(每天无法阅读数千篇文章)轻松访问这些信息,我们训练了一个模型来检测这些事件并确定有关它们的关键信息(谁、何时、何地等)。我们使用英语例子,但关键是我们要求它从这些英语例子中学习,然后将它学到的知识应用到外语数据上。”


作者能够使用在网站和报纸文章等英文文本上训练的语言模型示例,证明他们如何能够仅仅因为使用相同的模型而从外语文本中提取知识。“我们将查询分解成小块。然后我们在与语言无关的模型中提出问题,使用仅看到英语示例的系统在阿拉伯语文本上产生最先进的性能。” 关键是使用这些小位:通过寻址每个点,模型可以找到其他语言的类似信息。


在确保数据安全的同时收集大量数据


机器学习在现代社会的运作中发挥着越来越重要的作用。这个过程依赖于神经网络,而神经网络又依赖于庞大的数据集。在这些网络中,图神经网络 (GNN) 是首选方法,因为它们具有从图结构数据中学习最先进水平表示的无与伦比的能力。


然而,问题是集中 GNN 的数据量是令人望而却步的,因为正在收集数据的个人存在严重的隐私问题。


在这篇论文中,USC Viterbi 教授 Salman Avestimehr 和他的合著者提议使用一种名为 SpreadGNN 的工具——一种结合了联邦学习和 GNN 的新型训练网络。联邦学习是一个过程,在该过程中,数据被安全地隔离在多个边缘位置,而不是集中在一个实体的控制之下。该团队的结果表明,SpreadGNN 优于在依赖于中央服务器的联邦学习系统上训练的 GNN 模型,即使在受限拓扑中也是如此。


在不消耗资源的情况下处理大型数据集


随着云辅助 AI 服务数量的快速增长,设计能够更好地应对这种激增的系统已成为工程师面临的挑战。传统上,解决这个问题的方法是一个称为“复制”的过程,它将相同的预测任务分配给多个工作人员。这个过程虽然有些可靠,但效率低下并且需要大量资源。针对这一点,许多研究人员提出使用一种称为“奇偶校验模型”(ParM)的基于学习的方法。然而,这种模型也有其自身的挑战——它可能比复制更有效,但只能处理少量查询。


作为回应,Avestimehr 和他的同事提出了一种新方法,称为“近似编码推理 (ApproxIFER)。他们的方法不需要训练奇偶校验模型,并且可以更容易地应用于不同的数据域和模型架构。换句话说,它能够处理大型数据集,同时保持高效且不消耗资源。该团队对大量数据集和模型架构的广泛实验也显示出比奇偶模型方法高达 58% 的显着准确性提高。


新闻来源:https://viterbischool.usc.edu/news/2022/02/usc-at-the-aaai-22-conference-3d-objects-recognition-teaching-robots-to-think-on-their-own-finding-information-in-any-languages/


撰稿:Amy国王


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