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神经网络时代!走进英特尔中国研究院探索人工智能+机器人

 

【TechWeb报道】12月4日消息,今年对于“人工智能”关注还是比较活跃的,但很多用户大多数对于“人工智能”理解还处于一个智能灯或者智能音响展现出来的智能模式,之所以造成用户觉得适应性很差。通过参观“英特尔中国研究院开放日”,更清晰了解了真正的“人工智能”不止处于那些,还有更多的黑科技。这次参观英特尔中国研究院,分享了整体定位、研究方向和创新机制,并展示了在人工智能、机器人、5G、虚拟现实等一系列前瞻科技领域的最新研究成果。英特尔研究院采取的是一种工业研究院模式,所谓工业研究院,以突破性的技术为指标,分为四大方向:电路和架构研究、系统和软件研究、安全和隐私研究、无线通讯研究。接下来“人工智能+5G无线通讯”等是未来的发展最重要的方向。

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英特尔中国研究院院长宋继强表示,“英特尔中国研究院致力于打造世界一流的工业研究院,通过突破性的成果打造英特尔的创新引擎,保持英特尔的技术领先性。它不仅着眼于未来革命性的科技研究,还承载着将研究成果转化至全球及中国本土创新产品的使命。我们既要作务实的探险家,又要作大胆的实践者。面向未来,我们将始终秉承英特尔50年来推动摩尔定律的精神来加速推动创新,推动产业和社会向前发展,让科技的进步普惠每一位世界公民。”

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中国区作为英特尔英特尔研究院在海外设立的三个“地区性的研究机构”之一,英特尔中国研究院(Intel Labs China, ILC)目前主要聚焦于研究与未来自主系统相关的关键技术,包括人工智能算法、自主系统平台和智能基础设施三大部分。

人工智能算法 从视觉到深度神经网络

英特尔中国研究院方向主要包括人脸识别技术、情绪识别、场景理解等技术以及深度神经网络压缩技术。基于先进的人工智能算法,开发了视觉内容理解和视觉内容创建能力,能够创造前所未有的体验。前瞻性的视觉理解、视觉认知主要涉及三个方面:人脸分析和情感识别;针对视觉识别高效的视觉压缩;视觉、语言和知识融合。在此次开放日活动中,英特尔中国研究院的专家重点介绍了三个方面的最新技术进展:

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第一方面,人脸分析及情感识别技术,主要应用于无人驾驶的场景当中,基于英特尔实时人像风格迁移系统,英特尔中国研究院将多种艺术人像风格实时迁移到静态的目标图像以及动态的目标视频中。该项技术可以广泛地应用于AR/VR、在线直播、影视、多媒体社交等领域。

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英特尔中国研究院还基于机器学习和深度学习算法开发了英特尔3D人脸面部表情捕捉技术。用于对视频图像进行智能分析与3D建模,不仅可以检测与识别人脸,还能精准重建3D人脸,并实时跟踪面部表情变化,将预先设计好的特效素材附着在3D人脸上并叠加到视频中,从而实现逼真炫酷的脸部特效。

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第二方面,深度神经网络压缩技术,当前,深度学习领域目前面临的一大挑战是,主流DNNs都是计算和存储密集型的,这导致在边缘和嵌入式设备的部署面临巨大的挑战。为此,英特尔中国研究院提出了从动态网络手术DNS、渐进网络量化INQ到MLQ多尺度编码量化的低精度深度压缩解决方案。通过这“三部曲”,可以获得百倍DNN模型无损压缩性能。根据AlexNet测试结果,该项简洁的解决方案能够超越主流深度压缩方案至少一倍,在2/4-bit精度下达到超过100倍的网络压缩。

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第三方面,多模态图像视频解析,如何自动生成视频描述,大多数人们希望计算机在看到一段视频的时候,可以根据视频的内容“讲故事”。英特尔中国研究院率先提出了弱监督视频密集描述生成的方法,不需要训练数据对视频中的不同事件和对应区域进行分别标注,而仅仅使用标注员对视频的一句话描述,就可以自动产生多角度的视频描述,并且从中挑选出最具代表性的描述语句。这样,计算机就不用人“手把手教”,而是可以做到“举一反三”。

标签: 人工智能

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