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机器人库早报|AI算法识别“宫颈癌前病变”优于人类专家

原标题:机器人库早报|AI算法识别“宫颈癌前病变”优于人类专家

1.比利时研究人员开发出两轮机器人群组,可通过形成链状完成相互协作

据Science Mag报道,比利时研究人员开发的两轮机器人群组可以像蜂群和蚁群那样共同完成特定任务。该群组共包括20个5厘米高的两轮机器人,它们被限定在一个六边形的区域内,任务是分别按顺序进入六边形三条边上的 “房间” 。不同于以往的机器人使用的路径规划方法,这些两轮机器人是通过形成链状来完成任务的。该研究最近发表于《Science Robotics》。这些机器人只有在相距20-30厘米以内时才能相互通讯,但两个“房间”之间的机器人排成链状后,其他的机器人就能一边移动一边与链上的机器人通讯,将这条链当作两个“房间”之间的路标。形成链状使得机器的感知范围得以扩展。研究人员表示该方法或将有助于救援任务,不过在应用前还需要进行更大规模的户外测试。

2.石油公司Repsol采用谷歌AI,年利润或将提升2000万美元

近期,西班牙石油集团Repsol表示,该公司正与谷歌合作一个新项目,通过利用大数据和人工智能,有望为旗下一家炼油厂增加30美分/桶的炼油利润。Repsol还表示,利润率的提高每年可能会使公司额外获得2,000万美元的利润。谷歌将向Repsol提供相关数据并分析产品,其专业的咨询服务以及机器学习管理服务(Google Cloud ML),将帮助Repsol的开发人员将机器学习模型带入炼油生产环境中。Repsol在西班牙拥有并管理着5家炼油厂,总产能为896000桶/天。其目标是最大限度地提高能源使用效率,并改善炼油厂的整体经营业绩。

3.用于医疗图像分析的人工智能系统很容易遭到攻击

近日公布的一项研究显示,用于医疗图像分析的人工智能系统很容易遭到欺骗式攻击,而且人类很难察觉。研究小组通过修改图像中微不足道的像素,形成了对抗性样本。这些肉眼甚至根本无法察觉的改动,轻易地欺骗了训练好的神经网络,使其错误地将这些图片分类,比如将健康判断为有患病迹象。系统的错误率甚至高达100%。这种攻击手段可以应用在任何图像上,甚至是在图像捕捉的过程中。一旦它被用来进行医疗诈骗,患者将很难发现端倪,最终导致患者或保险公司花费巨额临床诊断费用,甚至耽误最佳治疗时机。

4.DeepMind公布12项AI申请专利

据报道,近日,DeepMind公布了其之前提交的一系列国际专利申请。这些专利涉及到机器学习等AI技术,对AI业界的重要性不言而喻。DeepMind成立于2010年,2014年被谷歌以4亿英镑收购,被广泛认为是人工智能领域的领头羊。2017年, DeepMind开发出了著名的人工智能AlphaGo。此次,DeepMind公开了2016年9月至2016年12月期间提交的专利申请,这段时间内他们几乎每周就提交1份申请书。专利申请自优先权日起18个月后才会公开,因此在2016年12月之后提交的申请不会公布。当然,DeepMind并不是第一家在AI领域提交专利申请的公司。人工智能领域的专利申请数量庞大而且在迅速扩大。然而,鉴于DeepMind作为领先的AI研究公司以及其广泛的权利要求,它的专利申请具有重大意义。

5.AI算法识别“宫颈癌前病变”优于人类专家

据ScienceDaily报道,美国国立卫生研究院开发了一种叫“自动视觉评估”的AI算法,可以分析宫颈的数字图像,并准确识别癌前病变。研究团队用综合数据集来“训练”深度学习算法,其中包含6万多个宫颈图像。这些图像来自20世纪90年代的宫颈癌研究档案,9400名妇女参加了该研究。自动视觉评估比人类专家评审或常规细胞学方法更准确地鉴定了癌前病变,准确度达到91%。返回搜狐,查看更多

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