AWS 和 NVIDIA 实现 Mask R-CNN 和 T5-3B 最快训练时间 | AI 日报

AWS 和 NVIDIA 实现 Mask R-CNN 和 T5-3B 最快训练时间

AWS 机器学习博客昨日更新博文发布了新的 SageMaker分布式培训库，该库提供了最简单最快的训练深度学习模型的方法。AWS 与 NVIDIA 合作显着改善了基础架构，网络，机器学习框架和模型代码，在 re：Invent 2019 上展示针对实例细分模型 Mask R-CNN 和自然语言处理模型 BERT 的云上最快训练时间，比去年的最短用时高出 75％以上。

谷歌宣布推出MediaPipe Holistic，可同时进行面部、手部和姿势预测

昨日，谷歌 AI 更博宣布推出 MediaPipe Holistic，提供了一种新颖的人体姿势拓扑结构。

MediaPipe 是专门为利用加速推理（例如 GPU 或 CPU）的复杂感知管道而设计的开放源代码框架，已经为这些任务提供了快速，准确而又独立的解决方案。MediaPipe Holistic 由新的管线组成，优化姿势，面部和手部组件，每个组件均实时运行，其推理后端之间的内存传输最少，并增加了对这三个组件的互换性的支持，具体取决于质量 / 速度的权衡。当包括所有三个组件时，MediaPipe Holistic 为突破性的 540 多个关键点（33 个姿势，每手 21 个和 468 个面部标志）提供统一的拓扑，并在移动设备上实现近乎实时的性能。

《MIT科技评论》“35 岁以下科技创新 35 人”榜单出炉，AI领域5人入选

今日，《麻省理工科技评论》2020年中国区“35 岁以下科技创新 35 人”榜单出炉。其中，AI领域相关人物共有5人入选，分别是：

清华大学眭亚楠（33岁），获奖理由：专注于机器学习、神经工程和机器人学前沿交叉领域，兼顾深层理论研究和创新技术应用，研究成果有望成为神经系统疾病的高效临床治疗手段。

清华大学赵慧婵（31岁），获奖理由：针对软体机器人的大形变传感难题，提出了基于光信号的传感方案，为软体智能假肢嵌入多模态传感功能，实现了智能手对人手触觉功能的仿生。

山东大学聂礼强（35岁），获奖理由：深耕多媒体内容分析与搜索，致力于解决关联模态的显性融合、数据模型的知识引导等关键科学问题。

京东易津锋（32岁），获奖理由：研发的系统利用海量脱敏数据与 AI 技术，可较为精准地分析和预判海量用户的共性和个性化需求，以及商品上市后的市场表现，给出可量化的最优取值建议，让商品的设计、研发周期缩短。

西安交通大学沈超（35岁），获奖理由：致力于智能系统的行为感知和可信计算，实现在对抗环境下智能系统的安全可靠和可信计算。

美国西北大学研制出由磁场和光驱动的软体机器人

近日， 美国西北大学的研究人员首次研制出了一种仿生材料，其本身可以作为一种软体机器人，它不仅能够在液态环境中行动自如，完成拾取和运输物体等任务；而且由从磁场和光驱动，精确度和敏捷性都得到很大提升，其前进速度达到了每秒一步，这甚至与人类步伐速度相当！

这项题为“Fast and programmable locomotion of hydrogel-metal hybrids under light and magnetic fields"的研究，于12月9日在《科学机器人（Science Robotics）》杂志上发表。

研究人员表示，这类仿生软体机器人很可能会被用作生产燃料和药物、海洋环境清理或变革性医疗的“智能”微观系统中。

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