新設備可將大腦信號直接轉換為語音

新設備可將大腦信號直接轉換為語音

據(jù)美國每日科學網(wǎng)站近日報道，美國科學家研制出一套新系統(tǒng)，可借助語音合成器和人工智能，通過監(jiān)控某人的大腦活動，將其想法直接轉化成了可識別、可理解的語音。研究人員稱，最新研究為那些言語能力有限或無法說話的人重新獲得與外界溝通的能力奠定了基礎，也有望為計算機直接與大腦通信開辟新途徑。

哥倫比亞大學莫蒂默·B.祖克曼心腦行為研究所的莫斯尕拉尼團隊求諸聲碼器，這是一種計算機算法，可在接受人們說話的錄音訓練后合成語音。

為了教聲碼器解釋大腦活動，莫斯尕拉尼與神經外科醫(yī)生阿希什·迪勒希-梅塔合作。在研究中，他們要求接受過腦部手術的癲癇患者聽取不同人說的句子，同時測量他們大腦的活動模式，這也是對聲碼器進行訓練。接下來，他們要求這些患者聽說話者復述0到9之間的數(shù)字，同時記錄可以通過聲碼器運行的大腦信號。然后，再借助模仿生物大腦中神經元結構的人工智能——神經網(wǎng)絡，對聲碼器響應這些信號所產生的聲音進行分析。

莫斯尕拉尼說：“我們發(fā)現(xiàn)，這些人可以理解并重復75%的聲音，遠超以往任何嘗試。”

美國

微軟持續(xù)押注混合現(xiàn)實頭戴式設備;

2018年美國工業(yè)機器人數(shù)同比增16%;

Google.dev頂級域名近日開放免費注冊;

谷歌面向企業(yè)用戶推廣AI語法檢查功能;

NASA擬在美國內華達州進行無人機飛行測試;

美國MIT研發(fā)出可提升數(shù)據(jù)中心運營效率的資源分配系統(tǒng);

微軟將在德國、法國和西班牙等12個歐洲國家推出網(wǎng)絡安全服務;

谷歌：已幫助30萬開發(fā)人員修復百萬個應用的漏洞;

美國衛(wèi)星初創(chuàng)公司OneWeb發(fā)射首批6顆互聯(lián)網(wǎng)衛(wèi)星;

大眾深化與微軟合作，在全球提供網(wǎng)聯(lián)汽車服務。

加拿大

加拿大政府向黑莓撥款4000萬美元，助其研發(fā)自動駕駛技術;

加拿大渥太華大學成功利用光量子創(chuàng)建出量子模擬器。

歐盟

德國將向電動汽車領域投資近600億歐元;

寶馬和戴姆勒將聯(lián)合研發(fā)自動駕駛技術;

恩智浦半導體發(fā)布新款車載網(wǎng)絡芯片組;

荷蘭畢馬威發(fā)布《自動駕駛汽車成熟度指數(shù)》報告。

劍橋大學研究人員找到量子點控制方法 為開發(fā)量子存儲器提供可行途徑

劍橋大學研究人員日前找到了能夠控制半導體量子點中原子核排列的方法，從而為開發(fā)量子存儲器提供了可行途徑。

研究團隊利用量子物理學和光學原理，研究探索量子計算、傳感性及其在通信領域的應用。目前他們對目標量子組合進行連貫性刺激導致了量子多體現(xiàn)象，為制造量子信息存儲器帶來了可能。

在這項新實驗中，研究人員首先使用一個電子，將半導體量子點中原子核自旋組合冷卻到原子核邊帶分解態(tài);然后采用一種全光學方法來觀察單個量子化電子—原子核的自旋態(tài)轉變;最后，對自旋波中單個集體核自旋進行相干光旋轉。這使得每個量子點自旋量子位成為本地存儲器的基礎，并為孤立的多體系統(tǒng)的量子工程提供了一個固體平臺。

主要研究人員甘高夫說，這一發(fā)現(xiàn)將重新引起人們對半導體量子點的興趣，并提供了研究量子模擬復雜系統(tǒng)動力學的工具。

俄羅斯

俄羅斯開發(fā)出航空制動系統(tǒng)新型復合材料;

俄羅斯限制外國通信衛(wèi)星運營商的運營。

韓國

韓國現(xiàn)代公司投400億美元研發(fā)自動駕駛和電動車;

韓國SK公司將推出自動駕駛汽車安全量子網(wǎng)關解決方案;

韓國外賣公司將推出送餐機器人;

三星全球首發(fā)量產512GB eUFS3.0閃存芯片。

日本

東芝研發(fā)出新型鋰電池，EV快充只需6分鐘;

東芝推最新汽車圖像識別片上系統(tǒng)，可提升ADAS和自動駕駛功能;

日本防衛(wèi)省擬統(tǒng)一培養(yǎng)網(wǎng)絡防衛(wèi)人才。

其他

澳大利亞軍方投資研究人工智能武器;

新加坡擬設立AI相關跨部門全國工作組。

俄羅斯首輛無人駕駛有軌電車將在莫斯科試運行

據(jù)俄羅斯《消息報》報道，俄羅斯首輛無人駕駛有軌電車將于兩個月內在莫斯科開始試運行。

據(jù)悉，在試運行的初級階段，司機將控制有軌電車的運行狀況。該有軌電車由Cognitive Technologies公司以“勇士-M”電車模型為基礎生產。據(jù)Cognitive Technologies總裁烏斯科娃介紹，電車操作系統(tǒng)包括20個攝像頭以及10個雷達。這些設備將幫助電車在雨霧天氣或光線昏暗的情況下識別行人、汽車及其他障礙物。

Cognitive Technologies公司無人駕駛交通工具研發(fā)經理明金娜表示，操作系統(tǒng)識別到道路障礙物后會自動剎車。此外，如果電車在危險路段或天氣狀況不佳時運行過快，系統(tǒng)會自動降速。

人工智能或能提前一周預測出臺風

日本海洋研究機構和九州大學的研究小組利用人工智能深度學習技術，開發(fā)了從全球云系統(tǒng)分辨率模型（NICAM）氣候實驗數(shù)據(jù)中高精度識別熱帶低氣壓征兆云的方法。該方法可識別出夏季西北太平洋熱帶低氣壓發(fā)生一周前的征兆。

利用深度學習獲得更高的識別精度，識別每一種氣象類型都需要學習數(shù)千張圖片的大量數(shù)據(jù)。研究小組首先利用熱帶低氣壓跟蹤算法，將全球云系統(tǒng)分辨率模型20年積累的氣候實驗數(shù)據(jù)，制成5萬張熱帶低氣壓初始云及演變中的熱帶低氣壓云圖片，再加上100萬張未演變成熱帶低氣壓的低氣壓云圖片，共105萬張圖片組成10組學習數(shù)據(jù)，利用深度卷積神經網(wǎng)絡的機器學習，生成不同特征的10種識別器，然后構筑出可對10種識別器結果進行綜合評價的集合識別器。

該方法還可對臺風路徑和強度進行預測，并預測暴雨的發(fā)生。今后研究小組將以深度學習為代表的人工智能技術融合數(shù)據(jù)驅動方法和模型驅動方法，開展新的海洋地球大數(shù)據(jù)分析。