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来源:网投彩票2024-03-21 17:48

  

向善而生的AI助盲,让AI多一点,障碍少一点******

  有人说,盲人与世界之间,相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中,失去视力的盲人不会陷入永夜,科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。

  AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前,让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破,更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力,以另一种方式重新“看见世界”。

  新契机:多模态算法或将造福数以亿计失明者

  科学实验表明,在人类获取的外界信息中,来自视觉的占比高达70%~80%,因此基于AI构建机器视觉系统,帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力,无疑是最直接有效的解决方案。

  一个优秀的AI助盲技术,需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展,才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够,以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。

  多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力,也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说,多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟,将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计,全球至少22亿人视力受损或失明,而我国是世界上盲人最多的国家,占世界盲人总数的18%-20%,每年新增的盲人数量甚至高达45万。

  大挑战:如何看到盲人“眼中”的千人千面

  AI助盲看似简单,但多模态算法依然面临重大挑战。

  多模态智能算法,营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域,盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一,这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与,这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题,形成了最真实的模型训练数据集。

  但是在现有技术条件下,盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战:一方面是盲人上传的问题类型很复杂,比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。

  另一方面,由于盲人的特殊性,很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时,经常会产生虚焦的情况,可能上传的照片是模糊的或者没有拍全,或者没拍到关键信息,这就给AI推理增加了难度。

  为推动相关研究,来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”,并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题,然后要求给出相应的答案,解决盲人的求助。

  另外,盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说,盲人逛超市,由于商品外观触感相似,很容易犯错,他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表,拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效,没法给出有效信息。

  最后,针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制,同样也是现阶段的研发难点。

  多解法:浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点

  AI助盲哪怕形式百变,无一例外都是消灭痛点,逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究,只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。

  在VizWiz官网上公布的2万份求助中,盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西,很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断,例如 “这本书书名是什么?”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上,提出了自监督旋转多模态模型,通过自动修正图像角度及字符语义增强,结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。

  盲人所拍摄图片模糊、有效信息少?研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法,并提出多阶段交叉训练策略,具备更充分的常识能力,低质量图像、残缺的信息,依然能够精准的解答用户的求助。

  目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点,在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。

  真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此,研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC,FREC提供3万图片和超过25万的文本标注,囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声,还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时,该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR,噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议,该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。

  在智能交互研究方面上,浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA,同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。

  眼球虽然对温度并不敏感,但浪潮信息的研发团队,却在努力让盲人能“看”到科技的温度,也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍,跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界,更重要的是如何造福人类,让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸,当AI充满人性光辉,我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意,见证着更加光明宏大的远方。

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我国空间新技术试验卫星第二批科学与技术成果发布******

  记者从中科院微小卫星创新研究院获悉,我国“创新X”系列首发星——空间新技术试验卫星第二批科学与技术成果近日发布。这批成果主要包括获得我国首幅太阳过渡区图像、探测到迄今最亮的伽马射线暴、首次获得全球磁场勘测图等。

  01

  46.5nm极紫外成像仪获得我国首幅太阳过渡区图像

  46.5nm极紫外太阳成像仪(SUTRI)是国际首台基于多层膜窄带滤光技术的46.5nm太阳成像仪,用于探测50万度左右的太阳过渡区(太阳色球与日冕之间的层次),由国家天文台联合北京大学、同济大学、西安光学精密机械研究所和微小卫星创新研究院共同研制。自2022年8月30日载荷开机以来已经获取了超过1.6TB的探测数据,成功实现了我国首次太阳过渡区探测。这也是人类近半个世纪来首次在46.5nm波段拍摄太阳的完整图像。SUTRI拍摄的图像清晰地显示了过渡区网络组织、活动区冕环系统、日珥和暗条、冕洞等结构(如图2),这些结构的观测特征表明,SUTRI拍摄的确实是从太阳低层大气往日冕过渡的结构,符合预期。SUTRI已探测到多个耀斑、喷流、日珥爆发和日冕物质抛射事件(如图3),表明其数据适合研究各种类型的太阳活动现象。此外,SUTRI还发现活动区普遍存在50万度左右的、朝向太阳表面的物质流动,这些流动在太阳大气的物质循环过程中占有重要地位。目前SUTRI一切功能正常,在轨测试和标定结束后,SUTRI观测的科学数据将向国内外太阳物理和空间天气同行全部开放。

△图1 “创新X”首发星——空间新技术试验卫星(SATech-01)

△图2 SUTRI在2022年9月29日观测到的太阳活动图(图片由SUTRI科学团队提供)

  △图3 SUTRI在2022年9月23日观测到的一次太阳爆发事件(图片由SUTRI科学团队提供)

  02

  高能爆发探索者(HEBS)捕获到迄今为止最亮伽马暴

  由中科院高能物理研究所研制的高能爆发探索者(HEBS)于北京时间2022年10月9日21时17分,与我国慧眼卫星和高海拔宇宙线观测站同时探测到迄今最亮的伽马射线暴(编号为GRB 221009A)。根据HEBS的精确测量结果,该伽马暴比以往人类观测到的最亮伽马射线暴还亮10倍以上。由于该伽马射线暴的亮度极高,国际上绝大部分探测设备均发生了严重的数据饱和丢失、脉冲堆积等仪器效应,难以获得精确测量结果。HEBS凭借创新的探测器设计以及新颖的高纬度观测模式设置,探测器经受住了高计数率的考验,获得了高时间分辨率的光变曲线,以及10千电子伏至5兆电子伏的宽能段能谱。HEBS极为宝贵的精确测量结果对于揭示伽马射线暴的起源和辐射机制具有重要意义。

  国家天文台和上海技术物理研究所研制的EP探路者龙虾眼X射线成像仪(LEIA)于10月12日也成功对这一伽马射线暴开展了观测,探测到了伽马射线暴X射线余辉。这也是国际上首次用龙虾眼型X射线望远镜探测到伽马射线暴。

  △图4 高能爆发探索者(HEBS)发现并精确测量迄今最亮的伽马射线暴,打破多项纪录。

  03

  国产量子磁力仪首次空间应用并获得全球磁场图

  由中国科学院国家空间科学中心和沈阳自动化研究所联合研制的国产量子磁力仪(CPT)及伸展臂,可实现全球地磁矢量和标量高精度测量。2022年11月7日,多级套筒式无磁伸展臂顺利展开,将各传感器探头伸出约4.35米距离,处于伸展臂顶端的CPT原子/量子磁力仪探头、AMR磁阻磁力仪探头、NST星敏感器获取了有效探测数据,首次在轨验证了磁场矢量和姿态一体化同步探测技术,磁测量噪声峰峰值<0.1nT,实现了国产量子磁力仪的首次空间验证与应用。

  △图5 CPT磁测系统“多级套筒式无磁伸展臂”地面展开测试(图片由沈自所、空间中心和卫星团队提供)

  △图6 量子磁力仪首张全球磁场勘测图(图片由空间中心太阳活动与空间天气重点实验室提供)

  △图7 NST星敏感器相对于卫星本体的姿态数据(图片由空间中心和中科新伦琴NST星敏团队提供)

  04

  空间载荷、平台新技术成果丰富

  由中国科学院长春光学精密机械与物理研究所空间新技术部研制的多功能一体化相机,首次采用基于共口径多出瞳光学系统新体制,在轨实现集可见光、长波红外、彩色微光于一体的空间光学遥感观测。相机于2022年9月24日开机,成功取得首张170km×42km大幅宽地面遥感图像(如图8),探索了单台相机即可同时实现多谱段多模态遥感成像的新模式,为我国未来高集成度一体化空间光学遥感载荷发展提供了技术储备。

  △图8 多功能一体化相机对地宽幅遥感成像图(图片由长春光学精密机械与物理研究所提供)

  由中国科学院半导体研究所、自动化研究所、微小卫星创新研究院及浙江大学航空航天学院空天信息技术研究所联合研制的异构多核智能处理单元也取得了首批成果。半导体所的低功耗边缘计算型智能遥感视觉芯片,实现了遥感图像的高速智能化目标检测;自动化所的通用智能系统验证了基于高速交换网络的异构多处理器模块化、弹性化硬件架构;浙江大学的国产AI系统装载了细胞分割算法和飞机识别算法,数据结果与地面孪生系统数据一致,在功耗10瓦条件下算力达到22Tops,验证了国产AI器件的在轨智能图像处理能力。

  △图9 边缘计算型遥感视觉芯片检测遥感目标示意图(图片由中科院半导体所提供)

  中科院微小卫星创新院的可展收式辐射器成功在轨实现首次应用,辐射器执行机构已顺利完成六十余次展开和收拢动作,连续五轨动态试验结果(如图10)表明环路热管-可展收式辐射器集成系统在负载工作时段启动性能良好,辐射器连续展开-收拢可实现散热能力在轨大范围调控。

△图10 环路热管-可展收式辐射器集成系统连续五轨智能热控测试结果

  国家空间科学中心研制的空间元器件辐射效应试验平台载荷开机运行良好,搭载的元器件在测试期间均工作正常。

  “科学与技术成果的涌现体现了我们对这颗卫星‘创新X,创新无极限’的定位,开创了新技术众筹模式的先河。”“力箭一号”工程副总师兼卫星系统总师张永合说,“这些新载荷、新技术产品都是各参与方自主投入的,不少是从0到1的创新,通过试验星将创新技术快速集成并飞行验证,可以加快核心关键技术从基础研究到在轨应用的成果转化。”

  2022年7月27日12时12分,由中国科学院自主研制的迄今我国最大固体运载火箭“力箭一号”(ZK-1A)在酒泉卫星发射中心成功发射,采用“一箭六星”的方式,将“创新X”系列首发星——空间新技术试验卫星等六颗卫星送入预定轨道。2022年9月5日,空间新技术试验卫星(SATech-01)发布了首批科学成果,包括龙虾眼X射线成像仪(LEIA)的国际首幅宽视场X射线聚焦成像天图,伽马射线暴载荷(HEBS)的首个伽马暴等。

  作为我国“创新X”系列的首发星,未来一段时间,空间新技术试验卫星搭载的几种新型推进系统等载荷也将开展在轨试验,卫星上的四个科学载荷也已进入常规化观测,陆续将会获得更多科学和技术成果。

  (总台央视记者 帅俊全 褚尔嘉)

                                                                                                                                                                                                                          •   (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                                                                                                                            [责编:天天中]
                                                                                                                                                                                                                            阅读剩余全文(

                                                                                                                                                                                                                            相关阅读

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