AI 无处不在的时代，每天都有新的技术与研究成果出现。无论学术界还是商界，技术还是产品，AI 的新发现都源源不断，在带给我们全新视角的同时，也引起我们更深的思考。

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新奇

使用 AI 能预测闪电何时何地降临

闪电是自然界中最不可预测的现象之一，对于究竟是什么触发了闪电，我们知之甚少，并且缺乏简单的技术，来预测闪电会在何时何地发生。

在瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的工程学院，由 Farhad Rachidi 领导的电磁兼容性实验室的研究人员，开发出一种简单而廉价的系统。该系统结合标准气象数据和人工智能，可以预测在 30 公里的半径内，在未来的 10 到 30 分钟之内，闪电具体会在什么时候降临。

该研究论文已发表在《自然》杂志的气候与大气科学杂志上。研究人员现在计划在欧洲激光避雷针项目中使用他们的技术。

AI 哥白尼用算法「发现」地球绕着太阳转

天文学家花了几个世纪才弄清楚的事情，现在，受人类大脑启发的机器学习算法，已经根据太阳和火星与地球之间的相互运动，计算出太阳位于太阳系的中心。

这一壮举只是这项技术的第一个测试，研究人员希望能够利用这项技术发现新的物理定律，或许还能重新构建量子力学。这项新研究的结果将出现在《物理评论》中。

「这项工作很重要，因为它能够找出描述物理系统的关键参数，」纽约市哥伦比亚大学的机器人专家 Hod Lipson 说，「我认为这些技术是我们理解和跟上日益复杂的物理和其他领域现象的唯一希望。」

                                                                                                                                                     来源：nature.com

企业

英伟达推出最小的 AI 超级计算机

英伟达宣布推出全球最小的 AI 超级计算机，Jetson Xavier NX，将面向机器人和边缘嵌入式计算设备。其售价为 399 美元，将于 2020 年 3 月开始出货。

这款产品具有信用卡大小的外形（具体为70 mm x 45 mm），在运行 AI 任务时，可提供最高 21 TOPS的服务器级性能。英伟达声称，在测量 AI 推理工作性能时，Jetson Xavier NX 排在多项指标的榜首。

Jetson Xavier NX 适合诸如无人机，便携式医疗设备，小型商用机器人，智能相机，高分辨率传感器，自动光学检查和其他 IoT 嵌入式系统等高性能 AI 系统。

                                                                                                                                                                                             来源：nvidia.com

联发科将于 11 月 26 日发布 5G 芯片

根据联发科之前的产品规划线路图，公司预计将于 2020 年第一季度，推出采用 Helio M70 调制解调器的 5G 芯片。

近日，有新消息爆出，称联发科将于 11 月 26 日，正式发布基于 7nm 制程的 5G 芯片 。

联发科近期一直在加大其移动芯片组的开发力度，将重点放在了特定功能和市场上。自从其七月发布了专注游戏性能的 Heilo G90 之后，该公司已将注意力转向了高端市场和中端市场的 5G 业务。

                                                                                                                                                       来源：gsmarena.com

技术

TensorLayer 团队发布强化学习算法

baseline – RLzoo

近日，TensorLayer 强化学习团队发布完整强化学习 baseline 算法库 – RLzoo，旨在简化工业界对先进的强化学习算法的应用。

RLzoo 是 TensorFlow 2.0 发行以来第一个包含 TensorLayer 2.0 和 TensorFlow 2.0 的综合开源算法库。该库当前已支持OpenAI Gym、DeepMind Control Suite及其他大规模仿真环境，只需几行代码即可使用非常复杂的算法，从而使研究人员和工程师更容易应用和测试算法。

                                                                                                                       来源：medium.com

斯坦福发布 Robo Turk

用于收集人类灵敏操作的相关数据集

近日，斯坦福 AI 在其官网发布 Robo Turk 平台，旨在通过收集体现人类智慧的相关数据集，训练机器人。

机器人在今天已经能够相当准确地完成比较单一的任务，然而其应对突发状况的能力还远远不及人类。为了提高机器人的学习能力，Robo Turk 收集了大规模体现人类解决问题策略及灵巧操作的数据集，并且支持全球远程数据采集，该平台在模型训练上将会发挥巨大作用，进一步提高机器人操作水平。

学界

麻省理工大学新研究

关注可视化 AI 模型的盲点

对抗性生成性网络（GAN）擅长绘制人类面孔这件事情已经不稀奇了，但如果训练 GAN 绘制更大的场景，出来的效果可能会很奇怪。

麻省理工大学和 IBM 的 Watson AI 实验室在上周的国际计算机视觉会议上提出的一个新研究，《看看 GAN 不能生成什么》。该研究揭示了 GAN 在被训练绘制宏大的场景——比如巴黎的万神殿或罗马的西班牙广场时，会倾向于忽视哪些部分。

麻省理工大学电气工程与计算机科学系的研究生 David Bau 说：「研究人员通常专注于表征和改进机器学习系统的功能，比如它所关注的内容，以及特定的输入如何导致特定的输出。通过这项新研究，我们希望研究人员将更多地关注这些系统忽略的数据。」

富士通与东京大学合作开展 AI 联合研究

提高癌症基因组医学的效率

近日，富士通宣布了自 2018 年 4 月以来，与东京大学医学科学研究所进行的一项联合研究项目的结果。

作为这项联合研究的一部分，富士通实验室有限公司成功开发和验证了 AI 技术，以提高癌症基因组医学中治疗计划的效率，并通过东京大学医学科学研究所的验证实验，证明了其有效性。

在癌症基因组医学领域，根据基因组信息创建治疗计划，仍然是一个昂贵且耗时的过程。新开发的技术从大量研究和学术论文中提取，生成癌症基因组医学的知识图谱，可用于制定治疗计划，包括给定治疗方案的效果。

使用这项技术的验证性试验，使东京大学医学研究所的血液学和肿瘤学系，将确定急性髓样白血病治疗计划所需的工作量减少了一半以上，从而提高了效率。

来源：technology.org

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本文来自：神经星星 HyperAI超神经