机器人看穿墙壁，使用军用微软头盔和其他AI新闻

我们不仅向读者介绍比特币行业的发展，而且还向他们介绍相关技术领域-网络安全以及人工智能（AI）领域正在发生的事情。

过去一周，ForkLog收集了来自AI世界的最重要新闻。

Arm推出第九代支持AI的处理器

芯片制造商Arm宣布推出Armv9，这是十年来的第一个移动处理器架构。 在新一代产品中，制造商将重点放在三大改进上：安全性，人工智能和更好的整体性能。

在未来十年的计算中，路线图迈出了重要的一步。 介绍＃Armv9。 https://t.co/cW88FiNFqE pic.twitter.com/6H0sDBfxDN

-Arm（@Arm）2021年3月30日

Armv9将支持可伸缩矢量扩展2（SVE2）技术，该技术旨在用于机器学习和数字信号处理任务。 SVE2应该为虚拟现实和增强现实以及图像处理和语音识别提供显着的性能提升。

下一代处理器将支持机密计算体系结构，这是一种动态创建的硬件安全环境，可保护敏感用户数据免受系统其余部分的侵害。

Arm还承诺通过软件和硬件优化，使新架构的整体性能提高30％以上。 该公司保证为以前的体系结构创建的所有程序都可以在Armv9上运行，而不会出现任何问题。

该公司的合作伙伴可望在今年年底前交付第一批产品。

波士顿动力公司推出仓库自动化机器人

机器人制造商波士顿动力公司（Boston Dynamics）推出了一款新的Stretch机器人，该机器人可以移动箱子来自动执行仓库和配送中心。

波士顿动力公司正在将移动性引入仓库自动化。 观看Stretch-我们的新案件处理机器人-移动，开槽和卸载卡车。

阅读公告。 https://t.co/5B7wDDKC38 pic.twitter.com/i3Dsoz9Tq8

—波士顿动力（@BostonDynamics）2021年3月29日

该机器人在车轮上具有一个方形的可移动底座，可使其在装卸平台上导航，在狭窄的空间中机动并适应不断变化的场地布局。

要移动箱子，Stretch使用带有吸盘的大型操纵器固定负载。

该公司还表示，该机器人配备了Boston Dynamics专有的计算机视觉技术。 借助其帮助，Stretch可以识别不同的盒子，而无需为每个特定用户重新训练模型。

在一个小时内，机器人可以移动800个重达23公斤的盒子。 大容量电池一次充电可保持八个小时的运行时间。 人工操作人员无需进行特殊培训即可控制机器人。

目前，该公司正在寻找将参与机器人试点测试的合作伙伴。 开发人员没有透露Stretch的成本，但他们计划在2022年开始销售该设备。

微软将向美国陆军提供120,000个价值220亿美元的增强现实头盔

微软已经赢得了美国国防部的一份标书，内容涉及增强现实头盔的供应。 该合同的潜在价值为218.8亿美元，将在未来十年内交付由HoloLens技术提供动力的120,000台设备。

这不是微软与国防部之间的第一份合同。 2018年，该公司与美国国防部签署了一项价值4.8亿美元的合同，根据该合同，软件巨头的专家将提供专门为军方需求的改进型混合现实头盔。

先进的头戴式耳机结合了各种传感器，信息从这些传感器投射到集成的显示器上。

然后，一些员工抗议并签署了一封致公司管理层的公开信，敦促他们不要向军方出售技术。

首席执行官萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）回应了批评者，但这并没有阻止公司和部门共同开发更新后的耳机。

研究人员创造了一个可以穿透墙壁的机器人

麻省理工学院的研究人员创造了一种可以透过障碍物看到物体的机器人。

开发人员通过射频识别（RF）技术对经典的计算机视觉系统进行了补充，该技术的信号甚至可以穿透墙壁。

通过障碍物识别物体的过程如下：将特殊的RF标签粘贴到被跟踪物体上，其中包含有关该物体的详细信息。 然后，机器人的读取器发送一个无线电信号，标签将其反射回去，并包含它所包含的信息，从而使机器人能够确定物品的确切位置。

科学家相信，RGB和RF传感器的结合将使机器人能够在多房间环境中更好地导航并轻松找到所需的物品。 他们相信自己的设计将有助于移动仓库中的机器人，或帮助机器将螺丝刀从凌乱的工具箱中拉出。

科学家将在5月举行的IEEE国际机器人技术和自动化会议上讲述有关该设备的详细信息。

Google双工自动电话预订已在49个州启动

Google推出了一项AI服务，可以在美国除美国路易斯安那州以外的几乎所有国家/地区通过Duplex电话自动订购服务。 该公司表示，当地法律不允许在该州部署该服务。

Duplex于2018年在Google I / O开发者大会上进行了介绍。 作为Google助手的附加功能，该服务可以使用逼真的人工声音代表当地用户致电当地商家并预订餐厅或注册美发师。

该公司在过去两年中已在多个州对这项服务进行了测试。 在此期间，Duplex多次陷入各种丑闻。

例如，在2019年，事实证明，通过Duplex进行的呼叫中有25％实际上是人为发出的，而19％是由机器人系统发起的，但最终都是由人为干预的。 此外，许多来自AI助理的电话被餐厅识别为垃圾邮件。

但是，谷歌表示，截至2020年10月，通过该服务拨打的电话中有99％是完全自动化的。

科学家们更加接近解决人工智能“黑匣子”的问题

多伦多大学和LG AI Research的研究人员已经开发了一种可解释的人工智能（XAI）模型，该模型可以提供有关机器学习如何制定决策的见解。

据科学家称，这种方法将使工程师能够解决“黑匣子”问题-当开发人员不知道该算法是如何得出特定结论时的现象。

例如，受过训练以识别图像中某些对象的计算机视觉模型会自行决定要注意哪些方面，而忽略哪些方面。 它的创建者不知道结果如何精确。

开发人员将XAI称为“玻璃盒”，它使决策过程变得透明。 该算法与MO模型同时运行，并检查识别准确性。 这种方法还允许您调试并确定培训的有效性。

命令算法（SISE，最右边）与其他“可解释”模型的比较。 数据：研究。

科学家认为，他们的发展将有助于减少算法的偏见。 这在医学等行业尤为重要，在该行业中，不正确的信息可能会使患者丧命。

“要完全理解和解释模型的预测，医生必须知道算法是如何实现的，”多伦多大学校友，研究团队成员Mahesh Sudhakar补充道。

研究：到2025年，智慧城市的AI摄像机数量将达到3.5亿

根据分析公司ABI Research的一项研究，到2025年，全球智慧城市将使用3.5亿个人工智能相机。

专家们相信，到这个时候，相机中使用AI芯片组将成为一种规范，设备上运行的深度学习算法将帮助城市和执法机构管理公共交通，监视行人，检测威胁并确保安全。

他们还重点介绍了两种技术，这些技术将在未来几年内促进相机中AI的发展。

首先是边缘设备的广泛使用，它将允许在视频数据产生的地方对其进行处理。 这将减少通信通道上的负载，因为设备无需将千兆字节的视频数据发送到服务器进行后续处理。

专家指出的第二项技术是5G网络。 他们指出，电信运营商在未来几年将没有时间将第五代网络投入商业运营。 但是，他们的点部署将为城市基础设施提供可靠和无缝的通信，这正是机器学习所需要的。

分析人士并不排除智能摄像机的集成商在城市中部署总体控制设备时可能会遇到困难。 首先，这是公众和人权维护者的抵制，他们已经表达了对计算机视觉技术（尤其是面部识别）透明度的担忧。

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原文链接：https://forklog.com/roboty-vidyat-skvoz-steny-voennye-ispolzuyut-shlemy-microsoft-i-drugie-novosti-iz-mira-ii/

原文作者：Богдан Каминский

编译者/作者：wanbizu AI

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