亚马逊研究奖表彰杰出学术项目 人工智能-ESG跨境

西雅图-- (NASDAQ: AMZN) – 亚马逊今天宣布了 2017 年亚马逊研究奖 (ARA) 的获奖者，该计划旨在支持亚马逊客户相关领域的独立外部研究。受资助的研究领域是计算机科学和相关主题，包括机器学习、计算机视觉、机器人技术和自然语言处理。在 ARA 的第三年，来自北美和欧洲的 800 多个研究团体、大学和科研机构参加了 2017 年秋季的公开征集提案。在所有这些申请人中，有 49 个项目将获得亚马逊研究奖的支持每个项目最高 80,000 美元。

“这笔赠款将资助我们在 Inria 研究的现实世界挑战。我重视与亚马逊等公司的这些互动，因为它们提供了来自行业的反馈，并帮助评估我们的研究和行业问题信息的适用性。”

“通过亚马逊研究奖，我们旨在加深全球亚马逊研究团队与研究机构的现有联系，并资助将定义人工智能未来的研究主题，”亚马逊机器学习总监 Ralf Herbrich 说。 “我们为大量高质量的应用感到自豪，这些应用展示了人工智能研究领域的广度和深度。借助亚马逊研究奖，我们希望科学家能够在基础领域进一步开展研究，从而为我们的客户带来创新，并在开源基础上提供这些结果。我们特别自豪的是，申请者代表了非常广泛的学校，从像莱斯这样的小学校到像华盛顿大学和 Inria 这样的大型机构。”

以下是今年资助的一些项目：

• 计算机视觉：法国国家计算机科学与应用数学研究所 Inria 研究主任 Cordelia Schmid 及其团队开展计算机视觉研究，尤其是数字图像和视频的自动解释。该资助项目将构建第一个真实的数据集，用于对人体进行 3D 姿势评估。为此，Inria 研究人员将在现实生活中捕捉人类的 3D 模型，同时使用多摄像头平台执行动作和操纵物体。然后，他们将在模拟移动摄像机的合成场景中渲染这些模型。生成的数据更加逼真，因为它们捕捉到了真实的头发和衣服变形，同时显示了真实的运动模糊、图像边界的截断以及被操纵的对象和场景元素的遮挡。
• 机器学习：纽约伊萨卡康奈尔大学计算机科学系和信息科学系教授 Thorsten Joachims 和他的团队将开发新的机器学习算法，可以从部分信息中学习，例如用户反馈记录数据。记录的用户交互是最普遍的可用数据形式之一，因为它们可以从各种系统（如搜索引擎或推荐系统）中以很小的成本记录下来。此类系统（例如，个性化报纸）的交互日志通常包含对系统的输入记录（例如，描述用户的特征）、系统采取的行动（例如，新闻文章的呈现排名）和反馈（例如，点击文章）。当用户点击搜索结果时，通常并不意味着结果在某个绝对水平上是好的，只是比排名较高的结果更好。该提案消除了在收集反馈时进行随机化的需要，使学习系统更适用于可能使用确定性日志记录的搜索、广告或推荐等案例。
• 机器人技术：在 ARA 资助下，南加州大学计算机科学教授 Sven Koenig 的团队将研究大量机器人如何在高度填充的空间中高效地找到自己的路径，以实现仓库自动化。机器人必须能够在涉及大量不确定性的复杂情况下做出正确的决策，并且尽管存在大量潜在的突发事件，但仍能及时找到解决方案。亚马逊物流中心存在拥挤的空间，例如在拣货站前，因为每个机器人都必须穿过该区域，无论是将货架运送到拣货站还是将其退回仓库。南加州大学的研究旨在为构建此类机器人系统的弹性算法提供坚实的基础，以结束所有机器人从各自的起始顶点到各自的目标顶点的无碰撞路径。

其他 ARA 类别是通用人工智能、知识管理和数据质量、机器翻译、个性化、搜索和信息检索、安全、隐私和滥用预防以及语音。

资助项目的输出将以学术出版物和开源代码贡献的形式公开。 ARA 还促进对学生的培训和为教师提供临时研究职位。其中包括行业合作伙伴提供的研究生和博士后实习机会，以及当科学家暂时离开家乡大学担任行业研究员时的访问研究员安排。

ARA 网站上提供了完整的获奖者名单及其项目的详细信息： 。

关于亚马逊

亚马逊遵循四项原则：以客户为中心而非以竞争对手为中心、对发明的热情、对卓越运营的承诺以及长期思考。客户评论、一键购物、个性化推荐、Prime、亚马逊物流、AWS、Kindle Direct Publishing、Kindle、Fire 平板电脑、Fire TV、亚马逊 Echo 和 Alexa 是亚马逊率先推出的一些产品和服务。欲了解更多信息，请访问并关注@AmazonNews。

点击咨询现在有哪些新兴平台值得关注 >>>

特别声明：以上文章内容仅代表作者本人观点，不代表ESG跨境电商观点或立场。如有关于作品内容、版权或其它问题请于作品发表后的30日内与ESG跨境电商联系。