1.谷歌机器人实验室正在研发一款名为TossingBot的机器学习软件
3 月 28 日消息，谷歌 机器人 实验室正在与来自普林斯顿大学、哥伦比亚大学和 MIT 的研究者们合作开发一套名为 TossingBot 的机器学习软件，它所做的主要是自动将不同物体捡起并投入对应的容器之中。这套系统在刚开始运行的时候，机械臂对着面前的物体会显得有些束手无策。但在经过了 14 小时的训练、分析和纠错之后，它的分拣成功率已经可以上升到 85%。通过机器学习，TossingBot 能从获得的经验中成长，并且还能更好地适应新的应用场景，持续学会新的东西。这一类的技术在仓库或是配送中心之类的环境会有非常大的用处，比如说亚马逊、UPS 等等都可以视作是潜在的客户。
2.多伦多大学获加拿大富商1亿加元捐款！打造最强AI大楼！
多伦多大学最近是收到有史以来最大的一份红包了！加拿大著名企业家 Gerald Schwartz 和 Heather Reisman，这两夫妇在 3 月 25 日，宣布捐赠一亿加元给多伦多大学，用于修建新的创新中心，着重用来研究人工智能等创新科技。这也是多伦多大学收到过最大的一笔捐款。多伦多大学将用这笔资金修建两栋大楼，第一栋占地 23225 平方米，大约有 12 层高。这一栋楼将主要用作多伦多大学 Vector 人工智能机构的研究所。第一栋研究所将在今年 9 月份开始动工，将会坐落在 College 夹 Queens Park 的东北角。第二栋楼占地 46451 平方米，有 20 层楼。主要给一些尖端科学研究提供实验室和办公室。
3.亚马逊推出 AWS Deep Learning Containers，帮助简化人工智能应用程序开发过程
据外媒报道，为帮助用户能够更轻松地在 AWS 上启动及运行人工应用智能程序，亚马逊于近日推出一个已预先安装的流行深度学习框架的 Docker 图像库 – AWS Deep Learning Containers。AWS 的深度学习及人工智能总负责人 Matt Wood 博士于今早在圣克拉拉举行的 AWS 峰会上表示，AWS Deep Learning Containers 包括了许多针对 AWS 的优化和改进，使其能够提供「云培训及推理的最高性能。」亚马逊声称，TensorFlow 优化「显着」改进了高达 90％的适用于 256 GPU 扩展效率，这将使某些人工智能模型能够以两倍的速度进行训练。
4.索尼合作日本移动通信公司，利用5G试验网络测试无人驾驶概念车
据外媒报道，索尼公司与日本移动通信运营商 NTT DOCOMO 于 3 月 26 日宣布，双方将合作测试索尼的无人驾驶概念车——新概念车 Cart SC-1，该车利用 5G 移动技术，可实现多种遥控功能，此次测试将使用 DOCOMO 位于关岛的 5G 开放实验室的试验网络。
5.西安交大提出无人驾驶测试与验证的计算框架及其系统
近日，西安交大人工智能与机器人研究所作为共同第一作者和通讯作者单位与清华大学、中科院自动化所等单位合作，在国际知名《科学》杂志的子刊《科学·机器人学》（Science Robotics）上发表了题为「Parallel Testing of Vehicle Intelligence via Virtual-Real Interaction」的焦点论文（Focus article），论文报道了该联合研究团队在国家自然科学基金委重大研究计划支持下，历经十年实现的一种无人驾驶测试与验证的计算框架及其系统。研究团队构建了人在回路智能测试模型，使系统具有在人类专家指导下自动自我升级的认知机制，同时引入对抗式学习模型, 以自动生成新的任务实例, 这些任务实例可以呈现复杂、动态的交通场景, 促使无人驾驶车辆进一步提高适应复杂环境的能力。
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