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机器人类脑智能研究综述

自动化学报 2024年第8期50卷 1485-1501页

作者：王瑞东王睿张天栋王硕中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049

传统机器人经过长时间的研究和发展,已经在生产和生活的多个领域得到了广泛的应用,但在复杂多变的环境中依然缺乏与真实生物类似的灵活性、稳定性和适应能力.类脑智能作为一种新型的机器智能,使用计算建模的方法模拟生物神经系统的各类... 详细信息

传统机器人经过长时间的研究和发展,已经在生产和生活的多个领域得到了广泛的应用,但在复杂多变的环境中依然缺乏与真实生物类似的灵活性、稳定性和适应能力.类脑智能作为一种新型的机器智能,使用计算建模的方法模拟生物神经系统的各类特性,进而实现对各类信息的推理和决策,近年来受到了学术界的广泛关注.鉴于此,综述了国内外面向机器人系统的类脑智能研究现状,并对类脑智能方法在机器人感知、决策和控制三个研究方向的成果进行了整理、归纳和分析,最后从软硬件层面分别指出了机器人类脑智能目前存在的主要问题和未来的发展方向.

关键词：机器人类脑机器人类脑智能脉冲神经网络

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构建数智安全新格局保障新发展格局

中国科学院院刊 2024年第1期39卷 131-142页

作者：杨晓光吴杨张兴伟郑晓龙中国科学院数学与系统科学研究院北京 100190 中国科学院大学经济与管理学院北京 100190 中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京 100190 中国科学院大学人工智能学院北京 100190 中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京 100190

随着党的二十大以后我国进入新发展时代,数智技术的快速发展和广泛应用激活了新一轮经济发展潜力,也给经济社会发展带来了新的安全挑战.文章首先分析了国际与国内新形势下新发展格局的特点,剖析了新发展格局下数智安全风险挑战,涉及微... 详细信息

随着党的二十大以后我国进入新发展时代,数智技术的快速发展和广泛应用激活了新一轮经济发展潜力,也给经济社会发展带来了新的安全挑战.文章首先分析了国际与国内新形势下新发展格局的特点,剖析了新发展格局下数智安全风险挑战,涉及微观层面的技术安全、个人安全,以及宏观层面的经济安全、社会安全、文化安全.在此基础之上,文章提出了构建数智安全新格局的基本方法论,给出了一个涵盖数智技术自身安全、保障数智安全的数智技术、数智安全法律法规和政策3个方面数智安全新格局的基本架构.最后,文章探讨了数智安全新格局和新发展格局之间的辩证与螺旋式协同演进关系,为在新的时代保证经济社会的康持续发展提供指导.

关键词：数智安全数智安全新格局新发展格局安全与发展

来源：博看期刊评论

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融合点云与图像的环境目标检测研究进展

中国图象图形学报 2024年第6期29卷 1765-1784页

作者：贾明达杨金明孟维亮郭建伟张吉光张晓鹏中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049

在数字仿真技术应用领域,特别是在自动驾驶技术的发展中,目标检测是至关重要的一个环节,它涉及对周围环境中物体的感知,为智能装备的决策和规划提供了关键信息。近年来,随着传感器技术的进步,图像和点云成为两种主要的感知数据源,它们... 详细信息

在数字仿真技术应用领域,特别是在自动驾驶技术的发展中,目标检测是至关重要的一个环节,它涉及对周围环境中物体的感知,为智能装备的决策和规划提供了关键信息。近年来,随着传感器技术的进步,图像和点云成为两种主要的感知数据源,它们各自在基于深度学习技术的目标检测方法研究中具有独特的优势。为了更加全面地对现有基于点云和图像的目标检测方法进行研究,本文对基于图像、点云及两者联合的3类目标检测算法进行系统的梳理和总结,旨在探索如何将这两种数据源融合起来,促进提高目标检测的准确性、稳定性和鲁棒性,并对融合点云和图像的环境目标检测发展方向进行展望。

关键词：点云自动驾驶多模态目标检测融合

基于特征空间增强重放和偏差校正的类增量学习方法

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模式识别与人工智能 2024年第8期37卷 729-740页

作者：孙晓鹏余璐徐常胜天津理工大学计算机科学与工程学院天津300382 中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190

网络不断学习新的知识时会遭受灾难性遗忘,增量学习方法可通过存储少量旧数据重放以实现增量学习的可塑性与稳定性的平衡.然而,存储旧任务的数据会有内存限制及隐私泄露的问题.针对该问题,文中提出基于特征空间增强重放和偏差校正的类... 详细信息

网络不断学习新的知识时会遭受灾难性遗忘,增量学习方法可通过存储少量旧数据重放以实现增量学习的可塑性与稳定性的平衡.然而,存储旧任务的数据会有内存限制及隐私泄露的问题.针对该问题,文中提出基于特征空间增强重放和偏差校正的类增量学习方法,用于缓解灾难性遗忘.首先,每类存储一个中间层特征均值作为其代表的原型,并冻结低层特征提取网络,避免原型“漂移”.在增量学习阶段,存储的原型通过几何平移变换增强重放的方式维持先前任务的决策边界.然后,通过偏差校正为每个任务学习分类权重,进一步纠正方法分类偏向于新任务的问题.在4个基准数据集上的实验表明文中方法性能较优.

关键词：类增量学习持续学习灾难性遗忘特征表示特征增强

视觉语言模型引导的文本知识嵌入的小样本增量学习

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软件学报 2024年第5期35卷 2101-2119页

作者：姚涵涛余璐徐常胜多模态人工智能系统全国重点实验室(中国科学院自动化研究所) 北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049 天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384

真实场景往往面临数据稀缺和数据动态变化的问题,小样本增量学习的目的是利用少量数据推理数据知识并减缓模型对于旧知识的灾难性遗忘.已有的小样本增量学习的算法(CEC和FACT等)主要是利用视觉特征来调整特征编码器或者分类器,实现模型... 详细信息

真实场景往往面临数据稀缺和数据动态变化的问题,小样本增量学习的目的是利用少量数据推理数据知识并减缓模型对于旧知识的灾难性遗忘.已有的小样本增量学习的算法(CEC和FACT等)主要是利用视觉特征来调整特征编码器或者分类器,实现模型对于新数据的迁移和旧数据的抗遗忘.但是少量数据的视觉特征往往难以建模一个类别的完整特征分布,导致上述算法的泛化能力较弱.相比于视觉特征,图像类别描述的文本特征具有较好的泛化性和抗遗忘性.因此,在视觉语言模型的基础上,研究基于文本知识嵌入的小样本增量学习,通过在视觉特征中嵌入具有抗遗忘能力的文本特征,实现小样本增量学习中新旧类别数据的有效学习.具体而言,在基础学习阶段,利用视觉语言模型抽取图像的预训练视觉特征和类别的文本描述,并通过文本编码器实现预训练视觉特征到文本空间的映射.进一步利用视觉编码器融合学习到的文本特征和预训练视觉特征抽象具有高辨别能力的视觉特征.在增量学习阶段,提出类别空间引导的抗遗忘学习,利用旧数据的类别空间编码和新数据特征微调视觉编码器和文本编码器,实现新数据知识学习的同时复习旧知识.在4个数据集(CIFAR-100,CUB-200,Car-196和mini Image Net)上验证算法的有效性,证明基于视觉语言模型文本知识嵌入可以在视觉特征的基础上进一步提升小样本增量学习的鲁棒性.

关键词：小样本增量学习视觉语言模型文本知识嵌入类别空间引导的抗遗忘学习

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基于对手池的两人格斗游戏深度强化学习

控制理论与应用 2024年

作者：梁荣钦朱圆恒赵冬斌中国科学院大学人工智能学院中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室

双人游戏在游戏人工智能领域是一个基本且重要的问题，其中一对一零和格斗游戏是最为典型的双人游戏之一。在本文中，我们基于深度强化学习对格斗游戏博弈对抗策略进行研究。首先建模格斗游戏环境，设计可用于格斗游戏决策的状态，动作... 详细信息

双人游戏在游戏人工智能领域是一个基本且重要的问题，其中一对一零和格斗游戏是最为典型的双人游戏之一。在本文中，我们基于深度强化学习对格斗游戏博弈对抗策略进行研究。首先建模格斗游戏环境，设计可用于格斗游戏决策的状态，动作以及奖赏函数，并将阶段策略梯度算法应用于对抗策略的学习。为了尽可能学到纳什均衡策略实现战胜任意对手的目标，我们基于历年参赛的智能体构造对手池用于智能体训练，并探索对手选择机制对于训练过程的影响。最后在固定对手池的基础上，设计了自增长对手池算法，以提升对手策略的完备性和训练智能体的鲁棒性。为了提高环境采样速度，我们从传统并行框架出发，设计了可用于双人游戏的多服务器分布式并行采样框架。通过实验对比发现，基于自增长对手池方法所学的智能体能以96.6%的胜率击败固定对手池中的智能体，并且在与三个仅用于测试的智能体对战时，也表现出了72.2%的胜率。

关键词：实时格斗游戏深度强化学习两人零和博弈对手策略池

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利用全局仿射模型进行卫星图像快速三维重建

遥感学报 2024年第6期28卷 1576-1587页

作者：陈豹王品贺董秋雷中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心北京100190 东北大学计算机科学与工程学院沈阳110169

基于多视角卫星遥感图像的三维场景重建是遥感领域中一项极具挑战性的任务。针对现有方法重建速度慢的问题,本文提出了一种利用全局式仿射模型进行卫星图像快速重建方法。该方法首先将多视角卫星图像裁剪成一组局部图像块并计算相应局... 详细信息

基于多视角卫星遥感图像的三维场景重建是遥感领域中一项极具挑战性的任务。针对现有方法重建速度慢的问题,本文提出了一种利用全局式仿射模型进行卫星图像快速重建方法。该方法首先将多视角卫星图像裁剪成一组局部图像块并计算相应局部场景的三维仿射点云,然后引入一种基于局部点云的全局式仿射运动矩阵估计算法计算出每个视角对应的相机仿射运动矩阵,在此基础上利用少量地面控制点恢复出场景的三维欧氏结构。在两个公共数据集上的实验结果表明,本文方法的重建速度、精度和完整性在大多数情况下均优于3种主流文献方法。

关键词：三维重建卫星遥感图像仿射成像模型欧氏结构恢复全局仿射矩阵

数字科学家与平行科学:AI4S和S4AI的本源与目标

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中国科学院院刊 2024年第1期39卷 27-33页

作者：王飞跃王雨桐中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 澳门科技大学创新工程学院中国澳门999078 中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190

围绕人工智能(AI)大模型技术的最新进展,从AI4S(人工智能驱动的科学研究)到S4AI(面向人工智能的科学研究),讨论人工与自然平行的智能科技与数字人科学家的作用及其对科研范式和社会形态变革的可能冲击;认为范式与形态的变革刻不容缓,必... 详细信息

围绕人工智能(AI)大模型技术的最新进展,从AI4S(人工智能驱动的科学研究)到S4AI(面向人工智能的科学研究),讨论人工与自然平行的智能科技与数字人科学家的作用及其对科研范式和社会形态变革的可能冲击;认为范式与形态的变革刻不容缓,必须积极应对。

关键词：人工智能智能科技平行智能基础模型数字科学家平行科技分布式自主科学

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用于激光雷达目标检测的单阶段无锚框优化网络

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：朱望江郭建伟张吉光孟维亮张晓鹏中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室之江实验室中国科学院大学人工智能学院

激光雷达目标检测领域近年来开始借鉴图像目标检测的网络设计，但依然存在计算低效无法满足实时应用以及网络结构简单导致性能不足的问题. 所提网络采用了单阶段无锚框的简洁设计; 优化了激光点云体素化表达，在提升计算效率的同时保... 详细信息

激光雷达目标检测领域近年来开始借鉴图像目标检测的网络设计，但依然存在计算低效无法满足实时应用以及网络结构简单导致性能不足的问题. 所提网络采用了单阶段无锚框的简洁设计; 优化了激光点云体素化表达，在提升计算效率的同时保留了一部分点云高程特征; 基于残差网络的思想，设计了更深的主干网络结构用于提取深度特征; 引入特征金字塔来提升小目标的检测效果. 在公开数据集KITTI上，所提网络的mAP指标在各类别目标的检测中均取得了领先的性能. 在自动驾驶计算平台上的运行时间测试表明所提网络能够满足实时性需求.

关键词：目标检测激光雷达自动驾驶单阶段