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创新工场DeeCamp2020诞生“双冠军” AI技术和商业并举

2020-08-05 20:29 · 稿源:TechWeb.com.cn

【TechWeb】8月5日消息,DeeCamp2020人工智能训练营总冠军答辩暨结营典礼今日正式举行。DeeCamp2020 开放性竞赛共设立五大赛道,共有37支团队提交AI Demo,其中6项入围总冠军答辩。这里面有AI切割长视频、AI预测汇率变化、AI听诊、AI设计人像积木、AI创作科幻小说、AI改进自动驾驶等奇思妙想。

最终,自动驾驶赛道的Faster&Better团队和创新赛道的方仔照相馆团队最终共同夺得总冠军。这也是DeeCamp自举办以来的首次“双冠军”,两支总冠军队伍各获得10万元奖励。其余四个项目获得各赛道冠军。

对于DeeCamp首次评选出“双冠军”,评委之一、创新工场董事长兼CEO李开复表示,“这两个项目评委打分相同,难分伯仲。‘Faster&Better’团队的技术让人震撼,团队解决了潜在的很大问题,因为如果以后车都是无人驾驶,服务器的负荷量会有多大,团队能做到这一点有很深的技术力量,尤其是一批学生做出来,这个项目是技术取胜。这说明在今天,黑科技创业的空间仍然存在。而‘方仔照相馆’团队则以商业取胜,让我们惊讶于积木居然可以与AI结合。他们的“方头仔”产品让人充满购买欲望,几乎是一项可以直接拿到融资的项目。“我们认为这两个组,任何一个单独夺冠,都不能完整表达DeeCamp代表的精神,所以最终决定评选出两个总冠军。”

DeeCamp2020入围总决赛的6大团队

李开复强调,DeeCamp的初衷是用AI技术解决真实世界的问题,最顶级的技术未必会产生最大的商业价值,和传统产业结合才能释放AI潜力。大家一定要理解产业,找到真实场景中落地机会。

DeeCamp人工智能训练营是一项面向全球大学生的公益项目,专注培养应用型AI人才。创新工场人工智能工程院执行院长王咏刚表示,DeeCamp是一个为学生服务、充分发挥学生自主精神的人工智能训练营,鼓励所有来到DeeCamp的同学进行一段自我驱动的AI学习实践之旅。

DeeCamp2020有 200余位学员入选,他们来自清华大学、北京大学、中国科学院大学、南京大学、北京航空航天大学、复旦大学、中国人民大学等44所国内高校,以及卡内基梅隆大学、麻省理工学院、牛津大学、康奈尔大学等30所海外高校,分布在86个国内城市及北美和欧洲的17个海外城市。

DeeCamp2020 五个赛道分别是:

•教育赛道:AI 驱动的教育新工具和新方法

•医疗赛道:用 AI 应对医疗和公共卫生领域的新挑战

•创新赛道:人工智能的创新思考与前沿设计

•商业赛道:AI 赋能的商业决策与商业流程优化

•自动驾驶赛道:自动驾驶的技术突破与前沿创新

两支并列总冠军

总冠军:Faster&Better

所属赛道:自动驾驶的技术突破与前沿设计

挑战赛题:算符算力约束下的无人驾驶车辆检测

自动驾驶是人工智能中最具挑战、最具有应用前景的方向之一。对于需要大规模落地量产的车辆检测场景,神经网络模型只能在较为廉价的芯片上运行,这为检测模型的效率带来了巨大挑战和约束。

数据分析:标注可视化

Faster&Better团队在满足严格算符算力的约束下,设计了一种极为高效的anchor-free车辆检测模型。该模型采用了backbone、后处理策略,将物体看作点,使用轻量的head来预测物体位置、类别和bounding box,在保障性能的同时大幅提升了速度。

Faster&Better团队对项目的商业价值也进行了思考。该车辆检测模型能够很容易地部署在低成本的芯片上,实现产品的落地,带来商业回报。模型迭代速度快,可以使用更低的功耗训练和维护。模型精度高,能够为无人系统的安全性和稳定性保驾护航。

未来,该车辆检测模型也有广阔的应用空间。一是可以部署到行车记录仪等传统硬件上,使其智能化,具备行车预警功能;二是可以部署到安防监控中,使用模型自动过滤筛选,将视频中有车辆的场景加以保存,节省存储空间,也节省人员回放视频的时间。

总冠军:方仔照相馆BrickMeStudio

所属赛道:人工智能的创新思考与前沿设计

挑战赛题:自动积木建模

AI+积木?听起来如此跨界的两件事,会有什么奇妙的组合?

来自北京航空航天大学、清华大学、香港中文大学、奥地利科学技术研究所的同学们组成的“方仔照相馆”团队,用AI玩转积木,为创意插上了翅膀。

他们打造了一个AI积木创作平台“方仔照相馆”,只需通过简单上传一张头像照片,就可以生成个性化定制的方头仔玩偶头像。在未来,在网上一键下单,百变趣味的方头仔就可以邮送到家。

怎么实现呢?他们先根据输入的图像,抽取特征向量,比如发型、刘海、胡子、眼睛、下巴、肤色、上衣款式、衣服图案、鞋子颜色、手的摆放、裤子纹理等,匹配相应的积木零件,然后生成积木模型和拼装步骤。

“方仔照相馆”团队希望将自己对积木的热情,传递给更多人。积木不只是孩子们的玩具,更是创造力的源泉,“AI时代,更要注重创造力培养”。

四支各赛道冠军

教育赛道冠军:Teched U

所属赛道:用AI驱动的教育新工具和新方法

挑战赛题:网络公开课聚类、检索、评价和推荐工具

在线教育是未来趋势,但录播课的用户体验不佳。大量的录播课仅将一段长视频从线下直接搬运到线上,难以避免冗余重复,造成学生积极性差、完课率低等问题。

来自卡内基梅隆大学和沃顿商学院的同学组成了Teched U团队,希望用AI技术赋能在线教育。他们通过自研原创神经网络 TopicNet,实现长视频切割、大纲提取、知识搜索三项功能。

通过视频切割,寻找知识结构断点,可以将一小时的教育视频切割成5-10分钟的短视频,让用户利用碎片化时间学习;通过大纲提取,借助整理好的知识大纲进行跳转,让用户快速了解知识内容的结构;通过知识搜索,可以精确寻找到相关视频和精确到秒的视频跳转位置。

目前,在线教育巨头主要通过人工标注做视频切分,但对于缺乏人才和技术的中小型在线公司,这项低成本的视频切割自动标注技术,可以帮助他们丰富视频内容,实现精准推荐,从而提升用户体验和转化率。

医疗赛道冠军:心灵捕手

所属赛道:用AI应对医疗和公共卫生领域的新挑战

挑战赛题:通过深度学习识别生物电信号

在DeeCamp,AI+医疗也可以大显身手!

由“心灵捕手”小组带来的“听医声AI 诊断专家”项目,是本届DeeCamp项目中唯一一个软硬结合的项目。硬件制作、小程序设计开发等工作,全部是在DeeCamp期间用两个月的时间完成。

“听医声”AI诊断专家通过电子听诊器采集心音、呼吸音、脉搏,并将电子化的信号传递给微信小程序及后台云端分析系统,进行定量分析判断用户的健康状况,实现健康监护、疾病预警、辅助诊断。若检测到身体异样,可自动推荐附近的医院。未来,“听医声”既可以辅助医生做疾病早期筛查、健康监测,也可以用在留守老人监护、残疾人健康关爱等领域。

值得一提的是,“听医声”的脉搏波数据集,通过与医院、诊所、体检中心等工作单位合作,共采集了6000余例由中医专家标定的脉象数据,把专家经验转化为临床诊断量化标准,实现了中医问诊的客观化、信息化。

创新赛道冠军:AI科幻世界

所属赛道:人工智能的创新思考与前沿设计

挑战赛题:科幻小说自动/辅助生成

你能想象一个AI构建的科幻世界吗?在DeeCamp2020,AI正在创造一个全新的写作时代。

来自中科院、美国乔治梅森大学等高校的五位同学组成的“AI科幻世界”团队,基于Open AI 的GPT-2模型,在百亿级中文大规模语料上重新训练,打造了一位神奇的“AI科幻小说作家”。

这位“科幻作家”,可以根据设定好的故事主线、人物角色等,交互式生成科幻小说内容,不仅可以遣词造句,还可以创作构思,让普通人也可以化身“科幻文学大咖”。

科幻小说自动/辅助生成界面

“AI科幻世界”团队在开发的过程中,借鉴作家创作小说的过程,受到认知心理学和文学理论启发,提出情节大纲主导的、人机协同写作的范式:用户输入第一句,机器输出多个人称一致、语句连贯、逻辑合理的下一句话候选,由用户做筛选和修改,不断重复形成情节闭环。

在人机协同的半自动模式下,AI科幻世界写作故事大纲的速度每分钟可达50-100字。而在无人干预的全自动模式下,可以在1秒钟之内写出一个曲折动人的两千字故事,揭开了创作的神秘面纱。

未来,科幻小说自动/辅助生成可以应用在商业传播场景中,提升内容的广度和个性化,兼顾精准分发下的用户需求和内容质量,满足企业对海量信息的搜集、分析、筛选、整理和发布需求。

商业赛道冠军:“Non-pretrain”

所属赛道:AI 赋能的商业决策与商业流程优化

挑战赛题:人工智能在量化交易和投资中的决策辅助

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略。

来自南京大学、复旦大学的“Non-pretrain”团队,针对外汇量化交易的历史数据,提出了一种数据依赖的相似性度量方法。对每一个分类,分别使用所提出的层次注意力LSTM模型对未来汇率进行预测。最后对多个类的预测结果进行集成,并结合挖掘出来的典型pattern制定交易策略。

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