系统信息:4月23日

AI工具可以清理脏数据
滑铁卢大学的研究人员,与同事合作威斯康辛大学和斯坦福大学,想出了HoloClean,一个人工智能的工具梳理脏数据和检测信息错误。

“越来越多的机器为我们做决定,所以我们的生活每天都感动脏数据,”伊哈布伊卜拉欣-说,教授在滑铁卢的大卫·r·切里顿学院的计算机科学。“如果银行等机构或公用事业公司正在与糟糕的数据,它可以产生负面影响比如信用评分或抵押贷款批准。”

人工智能训练后,它可以独立地找出一个错误,不是什么,如果有一个错误判断最可能的值缺失的数据。用户将有一个更清洁的数据集使用的分析将产生更多的有价值的结果。

“这项工作偏离了旧的手动方式试图清理数据,这是昂贵的,没有规模,并不能满足当前需要清洗数据,“说伊卜拉欣-滑铁卢的数学教师。“这个系统地址信息的问题,人们使用它运行分析,但它是不正确的。它不提供信息不存在,而是纠正信息假设是正确的。”

图片来源:滑铁卢大学

研究人员下一步是对错误检测和数据修复在一个端到端解决方案的最终数据质量指示板。

保护AVs免受网络攻击
全自动车辆的概念是诱人的,一个地方,你可以补上邮件,检查当日的新闻,甚至在增强现实游戏虽然上班,如车辆驾驶。

尼古拉Bezzo在物理和虚拟世界的交集。弗吉尼亚大学的助理教授的系统和信息工程系电气和计算机工程的双重约会,他研究自治系统和评估他们的威胁。

他开始他的职业生涯开发机器人和自动机器,然后进入保护他们免受网络攻击。

“大约50%的我的工作与如何检测网络攻击在现代车辆,如汽车每天你开车,或者在航空器机器人系统,”他说。“我试图了解这些系统的状态,看看他们是否已损坏或不,如何给出一些防御机制。其他50%的工作致力于使这种系统越来越多的自主和聪明。”

“现代汽车不建立网络安全,“Bezzo说。“他们有很多电脑有很多传感器,和他们伟大的工作;驾驶舒适度增加,有很多的安全特性。

“但这些传感器,攻击者可以妥协或电脑,并且可以让你无论他想要的。他们可以接管汽车的刹车,或一些传感器像GPS,或者他可以接管的灯。”

Bezzo用来对抗这些隐形攻击策略之一是构建冗余系统,多个传感器监控的操作系统,和一个传感器上微妙的变化可以指示入侵另一个。

“在一天结束的时候,我们喜欢自动化,”他说。“我们想要提高我们的生活质量;我们想让我们的生活简单。自动化你添加到你的车越多,通常是你的汽车更安全,[和]你越能放松和专注于其他活动。如果你每天上下班,你可以依靠自主车,你可以利用这段时间去做别的,就像回答电子邮件。你可以摆脱浪费时间。”

虽然自主车辆可以提供更多的自由时间,从入侵系统有多安全?

“我认为我们不能够完全解决这个问题,“Bezzo说。“总有一种妥协您的系统,做一些你不考虑。”

NeuroAutonomy五角大楼资助基金项目
美国国防部授予学术研究人员的750万美元的赠款bioinspired控制系统将使自导的汽车在陆地上,在空中和海上。

多学科大学研究专项资金将由波士顿大学,麻省理工学院,和澳大利亚的研究型大学。

自主车辆可以在任何城市机动自己已经在我们的公共道路,Yannis Paschalidis说,但操作越野仍然是一个挑战。

“这些车辆设计非常结构化的环境中,在道路和通道,“Paschalidis说,波士顿大学的工程师使用数据科学和机器学习算法和控制系统开发新软件。“他们只是程序识别一小部分不同类型的对象。”

BU教授Paschalidis生物医学、系统和电气和计算机工程,自动驾驶汽车的愿景,将他们从郊区通勤的平凡的世界最具活力的(有时是严厉的)世界各地的地方。“我们感兴趣的发展基本原则可以应用于自主车辆导航能力的自己在地上,水下和空气中,”他说。

“我们的团队跨越两大洲和汇集了一些杰出的专家neuroscience-with强调本地化,映射,和导航函数机器人技术的专家,计算机视觉,控制系统和算法,“Paschalidis说,团队的首席研究员。“我们基本上要用从神经科学更好地组织和控制工程系统的见解。”

他们的目标?调查生活organisms-namely蚂蚁的大脑,动物,humans-process空间环境获得有意义的导航信息。项目NeuroAutonomy国际研究小组称他们的努力。

”的研究,我们会带来过度做在这个负载是最有趣的控制系统集中在大脑化学药剂及其协调的感觉神经的身体和神经肌肉系统,”首席研究员约翰Baillieul说,机械的波士顿大学特聘教授,系统和电气和计算机工程。

澳大利亚合作者,特别是昆虫导航专家Ken麦格理大学的程,将洞察力从蚂蚁的方式使用视觉线索来移动。在美国,波士顿大学的合作者将领导团队研究动物和人类空间导航。

”这个项目提供潜在的一些重大理论突破对于理解认知,”首席研究员Michael Hasselmo说,中心部的主任系统神经科学和心理学和脑科学的教授。
Hasselmo将领导团队的啮齿动物在环境的调查。他说这个项目虽然是专注于导航、元素的算法团队计划开发最终可能被应用“广泛的不同类型的智力行为。”

开发算法,团队将瞄准三大差距当前自主车辆的导航能力技术和生物有机体,首席调查员尚塔尔斯特恩说,波士顿大学的认知神经影像中心主任。斯特恩将导致团队成员使用功能性核磁共振研究人类如何开发一个地图的周围的环境和检测变化的元素。

“举个例子,直接来自机器人被称为循环关闭问题,”斯特恩说。“当你在房子里到处闲逛一圈,回到厨房,你知道你回到厨房;映射到您的环境,认识到你以前回到你在的位置。在机器人,这是一个困难的问题一个自治的系统。一个自治系统将保持映射位置它返回,以同样的方式一Roomba吸尘器清洁时同一地点同一位置。”