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指南|“新一代人工智能”重大科技专项

2019年度“新一代人工智能”重大专项共设置关键基础体系研究及验证、关键共性技术研究及应用、关键处理与感知器件等专题。

要求项目须覆盖每个研究方向要求的全部研究内容和考核指标,且成果实施地点在广东省内。

针对实时感知与识别、自主控制与协作、动态环境下的自适应任务重构等难题,突破实时目标检测算法、多智能体协作、智能计算智能处理器系统结构设计等关键技术。

完成基于认知计算模型的人工智能原型处理器设计,面向多智能协同任务的原理验证系统。

研究基于认知计算的混合增强智能,探索直觉推理与因果模型、记忆和知识演化的可计算框架;

构建包含人工系统、计算实验、平行控制与管理等功能的混合增强智能平行智能系统平台;

研究多机构协同的系统性结构电子产品化标注策略,结合深度学习算法针对影像数据(如图片、视频)、文本数据(如语音、文字)研究自动生成结构化数据的智能标注系统,开发半监督/无监督学习算法支持下的集数据收集、数据处理和自动标注为一体的智能标注云平台。

通过从海量未标注的数据中自动挖掘有价值的目标信息,实现(极)弱监督下的特征与模型学习,并大幅度地提升模型的精简性、通用性和适应性。

研究结合迁移学习与主动学习的增量学习方法,并通过渐进式模型训练将其应用到实体目标增量标注任务中,通过迭代学习有效地提升模型性能。

开展多模态的人机交互技术研究,重点解决以视觉感知、语音理解、动作交互为主的人机交互核心问题。

研究面向开放环境的自适应场景及交互对象的视觉感知与建模,提升智能系统对多样化场景的适应能力;

开展高层语义理解与融合的人机语音交互技术研究,提升语音系统在开放交互场景中的模糊理解与泛化推理能力;

研制面向通用边缘计算的智能实时推理平台,形成端云一体化的多模态人机交互系统,实现感知、理解、交互一体的智能设备;

在多模态人机交互上形成核心技术,并在服务、教育、工业等人机交互与机器人方向形成示范性应用。

基于声像的对抗学习、迁移学习和强化学习融合算法,研究基于深度学习的时序/空间/时频多维信息融合推理算法。

研究基于超声感知的高精度定位技术,基于机器学习、流形学习、深度学习的多维信号特征提取算法。

研究基于自组织神经网络、记忆回放机制的在线增量学习算法,实现基于人机互动的新故障自动标注。

建立面向制造感知的可重构电子配件异构智能计算边缘节点定制化软硬件协同设计,研究高效、灵活的深度神经网络加速单元和信号处理加速单元设计,为多框架深度学习以及信号处理构建易于编程与应用的集成编译开发与运行时管理软件,完成自主边缘智能计算节点构建。

建立多模态感知融合云平台并实现多厂区边云部署,建成同类产品在不同区域产线的多模态感知智能学习与计算系统。

面向AIOT场景下复杂不确定性端云融合模式下的跨域业务协同控制问题,开展边缘计算网关及智能网联协同控制系统的关键技术研究。

包括面向处理器级网联端侧设备数据采集融合的端云协同智能计算模型、低功耗边缘计算网关体系架构、端云融合网联大数据全周期闭环智能管理模型。

研制具备低功耗、轻量级人工智能算法边缘执行框架的网关设备,研究支持终端网联节点国产操作系统的自主可控软件集成开发环境和开源工具链。

支持TensorFlow等框架下训练完成的神经网络模型到算子的翻译、算子到AI芯片的指令集编译,研发面向AIOT的软件集成开发环境和编译工具链,搭建开源计算平台,提高边缘计算网关的AI支持,面向城市交通管理、无人驾驶、安全生产应急管理、企业风险预警分析管控等热点的城市大脑协同控制场景建立示范应用。

研究面向制造的预测性决策控制模型及基础算法库,研究支撑高维度性能衰退指标提取的高稳定性和敏感性算法;

研究根据特征数据库和运行数据库构建设备健康混合模型,研究支持模型重合度评估系统或其部件健康度的算法;

研究支撑柔性件roll to roll和连续加工过程产品测量与和面向过程的误差源识别算法,构建基于制造质量预测可拓模型,研发柔性件制造预测性决策控制深度学习人工智能算法开放平台系统,研发可视化虚拟设备属性数据建模与映射关系建立技术,研发拖拽式可视化、图形化的数据建模、数据探索、深度分析、规则联动与预运行及自主数据模型构建技术。

研究面向智能视觉应用的可灵活调整的处理器体系架构和部署工具,解决现有深度学习处理器固定体系结构与灵活应用数据流之间的矛盾,针对不同应用场景中的深度学习算法,研究处理器在算法特定的体系结构中的配置方法,研究处理器在稠密网络与稀疏网络间切换模式,研究处理器动态调整数据流和数据位宽的方法。

研究高保真度光感成像技术、超大图像数据的快速压缩与传输技术、亚像素级超高清图像特征提取、分割、匹配与识别技术。

研发高感光度、高量子效率、低暗电流噪声且体积小的背照式(BSI)iTOF像素单元及其高分辨率图像传感器;

基于项目开发的TOF感知器件,研究3D视觉引导的自主智能系统,研究复杂环境下对操作对象快速三维感知的能力,重构交互场景和操作对象三维模型,完成自主智能系统在复杂环境约束下的运动控制,研究用于精准交互和灵巧操作、快速估计的深度网络模型应具备的防备对抗攻击的鲁棒性。

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