DeepMind 用 GAN 虚构视频真假难辨【智能行业热点】（2019.7.22）
By 超神经
AI 无处不在的时代，每天都有新的技术与研究成果。无论学术界还是商界，AI 方面的新闻都源源不断，让我们对 AI 行业产生新的认知与思考。
HyperAI 超神经精心整理了近日人工智能行业的大事件，一起围观吧。
学界
加州大学开发深度神经网络，可对抗 deepfakes
加州大学河滨分校的 Amit Roy-Chowdhury 视频计算小组，开发了一种深度神经网络架构，可以高精度地识别像素级别的被操作过的图像。
研究人员在大型照片数据集中标记了非操作图像和被操作图像边界区域中的相关像素。给该神经网络一个新的图像，它能够提供该图像被 deepfakes 与否的概率，并定位操作发生的区域。
目前研究人员正在研究静止图像，但他们指出这也可以帮助他们检测深度视频。
来源：sciencedaily.com
KAIST 根据婴儿行为训练机器学习模型
将为目标导向任务提供依据
KAIST（韩国高等科学技术研究院）研究人员发现婴儿具有极强的学习能力和丰富的探索行为，受此启发，研究人员开发了一个内在图形物理网络。
它与深层强化学习相结合，允许深度强化学习网络不断改进其直觉模型，鼓励它仅仅基于内在动机与目标对象进行交互。在未来，该直觉模型可以为机器学习工具的开发提供依据和指导，被用于 ATARI 游戏或视频预测。
来源：techxplore.com
企业
英特尔拟将 bfloat16 植入最新处理器
英特尔将在其要推出的 CooperLake Xeon 处理器中实施 bfloat16 指令，还将在 Nervana 神经网络处理器 NNP-T 1000 上实施。
深度学习促使了人们对新的浮点数格式的探索，bfloat16（BF16 格式）的浮点数成为了深度学习上新的标准。
研究人员通过对比发现，bfloat16 能够适用在许多应用领域，包括视觉，语音，语言，生成网络和推荐系统。
bfloat16 最初由谷歌开发并在其第三代 Tensor Processing Unit（TPU） 中实施，此后吸引了大批支持者。对它的使用，将会在计算的训练速度上得到提高。
来源：nextplatform.com
三星批量生产 12GB LPDDR5 DRAM 芯片
为 5G 和 AI 做准备
三星于近日宣布开始大规模生产 12 GB LPDDR5 DRAM 模块，旨在为未来手机中的 5G 和 AI 功能实现硬件支持。
据称，新的 LPDDR5 模块将提供 5,500Mbps 的数据速率，比之前高端智能手机使用模块的数据传输提高了约 30％。
三星表示，新款 DRAM 还将实现超高清视频录制，支持 AI 和机器学习等相应功能，新的芯片还将提高了设备电池寿命，与现有 DRAM 相比，功耗降低达到 30％。
来源：venturebeat.com
技术
Google Health 启动 SMILY 项目，用于肿瘤筛查
Google Health 目前正在着手开发 SMILY（Similar Medical Images Like Yours），将用于肿瘤的筛查。
这是一个病理学中以人为中心的、相似图像搜索工具。基于 ML 的病理学反向图像搜索工具，医务人员在计算机中输入显微镜分析组织样本，可以第一时间搜索到类似的图像和案例，进而加快诊断速度并提升诊断的准确性。
来源：ai.googleblog.com
L4 Automated Following 发布
有望解决自动驾驶的卡车列队行驶问题
Peloton Technology 近日发布了 L4 Automated Following，1 名司机可以同时控制两辆卡车并列行驶。
借助自动跟随系统，主卡车司机能够引导跟随卡车的转向、加速和制动，未来将有望提高运输效率，为卡车自动驾驶带来革命性变革。目前该技术已在内部道路测试。
来源：techxplore.com
新奇
DeepMind 发布 AI 新技术，可生成逼真视频
DeepMind 的最新论文 Efficient Video Generation on Complex Datasets（ 复杂数据集上的高效视频生成）详细介绍了 AI 生成视频的最新进展。
研究人员表示，他们的最佳性能模型——双视频鉴别器 GAN（DVD-GAN）包含两个鉴别器：空间鉴别器与时间鉴别器，可以生成连贯的 256 x 256 像素的视频，「保真度显著」，最长可达 48 帧。
在经过 12~96 小时的训练后，DVD-GAN 创建了有物体构成、移动、甚至复杂纹理的视频，比如溜冰场的一侧。AI 生成视频中的「人」，可能并不存在。
论文地址：https://arxiv.org/abs/1907.06571
来源：venturebeat.com
电子芯片可模仿人脑，能瞬间创造或删除记忆
来自 RMIT 大学（墨尔本皇家理工大学）的研究人员开发出一种能够复制大脑存储和丢失信息的芯片。新芯片基于一种超薄材料，可以根据不同波长的光线改变电阻，使其能够模拟神经元在大脑中存储和删除信息的工作方式。
论文第一作者 Taimur Ahmed 说：「这项技术使研究人员能够更好地了解大脑及其如何受到破坏神经连接的疾病的影响，如阿尔茨海默病和老年痴呆症。」
来源：sciencedaily.com
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