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机械之心报道
机械之心编辑部
面临种种高科技领域日益猛烈的全球竞争，美国在人工智能等领域的投资从未像现在这样云云重视。
刚刚，美国国家科学基金会（NSF）的一份通告显示，作为基础 AI 研究的非国防主要联邦资助机构，NSF 正在引领美国举行要害的人工智能投资，这些投资险些笼罩所有的社会领域。
NSF 示意，推进 AI 生长需要的不仅仅是研究资金的投入，还需要确立壮大的、可连续的 AI 研究和创新生态系统，这一系统将孵化基础研究的希望，加速研究功效向市场和实践的转化，促进联邦、大学和工业同伴之间互助关系的确立，同时通过构建区域和国家级教育、劳动力培训网络，来开拓创新领土。
美国国家科学基金会的人工智能研究机构设计（ AI Research Institutes program）是这一战略的要害。今天，美国国家科学基金会及其互助同伴宣布向 11 个其向导的国家人工智能研究中央（National Artificial Intelligence Research Institutes）投资 2.2 亿美元。
这项投资确立在 2020 年第一轮的 7 小我私人工智能研究机构（共计 1.4 亿美元）的基础上，但今年的人工智能研究机构笼罩局限扩大到了美国 40 个州和哥伦比亚特区。每项资助总计约 2000 万美元（五年内拨付），用于支持以下 7 个研究领域的希望:
人机交互与互助人工智能优化希望人工智能与高级网络基础设施盘算机和网络系统中的人工智能动态系统中的人工智强人工智能增强学习农业和粮食系统中的人工智能驱动创新
National Research Institutes 的所在地漫衍情形。交互式舆图：
该设计由 NSF 牵头，并与美国农业部国家食物和农业研究中央（USDA-NIFA）、美国河山平安部、谷歌、亚马逊、英特尔和埃森哲互助，将在人工智能研究和应用、以及教育和劳动力生长方面追求革命性的提高。
以下为每项研究中央的提要先容，更详细的信息可查看文后参考链接。
基于网络群组的协作辅助和响应式交互研究中央——AI-CARING
照顾快速增进的暮年人口是当今美国面临的最大康健挑战之一。许多暮年人希望留在家中，但没有足够多的照顾护士职员来知足他们被照顾的需求，现在的监控解决方案主要限于在发生事故时发送警报。
该研究中央将行使人工智能和智能装备（例如扬声器或手机）来监控家中和生涯社区中的暮年人，开发提供连续、耐久照顾护士的方式，并让医务职员和家庭成员介入和领会这些方式。
该研究中央由佐治亚理工学院向导，由亚马逊和谷歌部门资助，将确立协作人工智能系统，这些系统将学习人类行为及其随时间转变的个体模子。将这些考察效果与医疗靠山信息相连系，将使照顾护士职员能够耐久响应暮年人不停转变的需求，个性化他们的照顾护士并更好地界说照顾护士职员和家庭成员的角色。这将有助于提高照顾护士网络的有用性，辅助暮年人保持自力性并提高他们的生涯质量——同时也会思量到患者和家人的隐私问题。
大规模学习优化研究中央——TILOS
人工智能手艺将用于改善芯片运算。
芯片是异常小的装备，是当今大部门手艺装备的要害组件，支持着通讯、盘算、医疗保健、运输等诸多应用。这些芯片异常庞大，一个芯片可能由数十亿个参数来指导其运算。TILOS 将通过使用人工智能手艺来解决现代盘算机科学手艺无法解决的超大规模优化问题，从而改善芯片的设计和运营。这将使当前手艺呈指数级改善，并为新发现提供更多可能。
该研究中央由加州大学圣迭戈分校与其他五所大学互助向导，并由英特尔部门资助，将通过在几个手艺重点领域开创机械学习手艺来解决优化问题中大规模和高庞大性的挑战。以 AI 为支持的优化可以使这些芯片更快、更廉价、更小、更平安，并知足应用程序的需求。除了芯片设计，大规模优化还会影响漫衍式机械人、盘算和通讯网络，以及其他对国家康健、繁荣和福利至关主要的应用。该项目还将助力劳动力生长设计和扩大学术介入局限。
专注生长优化手艺研究中央
一家人工智能研究中央将在供应链等庞大操作中研发优化决议的方式。
供应链对于维持现代社会的每一个方面运转都至关主要。在已往的一年里，天下已经意识到供应链中止的速率有多快，恢复正常运营是一项艰难而漫长的起劲。这小我私人工智能研究中央将把经典的、以模子驱动的优化手艺与人工智能优化连系起来，以改善全球供应链等庞大运营的治理。
该研究中央由佐治亚理工学院 (Georgia Institute of Technology) 向导，部门由英特尔资助，该研究中央将把人工智能和数学优化连系起来，缔造出能够举行大规模决议的智能系统。除了供应链，由人工智能驱动的优化方式将改善能源、可连续性和电路设计等庞大系统的决议。该研究中央还将与历史悠久的传统黑人大学的向导层举行互助，为工程领域的人工智能缔造可连续的教育途径，生长劳动力教育和扩大介入流动。
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环境盘算学习智能网络基础设施研究中央——ICICLE
人工智能通常被以为是大型组织使用壮大的超级盘算机解决重大挑战问题的领域。该研究中央将专注于开发简化人工智能使用的方式，并让更普遍的用户可以使用它，如小型机构的研究职员、当地社区或小农户，该研究中央希望将精准农业实践纳入他们的运营。
在俄亥俄州立大学的向导下，ICICLE 将约请来自多学科靠山的科学家来构建下一代网络基础设施，将人工智能领域从一个异常狭窄的领域转变为「人工智能即服务」的看法。为实现这一目的，研究职员将致力于在自顺应人工智能、知识图谱、模子和其他领域取得基础性提高，最终缔造一个循环，智能网络基础设施的改善反过来又增强了人工智能自己。
未来边缘网络与漫衍式智能研究中央——AI-EDGE
具有漫衍式智能的未来架构图解。两个示例说明晰「虚拟智能网络」与其控制的响应物理网络之间的交互。图源：NSF AI-EDGE 提案
未来的通讯网络将不仅仅是辅助人们攀谈、发短信，它们还将毗邻智能机械，为所有人提供服务息争决方案。该研究中央将带来更高的带宽、更低的毗邻延迟以及更高的可靠性和平安性。
由俄亥俄州立大学向导并由 DHS 部门资助的 AI-EDGE 研究中央将确立新的 AI 工具和手艺，以确保通讯网络能够自我修复和自我优化。这些网络还旨在解决漫衍式人工智能中的挑战——提高人工智能的效率、交互性和平安性，以保证 AI 在智能交通、远程医疗、漫衍式机械人和智能航空航天等领域交付应用。
借助下一代网络的边缘盘算研究中央——Athena
首席研究员陈怡然与杜克大学盘算进化智能 (CEI) 实验室的学生
现在正在开发的现代移动网络有望增添带宽，实现更快的毗邻速率，从而能够提供更普遍局限内的新应用程序及服务。然而，这些遍布辽阔地理区域的网络将需要大量的盘算能力。研究中央将偏重于为所有用户提供更好的接见，包罗网络边缘和云端的用户，同时控制网络的庞大性和成本。
Athena 项目由杜克大学牵头，河山平安部 (DHS) 提供部门资金。Athena 研究中央将包罗一个来自七所大学的科学家、工程师、统计学家、执法学者和心理学家组成的跨学科团队，将改造未来移动系统和网络的设计、运营和服务，把新兴的手艺能力转化为新的商业模式和创业时机，并确立教育和劳动力生长方案，以确立美国的下一代移动网络向导力。
动态系统研究中央
为了充实行使人工智能的潜力，未来的人工智能系统需对动态系统中不停转变的环境做出反映。训练可明白这些动态系统基本物理看法的人工智能，是更精准的解决方案。
该研究中央由华盛顿大学领衔，美国河山平安部提供部门资金，将在基础人工智能和机械学习理论、算法和应用方面举行创新研究和教育，以实现庞大动态系统的实时学习和控制。研究将基于物理的模子与人工智能和机械学习方式相连系，将发生相符道德、稳健和可靠的数据支持解决方案，并将实现跨科学和工程的实时传感、学习、展望和决议。
介入式学习研究中央
有两个 AI 研究中央将划分致力于提高儿童和成人 STEM 教育手艺。
美国国家科学基金会是 STEM 教育的耐久拥护者，而且信托在幼年时期引发所有靠山的学生的科学好奇心的主要性。让学生介入厚实的、以叙事为基础的解决问题的学习履历是促进 STEM 学习的一种创新方式。
一个由北卡罗来纳州立大学向导的研究中央将通过推进自然语言处置、盘算机视觉和机械学习，在 STEM 教学和学习中实现转变。该研究中央将作为学校内外 STEM 教育创新的纽带，增强多样化学习者和利益攸关方的能力并使其介入，以确保人工智能驱动的学习环境相符道德规范，促进公正和包容。
成人学习和在线教育研究中央——ALOE
要想保持全球科学和工程向导职位，美国需要培育训练有素的 STEM 劳动力。除了让年轻学习者领会 STEM 看法之外，生长和维持这样的劳动力还需要提升对成年人的 STEM 教育和劳动力培训。
为了应对这一挑战，佐治亚研究同盟将牵头 ALOE 研究中央，埃森哲提供部门资助。该中央将引领人工智能理论和手艺的生长，以提高成人在线教育的质量，使其更能与面临面的教育时机相媲美。ALOE 将与手艺学院和教育手艺部门的互助同伴互助，使用虚拟助手推进在线学习，通过降低门槛和破费使教育加倍公正，确保学生有更大的乐成潜力。
用 AI 提升农业决议、劳动力、作物水平的研究中央——AgAID 和 AIIRA
内布拉斯加大学林肯分校的研究职员是 Resilient Agriculture 项目的互助同伴，他从一组差其余玉米品种中网络 RNA。图源：内布拉斯加大学林肯分校
粮食的获取关系到国家平安。但随着天气转变等问题的加剧，粮食生产正面临越发严重的挑战。由美国农业部食物与农业研究院（USDA-NIFA）支持的两个 AI 中央将行使人工智能开发更先进的展望和治理作物生长周期的手段，并开发更能顺应天气转变的水果和蔬菜作物。
AgAID 由华盛顿州立大学向导，将把人工智能方式集成到农业运营中，用于展望、决议支持和机械人农业，以应对庞大的农业挑战。AgAID 研究机构使用一种怪异的「接纳 - 顺应 - 扩大（adopt-adapt-amplify）」方式来开发和提供农业人工智能解决方案，以应对与劳动力、水、天气和天气转变相关的紧迫挑战。该中央让农场主、工人、治理职员和政策制订者介入这些解决方案的开发，以及人工智能培训和教育，通过提高下一代农业劳动力的手艺水平来促进公正。
AIIRA 由爱荷华州立大学向导，将通过数字孪生大规模模拟植物，从而改变农业。盘算理论、人工智能算法以及作物改良和天气转变顺应性生产工具的提高使这种方式成为可能。此外，AIIRA 还将推动植物科学、农业经济学和人工智能交织领域的网络农业系统研究；通过正式和非正式的教育流动推动提升劳动力水平，重点是原住民的双向介入和农场主设计；通过与工业、生产者以及联邦和州机构的互助，推动知识迁徙。
