人工智能

利物浦大学的研究人员创造了一种协作性的人工智能工具，它减少了发现新材料所需的时间和精力。在《自然-通讯》杂志上报道，这种新工具已经发现了四种新材料，包括新的传导锂的固态材料系列。这种固体电解质将是开发固态电池的关键，为电动汽车提供更长的续航能力和更高的安全性，更多有前途的材料正在开发中。

根据欧洲呼吸学会国际大会上提出的新研究，科学家们已经揭示了一种人工智能 (AI) 程序，该程序能够比现有方法提前一整年在 CT扫描中识别肺癌的关键迹象。

根据惠普公司周三的一份声明，美国国家安全局刚刚与惠普企业签订了一份价值 20亿美元的合同为美国国家安全局制造人工智能监控系统，以开发该机构将用于满足数据分析和人工智能需求的高性能计算能力。

德国德累斯顿工业大学的研究人员首次成功开发出生物兼容的植入式AI系统。该团队使用结构类似于人脑、基于聚合物的纤维网络，随机排列成“递归网络”，使其能像人脑一样处理数据，并能放大极微小的信号变化，可实时对心跳等生物信号的健康和病理模式进行分类，在没有医疗监督的条件下也能检测出病理变化。

据外媒报道，人工智能（AI）将从根本上改变医学和医疗保健。诊断病人的数据，例如来自心电图、脑电图或X射线图像，可以在机器学习的帮助下进行分析，这样就可以根据细微的变化在很早的阶段发现疾病。然而，将人工智能系统植入人体仍然是一项重大的技术挑战。德累斯顿工业大学光电子学学院的科学家们现在首次成功地开发了一个生物兼容的植入式人工智能平台，可以实时对生物信号（如心跳）的健康和病理模式进行分类。

人工智能技术正给人类社会治理带来全新的挑战。对学术界而言，有些研究已经“等不起”了。

更快找到疗法：人工智能开辟通往化学空间新领域的道路

美国北方司令部（NORTHCOM）近期完成了一项名为“全球信息优势实验”（GIDE）的测试，试图实现“信息优势”和“决策优势”。

据MeriTalk网7月30日消息，美国国家标准与技术研究院（NIST）正寻求外界对其人工智能风险框架的反馈，以完善这一框架。

来自西北大学和麻省理工学院的跨学科科学家团队使用人工智能 (AI) 技术构建了新的、免费且易于使用的工具，使科学家能够加快发现和研究展示新材料的速度。

2021年7月20日，新美国安全中心（CNAS）网站转发National Defense Magazine网站的评论文章，算法战：俄罗斯扩大人工智能赋能的武器规模

加州大学圣地亚哥分校医学院的研究人员在2021 年 7 月 12 日的《自然通讯》在线问题上描述了一种新方法，该方法使用机器学习加速药物发现，然后预测药物是否有可能获得 FDA 的批准。

人工智能算法可用于专门设计与天然物质具有相同效果、但结构更简单的活性成分。在快速设计、制造、测试、分析循环中，将自动化、基于规则的分子构建与机器学习和实验验证很好地结合在一起。

阿里巴巴与中国学术研究人员合作开发了一种搜索引擎模拟人工智能，该人工智能使用来自电子商务巨头实时基础设施的真实世界数据，以开发不受“历史”或过时信息影响的新排名模型。

7月9日，中国科学院自动化研究所在2021世界人工智能大会（WAIC2021）上就人工智能的最新进展进行报告，发布了自动化所研发的跨模态通用人工智能平台——“紫东太初”。 　　

在开放许可下发布 GPT-3 模型的 Eleuther AI 团队最近发布了一个新的 GPT-3 模型，该模型具有 6B（约 60 亿）参数。据说之所以给GPT-J-6B这个名字，是因为使用了Mesh-tensorflow和JAX。

Max-Planck-Institut für Eisenforschung (MPIE) 和柏林人工智能专业企业 DeepMetis 的科学家使用深度神经网络计算复杂材料中的局部应力，这比标准求解器快8300倍.

想象一下，一场核军备竞赛，几乎没有伤亡，也几乎没有人类灭绝的威胁。现在，用不合情理的大量实时数据取代核弹。欢迎来到全球战争的未来。根据国防部副部长凯瑟琳-希克斯（Kathleen Hicks）的宣布，五角大楼刚刚启动了一项新的人工智能（AI）计划，旨在加强海量战术数据的整理过程，这是《国家防务》的一份初步报告。换句话说，人工智能军备竞赛终于来了。

清华大学计算机系近日举行“华智冰”成果发布会，宣布“华智冰”正式“入学”。清华大学计算机系主任尹霞表示，期待华智冰在清华大学计算机创造不可限量的计算人生，同时促进人和人工智能更亲密的接触。

麻省理工学院(MIT)的研究人员构建了一个人工智能框架，可以通过学习已出版的科学文献识别并提取未来的高影响力技术，并对研究人员发出信号进行“早期预警”。

陆军研究人员开发了一个训练人工智能的开创性的框架，为协作多代理系统的开发提供了基线。该框架在调查论文《利用集中训练的最新多代理强化学习算法调查》中作了详细介绍。研究人员说，这项工作将支持强化学习方法的研究，以开发协作式多代理系统，如可与未来士兵并肩作战的机器人团队。研究人员对强化学习算法及其信息共享范式的最先进技术进行了这项调查。