纽约理工学院的研究人员赢得AI创新国家科学基金会的资助

2020年8月24日

两台电脑科学的研究人员在纽约理工学院已获得国家科学基金会(NSF)资助在人工智能(AI)帮助推动创新。一个项目的目的,因为它们发生在现实生活中,通过多种形式的人类情感,如面部表情,肢体动作,手势和语音收集数据,以使机器检测到人的情绪。其他项目打算设计出更高效,更安全的AI深度学习加速器能够可靠地处理和解释非常大规模的数据集几乎没有延迟。

“这些赠款将使我们的计算机科学教师进行前沿研究是为了方便,因为它们的机会,他们买得起纽约理工大学的学生和教师在合作者一流大学,他们应对挑战的重要,”说 巴巴克d。贝赫什提博士,工程和计算机科学学院院长的bt365体育在线大学。

$ 100,000个探索性拨款,以提升机器检测人类情感

后魏曹博士计算机科学系助理教授,研究了机器如何教导使用庞大的数据集,以“承认”一个人的情绪和相应的响应。然而,在现实生活中,自动情感识别往往是由人类与环境之间发生的自发的,微妙的表现行为复杂。这样的并发症包括背景噪声,音乐,声音重叠,照明,和部分覆盖的面,等等。因为这个原因,当多个模态,或表达的形式,被分析的方法通常是最有效的。

有将近$ 100,000个美国国家科学基金会资助,曹将进行为期12个月的探索性研究项目,以解决理解自发的情绪和不完美的音频和视频信号,在现实生活中与控制实验室设置的挑战。收集的数据将被用于开发实际应用中一个新的多模态的情感识别系统;该项目预计将导致下一代情感计算的基准显著的进步。

“分析和识别自发的激情,是一项艰巨的任务,”曹说。 “系统是在实验室环境中担任情感数据集的工作以及可能不是‘在最狂野。’对于现实世界的应用工作得很好,我们的目标是设计一个现实生活中的人机交互应用,如语音情绪识别系统对话系统,这是计算机系统与通话语音人类和人工智能对话装置,其使用语音识别“。

该项目还有权对医疗保健,特别是精神卫生保健,其中用于检测多模数据更广泛的影响,并监测患者的情绪状态可以从可穿戴式或移动设备收集并纳入保健追踪系统的潜力。

该研究项目也将有助在教育纽约高科技的本科生和研究生,谁可以通过参与 本科生科研和创业计划 (UREP),则 研究本科教育 (REU)程序,并通过论文项目。

$ 60,000个合作资助开发强大的AI加速器

以$ 60,000个美国国家科学基金会资助的支持, 杰里成博士计算机科学系助理教授,正领导一个研究小组,其中包括来自罗格斯大学,天普大学和印第安纳大学的专家,旨在优化设计,可靠的AI加速器,这将解释非常大型深学习计算和模型。

“现有的研究表明,从高分辨率检测或大容量的数据收集能力不同来源的大规模数据可以显著提高深学习方法的性能,”郑说。 “然而,今天的国家的最先进的硬件和软件不提供足够的计算能力和资源使用非常大规模的数据时,确保及时准确的深学习表演。该项目开发了一个可扩展和强大的系统,该系统包括一个新的低成本的,安全的,深学习硬件加速器架构和一套大型数据兼容深学习算法“。成说,纽约的高科技研究生研究助理将积极参与该项目。

深度学习是一种机器学习,使用神经网络,或算法,松散,以识别模式,人脑模仿。神经网络检测的感觉信息,诸如图像,声音和文本,并存储在数字形式这种分层数据。像人的大脑中,每个机重复任务时,层变得更微调和结果改善。然而,现有的几个深学习加工机,已知的艾促进剂,已被设计成确保超大规模数据集及时准确地进行处理。

该研究小组的原型将被专门设计用于处理具有低功耗,面临当前深度学习处理器的挑战,复杂的数据集。以帮助保护神经网络的数据,球队也将设计创新的内存加密方案。此外,他们将开发数据建模和统计学习算法,以进一步减少与处理这些庞大的数据集相关的成本。

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