科研进展-北京大学人工智能研究院

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人工智能研究院朱松纯、朱毅鑫团队利用代数理论赋予人工智能解决IQ测试的归纳推理能…

近日，人工智能研究院朱松纯、朱毅鑫教授团队在ECCV 2022发表论文“Learning Algebraic Representation for Systematic Generalization in Abstract Reasoning”，提出了ALANS模型，利用代数理论大幅度提升了现有智能系统的归纳推理能力。假设给出两个序列“a,b,c”和“d,e,f”并要求你依此填写“g,h,?”中问号所对应的字符，你基本上可以毫不费力地填上“i”，因为这样的序列构成了一种顺序结构，每个字符都是上一个字符在字母...

2022-08-08

人工智能研究院朱松纯、朱毅鑫团队在机器人自主规划有效的工具使用策略方向取得重要…

近日，人工智能研究院朱松纯、朱毅鑫团队在RA-L/IROS 2022 发表论文Understanding Physical Effects for Effective Tool-use，介绍了一种学习和规划框架，并证明了所提出的学习和规划框架能够识别对任务成功有重要意义的基本物理量，使智能体能够自主规划有效的工具使用策略，模仿人类使用工具的基本特性。使用工具被认为是高等智能的一种体现。人并不是唯一会使用工具的物种，自然界中仍有其他的生物能够灵活地使用工具。比如...

2022-07-30

唐希源助理教授及合作者在IEEE TCAS-I发表低功耗SAR ADC设计综述的亮点论文

随着半导体制造工艺的演进，数字集成电路按照摩尔定律预测的趋势快速发展，也带动了信号处理技术不断进步。但身处物理的世界中，我们所能感知到的图像、声音、气味等都是模拟信号，在涉及到需要与物理世界进行交互时，模数转化器（ADC）能起到跨接模拟域与数字域的“桥梁”作用，在混合信号集成电路系统中扮演了关键角色，被誉为模拟电路的“皇冠”。在交互系统中，ADC电路的性能往往是限制整个系统性能的瓶颈，尤其是在数字时...

2022-07-25

北京大学谢广明教授团队《TRO》：从仿真到现实的机器鱼运动控制学习框架

机器鱼作为一种典型的仿生水下机器人，充分利用其仿生结构与仿生运动与环境和其他机器人或生物进行交互，突破了传统水下航行器机动性笨拙且隐蔽性差的难点，受到了生物学家、物理学家、以及工程师的广泛关注。为了使机器鱼能够在水环境中执行任务，有必要找到一种为其高效设计运动控制器的方法。近年来，蓬勃发展的深度强化学习为机器人控制提供了新的活力，但由于机器鱼在游动过程中存在复杂的流固耦合，如何设计能够控制机器...

2022-07-18

人工智能研究院朱松纯、朱毅鑫团队在Science Robotics上发文阐述机器实时理解人类价…

2022年7月14日，Science Robotics发表了来自北京大学人工智能研究院朱松纯教授、朱毅鑫课题组的“In-situ bidirectional human-robotvalue alignment”研究论文，阐述了一种机器实时理解人类价值观的计算框架，并展示了与人类完成的一系列复杂人机协作任务。本篇论文同时登上了Science及 Science Robotics两个官方主页头条上世纪50年代，美国科幻作家阿西莫夫出版了科幻小说集《我，机器人》，勾勒了在未来世界中人类与机器人共...

2022-07-14

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