湖北手術(shù)機器人設(shè)備

來源: 發(fā)布時間:2022-03-30

    13年前,正在新加坡科學(xué)院數(shù)據(jù)存儲研究院從事信息存儲的施路平做夢也沒有想到,自己的大膽設(shè)想在不僅成為了現(xiàn)實,還登上了8月1日發(fā)表的《自然》封面。談及當(dāng)下熱的話題,人工智能無疑是其中之一。要想抓住發(fā)展人工智能的機遇,必須在芯片上做到自主可控。近日,清華大學(xué)類腦計算研究中心教授施路平團隊研發(fā)了一款類腦計算芯片“天機芯”,有望促進人工通用智能發(fā)展?!霸撔酒敲嫦蛉斯ねㄓ弥悄艿氖澜绠悩?gòu)融合類腦計算芯片,實現(xiàn)了中國在芯片和人工智能兩大領(lǐng)域《自然》論文零的突破?!闭劶霸摮晒?,團隊成員充滿驕傲。人腦+電腦=類腦13年前,公眾對人工智能的認(rèn)識既沒有如此深刻,也不像這樣對它抱有那么大的期待。傳統(tǒng)的信息存儲大多通過物理手段將器件體積做小,繼而推動技術(shù)發(fā)展?!斑^去無論存儲器也好,CPU也罷,它們的發(fā)展驅(qū)動力都是物理微縮。10年、20年后可能會縮小到幾納米,但是縮到不能再小之后呢?”2006年,施路平對這個問題進行了深入思考。他的答案是,計算機發(fā)展會改變信息計算存儲方式,而這需要新的發(fā)展思路。在某種程度上,人腦和電腦是互補的。施路平告訴《中國科學(xué)報》,從計算和存儲的速度和精確性來說,人根本不是計算機的對手。

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    已經(jīng)大量出現(xiàn)在我們的生活中,從手機解鎖到刷臉支付,甚至上下班都要用人臉識別打卡、進出……那么對于這項技術(shù),我們需要有所敬畏嗎?美國多個城市禁用人臉識別,微軟刪除全球比較大公開面部識別數(shù)據(jù)庫西方國家似乎對于技術(shù)的使用更加保守。比如在美國,面部識別的推進就困難重重。今年5月,舊金山成為美國個禁止面部識別監(jiān)控的城市。一個月后,美國國會兩黨在一場國會聽證會上正式討論了對執(zhí)法部門使用面部識別軟件所帶來的日益擔(dān)憂。兩黨一致認(rèn)為面部識別軟件有侵犯公民隱私權(quán)和權(quán)的隱憂,尋求立法暫停此類工具的使用。包括面部識別軟件**在內(nèi)的團隊認(rèn)為,在更完善的監(jiān)管出臺或技術(shù)充分成熟之前,此類面部識別工具應(yīng)由國家叫停。國會兩黨共同提案,尋求立法對面部識別進行監(jiān)管7月,美國又一城市通過了禁止在公共場所使用面部識別軟件的法令,成為繼舊金山之后全美第二個禁止面部識別技術(shù)的城市。新政策生效后,馬薩諸塞州的薩默維爾市各機構(gòu)、分局或下屬部門,均不得在公共場所使用面部識別技術(shù)。除了立法的監(jiān)管,科技巨頭在技術(shù)的使用上也需要謹(jǐn)慎。今年6月,微軟刪除了包含1000萬張人臉圖像的全球比較大公開面部識別數(shù)據(jù)庫MSCeleb。該數(shù)據(jù)庫初于2016年發(fā)布。

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   仍然可以通過脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里的脈沖傳遞訓(xùn)練去改變,在使用過程中不斷改變網(wǎng)絡(luò)模型,適應(yīng)當(dāng)前的狀態(tài)。LOIHI可以在單個芯片上完成訓(xùn)練和推理,實際上,訓(xùn)練和推理這兩個過程并沒有分得那么開,這一點與人腦一樣。從神經(jīng)元數(shù)量上看,單個LOIHI芯片的神經(jīng)元數(shù)量只比蝦子的腦復(fù)雜一點點,距離模擬人腦復(fù)雜行為還很遙遠。但是,這些小的單芯片可以互相連接構(gòu)成更大規(guī)模的陣列,由此模擬更大的神經(jīng)元。不僅如此,LOIHI芯片直接受益于摩爾定律的發(fā)展,現(xiàn)在是14納米的工藝,到了10納米、7納米之后會大幅提高神經(jīng)元的容量。位姿科技(上海)有限公司主營:醫(yī)療機器人,光學(xué)定位儀器,手術(shù)導(dǎo)航,手術(shù)機器人,醫(yī)學(xué)影像仿真,專注于手術(shù)導(dǎo)航定位,醫(yī)學(xué)影像仿真導(dǎo)航定位,醫(yī)療機器人研發(fā),科研機器人開發(fā),協(xié)作機器人研發(fā)。

   目前的掃描查看器并不是為配合深度學(xué)習(xí)而設(shè)計的,因此研究人員不得不開發(fā)定制的工具,將HeadXNet集成到掃描查看器中。類似地,真實數(shù)據(jù)的變化——與算法所測試和訓(xùn)練的數(shù)據(jù)相反——可能會降低模型性能。如果該算法處理來自不同種類設(shè)備或成像協(xié)議的數(shù)據(jù),或者處理不屬于其原始訓(xùn)練的患者群體的數(shù)據(jù),那么它可能不會像預(yù)期那樣工作。吳恩達說:“由于這些問題,我認(rèn)為部署速度將會加快,不是單純的人工智能自動化,而是人工智能和放射科醫(yī)生的合作。我們?nèi)杂屑夹g(shù)和非技術(shù)工作要做,但作為一個團隊,我們將達到這一目標(biāo),人工智能與放射科醫(yī)生的合作是有希望的途徑。”位姿科技(上海)有限公司主營:上海醫(yī)療機器人,光學(xué)定位儀器,上海手術(shù)導(dǎo)航,手術(shù)機器人,醫(yī)學(xué)影像仿真,專注于手術(shù)導(dǎo)航定位,醫(yī)學(xué)影像仿真導(dǎo)航定位,醫(yī)療機器人研發(fā),科研機器人開發(fā),協(xié)作機器人研發(fā)。上海手術(shù)機器人設(shè)備,可以聯(lián)系位姿科技(上海)有限公司;

    我們所做的只是一些小的、孤立的研究,”Charvat說?!拔覀冃枰罅康娜丝谘芯?,包括敏感的認(rèn)知數(shù)據(jù)。如果一個神經(jīng)心理學(xué)家每小時花600美元出去測試每個人,你就做不到這一點。”所以Savonix和BU決定用一個應(yīng)用程序試試。與蘋果心臟研究一樣,ASSIST研究將收集純粹的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù),沒有醫(yī)生的訪問,沒有大腦掃描。相反,參與者通過簽署同意書并填寫一份簡短的健康史問卷在網(wǎng)上注冊。該團隊希望通過數(shù)字廣告和推廣活動,從不同年齡、性別和種族招募40萬人。注冊后,參與者需要下載Savonix移動應(yīng)用程序。在這個應(yīng)用程序中,用戶在建立的、經(jīng)過驗證的神經(jīng)認(rèn)知任務(wù)的基礎(chǔ)上,在記憶、學(xué)習(xí)和注意力等領(lǐng)域進行一系列認(rèn)知測試。Savonix測試由神經(jīng)心理學(xué)家設(shè)計和運行,測試多個大腦區(qū)域,斯坦福大學(xué)培訓(xùn)的神經(jīng)心理學(xué)家Charvat說。該試驗未經(jīng)FDA批準(zhǔn),且FDA不將其視為器械。Charvat說,目前,該公司將這種檢測產(chǎn)品出售給制藥公司和臨床醫(yī)生等企業(yè),并沒有計劃將其直接出售或銷售給個人。除了參加Savonix測試外,使用iphone的參與者還被要求分享健康應(yīng)用程序的數(shù)據(jù),包括從手機和可穿戴設(shè)備收集的運動、營養(yǎng)和睡眠信息。這是許多敏感的健康數(shù)據(jù),涉及隱私。然而,研究組織者指出。


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    “讀心術(shù)”真的能夠?qū)崿F(xiàn)嗎?近日,由DARPA和斯坦福的研究團隊正在研究如何“讀小鼠的心”。當(dāng)然,其實沒有“讀心術(shù)”那么玄乎,確切地說,是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讀取小鼠大腦中的電信號活動,來預(yù)測小鼠的活動和位置。讀取小鼠的“想法”,預(yù)測小鼠的位置大腦由相互連接的神經(jīng)元組成:神經(jīng)元可以響應(yīng)輸入處于狀態(tài),反過來其他神經(jīng)元。這些系統(tǒng)的“簡化版”就是個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的靈感來源。斯坦福Schnitzer實驗室的同事們制作了一個數(shù)據(jù)集,用于監(jiān)控實驗室的小鼠在“競技場”中移動時的神經(jīng)活動。所謂“競技場”其實是一個帶有地標(biāo)貼紙的小盒子。研究人員通過將一個微型顯微鏡連接到小鼠的頭部,并記錄熒光染料的軌跡,這種染料會在單個神經(jīng)元在放電時發(fā)出綠光,從而實現(xiàn)記錄神經(jīng)活動的目的。這項技術(shù)可以同時跟蹤數(shù)百個、甚至數(shù)千個神經(jīng)元的活動。我們主要關(guān)注小鼠大腦中海馬體CA1區(qū)域的神經(jīng)元,這是大腦中涉及學(xué)習(xí)、記憶和導(dǎo)航的部分。該區(qū)域中的一些神經(jīng)元被稱為“放置細(xì)胞”,因為它們響應(yīng)于鼠標(biāo)的位置而發(fā)射。例如,當(dāng)鼠標(biāo)位于機箱的左上角時,給定的單元格可能只會觸發(fā)。鼠標(biāo)的大腦通過解釋這些細(xì)胞活動或不活動的組合信號來編碼位置概念。


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