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谷歌奖励全球人工智能影响拨款2500万美元

谷歌今天向一系列组织拨款2500万美元,帮助他们应用机器学习来应对世界上一些最大的挑战。接待人员包括纽约市消防部门,该部门希望找到减少紧急呼叫响应时间的方法,以及使用乌干达轻便摩托车传感器跟踪空气质量的实验,这些信息可能会影响公共政策。

该计划还是谷歌人工智能人工智能计划的延伸,该计划为印度社区提供洪水预报,并正在研究如何为更多残疾人提供语音识别。

Google.org总裁Jacquelline Fuller在电话采访中告诉VentureBeat,自从10月份在全球119个国家宣布比赛以来,已收到2,600多份申请。

今天在首席执行官Sundar Pichai和AI负责人Jeff Dean的Google I / O开发者大会上宣布了这一消息。

“我们希望授权每个人使用AI来应用他们在社区中看到的问题,”Dean在舞台上说。

每个受援组织将获得大约50万美元到200万美元。

作为挑战的一部分,来自世界各地实验室的Google AI员工以及专注于隐私和安全问题的Google员工将被指派为获奖者提供咨询和建议。来自Google.org的40%的获奖者没有机器学习的经验。

来自全球12个国家的获奖者包括:

美国的Trevor项目在危机中与LGBTQ青年交谈,并将应用自然语言处理和情绪分析,以试图了解打电话或发短信的人的自杀风险等级。

来自印度的Wadhwani AI将使用AI来减少农药的使用,这是食物浪费的主要来源。

纽约大学和纽约消防局(FDNY)将合作缩短170万次服务电话的响应时间。

黎巴嫩贝鲁特美国大学将利用机器学习来帮助农民节约用于农作物灌溉和粮食生产的水资源。

哥伦比亚的Colegio Mayor deNuestraSeñoradelRosario将使用计算机视觉和卫星图像来检测已知污染当地饮用水的非法采矿作业。

Crisis Text Line是一项使用自然语言理解来预测一个人何时感到悲伤或沮丧的服务,它将使用全球AI影响力挑战资金来减少等待时间并更快地为用户服务。

法国La Foundation Medecins Sans Frontieres希望创建一个智能手机应用程序,非技术人员可以用它来分析抗菌图像,以降低治疗某些疾病和使用抗生素的成本。

瑞士的人权信息和文献系统(HURIDOCS)将探索机器学习如何在法律,受害者证词和其他文件之间建立联系的方式。

美国雨林连接将使用传感器和音频分析来检测非法采伐的声音。

美国宾夕法尼亚州立大学将利用深度学习来更好地预测山体滑坡。

富勒说,首届全球AI影响挑战赛采用的模式是在十几个类似的项目中进行的,旨在实现最大的影响。

申请人的选择不仅基于其提案的潜在影响,还部分基于感知可行性,与Google AI原则的一致性以及扩展潜力。

“我们在影响挑战模型中看到的是,你通常会有一组他们的假设没有成功,或者没有达到他们认为的目标,”富勒说。“你会有一个团队做得很好,但看起来解决方案似乎更适合他们,但是你会有几个人真的把它击出公园。而且我们绝对开放并且愿意并且希望能够在这些方面加倍努力并帮助确保如果具有可扩展性潜力,那么我们正在帮助他们做到这一点。“

富勒表示,谷歌还将寻求通过开源共享代码来传播有前途项目代码的方法。

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