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来源:彩票驿站2021-09-24 17:48

  

向善而生的AI助盲,让AI多一点,障碍少一点******

  有人说,盲人与世界之间,相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中,失去视力的盲人不会陷入永夜,科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。

  AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前,让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破,更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力,以另一种方式重新“看见世界”。

  新契机:多模态算法或将造福数以亿计失明者

  科学实验表明,在人类获取的外界信息中,来自视觉的占比高达70%~80%,因此基于AI构建机器视觉系统,帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力,无疑是最直接有效的解决方案。

  一个优秀的AI助盲技术,需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展,才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够,以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。

  多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力,也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说,多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟,将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计,全球至少22亿人视力受损或失明,而我国是世界上盲人最多的国家,占世界盲人总数的18%-20%,每年新增的盲人数量甚至高达45万。

  大挑战:如何看到盲人“眼中”的千人千面

  AI助盲看似简单,但多模态算法依然面临重大挑战。

  多模态智能算法,营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域,盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一,这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与,这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题,形成了最真实的模型训练数据集。

  但是在现有技术条件下,盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战:一方面是盲人上传的问题类型很复杂,比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。

  另一方面,由于盲人的特殊性,很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时,经常会产生虚焦的情况,可能上传的照片是模糊的或者没有拍全,或者没拍到关键信息,这就给AI推理增加了难度。

  为推动相关研究,来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”,并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题,然后要求给出相应的答案,解决盲人的求助。

  另外,盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说,盲人逛超市,由于商品外观触感相似,很容易犯错,他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表,拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效,没法给出有效信息。

  最后,针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制,同样也是现阶段的研发难点。

  多解法:浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点

  AI助盲哪怕形式百变,无一例外都是消灭痛点,逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究,只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。

  在VizWiz官网上公布的2万份求助中,盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西,很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断,例如 “这本书书名是什么?”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上,提出了自监督旋转多模态模型,通过自动修正图像角度及字符语义增强,结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。

  盲人所拍摄图片模糊、有效信息少?研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法,并提出多阶段交叉训练策略,具备更充分的常识能力,低质量图像、残缺的信息,依然能够精准的解答用户的求助。

  目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点,在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。

  真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此,研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC,FREC提供3万图片和超过25万的文本标注,囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声,还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时,该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR,噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议,该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。

  在智能交互研究方面上,浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA,同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。

  眼球虽然对温度并不敏感,但浪潮信息的研发团队,却在努力让盲人能“看”到科技的温度,也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍,跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界,更重要的是如何造福人类,让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸,当AI充满人性光辉,我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意,见证着更加光明宏大的远方。

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应急管理部发布2022年全国十大自然灾害******

  中新网1月12日电据应急管理部网站消息,经应急管理部会同工业和信息化部、自然资源部、住房城乡建设部、交通运输部、水利部、农业农村部、卫生健康委、统计局、气象局、银保监会、粮食和储备局、林草局、中国红十字会总会、国铁集团等部门和单位对2022年全国重大自然灾害事件会商核定,全国十大自然灾害如下(按时间排序):

  一、1月8日青海门源6.9级地震

  1月8日1时45分,青海海北州门源县发生6.9级地震,震源深度10千米。震中位于青海、甘肃两省交界处,此后又发生5.1级、5.2级强余震,地震共造成青海、甘肃、内蒙古、宁夏4省(区)17.1万人受灾,不同程度损坏房屋9.5万间,局地交通、市政等基础设施受损严重,直接经济损失32.5亿元。

  二、2月中下旬南方低温雨雪冰冻灾害

  2月中下旬,南方出现大范围低温雨雪冰冻灾害过程,持续时间长,暴雪落区偏南,降水(雪)强度大。持续低温雨雪冰冻对农业生产、交通、电力等造成一定影响。灾害造成福建、江西、湖南、广东、广西等9省(区、市)77个市447个县(市、区)609.2万人受灾,近8400人紧急转移安置;农作物受灾面积422.3千公顷;900余间房屋倒塌,近6500间不同程度损坏;直接经济损失78.9亿元。

  三、6月上中旬珠江流域暴雨洪涝灾害

  5月下旬至6月上中旬,我国华南地区遭遇1961年以来第2强的“龙舟水”过程。受其影响,珠江流域连续形成2次流域性较大洪水,北江出现1915年以来最大洪水,西江、北江、韩江先后发生7次编号洪水,局地发生严重城乡内涝和山洪地质灾害等。灾害造成广东、广西2省(区)648.9万人次受灾,因灾死亡失踪37人,紧急转移安置50.2万人次;倒塌房屋9200余间,不同程度损坏2.4万间;农作物受灾面积288.4千公顷;直接经济损失278.2亿元。

  四、6月份闽赣湘三省暴雨洪涝灾害

  6月份,福建、江西、湖南多地遭遇多轮强降雨过程,累计雨量大、降雨落区重叠、受灾范围广,多条河流发生超历史洪水,引发洪涝和次生地质灾害等,农业、水利、交通、供水、供电等基础设施受损严重。灾害造成福建、江西、湖南3省814.2万人次受灾,因灾死亡失踪29人,紧急转移安置62.9万人次;倒塌房屋9100余间,不同程度损坏5万余间;农作物受灾面积582千公顷;直接经济损失433亿元。

  五、2022年第3号台风“暹芭”

  2022年第3号台风“暹芭”于7月2日15时左右在广东电白沿海登陆(台风级,35米/秒)。登陆后穿过广东、广西、湖南3省(区),其残余环流继续北上影响我国黄淮、东北等地。造成广东、广西、海南等省(区)39个市165个县(市、区)186.29万人受灾,紧急转移安置7万余人;倒塌房屋670余间,不同程度损坏近1400间;农作物受灾面积109.01千公顷;直接经济损失31.2亿元。

  六、7月中旬四川暴雨洪涝灾害

  7月11日至17日,四川省部分地区遭受多轮强降雨天气,部分地区降暴雨,局地大暴雨,并伴有雷电、阵性大风等强对流天气,引发山洪、泥石流等灾害。造成绵阳、阿坝、雅安等13市(州)76个县(市、区)27.9万人受灾,因灾死亡失踪36人,紧急转移安置1.4万人;倒塌房屋近400间,不同程度损坏近2200间;农作物受灾面积3.9千公顷;直接经济损失24.8亿元。

  七、长江流域夏秋冬连旱

  7月至11月上半月,长江流域降水异常偏少、极端高温天气持续,中旱以上日数为77天,较常年同期偏多54天,为有完整实测资料以来最严重的气象水文干旱,极端高温干旱对相关地区农业生产、人畜饮水、电力供应、生态环境等造成严重影响。旱情峰值时,造成四川、重庆、湖北、湖南、江西等12省(区、市)3978万人受灾,701.4万人因旱需生活救助;农作物受灾面积4270千公顷;直接经济损失408.5亿元。

  八、8月上旬辽宁暴雨洪涝灾害

  7月底至8月上旬,辽宁省中西部、东南部等地出现暴雨到大暴雨,引发洪涝灾害,辽河干流持续超警,支流绕阳河堤防发生决口险情,农业、基础设施等损失较重。灾害造成锦州、阜新、盘锦等9市31个县(市、区)54.9万人受灾,紧急转移安置3.4万人;倒塌房屋100余间,不同程度损坏8500余间;农作物受灾面积166.4千公顷;直接经济损失76亿元。

  九、8月17日青海大通山洪灾害

  8月17日22时许,受持续强降雨影响,青海省多地发生暴雨洪涝灾害,西宁市大通县青林乡、青山乡等地瞬时强降雨引发山洪,道路、桥梁、水利等基础设施受损严重。灾害共造成西宁、海北、海东、黄南、果洛5市(州)11个县(市、区)6.5万人受灾,因灾死亡失踪31人,紧急转移安置3300余人;倒塌房屋100余间,不同程度损坏9000余间;农作物受灾面积5.3千公顷;直接经济损失6.9亿元。

  十、9月5日四川泸定6.8级地震

  9月5日12时52分,四川省甘孜藏族自治州泸定县发生6.8级地震,震源深度16公里。地震造成四川省甘孜、雅安等6市(州)24个县(市、区)54.8万人受灾,因灾死亡失踪117人,紧急转移安置8万人;倒塌房屋1.2万间,不同程度损坏26.5万间;灾区居民住房及电力、通信、道路等基础设施损毁严重,直接经济损失154.8亿元。

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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