近年来，人工智能与大数据的飞速发展，都离不开背地的机器学习技术。
但一项前沿技术的落地利用总要通过一个艰巨又漫长的过程，机器学习也仍处于技术的减速倒退阶段。为了减速机器学习技术的倒退，2017 年 10 月，Amazon Web Services（AWS）在寰球设立了 AWS 机器学习钻研奖 – Machine Learning Research Award（MLRA），并于往年秋季开始在中国落地。
AWS 机器学习钻研奖打算赞助那些在机器学习 (ML) 畛域进行离奇科研的大学院系、院系老师、博士生和博士后研究员等。目前，AWS 机器学习钻研奖（MLRA）已反对来自 13 个国家 / 地区的 73 个学校和研究所的 180 多个钻研我的项目，主题包含 ML 算法，计算机视觉，自然语言解决，医学钻研，神经科学，社会科学，物理学和机器人技术等等。
近几年，有很多获奖我的项目在 AWS 的反对下获得了突破性的停顿，并逐步展现出本身的社会价值。上面咱们通过其中的几个案例，来看一下机器学习在具体的科研当中表演了什么角色，AWS 提供的资金和技术服务又是如何帮忙科研项目倒退落地~
我的项目一：帮忙解决自闭症儿童的晚期检测难题
尽管早在 2 岁时，自闭症患儿就能失去准确诊断，但依据数据显示，在美国，自闭症儿童的均匀确诊年龄为 4 岁。假如能在 18 到 24 个月大时对晚期自闭症进行医治，有很大几率能够使这些孩子的智商进步到同龄儿童失常智商的平均值范畴。另一方面，晚期干涉能够为患有自闭症的人节俭高达 120 万美元的终生医疗费用。
杜克大学跨学科钻研团队是致力于解决晚期儿童自闭症检测难题的团队之一。我的项目负责人之一是杜克大学电气与计算机工程传授 Guillermo Sapiro。
Sapiro 同时是 AWS 机器学习钻研奖的获得者，这一奖项为其团队提供了局部现金处分以及 AWS 的配套技术服务，从而让他们能够借助云中可用的先进计算、剖析和机器学习工具，更快获得更多成绩。
通过几个月的重复调试以及算法优化，该程序在某些行为子集中的准确度便进步到近 90%，比传统问卷的 50% 准确度高了一大步。
据 Sapiro 预计，借助 AWS 提供的云服务，只需破费 1 美元，并且只需 10 分钟或更短的工夫即可解决成千上万名患者中的每一个患者的医疗数据。凭借 AWS 基础架构的寰球覆盖范围，钻研团队能够在各个国家 / 地区发展工作，并逾越国内边界发展合作。
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我的项目二：训练主动驾驶汽车升高交通阻塞
钻研和解决交通问题的第一次尝试始于 1935 年，但直到 1955 年，科学家们才开始应用偏微分方程（PDE）来模仿驾驶员面对交通拥堵的行为形式。
自 2004 年以来，加州大学伯克利分校交通研究所所长，工程学传授 Bayen（Alexandre Bayen）始终率先借助机器学习进行交通减量钻研。Bayen 工作的外围是机器学习中的深度强化学习，在取得 AWS 机器学习钻研奖后，便能够借助 Deep RL 算法的最新倒退以及 AWS 基于云的机器学习解决方案（Bayen 通过 AWS 机器学习钻研奖取得了 AWS 的奖金与服务资助）的便捷性，来找出最现实办法升高交通阻塞。
另外，一项波及 20 辆汽车的小型钻研能够很容易地在现成的设施上进行，但当样本量为成千上万时，就要按需进行大规模的钻研。因而，Bayen 的团队 通过 AWS 和 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 上的 Deep RL 库（RLlib 和稳固基准）提供的高容量来创立其微仿真，并在 AWS C4 云上并行应用多达 128 个 CPU 网络在最大规模的建模过程中运行。
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我的项目三：让人工智能变得更智能
现阶段，大部分人工智能钻研都集中在某一项具体的行业利用技术上。比方主动驾驶汽车、物联网设施等。但麻省理工学院航空与航天学传授乔纳森·霍（Jonathan How）则认为，针对人工智能零碎自身的钻研，是一个正被疏忽的行业机会，他和他的团队心愿借助机器学习来帮忙 AI 变得更智能。
当 AI 机器人本人晓得正确的做事办法时，会产生什么呢？只有真正可行的深度学习平台问世，才有可能真正答复这个问题。
How 和他的团队 应用由简单的 Amazon EC2 GPU 实例反对的 AWS 深度学习 AMI 环境，这些实例能够在云上执行难以置信的简单计算（而无需破费老本和治理机架和服务器机架的麻烦）。最终的指标是疾速、精确地训练和运行强化学习模型，以解决事实世界中的问题。
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AWS 机器学习钻研奖提供了哪些硬核资源？
通过这三个案例咱们能够看到，当代科研面临的难题除了科研经费外，就是工具提供的根底能力。以机器学习来说，仍处于倒退阶段，许多提高都来自翻新的算法、更好的数据采集和筹备办法以及强化学习等更新的技术。
为此，AWS 机器学习钻研奖除了提供资金赞助外，还会提供 AWS 的技术支持以及丰盛的相干资源，以及来自 AWS 科学家和工程师的领导。
借助 AWS 云的规模和性能，再加上 Apache MXNet、TensorFlow、Caffe2、Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 以及 PyTorch 等功能强大的架构，机器学习畛域的科研向前倒退有了前所未有的时机。
AWS 邀你一起用技术让生存更美妙
前不久，AWS 颁布了 2019 年第四季度「AWS 机器学习钻研奖」的获得者，共 28 人，别离来自六个国家的 26 所大学。
从以下的钻研我的项目清单咱们能够看到，获奖的我的项目大部分都是致力于借助机器学习和 AI 技术让咱们的生存变得更美妙，具体议题也是偏差于解决环境、养老、医疗、大数据隐衷等问题，助力科技向善。
技术的倒退在人类社会倒退中占有十分重要的位置，也让人类的生存更加便当与多元化；借助最新的技术能力，科学家对基础理论的钻研也无望获得新的冲破，这所有可能都是 AWS 发动「AWS 机器学习钻研奖」的重要起因。
如果你正在从事机器学习相干的科研或有志于此，那么 AWS 肯定是你同行的最佳拍档~
对此感兴趣的钻研人员，能够点击此链接查看我的项目详情或间接提交申请：
aws-ml-research-awards@amazon.com
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