AWS 和加州理工学院通过新的研究协作携手加快人工智能和机器学习的发展

从自主机器人到最前沿的计算机视觉，加州理工学院和 Amazon 具有很多共同点，包括二者都认为打破人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的边界不仅会颠覆各个行业，还会从根本上改变科学研究的本质。我们相信这些技术有可能改变诸如工业自动化、机器人、癌症研究、神经科学等领域，甚至帮助发现下一个引力子！

今天，我们宣布两家组织建立研究合作伙伴关系，以推动对人工智能、数据科学和机器学习的研究。

作为为期两年且可延长的合作伙伴关系的一部分，Amazon 将以资助研究生奖学金的形式提供财务支持，以 AWS 云积分的形式提供计算资源，以加速加州理工学院师生在这些领域中的工作。团队将借助 AWS 云 (包括最前沿的 Nvidia GPU 实例)，使用 Apache MXNet 等开源项目训练深度神经网络，以及协作突破人工智能的基础性限制。合作关系包括加州理工学院计算和数学科学 (CMS) 系和电气工程 (EE) 系的研究人员，以及在加州理工学院从事其他 AI/ML 应用工作的研究人员，包括与新落成的自主系统技术中心 (CAST)、最近宣布成立的陈神经科学研究院以及世界著名的喷气推动硏究室 (JPL) 等开展协作的研究人员。加州理工学院是一个真正可以进行跨学科研究的地方，我们不对他们的人工智能研究类型施加任何限制 – 我们希望团队能够大胆设想，大胆创新！

这种合作关系也是加州理工学院和 AWS 之间已经开展的合作的一种自然延伸。AWS ML 研究团队的多名成员，包括 Anima Anandkumar 和 Pietro Perona 在内，都会在 Amazon 和加州理工学院之间分配他们的时间。除这两个人外，领导合作关系的主要研究人员包括：

col 1	col 2
	Aaron Ames**

机械与土木工程及控制动力系统 Bren 教授**

Ames 教授的研究方向为机器人、非线性控制、混合系统、自治和网络物理系统，重点是机器人系统的基础理论和实验实现。他的实验室设计、构建和测试新型双足机器人和假肢，目标是实现像人类一样行走的双足机器人，并将这些功能转化为机器人辅助设备。

col 1	col 2
	Animashree (Anima) Anandkumar**

AWS 首席科学家兼计算和数学科学系 Bren 教授**

Anandkumar 教授的研究兴趣在大规模机器学习、非凸优化和高维统计等领域。特别是，她是开发和分析机器学习张量算法的先锋。张量分解方法属于尴尬平行并可扩展到巨大的数据集。它们保证收敛到全局最优，并对许多概率模型 (如主题模型、社区模型和隐马尔可夫模型) 提供一致的估计。更通俗地讲，Anandkumar 教授一直在研究高效的技术来加快非凸优化，如有效避开鞍点。

col 1	col 2
	Pietro Perona**

Amazon 研究员兼 Allen E. Puckett 电气工程教授**

Perona 教授的研究在理解我们如何看和如何建造会“看”的机器方面起到了关键作用。Perona 教授的主要研究领域是视觉识别，更具体地说就是视觉分类。他正在研究机器如何能够以最少的人类监督学会识别青蛙、汽车、面孔和树木，以及我们如何让大型图像集合，甚至是 Web 可以按图像内容进行搜索。通过与研究员 Anderson 和 Dickinson 合作，Perona 教授正在建立视觉系统和统计技术来衡量果蝇和小鼠的行为和活动。这使得遗传学家和神经行为学家可以探究基因、大脑和行为之间的关系。Perona 教授还对研究人类如何执行视觉任务 (如搜索和识别图像内容) 感兴趣。他最近的一个项目是研究如何利用网络上数以千计人的视觉能力来分类和搜索图像内容。

col 1	col 2
	Joel A. Tropp

Steele Family 应用与计算数学系教授

Tropp 教授的工作涉及应用数学、电气工程、计算机科学和统计学。其研究涵盖数据分析的理论和计算方面、稀疏建模、随机线性代数和随机矩阵理论。

col 1	col 2
	Adam Wierman

计算和数学科学系教授；计算和数学科学系执行干事；信息科学与技术系主任

Wierman 教授的研究集中在三个看似截然不同的领域：云计算、经济和能源。尽管很多样化，但是这些领域对于他的更广泛的研究目标来说都至关重要：轻松地将可再生能源纳入 IT，更通俗地讲就是纳入电网。他的工作在领域和技术方面也呈现出多样性。这些工作利用算法、网络、运筹学、经济学和控制等工具，并且从理论开始，一直到产业转移。

col 1	col 2
	Yisong Yue

计算与数学科学系助理教授

Yue 教授的研究兴趣主要在于统计机器学习的理论和应用。他对开发结构化预测、时空推理、自适应学习系统以及在循环中与人类一道学习的新方法特别感兴趣。过去，他的研究已经应用于信息检索、内容推荐、文本分类、从丰富的用户界面学习、分析隐含的人类反馈、数据驱动的动画、运动分析、机器人策略学习以及自适应路由和分配问题。

我们很高兴能够将来自两个团队的才华横溢的人才汇聚在一起，并在合作中分享成果。在 Twitter 上关注我们：#Caltech、#AmazonAI

作者介绍：

Joseph Spisak 负责领导 AWS 的合作伙伴生态系统，重点关注人工智能和机器学习。他在 Amazon、Intel 和 Motorola 等公司获得了 17 年以上的丰富技术经验，主要研究视频、机器学习和人工智能。闲暇时，他喜欢打冰球和阅读科幻小说。

Adam Wierman 是加州理工学院的计算和数学科学系教授。Wierman 教授的研究集中在三个看似截然不同的领域：云计算、经济和能源。

本文转载自 AWS 技术博客。

原文链接：

https://amazonaws-china.com/cn/blogs/china/aws-and-caltech-partner-to-accelerate-ai-and-machine-learning-through-a-new-research-collaboration/