美国重磅宣布投资2.2亿美元资助11个国家AI研究中心

AI 科技评论报道

编译 | 陈大鑫

今日，美国国家科学基金会（NSF）一份最新公告显示，作为基础人工智能研究的非国防主要联邦资助机构，NSF 正在领导美国作出关键的人工智能投资，几乎覆盖所有的社会领域，以确保美国的健康、福利和安全。

不难看出，面对各个高科技领域日益激烈的全球竞争，美国在人工智能等领域的投资从未像现在这样至关重视。

NSF 表示，推进人工智能需要的不仅仅是投资研究资金，还需要建立强大、可持续的人工智能研究和创新生态系统，以促进根本性的进步，同时加快研究成果向市场和实践的转化；催化联邦、大学和工业伙伴之间的合作关系；通过培育区域和国家教育和劳动力培训网络，来扩大创新疆域。

NSF的人工智能研究机构计划是这一战略的关键要素。今天，该机构及其相关合作伙伴宣布向11个由NSF领导的新的美国人工智能研究机构投资  2.2 亿美元 。

这项投资建立在2020年资助的 7个人工智能研究所的第一轮投资基础（ 1.4 亿美元）上，而今年的最新资助则将把人工智能研究所的覆盖范围扩大到总共40个州和哥伦比亚特区。

每项资助将在五年内下发总计约2000万美元，用于支持以下七个研究领域的进展：

• 人工智能交互与协作
• 优化人工智能
• 人工智能和先进网络基础设施
• 计算机和网络系统人工智能
• 动态系统人工智能
• 人工智能增强学习
• 人工智能驱动的农业和粮食系统创新

人工智能研究中心的区域分布

在 NSF 的领导下，人工智能研究所将与美国农业部国家粮食和农业研究所（USDA-NIFA）、美国国土安全部、谷歌、亚马逊、英特尔和埃森哲合作，在人工智能研究和应用以及教育和劳动力发展方面寻求革命性进展。

以下是每个研究中心将关注的内容及其重要性的说明。  

基于网络群体协作援助和响应交互的研究中心——AI-CARING

照顾快速增长的老年人口是当今美国面临的最大健康挑战之一。许多老年人希望留在家中，但没有足够的护理人员来满足这一需求，目前的健康监测解决方案主要局限于在他们发生事故时发出警报。

该研究所将利用人工智能和智能设备，如扬声器或手机，来监测家中和生活社区中的老年人，并开发提供持续、长期护理的方法，以及让医务人员和家庭成员参与和了解。

这项工作由佐治亚理工学院牵头，亚马逊和谷歌提供部分资金，将创建协作式人工智能系统，学习人类行为及其随时间变化的个体模型。将这些观察结果与医疗背景信息相结合，人工智能创新将使护理人员能够长期响应老年人不断变化的需求，进行个性化护理，并更好地定义护理人员和家庭成员的角色。这将有助于提高护理网络的高效性、帮助老年人保持独立性并提高生活质量——同时考虑患者和家庭的隐私问题。

图注：人工智能将被用来改善半导体的运算

大规模学习优化研究中心——TILOS

半导体是一种非常小的设备，但是却是当今许多重要技术的关键组成部分，它们能够实现通信、计算、医疗保健、运输、能源和其他应用。这些芯片半导体也极其复杂，数十亿个可能的参数指导着每个芯片半导体的运算。TILOS 将利用人工智能来解决现代计算机科学技术无法解决的大规模优化问题，从而改进半导体设计和操作。这将使现有技术得到指数级的提升，并为新的发现提供更多可能。

该研究中心由加利福尼亚大学圣地亚哥分校与其他五所大学合作领导，由英特尔资助部分资金，该研究中心将通过在几个重点技术领域开拓机器学习技术来解决优化问题的规模和复杂性的根本挑战。根据具体的应用需求，基于 AI 的优化可以使这些芯片更快、更便宜、更小、更安全。除了半导体芯片设计，大规模优化还可能影响分布式机器人、计算和通信网络，以及对美国国家健康、繁荣和福利至关重要的其他应用。该项目还包括劳动力发展计划和扩大所有学术层面的参与。  

优化研究技术中心

图注：一家人工智能研究所将要开发优化复杂操作（如供应链）决策的方法。

供应链对于保持现代社会几乎每个方面的正常运转都至关重要。在过去的一年里，全球已经认识到供应链中断的速度有多快，让供应链恢复正常运行是一项艰巨而漫长的工作。该人工智能研究中心将把经典的、模型驱动的优化技术与人工智能优化相结合，以改善全球供应链等复杂运营的管理。

该研究中心由佐治亚理工学院领导，部分资金由英特尔提供，该研究中心将把人工智能和数学优化结合起来，创造出能够大规模提供决策的智能系统。与供应链一样，人工智能支持的优化方法将改善能源、可持续性和电路设计等复杂系统中的决策。该研究所还将与合作历史悠久的黑人学院和大学的领导方合作，为工程领域的人工智能创建可持续的教育途径，发展劳动力教育和扩大参与活动。

环境计算学习智能网络基础设施研究中心——ICICLE  

人工智能通常被认为是大型组织使用强大的超级计算机解决重大挑战问题的领域。该研究中心将专注于开发简化人工智能使用的方法，并将其提供给更广泛的用户来使用，如小型机构、当地社区的研究人员或希望将精准农业实践纳入其运营的小农。

该研究中心由俄亥俄州立大学领导，ICICLE 将聘请来自多学科背景的科学家构建下一代的网络基础设施，将 AI 从一个非常狭窄的领域转变为 AI 即服务（AI-as-service）的概念。为了实现这一目标，研究人员将致力于诸如自适应人工智能、知识图谱、模型和其他领域取得基础性进展，最终期望形成一个良好的自循环和正反馈——智能网络基础设施的改进反过来能增强人工智能发展本身。  

图注：未来分布式智能体系架构说明，这两个示例说明了“虚拟智能网络”与其控制的相应物理网络之间的交互    

未来的通信网络将不仅仅局限于帮助人们交谈和发短信，它们将连接为所有人提供服务和解决方案的智能机器，这将有助于大大提高未来连接的可靠性和安全性。  

AI EdGE 由俄亥俄州立大学领导，部分资金由DHS（美国国土安全部）资助，旨在创建新的人工智能工具和技术，以确保实现具有自我修复和自我优化功能的通信网络。这些网络的设计还将有助于解决长期存在的分布式人工智能挑战——使人工智能更具高效性、互动性和安全性，得以在智能交通、远程医疗、分布式机器人和智能航空航天等领域交付应用。  

借助下一代网络的边缘计算研究中心 ——Athena

图注：Athena 研究中心首席研究员陈怡然与杜克大学计算进化智能 (CEI) 实验室的学生 

目前正在开发的现代移动网络有望增加带宽和更快的连接，以实现广泛的新应用和服务。然而，这些遍布在广阔地理区域的网络需要大量的计算能力。该研究中心将专注于为包括网络边缘和云端在内的所有用户提供更好的访问，同时对网络复杂性和成本做到良好的控制。

Athena 研究中心由杜克大学领导（首席研究员为陈怡然教授），部分资金由国土安全部（DHS）资助，将汇集来自七所大学（杜克大学、麻省理工学院、北卡罗莱纳农工州立大学、普林斯顿、威斯康星大学、密歇根大学、耶鲁大学）在内的科学家、工程师、统计学家、法律学者和心理学家的多学科团队，以改变未来移动系统和网络的设计、操作和服务。该研究中心将把新兴的技术能力转化为新的商业模式和创业机会，并创建教育和劳动力发展计划，以打造下一代移动网络领导力。  

动态系统研究中心  

为了充分利用人工智能的潜力，未来的人工智能系统必须经过训练以适应动态系统中不断变化的环境。要训练人工智能理解支配这些动态系统的基本物理概念来得以开发更精确的解决方案。  

该研究中心由华盛顿大学领导，部分资金由美国国土安全部资助，将在基本人工智能和机器学习理论算法和应用上进行创新的研究和教育，以实现具备实时学习和控制复杂环境的动态系统。研究中心还将基于物理的模型与人工智能和机器学习方法相结合，以产生符合道德、稳健和可靠的数据支持解决方案，并实现跨科学和工程领域的实时感知、学习、预测和决策。

参与式学习研究中心  

图注：两个人工智能研究中心将分别致力于提高儿童和成人STEM教育技术  

NSF 是 STEM 教育的长期拥护者，并一直相信在早期激发所有背景的学生产生科学好奇心的重要性。让学生参与丰富的、基于叙事的问题解决学习体验是促进STEM学习的创新方式。

该研究中心以北卡罗来纳州立大学为主导，目前是通过推进自然语言处理、计算机视觉和机器学习在STEM教学和学习中寻求变革。该研究中心还将作为校内和校外 STEM 教育创新的纽带，授权和吸引不同的学习者和利益相关者，以确保 AI 驱动的学习环境在道德上被设计为促进公平和包容的标准。

成人学习和在线教育研究中心——ALOE

美国想要保持全球科学和工程领导地位，就得培养一支训练有素的 STEM 队伍。除了让年轻学习者了解 STEM 概念外，发展和维护这样的劳动力还需要改进 STEM 教育和成人劳动力培训。

为了应对这一挑战，由佐治亚州研究联盟领衔、埃森哲提供部分资金的该研究中心将领导人工智能理论和技术的发展，以提高成人在线教育的质量，使其与面对面的教育机会一较高下。ALOE将与技术学院和教育技术部门的合作伙伴合作，利用虚拟助手推进在线学习，通过提供虚拟助手使教育更加公平和实惠，并将确保学生具有更高的成功潜力。

用 AI 促进劳动力等农业决策的研究中心

图注：内布拉斯加大学林肯分校的研究人员是 Resilient Agriculture 项目的合作伙伴，他正在从一组不同的玉米品种中收集 RNA。  

粮食的获取关乎到国家安全，但随着气候变化影响到土壤、温度和降雨量等对植物生长至关重要的因素，粮食生产者正面临着非常多的挑战，由美国农业部和国家粮食局资助的两个人工智能研究中心将应用 AI 技术开发更先进的预测和管理作物生长周期的方法，并开发更具气候适应性的水果和蔬菜作物。  

由华盛顿州立大学牵头的 AGID 将 AI 方法整合到农业运作中，用于预测、决策支持和机器人技术，使农业能够应对复杂的挑战。AgAID 研究所采用一种独特的“采用-适应-放大”方法来开发和交付农业人工智能解决方案，以应对与劳动力、水、天气和气候变化相关的紧迫挑战。该研究所让农民、工人、管理者和决策者参与这些解决方案的开发，以及人工智能培训和教育，通过提高下一代农业劳动力的技术技能水平来促进公平。

由爱荷华州立大学牵头成立的 AIRAA 研究所将通过创新的人工智能驱动的数字孪生来改造农业，以前所未有的规模对工厂进行建模。这一方法是由计算理论、人工智能算法以及作物改良和生产工具的进步实现的，可以增强对气候变化的适应能力。此外，AIIRA 将促进植物科学、农学和人工智能交叉的网络农业系统研究；通过正规和非正规教育活动推动教育和劳动力发展，重点关注印第安人双向参与和农民项目；并通过与行业、生产者以及联邦和州机构的合作推动知识迁移。  

参考链接：

https://beta.nsf.gov/science-matters/expanding-geography-innovation-nsf-ai-research-institutes-2021

https://www.nsf.gov/news/news_summ.jsp?cntn_id=303176

https://twitter.com/yusuOSU/status/1420786910956511234

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