2021年12月31日整理发布：2022年人工智能领域新的突破和发展将继续拓宽想象边界，其将在7大领域大有作为。主要包括：增强人类的劳动技能、
简单的机器人智能算法
2021年12月30日发布:由佐治亚理工学院的 ADVANCE 计算教授 Dana Randall 和 Dunn Family 物理学教授 Daniel Goldman 领导的一组
新物理定律帮助人类和机器人掌握触摸摩擦力
2021年12月30日发布:我们在这里的工作为在远程手术和制造等应用中创造更可靠和功能更强大的触觉和机器人设备打开了大门，北卡罗来纳州立大
通过融合航天级力控机器人与临场感柔顺遥操作多模态感知与边缘人工智能等核心技术
2021年12月30日发布:通过融合航天级力控机器人与临场感柔顺遥操作、多模态感知与边缘人工智能等核心技术，致力于研发智能远程超声机器人 自
电子变形虫在线性时间内找到旅行商问题的近似解
许多现实世界的应用任务，如物流和自动化中的规划和调度，在数学上被表述为组合优化问题。传统的数字计算机，包括超级计算机，不足以在实际
人工智能帮助科学家开发新的生态学通用模型
人工智能和机器学习能够以类似于人类推理的方式检测模式并预测结果。它们为人类与计算机之间日益强大的合作铺平了道路。在人工智能中，进化
对大脑来说阅读计算机代码与阅读语言不同
尽管有这些相似之处，麻省理工学院的神经科学家发现，阅读计算机代码并不会激活大脑中参与语言处理的区域。相反，它激活了一个称为多需求网
AI模型有望生成更快更准确的天气预报
未来可能会采取完全不同的方法。华盛顿大学和微软研究院之间的合作展示了人工智能如何分析过去的天气模式来预测未来的事件，比今天的技术更
量子系统学习联合计算
先前量子位架构的局限性量子计算机与传统的二进制计算机有很大不同：它们的未来实现有望轻松执行传统计算机需要数月甚至数年才能完成的特定
量子系统学习联合计算
先前量子位架构的局限性量子计算机与传统的二进制计算机有很大不同：它们的未来实现有望轻松执行传统计算机需要数月甚至数年才能完成的特定
人工智能读取大脑数据生成具有个人魅力的图像
赫尔辛基大学和哥本哈根大学的研究人员调查了计算机是否能够识别我们认为有吸引力的面部特征，并在此基础上创建符合我们标准的新图像。研究
机器人使用量子技术学习得更快
解决电脑游戏、识别人类声音或帮助寻找最佳医疗方法的机器人：这些只是人工智能领域在过去几年中产生的一些惊人例子。对更好机器的持续竞争
如何让所有耳机都智能化
他们的发明名为 HeadFi，基于一种小型插入式耳机适配器，可将普通耳机变成感应设备。与智能耳机不同，普通耳机没有传感器。HeadFi 将使用
用光彻底改变人工智能
人工神经网络是相互连接的人工神经元层，对于机器学习任务(例如语音识别和医学诊断)具有重要意义。实际上，电子计算硬件已接近其能力的极限
调整AI软件使其像人脑一样工作可提高计算机的学习能力
在《计算神经科学前沿》杂志上，乔治城大学医学中心神经科学教授马克西米利安·里森胡伯博士和加州大学伯克利分校博士后学者 Joshua Rule
Pepper机器人会自言自语以改善与人的互动
如果你能够听到机器人在想什么，那么机器人可能更值得信赖，合著者安东尼奥·切拉说，他描述了第一作者阿里安娜·皮皮托尼 (Arianna Pipi
包裹递送机器人对环境的影响自动化不如车辆类型重要
研究人员研究了先进的住宅包裹递送场景对环境的影响，这些场景使用电动和燃气驱动的自动驾驶汽车和两足机器人将货物从递送中心运送到社区，
世界上最小的由人工智能控制的水果采摘机
植物代谢物由范围广泛的极其重要的化学物质组成。许多药物，如疟疾药物青蒿素，具有显着的治疗特性，而其他药物，如天然橡胶或树液中的生物
改善人工智能的计算机视觉
在 UTSA 计算机科学系教授 Sumit Jha 的带领下，该团队改变了解释机器学习决策所采用的传统方法，这种方法依赖于向神经网络的输入层单
人工神经元实时识别生物信号
神经形态芯片检测高频振荡神经形态工程是一种有前途的新方法，可以弥合人工智能和自然智能之间的差距。苏黎世大学、苏黎世联邦理工学院和苏