厉害了！AWS 这个奖，助力中国与全球一起促进机器学习的科研落地！

Z时代
2024-01-10
分类：技术分享

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近年来，人工智能与大数据的飞速发展，都离不开背后的机器学习技术。

但一项前沿技术的落地应用总要经过一个艰难又漫长的过程，机器学习也仍处于技术的加速发展阶段。为了加速机器学习技术的发展，2017 年 10 月，Amazon Web Services（AWS）在全球设立了 AWS 机器学习研究奖 - Machine Learning Research Award（MLRA），并于今年春季开始在中国落地。

AWS 机器学习研究奖计划资助那些在机器学习 (ML) 领域进行新奇科研的大学院系、院系教师、博士生和博士后研究员等。目前，AWS 机器学习研究奖（MLRA）已支持来自 13 个国家/地区的 73 个学校和研究所的 180 多个研究项目，主题包括 ML 算法，计算机视觉，自然语言处理，医学研究，神经科学，社会科学，物理学和机器人技术等等。

近几年，有很多获奖项目在 AWS 的支持下取得了突破性的进展，并逐渐展现出自身的社会价值。下面我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扮演了什么角色，AWS 提供的资金和技术服务又是如何帮助科研项目发展落地~

项目一：帮助解决自闭症儿童的早期检测难题

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虽然早在 2 岁时，自闭症患儿就能得到精确诊断，但根据数据显示，在美国，自闭症儿童的平均确诊年龄为 4 岁。假如能在 18 到 24 个月大时对早期自闭症进行治疗，有很大几率可以使这些孩子的智商提高到同龄儿童正常智商的平均值范围。另一方面，早期干预可以为患有自闭症的人节省高达 120 万美元的终生医疗费用。

杜克大学跨学科研究团队是致力于解决早期儿童自闭症检测难题的团队之一。项目负责人之一是杜克大学电气与计算机工程教授 Guillermo Sapiro。

Sapiro 同时是 AWS 机器学习研究奖的获得者，这一奖项为其团队提供了部分现金奖励以及 AWS 的配套技术服务，从而让他们可以借助云中可用的先进计算、分析和机器学习工具，更快取得更多成果。

经过几个月的反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提高到近 90％，比传统问卷的 50％准确度高了一大步。

据 Sapiro 估计，借助 AWS 提供的云服务，只需花费 1 美元，并且只需 10 分钟或更短的时间即可处理成千上万名患者中的每一个患者的医疗数据。凭借 AWS 基础架构的全球覆盖范围，研究团队可以在各个国家/地区开展工作，并跨越国际边界开展协作。

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项目二：训练自动驾驶汽车降低交通阻塞

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研究和解决交通问题的第一次尝试始于 1935 年，但直到 1955 年，科学家们才开始使用偏微分方程（PDE）来模拟驾驶员面对交通拥堵的行为方式。

自 2004 年以来，加州大学伯克利分校交通研究所所长，工程学教授 Bayen（Alexandre Bayen）一直率先借助机器学习进行交通减量研究。Bayen 工作的核心是机器学习中的深度强化学习，在获得AWS 机器学习研究奖后，便可以借助 Deep RL 算法的最新发展以及 AWS 基于云的机器学习解决方案（Bayen 通过 AWS机器学习研究奖获得了 AWS 的奖金与服务赞助）的便捷性，来找出最理想方法降低交通阻塞。

另外，一项涉及 20 辆汽车的小型研究可以很容易地在现成的设备上进行，但当样本量为成千上万时，就要按需进行大规模的研究。因此，Bayen 的团队通过 AWS 和 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 上的 Deep RL 库（RLlib 和稳定基准）提供的高容量来创建其微仿真，并在 AWS C4 云上并行使用多达 128 个 CPU 网络在最大规模的建模过程中运行。

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