智东西（公众号：zhidxcom）
编译 | 徐珊
编辑 |云鹏
智东西7月31日消息，据美国国家科学基金会（the U.S. National Science Foundation，NFS）报道，近日NFS联合各机构将投入2.2亿美元，用来新建11个NSF国家人工智能研究所。
▲NFS新建研究所分布图
这次联合投资是由NFS牵头组织，与美国国土安全部、美国农业部之类的国家部门，和谷歌、亚马逊、英特尔等科技巨头共同合作。据官网资料显示，新建的研究所将涉及七个研究领域，如人机交互、人工智能增强学习、以及人工智能在农业方面的创新等。NFS表示无论是粮食安全系统还是下一代边缘网络，他们希望人工智能可以在一些经济、科学以及工程领域取得突破性进展。
NFS认为这些研究所将会带来一系列技术创新，比如说通过AI帮助老人们过上独立的生活，并且提高老年群体的护理质量；通过AI创造改善农业和食品供应链的解决方案；以及通过AI加强成人在线学习等等。
美国国家科学基金会主任Sethuraman Panchanathan说，“这些机构都将成为人工智能创新和发现的枢纽，加速学术界、工业界和政府人工智能发展。他们将聚集一批优秀的人才，激宕出新的想法，以及创造新的技术，在医疗、交通、网络等方面改善我们的生活。”
USDANIFA主任Carrie Castille也同样表示，“建立这些研究机构将加快未来农业劳动力的发展，提供更加公平的市场准入环境，并且为气候智能型农业（climate-smart agriculture）提供技术支持。”
一、人机交互与协作：打造个人行为模型，让AI更关爱老人
网络组协作协助和响应式交互研究所（NSF AI Institute for Collaborative Assistance and Responsive Interaction for Networked Groups，AI-CARING）
AI-CARING旨在创建一个可全面发展的学科，主要希望打造出个性化、可协作的AI系统，帮助建立学习人类行为的个人行为模型等。
研究所计划让AI与人类协同工作，为老人和病人提供更好的护理环境，帮助老人群体拥有独立、高质量的生活。
该研究所由佐治亚理工学院（Georgia Tech）领导，谷歌和亚马逊提供部分资助。
二、人工智能在优化方面的进步：将AI与数字优化相结合，注重多层次人工智能教育培养
优化进步研究所（NSF AI Institute for Advances in Optimization）
优化进步研究所旨在将人工智能和数学优化融合到智能系统中，通过打破学习壁垒，攻克无法单独由人工智能或者数字优化解决的难题。据NFS官网显示，该研究所希望在能源、弹性和可再生材料、以及电路设计等领域获得基础性进展。
与此同时，该研究所将为高中生、本科生、研究生以及职业教育的人士提供培养途径，这将促使源源不断的学生和教师加入人工智能革命。它还为参与人工智能教育的人群制定了创新计划。
此外，该研究所还计划打造一个可持续的人工智能生态系统，可以将人工智能与教育、学术研究、创业相结合。
优化进步研究所将由佐治亚理工学院主办，英特尔资助。
大规模学习优化研究所（NSF AI Institute for Learning-Enabled Optimization at Scale，TILOS）
TILOS旨在通过AI解决超大规模和超大复杂性的基本挑战，“使不可能的优化成为可能”。它将主要针对几个技术重点领域，如半导体芯片设计、机器人和网络等。据悉，该研究议程允许所有学术水平的人员参与，甚至提供社区服务工作。
该研究所由加州大学圣地亚哥分校主办，美国其他五所大学参与合作，英特尔将提供部分资助。
三、人工智能和先进的网络基础设施：推动分布式AI发展，打造“即插即用”应用
环境计算学习智能网络基础设施研究所（NSF AI Institute for Intelligent Cyberinfrastructure with Computational Learning in the Environment，ICICLE）
ICICLE旨在建立网络基础设施，希望通过人工智能推进民主化进程。该研究所还将通过多种学科背景的科学家来建设国家网络基础设施。
研究所计划针对农业和动物生态学研发一些“即插即用”的应用，如“智能食品棚”等。
该研究所由俄亥俄州立大学主办，NSF全额资助。
下一代边缘网络和分布式智能研究所（NSF AI Institute for Future Edge Networks and Distributed Intelligence）
下一代边缘网络和分布式智能研究所主要利用网络和AI之间的协同作用来设计下一代无线边缘网络（ wireless edge networks）。
它将开发一些新的人工智能来确保无线边缘网络可以自我修复以及自我优化。同时，研究人员希望人工智能在智能交通、远程医疗、分布式机器人和航空航天等领域中提供更加高效地互动。
该研究所由俄亥俄州立大学主办，DHS提供部分资助。
四、计算机和网络系统中的人工智能：汇集多学科研究人员，专注AI边缘计算领域
利用下一代网络的边缘计算研究所（NSF AI Institute for Edge Computing Leveraging Next-generation Networks，Athena）
Athena主要专注于研发AI边缘计算，同时降低AI的复杂性和成本。据官网显示，该研究所将会汇集七所大学的科学家、工程师、统计学家、法律学者和心理学家等多学科团队，涉及系统设计、运营和服务，移动设备和网络等领域。
该研究所将致力于人工智能教育，培养多元化的边缘计算和网络的领导者。此外，Athena还计划将技术转化为新的商业模式和创业机会。
该研究所由杜克大学主办，DHS提供部分资助。
五、动态系统中的人工智能：结合机器学习算法，解决动态系统技术难题
AI动态系统研究所（NSF AI Institute for Dynamic Systems）
AI动态系统研究所将在基础人工智能和机器学习理论、算法和应用方面进行创新研究和教育。它主要探索复杂动态系统的安全、实时学习和控制相关技术层面的难题。
该研究所通过将基于物理的模型与人工智能、机器学习等方法相结合，希望提供由数据支撑的解决方案，以应对跨科学、跨领域的挑战。
该研究所由华盛顿大学主办，DHS提供部分资助。
六、人工智能增强学习：研发启发式AI，创建以人工智能为中心的学习环境
参与式学习研究所（NSF AI Institute for Dynamic Systems）
该研究所主要针对教育环境中的自然语言处理、计算机视觉和机器学习等领域，让学习者参与到以人工智能为中心的学习环境中。
该研究所将作为校内和校外STEM教育创新的纽带，吸引不同的学习者，以确保人工智能的学习环境符合道德规范。
该研究所由北卡罗来纳州立大学领导，NSF全额资助。
成人学习和在线教育研究所（NSF AI Institute for Engaged Learning，ALOE）
成人学习和在线教育研究所主要专注新的人工智能理论和技术，以提高成人在线教育的质量。STEM学科教育将以人类认知和学习理论为基础，以大规模数据为支持，对启发式人工智能进行基础研究，并在各种测试平台上进行评估，为成人提供更好的AI教育。
ALOE将联合技术学院系统和教育技术领域的专家，通过虚拟助手推进在线学习。
该研究所由乔治亚研究联盟（Georgia Research Alliance）主办，埃森哲（Accenture）提供部分资助。
七、人工智能驱动的农业和食品系统创新：协助农业发展，让AI来预测和决策
农业人工智能劳动力转型和决策支持研究中心（The USDA-NIFA Institute for Agricultural AI for Transforming Workforce and Decision Support，AgAID）
AgAID将通过人工智能整合到农业中，通过AI预测、AI决策以解决复农业难题。该研究所将通过“采用适应放大”方法为农业开发和提供人工智能解决方案，以应对与水、天气和气候变化相关的挑战。
AgAID计划让农民、工人、管理人员和政策制定者都接受一定程度的人工智能培训和教育，参与到研发解决方案的过程中。他们希望通过提高农业劳动力的技能水平。
该研究所由华盛顿州立大学领导，USDA-NIFA提供一定资助。
弹性农业AI研究所（The AI Institute for Resilient Agriculture，AIIRA）
AIIRA将通过创新人工智能驱动的数字孪生模型来改变农业发展。这种研究方法将用到人工智能算法、计算理论以及改进的生产工具等，以适应气候的变化。
此外，AIIRA将推动植物科学、农学和人工智能交叉领域的网络农业系统研究。它们不但将通过教育活动推动教育和劳动力发展，而且还通过与行业从事者、生产者以及政府机构的合作来推动知识迁移。
该研究所由爱荷华州立大学领导，由USDA-NIFA提供资助。
结语：美国正在为人工智能发展做足准备
此次，美国国家科学基金会正在通过全面布局人工智能在教育、医疗、农业等领域应用及普及，为人工智能发展做足准备。
这并不是NFS第一次在人工智能大规模布局，2020年，NFS已经建立了7个研究所，这次追加建立11所研究院，截至目前共建立18个研究所，投资总金额超过3亿美元，这说明了NFS在人工智能领域看到较为广阔的发展空间。
国内也同样对人工智能领域持有高度关注，据路透社报道，在人工智能专利申请数量排名前20位的学术机构中，中国占了17个，中国在“深度学习”领域也同样强大。
人工智能的广泛应用已经成为不可避免的趋势，科技的发展也将成为国家综合实力不可或缺的一部分。
来源：美国国家科学基金会
