西雅圖-- (NASDAQ: AMZN) – 亞馬遜今天宣布了 2017 年亞馬遜研究獎 (ARA) 的獲獎者，該計劃旨在支持亞馬遜客戶相關領域的獨立外部研究。受資助的研究領域是計算機科學和相關主題，包括機器學習、計算機視覺、機器人技術和自然語言處理。在 ARA 的第三年，來自北美和歐洲的 800 多個研究團體、大學和科研機構參加了 2017 年秋季的公開征集提案。在所有這些申請人中，有 49 個項目將獲得亞馬遜研究獎的支持每個項目最高 80,000 美元。

“這筆贈款將資助我們在 Inria 研究的現實世界挑戰。我重視與亞馬遜等公司的這些互動，因為它們提供了來自行業的反饋，并幫助評估我們的研究和行業問題信息的適用性。”

“通過亞馬遜研究獎，我們旨在加深全球亞馬遜研究團隊與研究機構的現有聯系，并資助將定義人工智能未來的研究主題，”亞馬遜機器學習總監 Ralf Herbrich 說。 “我們為大量高質量的應用感到自豪，這些應用展示了人工智能研究領域的廣度和深度。借助亞馬遜研究獎，我們希望科學家能夠在基礎領域進一步開展研究，從而為我們的客戶帶來創新，并在開源基礎上提供這些結果。我們特別自豪的是，申請者代表了非常廣泛的學校，從像萊斯這樣的小學校到像華盛頓大學和 Inria 這樣的大型機構。”

以下是今年資助的一些項目：

• 計算機視覺：法國國家計算機科學與應用數學研究所 Inria 研究主任 Cordelia Schmid 及其團隊開展計算機視覺研究，尤其是數字圖像和視頻的自動解釋。該資助項目將構建第一個真實的數據集，用于對人體進行 3D 姿勢評估。為此，Inria 研究人員將在現實生活中捕捉人類的 3D 模型，同時使用多攝像頭平臺執行動作和操縱物體。然后，他們將在模擬移動攝像機的合成場景中渲染這些模型。生成的數據更加逼真，因為它們捕捉到了真實的頭發和衣服變形，同時顯示了真實的運動模糊、圖像邊界的截斷以及被操縱的對象和場景元素的遮擋。
• 機器學習：紐約伊薩卡康奈爾大學計算機科學系和信息科學系教授 Thorsten Joachims 和他的團隊將開發新的機器學習算法，可以從部分信息中學習，例如用戶反饋記錄數據。記錄的用戶交互是最普遍的可用數據形式之一，因為它們可以從各種系統（如搜索引擎或推薦系統）中以很小的成本記錄下來。此類系統（例如，個性化報紙）的交互日志通常包含對系統的輸入記錄（例如，描述用戶的特征）、系統采取的行動（例如，新聞文章的呈現排名）和反饋（例如，點擊文章）。當用戶點擊搜索結果時，通常并不意味著結果在某個絕對水平上是好的，只是比排名較高的結果更好。該提案消除了在收集反饋時進行隨機化的需要，使學習系統更適用于可能使用確定性日志記錄的搜索、廣告或推薦等案例。
• 機器人技術：在 ARA 資助下，南加州大學計算機科學教授 Sven Koenig 的團隊將研究大量機器人如何在高度填充的空間中高效地找到自己的路徑，以實現倉庫自動化。機器人必須能夠在涉及大量不確定性的復雜情況下做出正確的決策，并且盡管存在大量潛在的突發事件，但仍能及時找到解決方案。亞馬遜物流中心存在擁擠的空間，例如在揀貨站前，因為每個機器人都必須穿過該區域，無論是將貨架運送到揀貨站還是將其退回倉庫。南加州大學的研究旨在為構建此類機器人系統的彈性算法提供堅實的基礎，以結束所有機器人從各自的起始頂點到各自的目標頂點的無碰撞路徑。

其他 ARA 類別是通用人工智能、知識管理和數據質量、機器翻譯、個性化、搜索和信息檢索、安全、隱私和濫用預防以及語音。

資助項目的輸出將以學術出版物和開源代碼貢獻的形式公開。 ARA 還促進對學生的培訓和為教師提供臨時研究職位。其中包括行業合作伙伴提供的研究生和博士后實習機會，以及當科學家暫時離開家鄉大學擔任行業研究員時的訪問研究員安排。

ARA 網站上提供了完整的獲獎者名單及其項目的詳細信息： 。

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