剛剛，美國國家科學基金會（NSF）的一份公告顯示，作為基礎(chǔ) AI 研究的非國防主要聯(lián)邦資助機構(gòu)，NSF 正在引領(lǐng)美國進行關(guān)鍵的人工智能投資，這些投資幾乎覆蓋所有的社會領(lǐng)域。

NSF 表示，推進 AI 發(fā)展需要的不僅僅是研究資金的投入，還需要建立強大的、可持續(xù)的 AI 研究和創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，這一系統(tǒng)將孵化基礎(chǔ)研究的進展，加快研究成果向市場和實踐的轉(zhuǎn)化，促進聯(lián)邦、大學和工業(yè)伙伴之間合作關(guān)系的建立，同時通過構(gòu)建區(qū)域和國家級教育、勞動力培訓網(wǎng)絡(luò)，來開拓創(chuàng)新疆域。

美國國家科學基金會的人工智能研究機構(gòu)計劃（ AI Research Institutes program）是這一戰(zhàn)略的關(guān)鍵。今天，美國國家科學基金會及其合作伙伴宣布向 11 個其領(lǐng)導的國家人工智能研究中心（National Artificial Intelligence Research Institutes）投資 2.2 億美元。

這項投資建立在 2020 年第一輪的 7 個人工智能研究機構(gòu)（共計 1.4 億美元）的基礎(chǔ)上，但今年的人工智能研究機構(gòu)覆蓋范圍擴大到了美國 40 個州和哥倫比亞特區(qū)。每項資助總計約 2000 萬美元（五年內(nèi)撥付），用于支持以下 7 個研究領(lǐng)域的進展:

• 人機交互與合作
• 人工智能優(yōu)化進展
• 人工智能與高級網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施
• 計算機和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的人工智能
• 動態(tài)系統(tǒng)中的人工智能
• 人工智能增強學習
• 農(nóng)業(yè)和糧食系統(tǒng)中的人工智能驅(qū)動創(chuàng)新

National Research Institutes 的所在地分布情況。交互式地圖：https://www.nsf.gov/news/ai/AI_map_interactive.pdf

該計劃由 NSF 牽頭，并與美國農(nóng)業(yè)部國家食品和農(nóng)業(yè)研究中心（USDA-NIFA）、美國國土安全部、谷歌、亞馬遜、英特爾和埃森哲合作，將在人工智能研究和應用、以及教育和勞動力發(fā)展方面追求革命性的進步。

以下為每項研究中心的概要介紹，更詳細的信息可查看文后參考鏈接。

基于網(wǎng)絡(luò)群組的協(xié)作輔助和響應式交互研究中心——AI-CARING

照顧快速增長的老年人口是當今美國面臨的最大健康挑戰(zhàn)之一。許多老年人希望留在家中，但沒有足夠多的護理人員來滿足他們被照顧的需求，目前的監(jiān)控解決方案主要限于在發(fā)生事故時發(fā)送警報。

該研究中心將利用人工智能和智能設(shè)備（例如揚聲器或手機）來監(jiān)控家中和生活社區(qū)中的老年人，開發(fā)提供持續(xù)、長期護理的方法，并讓醫(yī)務(wù)人員和家庭成員參與和了解這些方法。

該研究中心由佐治亞理工學院領(lǐng)導，由亞馬遜和谷歌部分資助，將創(chuàng)建協(xié)作人工智能系統(tǒng)，這些系統(tǒng)將學習人類行為及其隨時間變化的個體模型。將這些觀察結(jié)果與醫(yī)療背景信息相結(jié)合，將使護理人員能夠長期響應老年人不斷變化的需求，個性化他們的護理并更好地定義護理人員和家庭成員的角色。這將有助于提高護理網(wǎng)絡(luò)的有效性，幫助老年人保持獨立性并提高他們的生活質(zhì)量——同時也會考慮到患者和家人的隱私問題。

大規(guī)模學習優(yōu)化研究中心——TILOS

芯片是非常小的設(shè)備，是當今大部分技術(shù)設(shè)備的關(guān)鍵組件，支撐著通信、計算、醫(yī)療保健、運輸?shù)戎T多應用。這些芯片非常復雜，一個芯片可能由數(shù)十億個參數(shù)來指導其運算。TILOS 將通過使用人工智能技術(shù)來解決現(xiàn)代計算機科學技術(shù)無法解決的超大規(guī)模優(yōu)化問題，從而改進芯片的設(shè)計和運營。這將使當前技術(shù)呈指數(shù)級改進，并為新發(fā)現(xiàn)提供更多可能。

該研究中心由加州大學圣迭戈分校與其他五所大學合作領(lǐng)導，并由英特爾部分資助，將通過在幾個技術(shù)重點領(lǐng)域開創(chuàng)機器學習技術(shù)來解決優(yōu)化問題中大規(guī)模和高復雜性的挑戰(zhàn)。以 AI 為支撐的優(yōu)化可以使這些芯片更快、更便宜、更小、更安全，并滿足應用程序的需求。除了芯片設(shè)計，大規(guī)模優(yōu)化還會影響分布式機器人、計算和通信網(wǎng)絡(luò)，以及其他對國家健康、繁榮和福利至關(guān)重要的應用。該項目還將助力勞動力發(fā)展計劃和擴大學術(shù)參與范圍。

專注發(fā)展優(yōu)化技術(shù)研究中心

供應鏈對于維持現(xiàn)代社會的每一個方面運轉(zhuǎn)都至關(guān)重要。在過去的一年里，世界已經(jīng)意識到供應鏈中斷的速度有多快，恢復正常運營是一項艱難而漫長的努力。這個人工智能研究中心將把經(jīng)典的、以模型驅(qū)動的優(yōu)化技術(shù)與人工智能優(yōu)化結(jié)合起來，以改善全球供應鏈等復雜運營的管理。

該研究中心由佐治亞理工學院 (Georgia Institute of Technology) 領(lǐng)導，部分由英特爾資助，該研究中心將把人工智能和數(shù)學優(yōu)化結(jié)合起來，創(chuàng)造出能夠進行大規(guī)模決策的智能系統(tǒng)。除了供應鏈，由人工智能驅(qū)動的優(yōu)化方法將改善能源、可持續(xù)性和電路設(shè)計等復雜系統(tǒng)的決策。該研究中心還將與歷史悠久的傳統(tǒng)黑人大學的領(lǐng)導層進行合作，為工程領(lǐng)域的人工智能創(chuàng)造可持續(xù)的教育途徑，發(fā)展勞動力教育和擴大參與活動。

環(huán)境計算學習智能網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施研究中心——ICICLE

人工智能通常被認為是大型組織使用強大的超級計算機解決重大挑戰(zhàn)問題的領(lǐng)域。該研究中心將專注于開發(fā)簡化人工智能使用的方法，并讓更廣泛的用戶可以使用它，如小型機構(gòu)的研究人員、當?shù)厣鐓^(qū)或小農(nóng)戶，該研究中心希望將精準農(nóng)業(yè)實踐納入他們的運營。

在俄亥俄州立大學的領(lǐng)導下，ICICLE 將聘請來自多學科背景的科學家來構(gòu)建下一代網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，將人工智能領(lǐng)域從一個非常狹窄的領(lǐng)域轉(zhuǎn)變?yōu)椤溉斯ぶ悄芗捶?wù)」的概念。為實現(xiàn)這一目標，研究人員將致力于在自適應人工智能、知識圖譜、模型和其他領(lǐng)域取得基礎(chǔ)性進步，最終創(chuàng)造一個循環(huán)，智能網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的改進反過來又增強了人工智能本身。

未來邊緣網(wǎng)絡(luò)與分布式智能研究中心——AI-EDGE

具有分布式智能的未來架構(gòu)圖解。兩個示例說明了「虛擬智能網(wǎng)絡(luò)」與其控制的相應物理網(wǎng)絡(luò)之間的交互。圖源：NSF AI-EDGE 提案

未來的通信網(wǎng)絡(luò)將不僅僅是幫助人們交談、發(fā)短信，它們還將連接智能機器，為所有人提供服務(wù)和解決方案。該研究中心將帶來更高的帶寬、更低的連接延遲以及更高的可靠性和安全性。

由俄亥俄州立大學領(lǐng)導并由 DHS 部分資助的 AI-EDGE 研究中心將創(chuàng)建新的 AI 工具和技術(shù)，以確保通信網(wǎng)絡(luò)能夠自我修復和自我優(yōu)化。這些網(wǎng)絡(luò)還旨在解決分布式人工智能中的挑戰(zhàn)——提高人工智能的效率、交互性和安全性，以保證 AI 在智能交通、遠程醫(yī)療、分布式機器人和智能航空航天等領(lǐng)域交付應用。

借助下一代網(wǎng)絡(luò)的邊緣計算研究中心——Athena

目前正在開發(fā)的現(xiàn)代移動網(wǎng)絡(luò)有望增加帶寬，實現(xiàn)更快的連接速度，從而能夠提供更廣泛范圍內(nèi)的新應用程序及服務(wù)。然而，這些遍布遼闊地理區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)將需要大量的計算能力。研究中心將側(cè)重于為所有用戶提供更好的訪問，包括網(wǎng)絡(luò)邊緣和云端的用戶，同時控制網(wǎng)絡(luò)的復雜性和成本。

Athena 項目由杜克大學牽頭，國土安全部 (DHS) 提供部分資金。Athena 研究中心將包括一個來自七所大學的科學家、工程師、統(tǒng)計學家、法律學者和心理學家組成的跨學科團隊，將改革未來移動系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計、運營和服務(wù)，把新興的技術(shù)能力轉(zhuǎn)化為新的商業(yè)模式和創(chuàng)業(yè)機會，并創(chuàng)建教育和勞動力發(fā)展方案，以建立美國的下一代移動網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)導力。

動態(tài)系統(tǒng)研究中心

為了充分利用人工智能的潛力，未來的人工智能系統(tǒng)需對動態(tài)系統(tǒng)中不斷變化的環(huán)境做出反應。訓練可理解這些動態(tài)系統(tǒng)基本物理概念的人工智能，是更精準的解決方案。

該研究中心由華盛頓大學領(lǐng)銜，美國國土安全部提供部分資金，將在基礎(chǔ)人工智能和機器學習理論、算法和應用方面進行創(chuàng)新研究和教育，以實現(xiàn)復雜動態(tài)系統(tǒng)的實時學習和控制。研究將基于物理的模型與人工智能和機器學習方法相結(jié)合，將產(chǎn)生符合道德、穩(wěn)健和可靠的數(shù)據(jù)支持解決方案，并將實現(xiàn)跨科學和工程的實時傳感、學習、預測和決策。

參與式學習研究中心

美國國家科學基金會是 STEM 教育的長期擁護者，并且相信在幼年時期激發(fā)所有背景的學生的科學好奇心的重要性。讓學生參與豐富的、以敘事為基礎(chǔ)的解決問題的學習經(jīng)驗是促進 STEM 學習的一種創(chuàng)新方式。

一個由北卡羅來納州立大學領(lǐng)導的研究中心將通過推進自然語言處理、計算機視覺和機器學習，在 STEM 教學和學習中實現(xiàn)轉(zhuǎn)變。該研究中心將作為學校內(nèi)外 STEM 教育創(chuàng)新的紐帶，增強多樣化學習者和利益攸關(guān)方的能力并使其參與，以確保人工智能驅(qū)動的學習環(huán)境符合道德規(guī)范，促進公平和包容。

成人學習和在線教育研究中心——ALOE

要想保持全球科學和工程領(lǐng)導地位，美國需要培養(yǎng)訓練有素的 STEM 勞動力。除了讓年輕學習者了解 STEM 概念之外，發(fā)展和維持這樣的勞動力還需要提升對成年人的 STEM 教育和勞動力培訓。

為了應對這一挑戰(zhàn)，佐治亞研究聯(lián)盟將牽頭 ALOE 研究中心，埃森哲提供部分資助。該中心將引領(lǐng)人工智能理論和技術(shù)的發(fā)展，以提高成人在線教育的質(zhì)量，使其更能與面對面的教育機會相媲美。ALOE 將與技術(shù)學院和教育技術(shù)部門的合作伙伴合作，使用虛擬助手推進在線學習，通過降低門檻和花費使教育更加公平，確保學生有更大的成功潛力。

用 AI 提升農(nóng)業(yè)決策、勞動力、作物水平的研究中心——AgAID 和 AIIRA

內(nèi)布拉斯加大學林肯分校的研究人員是 Resilient Agriculture 項目的合作伙伴，他從一組不同的玉米品種中收集 RNA。圖源：內(nèi)布拉斯加大學林肯分校

糧食的獲取關(guān)系到國家安全。但隨著氣候變化等問題的加劇，糧食生產(chǎn)正面臨越發(fā)嚴峻的挑戰(zhàn)。由美國農(nóng)業(yè)部食品與農(nóng)業(yè)研究院（USDA-NIFA）支持的兩個 AI 中心將利用人工智能開發(fā)更先進的預測和管理作物生長周期的手段，并開發(fā)更能適應氣候變化的水果和蔬菜作物。

AgAID 由華盛頓州立大學領(lǐng)導，將把人工智能方法集成到農(nóng)業(yè)運營中，用于預測、決策支持和機器人農(nóng)業(yè)，以應對復雜的農(nóng)業(yè)挑戰(zhàn)。AgAID 研究機構(gòu)使用一種獨特的「采用 - 適應 - 擴大（adopt-adapt-amplify）」方法來開發(fā)和提供農(nóng)業(yè)人工智能解決方案，以應對與勞動力、水、天氣和氣候變化相關(guān)的緊迫挑戰(zhàn)。該中心讓農(nóng)場主、工人、管理人員和政策制定者參與這些解決方案的開發(fā)，以及人工智能培訓和教育，通過提高下一代農(nóng)業(yè)勞動力的技能水平來促進公平。

AIIRA 由愛荷華州立大學領(lǐng)導，將通過數(shù)字孿生大規(guī)模模擬植物，從而改變農(nóng)業(yè)。計算理論、人工智能算法以及作物改良和氣候變化適應性生產(chǎn)工具的進步使這種方法成為可能。此外，AIIRA 還將推動植物科學、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟學和人工智能交叉領(lǐng)域的網(wǎng)絡(luò)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)研究；通過正式和非正式的教育活動推動提升勞動力水平，重點是原住民的雙向參與和農(nóng)場主計劃；通過與工業(yè)、生產(chǎn)者以及聯(lián)邦和州機構(gòu)的合作，推動知識遷移。