微软亚洲研究院(上海)

微软亚洲研究院(上海)

微软亚洲研究院(上海)组建了人工智能与机器学习组、系统组、无线组,研究方向包括图神经网络理论及其应用、基于增强学习的预测与优化、非监督的异常检测与诊断、面向商务应用的智能推荐算法与平台、基于人工智能的资源调度和管理、以及面向金融、医疗健康、新能源等行业的 AI 赋能场景。

 

研究领域

 

无线传感与网络

  • 服务于下一代人机交互 (HCI) 的无线传感技术
  • 用于医疗健康和环境监测场景的无线传感技术
  • 5G/6G 无线通信

前沿机器学习

  • 用于通用机器学习的仿生神经网络
  • 图神经网络的时间动态性、可解释性和异常检测
  • 用于矢量图计算机视觉,集成学习、领域自适应/泛化
  • 用于真实场景的序列学习、强化学习和序列决策
  • 语言生成的基础技术、特定领域的自然语言处理应用

用于医疗健康领域的机器学习

  • 唇腭裂语音识别
  • 基于 EEG 信号的婴儿癫痫检测
  • 用于疾病分析与精准用药的知识图谱学习
  • 用于转录组学和基因组学分析的机器学习
  • 自闭症的无监督刻板行为检测

视频流和云游戏系统

  • 实时视频超分辨率和帧预测
  • 视频编码的系统优化、传输和基于 DNN 的视频增强
  • 云端协同优化网络带宽与质量不稳定问题
  • 云游戏系统的基础技术,如作业和资源调度

为新兴技术提供高效计算

  • 人工智能基础设施技术,例如 Kubernetes GPU 调度和深度学习平台
  • 加速云边设备上各类模型(例如稀疏和动态模型)的训练和推理
  • 针对特定设备的硬件效率(延迟、能耗和碳排放)基准测试、预测和高效模型设计
  • 新型矢量搜索软件系统
  • 软硬件协同定义云资源解耦合

 

研究组

 

人工智能与机器学习组(上海)

人工智能与机器学习组(上海)专注于机器学习领域的理论研究和应用,致力于推动深度学习基础技术的发展,并将最新的机器学习技术应用于医疗健康和可持续发展等领域,解决真实场景中的问题,例如病理性语音、语言和行为的分析、脑电信号处理、生物医疗知识图谱挖掘以及基因序列分析。

研究方向:神经网络结构设计、图神经网络、序列学习、强化学习、矢量图识别和特定领域的语言和语音处理等。

系统组(上海)

系统组(上海)专注于研究适用于人工智能和实时视频流等新兴计算密集型任务的高效技术。我们的工作包括基于硬件成本预测的高能效DNN模型设计和架构搜索,稀疏和动态模型的深度学习框架和编译器改进,基于Kubernetes的AI平台的资源调度等。同时,系统组(上海)致力于实现视频算法和通信系统的协同设计,以在非理想网络和有限计算能力的约束下最大限度地提高服务质量(更高的视频质量,更低的响应延迟等),降低服务成本。

研究方向:高效深度学习系统、神经网络增强的视频流系统、云和边缘计算领域的广泛研究(如矢量数据库,资源虚拟化等)。

无线组(上海)

无线组(上海)主要从事新型无线通信和传感技术的开发及应用,旨在通过创新技术,在 5G 时代加快通信传输速率、降低延迟和扩大无线覆盖。同时,无线组(上海)还利用无线信号实现无线感知并开发各种感知应用,包括健康监测、环境传感、物联网设备的新用户界面等。未来,无线组(上海)将进一步应用无线技术加速人工智能/机器学习系统,应用人工智能/机器学习系统发展智能无线网络。

研究方向:无线通信、传感技术

 

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