Li Guojie, Yang Xuejun ve Huang Kai, akıllı geliştirmenin geleceğini keşfetmeye öncülük ediyor ve 2019 Dünya Akıllı Bilgisayar Konferansı başarıyla düzenlendi.
Çeşitli endüstri, üniversite ve araştırma alanlarından uzmanlar ve akademisyenler burada toplandı.
AI Teknolojisi İncelemesi basın: 27-29 Haziran tarihleri arasında, Uluslararası Test Komitesi (BenchCouncil) ev sahipliğinde ve National Supercomputing Shenzhen Center, Sugon, vb. Tarafından ortaklaşa düzenlenen 6. Dünya Akıllı Bilgisayar Konferansı (BenchCouncil 2019), planlandığı gibi Shenzhen Kirin Villa'da düzenlendi. Akıllı bilgisayar endüstrisi için yüksek profilli uluslararası bir akademik şölen olarak, Dünya Akıllı Bilgisayar Konferansı, akıllı yongalara ve sistemlere dayalı akıllı bilgisayar endüstrisi etrafındaki akıllı gelişimin geleceğini keşfetmek ve dört gözle beklemek için çeşitli endüstri, üniversite ve araştırma alanlarından uzmanları ve akademisyenleri bir araya getirir.
Konferansın ana forumu doğal olarak konferansın en dikkat çekici bölümüdür.İki gün (sabah) içinde gerçekleştirilecektir. AI Technology Review size tam kapsamlı bilgi verecektir.
Ana forum (açık)
Bu konferansın ana forumundaki ilk konuşma, Shenzhen Bilim ve Teknoloji İnovasyon Komitesi direktörü Liang Yongsheng tarafından yapıldı ve konusu "Shenzhen Bilim ve Teknoloji İnovasyon Ortamı ve Politikaları" idi. Konuya girmeden önce, Liang Yongsheng herkese "kötü haberi" söyledi: Bu konuşma için PPT yok. Bu bağlamda açıklaması şu şekildedir: "PPT kullanırsanız, herkes sadece fotoğraf çeker. Bunun aksine, umarım beni dinler ve toplantıdan sonra söylediğim önemli sözleri hatırlarsınız."
Liang Yongsheng, Shenzhen Bilim ve Teknoloji İnovasyon Komitesi Direktörü
Liang Yongsheng, yeniliğin dört yolu olduğuna dikkat çekti: yetenek, teknoloji, sermaye ve politika. Bu dört hususla ilgili olarak, Shenzhen Bilim ve Teknoloji İnovasyon Komitesi tek tek yeniden organize etti ve aynı zamanda yeniliğe daha iyi ulaşmak için Shenzhen'in bu dört yöndeki gelişimini nasıl teşvik edeceğini düşünüyor. Örneğin, Shenzhen Bilim ve Teknoloji İnovasyon Komitesi, bilimsel araştırma projelerinin değerlendirme yöntemlerinde reform yaptı, yalnızca önceki aşağıdan yukarıya raporlama ve inceleme yöntemlerini benimsemekle kalmadı, aynı zamanda hükümet içindeki teknolojik gelişmeye dayalı yukarıdan aşağıya bir yöntem ekledi. Bilimsel araştırma çalışanlarının, önemli bilimsel araştırma projelerini yürütmek için gerçekten gerçek geliştirme ihtiyaçlarından başlamasına izin verin.
Teknolojik yenilik ortamı ve politikaları ile ilgili olarak, komite ayrıca, Şenzenin yetersiz kaynakları ve kolejler ve üniversitelerdeki temel araştırmaları nedeniyle, buna yanıt olarak, temel teknoloji araştırmasını hızlandırmak için özel olarak bir uygulama yöntemi önerdiğinin de derinden farkındadır: ilk nokta bilimdir. sorun bildirimi. Günümüzde, bilimsel araştırmacılar genellikle niyet odaklı araştırmalar yürütmektedirler, bu nedenle gerçek ihtiyaçlardan bilimsel araştırma sorularını gündeme getirmeleri gerekmektedir; ikinci nokta ise bilimsel araştırma ortamıdır. Liang Yongsheng, ülkemizdeki mevcut bilimsel araştırma ortamının çok aceleci olduğuna işaret etti.Umarım tüm bilimsel araştırmacılar yalnızlığa dayanabilir, kürsüde oturabilir ve Nobel Ödülü düzeyinde sonuçlar elde edebilir ve aceleci akademik atmosferi sakinleştirebilir; üçüncü nokta hedefleniyor Yetenek politikası ile ilgili olarak, Shenzhen uluslararasılaşma kurallarını izleyecek, uluslararası yetenek işe alma, terfi ve koruma önlemlerinin inşasını güçlendirmeye devam edecek ve tam bir kademe oluşturmaya devam edecek; Dördüncü nokta, üniversitelerin kendi avantajlarına oyun vermesidir. , Sistemler, algoritmalar ve bilgi işlem gücünde çok yönlü iyileştirmeler elde etmek için bazı platformlar oluşturmak; beşinci nokta, işbirliğine dayalı açık inovasyonu teşvik etmektir.
Konuşmanın sonunda, Liang Yongsheng sizinle kendi düşüncelerinden bazılarını paylaştı: Birincisi, Çin'in bilimsel araştırma ve geliştirmede iyi bir taktik müdahale işi yapacağını umuyoruz. Bu kısa tahtalı bilimsel araştırma alanlarının geliştirilmesini yaygınlaştırmak ve teşvik etmek için; ikincisi, akıllı hesaplamanın sistemlerde, algoritmalarda ve algoritmalarda çok yönlü iyileştirmeler elde etmek için daha yüksek bir seviyeye genişletilip genişletilemeyeceğidir; üçüncüsü, inovasyon veya yetenek ihtiyacıdır. Yetenek ekibinin inşasını güçlendirmek şu anda çok önemli bir görevdir; dördüncüsü yeni endüstrilerin gelişimini teşvik etmektir; şu anda tanımlanan yeni endüstriler arasında yeni enerji, yapay zeka, üçüncü nesil yarı iletkenler vb.; Beşincisi, yeni nesil temel eğitimin yenilikçi ruhunu güçlendirmektir. Ve girişimcilik yeteneğinin geliştirilmesi; altıncısı, ilgili hükümet departmanlarının politika planlamasının rehberliğini güçlendirmesi ve belirli bir alanın ve yönün gelişimini güçlü bir şekilde teşvik edebilecek politikalar formüle etmesi gerektiğidir.
İkinci konuk konuşmacı Akademisyen Li Guojie idi ve konuşmasının konusu "Akıllı Süper Hesaplamanın Birkaç Anlayışı" idi.
Li Guojie, Çin Mühendislik Akademisi Akademisyeni, Bilgisayar Teknolojisi Enstitüsü Baş Bilim Adamı, Çin Bilimler Akademisi
Başlangıçta bugünkü konuşmasının içeriğini oldukça mütevazı bir üslupla özetledi: "Şu anda ön saflarda araştırma yapmadığım için detaylı bir teknik yorum yapmak için konferans alt forumuna gidemem, sadece buradan okuyabiliyorum. Makro düzeyde, akıllı süper bilgisayarlar hakkındaki anlayışımın bir kısmını paylaşacağım. "
İlk olarak, 1990'ların başında Japonya'daki beşinci nesil bilgisayar projesinin yönlendirdiği bir akıllı bilgisayar çılgınlığı dönemi de dahil olmak üzere, akıllı hesaplamanın daha önemli tarihsel aşamalarını gözden geçirdi.O zamanlar, sıcak nokta akıllı dil ve bilgi işleme (uzman sistem) içindi. Araştırma odak noktası paralel mantıksal akıl yürütmedir. Japonyanın beşinci nesil makinelerinin izlediği özelleştirilmiş rotadan farklı olarak, 1990 yılında Çin'de kurulan Ulusal Akıllı Bilgisayar Araştırma ve Geliştirme Merkezi (NCIC) farklı bir teknik rota, genel bir rota izledi. Sonraki dönemde, yalnızca Sugon serisini piyasaya sürmekle kalmadı Paralel bilgisayar geliştirme, aynı zamanda yapay zekanın temel araştırma ve uygulama araştırmalarıyla da uğraştı ve günümüzde akıllı süper hesaplamanın geliştirilmesinin temelini oluşturan akıllı bilgi işlemeyle ilgili bir grup araştırma ve geliştirme yeteneğini geliştirdi.
Daha sonra, süper hesaplama ve zekanın ayrılıktan yakınsamaya geliştirme sürecinden başlayarak, akıllı bilgisayarlar ile süper bilgisayarlar arasındaki farkı açıkladı. İlk bilgisayardan bu yana, süper bilgisayarların gelişimi, bu yüzyılda derin sinir ağlarının atılımına ve büyük veri dalgasının gelişine kadar, süper hesaplama ve hesaplamalı zeka (derin öğrenme) haline gelene kadar analog sinir ağları ile "ayrılma yolları" durumunda olmuştur. Entegrasyona doğru ilerlemeye başlayın ve son yıllarda, derin öğrenme gibi akıllı uygulamalar, zeka ve süper hesaplamanın tarihsel yakınsamasını teşvik etti. Kısacası, ikisi arasındaki temel fark, geleneksel süper bilgisayarların sayısal hesaplamalara, deterministik hesaplamalara, dijital hesaplamalara, kapalı hesaplamalara ve algoritma tabanlı hesaplamalara ait olmasıdır; akıllı bilgisayarlar sembolik hesaplamalara, deterministik olmayan hesaplamalara, analog hesaplamalara, açık hesaplamalara ve Verilere dayalı hesaplamalar. Şu anda, yaygın olarak kullanılan akıllı hesaplamalar aslında GPU'lara veya GPU benzeri hızlandırıcılara dayanan yarı akıllı hesaplamalardır.Görüntülerin ve seslerin bilgi işlem hesaplamaları hala sayısal hesaplamalar kategorisine aittir.
Bu konuşmanın en önemli özelliği, Akademisyen Li Guojie'nin akıllı süper hesaplamanın gelecekteki araştırma yönlerine ilişkin anlayışını paylaşmasıdır:
-
Birincisi, süper bilgisayarların enerji verimliliği ve çok yönlülüğünün iyileştirilmesi gerekiyor. Akıllı telefonların temel özelliğinin insan beyni düzeyinde enerji verimliliği olduğunu, ancak süper bilgisayarların mevcut enerji verimliliği artışının hız artışından çok daha düşük olduğunu, 70 yıllık kalkınma alanındaki ilk ikilem bu, ayrıca şu anda yeni cihaz bulunmadığını söyledi. Düşük güç tüketimi sorununu çözebilir, bu nedenle süper bilgisayarların çok yönlülüğünü geliştirmek için katmanlar arası işbirliğine ihtiyaç vardır.
-
İkincisi, "düşük entropi" özelliklerine sahip gelecekteki mimarileri incelemek ve tam yığın sistem tasarımı yoluyla belirsiz zorluklarla başa çıkmak ve belirsiz sorunlar, belirsiz ortamlar ve belirsiz yük güçleri altında öngörülebilir performans sonuçları sağlamak; Aynı zamanda, araştırma alanına özgü sistem mimarisine (DSA) ve yeniden şekillendirilmiş işlemcilere (heterojen hesaplama) da dikkat etmeliyiz.
-
Üçüncüsü, dinamik ve belirsiz karmaşık yüklerle uğraşmak gerekir.Bir yandan, dinamik yükler için, çeşitli uygulamalardan çok yönlü ve güçlü bir komut sistemi, mikro mimari, yürütme modeli ve API arabirimi sağlamak gerekir; Belirsiz yükler için DataFlow yürütme modeli bir çıkış yolu olabilir ve İnternet eşzamansız protokolünden ilham alabilir.
-
Dördüncüsü, analog hesaplama, bilgi işlem ve depolama entegrasyonu ve olay güdümlü hesaplama gibi yeni teknolojilere dikkat etmeliyiz.Bunlardan biri, bilgi işlem ve depolamanın entegrasyonu için iki yöntem önerdi: Biri, dirençli rastgele erişimli bellekte sinir ağını gerçekleştiren bellekte işlemedir (PIM). Ağ bilgi işlem, depolamada derin öğrenme; başka bir yöntem de 3B yığınlamayı (Bellek Zengin İşlemci) kullanmak, yani işlemci etrafında daha fazla depolama aygıtı yığmaktır.
-
Beşinci olarak, akıllı bir süper hesaplama kıyaslama test programı oluşturmak gereklidir. Birleşik bir kıyaslama parite standardının oluşturulmasının sektörde sağlıklı rekabete yardımcı olacağını ve bu konferansta yayınlanacak BenchCouncil performans listesinin, teknolojiyi ölçmek ve etkisini akademiden endüstriye genişletmek için bir cetvel kullanacağını söyledi.
"Turing Ödülü sahibi bilgisayar mimarisinin ustaları David Patterson ve John Hennessy, önümüzdeki on yılda yeni bir" Kambriyen "bilgisayar mimarisi patlaması yaşayacağını ve akademi ve endüstrideki bilgisayar mimarlarının heyecan uyandıracağını söylemişlerdi. Halkın yürekleri çağında, Çinli bilim adamları zamana layık katkılarda bulunmalıdır. "
Akademisyen Li Guojie'nin bir sonraki konuşması, konferansa katılan bir başka akademisyen-Akademisyen Yang Xuejun idi. Konusu "micROS: Robotların" Yeni Beyni "idi.
Çin Bilimler Akademisi Akademisyeni ve Askeri Bilimler Akademisi Dekanı Yang Xuejun
"Zamanın düğüm noktasındayız: yepyeni bir endüstri yükselmek üzere." Akademisyen Yang Xuejun, Bill Gates'in konuşmasına başlamak için verdiği cezayı aktardı ve bu sefer paylaşacağı "yeni endüstri" yapay zekaya atıfta bulunuyor ve Diğer bilim ve teknolojilerin kesişmesinin getirdiği "robot devrimi". Robot işletim sisteminin "robot devriminin" motoru, robotların otonom davranış, grup işbirliği ve insan-makine entegrasyonu elde etmeleri için "yeni beyin" olacağına inanıyor. Bununla birlikte, robot çağındaki mevcut işletim sistemi hala üç büyük zorlukla karşı karşıyadır:
-
İlk çok alanlı heterojen kaynak yönetimi. Şu anda robotlar, belirli alanların ihtiyaçlarını karşılamak, belirli ortamlara uyum sağlamak ve sabit görevleri gerçekleştirmek için çok sayıda özel yazılım kullanmaktadır.Ancak, kaynakların çok alanlı heterojen özellikleri nedeniyle, alanlar arası işbirliğinin gereksinimlerini karşılamak zordur;
-
İkincisi, karmaşık ortamlarda robotların otonom davranış kontrolüdür. Şu anda robotlar, basit işbirliği ortamları için uygun olan ve belirli spesifik casusları gerçekleştiren bir "algılama-planlama-eylemi" kontrol döngüsünü benimsiyor, ancak robotların karşılaştığı ortam ve görevler karmaşık ve değişkendir ve eylemlerin dinamikleri belirsizdir.
-
Üçüncüsü, grup zekasıdır. Şu anda, robotik araştırmasının odak noktası, bireysel zekayı geliştirmek ve daha yüksek otonomi elde etmesini sağlamaktır.Ancak, bu alanın geliştirilmesinin yine de bireysel zekanın iyileştirilmesine dayanması ve bir tane elde etmek için grup zekası oluşturmak için birden fazla monomer zekasını bir araya getirmesi gerekiyor Çoktan çoğa insan-makine karşılıklı anlayış ve insan-makine işbirliği.
Akademisyen Yang Xuejun, bu üç zorluğun üstesinden gelmek için yeni temel yazılımlar tasarlamak gerektiğine işaret ederek, bu bağlamda "otonom davranış ve grup zekası, polimorfik sistem ve dağıtık mimari, sahne anlayışı ve insan-makine kontrolü" gibi bilimsel konulardan geçtiğini belirtti. Teknoloji trendlerini ve uygulama gereksinimlerini analiz edip birleştiren, çok durumlu bir akıllı küme robot sistemi micROS geliştirildi Akademisyen Yang Xuejun bu sistemi robotların "yeni beyni" olarak adlandırıyor.
Böyle bir robot sisteminin geliştirilmesi için birkaç anahtar unsuru vurguladı: Biri davranış odaklı kavramsal soyutlamadır, yani "rol" ve "anlambilimsel görüş" temelli soyutlamaya dayalı kontrol soyutlaması dahil olmak üzere robot işletim sisteminin temel kavramıdır. Veri soyutlama; ikincisi, hiyerarşik yapı, dağıtılmış yapı ve sürekli bağımsız yüzleşme öğrenme mimarisi dahil olmak üzere, polimorfik dağıtılmış bir mimari, yani robot grubunun nasıl organize edilip yönetildiğidir. Üçüncüsü, ortama uyum sağlayan grup zekası. Akademisyen Yang Xuejun, bunu "yapay zekadaki bir sonraki atılım" olarak adlandırıyor.
Akademisyen Yang Xuejun, bu "yapay zekadaki bir sonraki atılım" ile ilgili olarak, çevreye uyum sağlayan sürekli bir otonom öğrenme sisteminin mimari bir modelini verdi. Bir çevre modeli oluşturma fikri, robotların çevre modeline göre gözlem yapmasına izin veren sahne + anlambilimdir. , Yargı, karar ve eylem ve aynı zamanda algılama, öğrenme, soyutlama ve akıl yürütmeyi gerçekleştirmek için paralel kontrol mimarisini kullanabilir. Aynı zamanda Akademisyen Yang Xuejun, sürü zekasının atılımının üç adımı olduğuna dikkat çekti: yapısal (kendi kendini toplama mekanizması); uyarlanabilirlik (kendi kendini organize etme mekanizması); ortaya çıkma (kendi kendine evrim mekanizması).
Ardından Ohio Eyalet Üniversitesi'nden küresel yüksek performanslı bilgi işlem uzmanı Profesör D. K. Panda geldi. Bu seferki konuşması "Exascale Sistemler için Yakınsak HPC, Büyük Veri Analitiği ve Derin Öğrenme Yazılım Yığınları Nasıl Tasarlanır" idi. . Bu derste, yüksek ölçekli bilgisayar sistemleri için yakınsak yüksek performanslı bilgi işlem, büyük veri analizi ve derin öğrenme yazılım yığınları tasarlamak için işlemcilerin ve hızlandırıcıların nasıl kullanılacağına odaklandı.
Ohio Eyalet Üniversitesi Profesörü D. K. Panda
Exascale bilgisayar sistemlerinin ortaya çıkmasıyla birlikte, bu alandaki mühendislerin, çok çekirdekli sistemleri (Xeon gibi) tasarlamak için yüksek performanslı bilgi işlem, büyük veri, derin öğrenme ve bulut bilişimin çeşitli önemli faktörlerini kapsamlı bir şekilde dikkate almaları gerektiğine dikkat çekti. , OpenPower ve ARM), yüksek performanslı ağ ve GPGPU işletim ortamı, yüksek performanslı bilgi işlem, büyük veri analizi ve makine öğrenimi uygulamalarının doğrudan mevcut yüksek performanslı altyapı üzerinde çalışmasını sağlar.
Bu bağlamda, Ohio Eyalet Üniversitesi Bilgi İşlem Laboratuvarı tarafından kendi liderliği altında geliştirilen şu üç çözümü herkesle paylaştı:
-
İlki, InfiniBand, Omni-Path, Ethernet / iWARP ve RoCE gibi kablosuz bant genişliği teknolojilerini kullanan üst düzey bilgi işlem sistemleri ve sunucular için yüksek performans, uyarlanabilirlik ve hata toleransı sağlayabilen, yüksek performanslı bilgi işlem için açık kaynaklı bir MPI sistemidir-MVAPICH2. 10GigE / iWARP hızına ve RoCE ağına sahip bir teknolojidir. Sistem, 89 ülkede 3.000'den fazla kuruluşta kullanılmış ve 551.000'den fazla indirilmiştir. (Proje bağlantı adresi:
-
İkincisi, yüksek performanslı büyük veri analizi için bir proje olan HiBD'dir. Projede yer alan kurulum paketlerinin RDMA tabanlı Apache Hadoop 3.x (RDMA-Hadoop-3.x), RDMA tabanlı Apache Spark (RDMA-Spark), RDMA tabanlı Apache Kafka (RDMA-Kafka), RDMA olduğu bildirildi. tabanlı Apache Hadoop 2.x (RDMA-Hadoop-2.x) vb. Şu anda proje 35 ülkede 315'ten fazla kuruluşta uygulanmış ve 30.350'den fazla kez indirilmiştir. (Proje bağlantı adresi:
-
Üçüncüsü, makine öğrenimi için HiDL projesidir. Profesör DK Panda, yüksek performanslı bilgi işlem ve büyük veri analizi ile karşılaştırıldığında, makine öğreniminin tamamen farklı bir kurallar dizisi kullandığına dikkat çekti. Bu nedenle, bu alanın MPI işletim ortamının tasarımında daha büyük zorluklarla karşılaştığını ve HiDL projesinin MVAPICH2-GDR MPI geliştirme kitaplığını ve RDMA-Etkin Büyük Veri yığınını kullanarak, Caffe ve TensorFlow gibi araçlar, büyük ölçekli derin sinir ağlarını eğitmek için kullanılır. Bu proje, yüksek performanslı makine öğrenimi eğitimi elde etmek için büyük önem taşıyor. (Proje bağlantı adresi:
Konferansın ilk gününde ana forumun son konuşmasını Çin Bilimler Akademisi Hesaplama Teknolojisi Enstitüsü'nde araştırmacı ve Bench Council (International Open Benchmarking Committee) İcra Başkanı Zhan Jianfeng yaptı. Konusu "BenchCouncil Yapay Zeka Test Standartları, Test Yatakları ve Performans" idi. Liste. Bu konuşmasında herkese konferansın organizatörü olan Bench Council'in kurulmasına yönelik asıl amacı ve neler yapıldığını anlattı.
Zhan Jianfeng, araştırmacı, Bilgisayar Teknolojisi Enstitüsü, Çin Bilimler Akademisi, Bench Council Yönetim Kurulu Başkanı
Çağdaş akıllı bilgisayarların özünün aslında sinir ağı hızlandırıcılarına ve genel hesaplama bileşenlerine dayanan bir bilgisayar sistemi olduğunu söyledi.Mevcut sinir ağı teori sistemi gittikçe daha mükemmel hale gelse de, hesaplama gücü ve profesyonel alan verileri sürekli olarak gelişiyor ve zenginleşiyor. Belirli alanlardaki uygulama, insanlarınkini bile aşmaktadır, ancak genel bilgisayar mimarisinde büyük zorluklar vardır ve bu nedenle, belirli alanlarda yazılım ve donanım ortak tasarımı yapmak uluslararası akademik camianın fikir birliği haline gelmiştir. Aynı zamanda, test standartları da bilgisayar endüstrisinde hayati bir rol oynamaktadır.Ancak, TPC ve SPEC gibi bazı ilgili kar amacı gütmeyen kuruluşlarda az sayıda Çinli vardır.Bu bağlamda, Bench Council Varlığa geldi.
Yapay zeka gibi yeni teknolojilerin paritesini, doğrulamasını, araştırmasını, inkübasyonunu ve tanıtımını teşvik etmeye adanmış kar amacı gütmeyen uluslararası bir araştırma kurumu olarak Bench Council, dünya çapında Benchmark'a (test standartları) dayalı standartların geliştirilmesini savunmakta ve deneyler yayınlamaktadır. Ayrıca, yeni teknolojilerin (temel ve omurga teknolojik inovasyonu) doğrulanmasını ve tanıtımını teşvik etmek ve endüstrinin sağlıklı gelişimine liderlik etmek için BenchCouncil uluslararası yapay zeka sistemi yarışmasını da düzenler. Zhan Jianfeng aynı zamanda test standartlarının oluşturulmasında uluslararası ve yerel standartların entegrasyonuna da dikkat edilmesi gerektiğini vurguladı.
Raporlara göre, Bench Council'in test standartları arasında veri merkezi AI, IoT AI, Edge AI, HPC AI, tıbbi yapay zeka testi açıklamaları ve kapsamlı BenchCouncil BigDataBench projesi yer alıyor. Deneysel yatak, birleşik öğrenme, deneysel işletim sistemi RainForest ve grafik sistemlerine dayalı makine öğrenimi sistemi gibi temel teknolojileri kullanır.Tıbbi büyük verilerde, yüksek enerjili fizik verilerinde, ticari yapay zeka, aşırı hava durumu analizlerinde ve diğer senaryolarda yaygın olarak kullanılmaktadır.
Ana forum (aşağıda)
Konferansın ikinci günü, şimdi Hong Kong Çin Üniversitesi (Shenzhen) Başkanlık Başkanı Profesör Huang Kai, ikinci ana forumun açılışını yapan "Akıllı Bulutların Makine Öğrenimi, Yapay Zeka ve Nesnelerin İnterneti ile Füzyonu" üzerine bir konuşma yaptı. .
Hong Kong Çin Üniversitesi (Shenzhen) Başkanı Profesör Huang Kai
Konuşmanın başında Profesör Huang Kai, Shenzhen için yetenek toplamak için sabırsızlanıyordu: "Shenzhen, Çinin teknoloji ve yenilik şehridir. Geçen yıl Güney Kaliforniya Üniversitesi'nden ayrıldığımda düşündüğüm ilk şehir Şenzen'di. Şimdi burada kendimi çok hissediyorum. Tamam, umarım Shenzhen'e de katılabilirsiniz. Daha sonra yönettiği iki projeye odaklandı ve akıllı bulut, makine öğrenimi, yapay zeka ve çeşitli ağ teknolojilerinin nasıl entegre edileceğine dair bir konuşma yaptı.
-
İlk proje, kapsamlı bir entegrasyon oluşturmak için sosyal medyayı (Sosyal), mobil cihazları (Mobil), analitiği (Analytics), bulutu (Bulut) ve Nesnelerin İnternetini (IoT) entegre eden temel bir araştırma projesidir - SMACT Teknolojide bahsedilen akıllı bulut. Akıllı bulutun aslında bulut bilişiminin aslında üç düzeyde bulut, sis ucu ve uç hesaplama içerdiği sanal bir büyük veri merkezi olduğuna dikkat çekti: bulut büyük miktarda verinin merkezidir, sis ucu bir dizi düğümdür ve kenar aşağıdakilerden oluşur: Sayısız ekipman bileşeni. Bu üç seviye arasındaki ilişki karşılıklı olarak destekleyici olmalıdır.
Aynı zamanda gelecekte herkesin en az 100 cihaza sahip olacağını, bu cihazların nasıl etkin bir şekilde bağlanacağı, ileride yüzleşilmesi gereken önemli bir konu haline geleceğini belirtti. Bağlantı yöntemiyle ilgili olarak Profesör Huang Kai, 4G, 5G ve büyük ölçekli IoT ağlarının avantajlarını enerji verimliliği, kullanıcı deneyimi ve bağlantı yoğunluğu açısından karşılaştırdı. Bunların arasında 5G en iyi genel performansa sahipken, büyük ölçekli IoT ağları Bağlı cihazların sayısı en büyüğüdür, bu nedenle 5G gelecekte bizim için çok önemli bir dönüm noktasıdır ve büyük ölçekli IoT ağ teknolojisi de dikkat gerektirmektedir.
-
İkinci proje, Hong Kong Çin Üniversitesi (Shenzhen) liderliğindeki Toplum Odaklı Yapay Zeka ve Robotik Araştırma Enstitüsü (AIRS) tarafından geliştirilen endüstriyel otomasyon ve akıllı üretim için akıllı bir bulut platformudur. Projenin esas olarak Greater Bay Area'nın akıllı endüstri geliştirme planına yanıt niteliğinde olduğu ve endüstriyel inovasyona ulaşmak için makine öğrenimi, AI ve IoT teknolojilerini kullanarak akıllı bir endüstri bulutu ve endüstriyel veri merkezi oluşturmaya kararlı olduğu bildirildi.
Son olarak Profesör Huang Kai, büyük atılımlar yapan AI teknolojilerini ve popüler uygulama senaryolarını özetledi. Bunlar arasında, çığır açan yapay zeka teknolojileri arasında geçiş öğrenimi, AI çipleri ve ekipmanı, senaryo anlama, ses veri analizi, pekiştirmeli öğrenme, Alpha Zero, Google'ın AutoML ve federe öğrenimi vb .; popüler uygulama senaryoları arasında tıbbi sağlık bulutu, veri gizliliği koruması, uydu veri işleme, akıllı üretim, akıllı tarım, otonom sürüş, akıllı şehirler vb. Yer alır. Bu teknolojiler ve uygulama senaryoları, çeşitli anahtar teknolojilerin entegrasyonu için daha yüksek talepler ortaya koymuştur.
"İster akıllı bir bulut, ister makine öğrenimi, büyük veri analizi, IoT vb. Yapmamız gereken çok şey var, bu nedenle her bilimsel araştırmacının adım adım ilerlemesi gerekiyor."
Hemen ardından Sugon'un Büyük Veri Baş Bilimcisi Song Huaiming, Cambrian Şirketi Başkan Yardımcısı Qian Cheng ve Yuntian Lifei'nin Kurucu Ortağı ve Baş Bilimcisi Wang Xiaoyu sırasıyla akıllı hesaplama, akıllı çipler ve yapay zeka hakkındaki görüşlerini paylaştı. Algoritmik görünümler.
Song Huaiming, "Intelligent Computing, Endüstriyel Yükseltmeyi Güçlendiriyor" konuşmasında dikkat çekti. , Kuantum hesaplama, uç bilgi işlem ve akıllı bilgi işlem dahil olmak üzere gelişmiş bilgi işlem, küresel rekabetin giderek daha fazla odak noktası haline geldi.Gelecekteki üç yenilik geliştirme yönü, optimizasyon ve yükseltme, çeşitlendirilmiş entegrasyon ve yıkıcı yeniliktir.
Song Huaiming, Sugon Big Data'nın Baş Bilimcisi
Gelişmiş bilgi işlemin önemli bir parçası olan akıllı bilgi işlem, zeka tarafından yönlendirilen, akıllı uygulamaları gerçekleştirmeyi amaçlayan, akıllı bilgisayarlara dayanan ve derin öğrenme, bulut bilgi işlem, büyük veri ve diğer teknolojilerin entegrasyonu ile desteklenen bir bilgi işlem yöntemidir. Geleneksel bilgi işlem için yeni fırsatlar ve yeni geliştirme alanları getiriyor. Bu nedenle, akıllı bilgi işlem ve geleneksel hesaplamanın entegre gelişimini desteklemek ve akıllı bilgi işlemle geleneksel bilgi işlemin gelişimini sağlamak, tüm bilgi işlem alanının ortak gelişimini teşvik etmenin etkili bir yoludur. Akıllı hesaplama-güçlü hesaplama gücü, tam yığın akıllı hesaplama senaryoları ve bilgi işlem kapsayıcılığının geliştirilmesinde Sugon'un "üç motorunu" örnek aldı ve akıllı bilgi işlemin gelecekteki gelişimi hakkında fikirlerini paylaştı.
Yapay zeka geliştirme dalgasından başlayarak, Cambrian Şirketi'nin Başkan Yardımcısı Qian Cheng, akıllı bilgi işlem ve akıllı çiplerin bunda önemli rolünü paylaştı. Konusu "Akıllı Çipler ve Akıllı Hesaplama" idi. . İlk olarak derin öğrenmenin yükselişini ve üç AI geliştirme dalgasını gözden geçirdi: AI'nın ilk dalgası, temel sinir ağları teorisi tarafından tetiklendi; AI'nın ikinci dalgası, algoritma uygulama yükseltmeleriyle ortaya çıktı; ve üçüncü dalga, derin öğrenmenin gelişinden kaynaklanıyordu. Teorik çerçeve doğrulandı. Tüm geliştirme sürecinde, yapay zekanın geliştirilmesinin temel itici gücü hesaplama gücüdür.Aynı zamanda, büyük verinin patlayıcı büyümesi ve sürekli algoritma önerisi, hesaplama gücü, büyük veri ve algoritmalar, yapay zekanın hızlı büyümesini ortaklaşa teşvik etmiştir. Büyüme ve uygulama inişi.
Qian Cheng, Cambrian Şirketi Başkan Yardımcısı
Yapay zeka alanındaki bilgi işlem problemlerini hedefleyen endüstrideki ana akım düşünce, belirli bir alandaki problemleri çözmek için özel bir mimari kullanmaktır.Örneğin, mevcut özel akıllı çipler çok çeşitli uygulama senaryolarında uygulanmıştır, ancak bu akıllı çipler hem genel hem de iyi kullanmak? Bu bağlamda, Qian Cheng'in fikirleri şunları içerir: uygulama yük özelliklerini analiz etmek ve çıkarmak, esnek bir komut seti tasarlamak, ölçeklenebilir ve verimli bir mimari tasarlamak, esnek hesaplama çözümleri sağlamak ve ana akım programlama çerçevelerini desteklemek.
Son olarak, yapay zeka, büyük veri ve bulut bilişimin gelecekte entegrasyon ve entegrasyona doğru ilerlemeye devam edeceğini, uç bulut entegrasyonunu ve uç bulut entegrasyonunu gerçekleştireceğini, aynı zamanda akıllı terminal uygulamalarının da gelecekte aşağı akış endüstrilerinin yeniden dağıtımını ve yükseltilmesini destekleyeceğini belirtti.
Yuntian Lifei'nin kurucu ortağı ve baş bilim adamı Wang Xiaoyu, yapay zekanın geniş ölçekli uygulamasının nasıl gerçekleştirileceğine ilişkin "Yapay Zeka Algoritmalarının Kişiselleştirilmesi" konusunda bir konuşma yaptı. Yapay zekanın büyük ölçekli uygulamalarının önündeki mevcut başlıca engellerin şunlar olduğunu belirtti: Birincisi, aşırı yetenek eksikliğinin neden olduğu zorluk; ikincisi, geleneksel işletmeleri karşılayamaz hale getiren yüksek yükseltme maliyeti; üçüncüsü, uzun geliştirme döngüsü hızlı yineleme ve iyileştirmeyi engelliyor. algoritması.
Wang Xiaoyu, Yuntian Lifei'nin kurucu ortağı ve baş bilim adamı
Ve Yuntian Lifei, bu sorunlar için tek noktadan yapay zeka Ar-Ge ve uygulama sistemi geliştirdi - AIOS; bu, tam kapalı döngü algoritma optimizasyonunu kullanarak hesaplama kümesi yönetimi, veri yönetimi, veri etiketleme, algoritma eğitimi ve algoritma dağıtım işlevlerini ve Derin öğrenme için devasa veriler, çok kullanıcılı işbirliğini, kaynak ve görev paylaşımını destekleyebilir, böylece derin bilgi rezervlerine sahip olmayan kişiler de yapay zekanın uygarlaşmasını gerçekleştirmek için platformda algoritmalar ve sistemler geliştirebilir.
Sektöre ek olarak, bu bilgisayar konferansı, finans, tıbbi tedavi, politika ve hukuk gibi çeşitli alanlarda bilgisayar teknolojisinin uygulanmasını daha eksiksiz bir perspektiften yorumlamaları için diğer alanlardaki uzmanları ve akademisyenleri davet etti.
Oklahoma Eyalet Üniversitesi Profesörü ve Southwest Jiaotong Üniversitesi Finansal Büyük Veri Enstitüsü Dekanı Profesör Li Weiping, "Finans ve Veri Biliminde Yenilikçilik" üzerine bir konuşma yaptı. . Aslında finans alanında bilgi işlemede bilgisayar teknolojisinin uygulanmasının diğer alanlara göre daha erken olduğunu ancak bu alanın tamamen sonuç odaklı olması nedeniyle karşılaştığı zorlukların da çok açık olduğunu söyledi.
Buna ek olarak, makine öğrenimi, güncel bir araştırma alanı olarak, finans alanında da çok etkili bir araç haline gelebilir ve finans alanındaki olgun yöntemlerden daha mı iyi? Profesör Li Weiping, finansal senaryolar, veri türleri ve yapılardaki değişikliklere göre makine öğrenimi ve geleneksel finansal yöntemlerin performansının farklı olacağına dikkat çekti. Bu nedenle, makine öğreniminin finansal alandaki rolünü gerçekten nasıl oynayacağı bu alanda önemli bir araştırma yönü haline geldi.
Oklahoma Eyalet Üniversitesi Profesörü ve Southwest Jiaotong Üniversitesi Büyük Veri Araştırma Enstitüsü Dekanı Li Weiping
Son olarak, finansal işlemler alanında makine öğrenimi gibi bilgisayar teknolojisinin genel uygulamasını göstermek için kendisi tarafından geliştirilen bir ticaret sisteminin yapım sürecini örnek aldı.Özel süreç şunları içerir: ilk olarak, hisse senetlerinin tarihsel verileri (fiyat, hacim, piyasa Bilgi, vb.) Bir ticaret modeli oluşturmak, yani makine öğrenimi ve derin öğrenmeye dayalı hisse senedi fiyatı tahmin öğrenimi oluşturmak ve ilgili algoritmalar aracılığıyla hisse senetlerinin fiyat değişim eğilimini tahmin etmek; ardından iyi parametreleri seçin ve Hisse senetleri model eğitim sonuçlarını alır ve aynı zamanda test ile elde edilen hisse senedi getirilerine göre, iyi parametreler taranır ve hisse senetleri alım satım bilgilerini oluşturmak için model test sonuçlarını alır; son olarak, üretilen gerçek zamanlı alım satım bilgileri alım satım modeline döndürülerek modelin yeniden öğrenmesi sağlanır. Geliştirildi ve optimize edildi.
Ulusal Sağlık Komisyonu Kapasite Oluşturma ve Sürekli Eğitim Merkezi Büyük Veri Ofisi direktörü Ma Zhaoyi, Ulusal Sağlık Komisyonu'nun kapasite geliştirme ve Sürekli Eğitim Merkezi'nin yetkili ve standartlaştırılmış büyük bir tıbbi görüntü veritabanı hazırlama deneyimiyle birleştirilerek "Tıbbi Görüntü Veritabanı Oluşturmanın Keşfi ve Uygulaması" nı getiriyor "Konuşma. Hazırlık çalışmalarının yaklaşık üç yıl sürdüğünü ve standartların nihayetinde tartışmak ve keşfetmek için 20'den fazla uzman toplantısından sonra formüle edildiğini söyledi.
Ma Zhaoyi, Direktör, Büyük Veri Ofisi, Ulusal Sağlık Komisyonu Kapasite Oluşturma ve Sürekli Eğitim Merkezi
Veritabanının oluşturulmasının tıp eğitimi modunun ve içeriğinin inovasyonunu gerçekleştirmeyi, hiyerarşik tanı ve tedavi ile doğru bir şekilde işbirliği yapmayı amaçladığı, tüm klinik düşünme süreci boyunca çalışan veri özelliklerine sahip olduğu, bilgisayar derin öğrenme ve yapay zeka uygulamalarına etkin bir şekilde hizmet etmek için verileri işaretlediği ve veri içeriğinin sürekli güncellenmesi gerektiği bildirildi. Veritabanı inşası "uygularken veritabanı oluşturma" fikrini takip ederek uygulamaya devam ederek çok önemli sonuçlar elde etti. Ma Zhaoyi, aynı zamanda, hastalıklar için ayrıntılı veri standartları oluşturmanın ve otoriter büyük bir tıbbi görüntü veri tabanı oluşturmanın Çin'deki büyük veri ve yapay zekanın sağlıklı gelişiminin temel taşları olduğuna dikkat çekti.Veritabanı, tıp eğitimi, bilimsel araştırma, klinik uygulamalar ve endüstride de kullanılacak. Gelişim ve diğer yönler gerekli rollerini oynar.
Çin Bilimler Akademisi Bilgisayar Teknolojisi Enstitüsü Bilgisayar Uygulama Araştırma Merkezi direktörü Profesör Zhao Xiaofang, bilgisayar teknolojisi-Shenyang Disiplin Denetimi Büyük Veri Platformu uygulamasından başladı ve "Disiplin Denetimi Büyük Veri ve Güç Yönetimi Bilgi Yapım Düşüncesi" konulu bir konuşma yaptı.
Raporlara göre, disiplin denetimi büyük veri platformu sistemi, Çin Bilimler Akademisi Bilgisayar Teknolojisi Enstitüsü Bilgisayar Uygulama Araştırma Merkezi ile Shenyang arasında ortak bir projedir.Geçen yıl Mart ayında kurulduğundan bu yana, inşaat planının 2.0 sürümü İnternet +, büyük veri kullanılarak kapsamlı bir şekilde başlatıldı. Bulut bilişim ve blok zinciri gibi temel teknolojiler, 5 ana platform (46 alt sistem dahil) ve bir dizi standart ve normatif sistem oluşturmaya odaklanarak bir "5 + 1 + N" denetim yeteneği oluşturdu.
Profesör Zhao Xiaofang, Bilgisayar Uygulamaları Araştırma Merkezi Direktörü, Bilgisayar Teknolojisi Enstitüsü, Çin Bilimler Akademisi
Profesör Xiaofang Zhao aynı zamanda bu uygulama ve uygulamanın sonuçlarında var olan sorunlardan yola çıkarak kendi düşüncesini de ortaya koymuştur.Örneğin genel bilgi sistemi altında sistemin ürettiği veriler çeşitli sorunları yansıtır.Mevcut bilgi sistemindeyiz. İnşaatta neyi gözden kaçırdı? Kadroları en büyük ölçüde korumak ve sosyal kayıpları azaltmak için hakların denetimi nasıl ilerleyebilir? Genişletilmiş haklar yönetimi, birleşik bir bilgi kredi yönetimi modeli oluşturabilir mi?
Bu değerlendirmelere yanıt olarak Profesör Zhao Xiaofang, aşağıdakileri içeren üç olası görev önerdi: Birincisi, akıllı şehir inşaatının en üst düzey yapısını yeniden düzenlemek, yönetim sistemi kapasite oluşturmayı temel düzeye indirmek ve altyapı inşaatını zenginleştirmek ve iyileştirmek; ikincisi, Doğru ağaç ve doğru hata modeline dayalı olarak yerleşik bir onay hizmet modeli oluşturun.Süpervizyon yapıldıktan sonra, olaydaki teyide aktarılacaktır.İki hatlı (kırmızı çizgi, sarı çizgi) üç modu (3A: iddia, erken uyarı ve ayarlama) benimseyen hizmet ve araştırma Daha sonra araştırmaya odaklanmak ve bilgi toplumunda yeni bir haklar düzeni inşa etmek için izlemeye odaklanın; üçüncüsü, kadro sisteminden sosyal sisteme doğru genişleyin ve ardından bilgi toplumunun kredi düzenini inşa edin.
Son olarak, Cigna Capital'in ortağı Chen Weixiang, büyük veri yeteneklerinden yola çıkarak "Dördüncü Sanayi Devriminde Beyin Büyük Veri Yenilikçi Yetenekleri" konulu bir konuşma yaptı. Şu anda dördüncü sanayi devrimi olan akıllı devrimi başlattığımızı ve zekanın özünün aslında karar vermenin dijitalleşmesi ve otomasyonu olduğunu belirtti.Gelecekte, değerin% 80'inin en iyi yeteneklerin% 20'si tarafından üretileceğini belirtti. Veri bilimi yeteneği, bu devrimde kıt bir kaynak haline geldi.
Chen Weixiang, Cigna Capital'in Ortağı
Bununla birlikte, mevcut veri bilimi yetenek eğitimi modelinin aşağıdakiler de dahil olmak üzere birçok sorunu vardır: Birincisi, kapsamlı yeteneklerden ziyade teknolojiye odaklanan doğrusal bir eğitim modelini benimser; ikincisi, gerçek işle teması yoktur ve şirkete girdikten sonra başlaması yavaştır; üçüncüsü, iş eğitiminden yoksundurlar. Veriye dayalı iş kararlarını anlayamama. Bu bağlamda Chen Weixiang, veri bilimcilerin kapsamlı yeteneklerini geliştirmek için, özellikle iş stratejisine ve yürütülebilir içgörüye vurgu yaparak döngüsel bir yenilikçi yetenek eğitimi modelinin benimsenmesi gerektiğine inanıyor.
Bu Dünya Akıllı Bilgi İşlem Konferansı, ana foruma ek olarak, "akıllı süper hesaplama", "akıllı çip", "açık kaynaklı çip", "akıllı tıp", "akıllı finans" ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli alanları kapsayan çok sayıda alt forum düzenledi. Konu alt forumları. AI Technology Review'un takip raporlarına hoş geldiniz.
2019 Küresel Yapay Zeka ve Robotik Zirvesi
Çin Bilgisayar Federasyonu (CCF) ev sahipliğinde, Lei Feng.com ve Hong Kong Çin Üniversitesi (Shenzhen) tarafından ortaklaşa düzenlenen ve Shenzhen Yapay Zeka ve Robotik Enstitüsü tarafından ortaklaşa düzenlenen, 2019 Küresel Yapay Zeka ve Robotik Zirvesi (kısaltılmış olarak kısaltılmıştır) 12-14 Temmuz 2019 tarihleri arasında CCF-GAIR 2019) resmen Shenzhen'de açılacak.
O sırada Nobel Ödülü sahibi James J. Heckman, Çinli ve yabancı akademisyenler, Dünya Zirvesi Başkanı, tanınmış Üye ve çok sayıda ağır konuk, yapay zeka ve robotik bilim, endüstri ve yatırım alanlarındaki karmaşık hayatta kalma durumunu tartışmak için yüz yüze oturacak.
Orijinal metni okumak, IJCAI üst düzey toplantı değişim grubuna katılmak ve meslektaşlarla fikir alışverişinde bulunmak için tıklayın
