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人工智慧技術對於征服人類社會面臨的一些未知挑戰,提供了顛覆性的解決思路。12月28日,百度Create AI開發者大會「前沿探索論壇」舉辦。會上,百度重磅發布量子平臺2.0、RNA同源序列分析算法LinearTurboFold等最新前沿技術,眾多專家學者圍繞人工智慧最前沿的科研創新探索、未來發展趨勢等議題,探討前沿技術未來布局。
百度研究院副院長兼認知計算實驗室主任李平博士首先分享了數據科學和AI基礎技術的開發落地。李平表示,認知計算是機器學習和認知應用的相加,超大規模機器學習、數據/模型壓縮、知識圖譜等是百度認知計算實驗室團隊研究和落地的傳統強項,已經實現了前沿技術探索與應用落地的結合。此外,百度認知實驗室在對抗學習、隱私安全、分布式計算、聯邦學習等領域,取得了多項世界首創研究成果。
面向前沿重大需求,百度量子平臺再升級
在Create主論壇上,百度CTO王海峰正式發布百度量子平臺2.0,這是國內首個提供從應用到量子處理器一站式服務的量子計算雲平臺。隨後在前沿探索論壇上,百度研究院量子計算研究所所長段潤堯詳細介紹了百度量子平臺2.0的各項領先技術,並圍繞百度量子平臺構建開放、可持續的百度量子生態,為量子計算領域的發展和繁榮作出貢獻。
目前,隨著量子算法、硬件的快速進展,量子計算正獲得越來越多國家戰略、學術科研機構和科技巨頭的關註。基於量子力學和計算理論交叉融合誕生的量子計算正日益凸顯重要性,在人工智慧、密碼安全、量子化學和材料模擬上展現出廣闊的應用前景。
段潤堯表示,百度量子計算研究所自2018年景立以來,一直以「百度量子、量子百度」為使命,先後推出量子脈沖控制系統「量脈」、量子機器學習開源工具集「量槳」和雲原生量子計算平臺「量易伏」,經過多次升級迭代,最終形成了今天的百度量子平臺2.0。
百度量子平臺可降低量子計算學習與應用的門檻,推進量子計算在化學、金融、材料等領域的應用。此外,集教材、視訊、課程和編程一體化的量子學習知識庫「量易簡」全新發布,提供從量子計算理論到實踐的全流程指導,方便用戶更加便捷地使用百度量子平臺的各項功能。
此外,百度量子計算研究所推出全新百度量子戰略 QIAN,明確將量子基礎突破(Quantum),基礎設施建設(Infrastructure),關鍵應用落地(Application),以及生態網路構建(Network)作為今後的努力方向,旨在提供百度量子軟硬件一體化解決方案。百度量子QIAN戰略順應量子科技大勢,面向前沿重大需求,蘊含著巨大的應用價值。
隨後,在段潤堯與量子計算先驅、量子密碼學共同發明人之一Artur Ekert教授的量子大咖對話環節中,Ekert教授表示,在量子計算領域,學術界與工業界應該加強交流,一起推進量子科技的發展。未來,雙方應該協同建造更好的量子設備,培養和教育更多量子科技人才,推進量子科技與其他領域發展相結合,量子時代終將到來。段潤堯表示,作為百度量子生態發展的重要一環,百度量子平臺將用戶和量子服務緊密結合,賦能科學研究、工業生產等領域,同時不斷促進量子計算技術與教育的普及,是實現產學研融合的中心舞臺。
除了硬核的技術分享,百度量子還在今年Create搭建的CREATOR CITY(創造者之城)中創建了百度量子X空間,以動效形式生動形象地展現了百度量子平臺完整工作流程。通過參與旅遊出行規劃遊戲,用戶可以和百度量子平臺PK規劃最經濟實惠的旅遊出行路線,感受量子計算的能力,體驗量子世界的奧秘。
加速生物計算發展,推進AI+制藥應用落地
生物計算是百度持續發力的另一大前沿技術領域。自2018年開展生物計算相幹研究以來,百度以RNA中具有重要作用的大分子為研究對象,以生物計算相幹算法為研究核心,陸續開發出了LinearFold、LinearPartition、LinearSampling等一系列世界最快的RNA二級結構預測和采樣算法。針對新冠疫情,在2020年初陸續開發出了mRNA序列設計算法LinearDesign和RNA同源序列分析算法LinearTurboFold。這一系列算法不僅創新性強,技術指標領先,還具有很強的落地價值。
據悉,LinearDesign算法的有效性已經在體外實驗和動物實驗中得到初步驗證。在穩定性、蛋白質表達水平以及免疫原性這幾個衡量疫苗最重要指標上,LinearDesign設計的新冠疫苗序列均大幅優於基準序列,並成功與法國制藥企業賽諾菲簽署商業合作協議,充分驗證了LinearDesign算法的實際有效性及應用於生物制藥領域的巨大商業價值。
百度矽谷研究院研究員張賀重點介紹了RNA同源序列分析算法LinearTurboFold,該算法大大加速同源序列結構分析算法,擴展該算法的適用範圍,第一次使得新冠同源結構分析成為可能。張賀表示:「未來,百度美國深度學習研究院將繼續開發出更多的創新性和顛覆性的生物計算算法,並推進算法的商業化落地。」
讓AI不再是「黑盒」讓GPU性能發揮更好
深度學習技術雖然大大提升了模型對數據識別、分類的效果,但深度學習的「黑盒」特性使其缺乏足夠的可解釋性,讓其在一些涉及人身安全、財產安全的敏感領域應用非常有限。
據百度研究院大數據實驗室研究員李徐泓介紹,百度研究院開發了基於飛槳的可解釋性算法開源庫InterpretDL,目前已集成了十餘種主流的可解釋性算法,並遵循「Plug-and-Play」的設計理念,用戶無需修改模型;所有算法使用統一API接口,方便用戶快速上手;對每種算法提供單獨的教程與解析,幫助用戶理解、選擇合適的算法,在多個領域都有明顯的性能提升。
百度資深系統工程師武正輝分享了AI計算機的發展新趨勢。武正輝表示,隨著雲的興起和大數據和AI的應用,每年產生的數據量大約有30%的增長,由此便推進了整個AI硬件的設計向著更高性能的方向發展,但隨之也帶來了功耗增長和散熱的難題。百度X-man系列在設計之初便採用了硬件解耦的解決方案,考慮了散熱、供電相平衡的問題,即將推出的X-man4.0和X-man5.0兩款新產品,能夠滿足各種場景下的應用,適配更多計算平臺,更好地發揮X-man的算力和性能優勢。
從量子平臺到生物計算,從可解釋人工智慧到AI計算機,無論是前瞻研究還是應用探索,百度都在不斷攀登新的高峰。當下,新技術正爆發出引領新一輪變革的強大推進力,百度也將持續追尋前沿科技的星辰大海。