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max pool(www.ipfs8.vip):2020年人工智能十大手艺希望

来源:宜春新闻网 发布时间:2021-06-05 浏览次数:

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编者按:2020年即将已往,今年人工智能领域有哪些重大希望?位于北京的智源人工智能研究院请 “智源学者” 们从全球的研究功效中评选了一份年度成就名单,其中有文本能力惊人的自然语言处置预训练模子GPT-3,有惊艳结构生物学领域的AlphaFold2,也有不少中国学者的功效。名单按对人工智能领域的主要性排序,会是谁拔得头筹呢?

撰文 | 全体智源学者

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No.10

康奈尔大学提出无偏公正排序模子可缓解检索排名的马太效应问题

近年来,检索的公正性和基于反事实学习的检索和推荐模子已经成为信息检索领域主要的研究偏向,相关的研究功效已经被普遍应用于点击数据纠偏、模子离线评价等,部门手艺已经落地于阿里和华为等公司的推荐及搜索产物中。2020年7月,康奈尔大学 Thorsten Joachims 教授团队揭晓了公正无偏的排序学习模子FairCo,一举夺得了国际信息检索领域顶会SIGIR 2020最佳论文奖。该研究剖析了当前排序模子普遍存在的位置误差、排序公正性以及物品曝光的马太效应问题等,基于反事实学习手艺提出了具有公正性约束的相关度无偏估量方式,并实现了排序性能的提升,受到了业界的普遍关注和洽评。

No.9

Google与FaceBook团队划分提出全新无监视表征学习算法

2020年头,Google与Facebook划分提出SimCLR与MoCo两个算法,均能够在无标注数据上学习图像数据表征。两个算法背后的框架都是对比学习(contrastive learning)。对比学习的焦点训练信号是图片的 “可区分性”。模子需要区分两个输入是来自于统一图片的差异视角,照样来自完全差其余两张图片的输入。这个义务不需要人类标注,因此可以使用大量无标签数据举行训练。只管Google和FaceBook的两个事情对许多训练的细节问题举行了差其余处置,但它们都注释,无监视学习模子可以靠近甚至到达有监视模子的效果。

No.8

MIT仅用19个类脑神经元实现控制自动驾驶汽车

受秀丽隐杆线虫等小型动物脑的启发,来自MIT盘算机科学与人工智能实验室(CSAIL)、维也纳工业大学、奥地利科技学院的团队仅用19个类脑神经元就实现了控制自动驾驶汽车,而通例的深度神经网络则需要数百万神经元。此外,这一神经网络能够模拟学习,具有扩展到客栈的自动化机械人等应用场景的潜力。这一研究功效已揭晓在2020年10月13日的《自然》杂志子刊《自然·机械智能》(Nature Machine Intelligence)上。

No.7

北京大学首次实现基于相变存储器的神经网络高速训练系统

2020年12月,智源学者、北京大学杨玉超团队提出并实现了一种基于相变存储器(PCM)电导随机性的神经网络高速训练系统,有用地缓解了人工神经网络训练历程中时间、能量开销伟大并难以在片上实现的问题。该系统在误差直接回传算法(DFA)的基础上举行改善,行使PCM电导的随机性自然地发生流传误差的随机权重,有用降低了系统的硬件开销以及训练历程中的时间、能量消耗。该系统在大型卷积神经网络的训练历程中显示优异,为人工神经网络在终端平台上的应用以及片上训练的实现提供了新的偏向。

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No.6

清华大学首次提出类脑盘算完整性观点及盘算系统条理结构

2020年10月,智源学者,清华大学张悠慧、李国齐、宋森团队首次提出“类脑盘算完整性” 观点以及软硬件去耦合的类脑盘算系统条理结构,通过理论论证与原型实验证实该类系统的硬件完整性与编译可行性,扩展了类脑盘算系统应用局限使之能支持通用盘算。该研究功效揭晓在2020年10月14日的《自然》( Nature )期刊。《自然》周刊谈论以为,“ ‘完整性’ 新观点推动了类脑盘算”,对于类脑系统存在的软硬件紧耦合问题而言这是 “一个突破性方案”。

No.5

美国贝勒医学院通过动态颅内电刺激实现高效率“视皮层打印”

对于全球4000多万瞽者来说,重见灼烁是一个遥不能及的梦想。2020年5月,美国贝勒医学院的研究者行使动态颅内电刺激新手艺,用植入的微电极阵列组成视觉假体,在人类低级视皮层绘制W、S和Z等字母的形状,乐成地能够让瞽者 “望见” 了这些字母。连系马斯克开办的脑机接口公司Neuralink公布的高带宽、全植入式脑机接口系统,下一代视觉假体有可能精准刺激大脑低级视觉皮层的每一个神经元,辅助瞽者“望见”更庞大的信息,实现他们看清天下的梦想。

No.4

DeepMind等用深度神经网络求解薛定谔方程促进量子化学生长

作为量子力学的基本方程之一,薛定谔方程提出已经有90多年的时间,但若何正确求解薛定谔方程,却一直困扰着许多科学家。2019年,DeepMind开发出一种费米神经网络(Fermionic neural networks,简称FermiNet)来近似盘算薛定谔方程,为深度学习在量子化学领域的生长奠基了基础,2020年10月,DeepMind开源了FermiNet,相关论文揭晓在物理学期刊 Physical Review Research 上。FermiNet是第一个行使深度学习来从第一性原理盘算原子和分子能量的实验,在精度和准确性上都知足科研尺度,且是现在在相关领域中最为精准的神经网络模子。另外,2020年9月,德国柏林自由大学的几位科学家也提出了一种新的深度学习波函数拟设方式,它可以获得电子薛定谔方程的近乎正确解,相关研究揭晓在 Nature Chemistry 上。该类研究所展现的,不仅是深度学习在解决某一特定科学问题历程中的应用,也是深度学习能在生物、化学、质料以及医药领域等各领域科研中被普遍应用的一个远大远景。

No.3

深度势能分子动力学研究获得戈登·贝尔奖

2020年11月19日,在美国亚特兰大肆行的国际超级盘算大会SC20上,智源学者、北京应用物理与盘算数学研究院王涵所在的 “深度势能” 团队,获得了国际高性能盘算应用领域最高奖项 “戈登·贝尔奖”。“戈登·贝尔奖” 设立于1987年,由美国盘算机协会(ACM)揭晓,被誉为 “盘算应用领域的诺贝尔奖”。该团队研究的 “分子动力学”,连系了分子建模、机械学习和高性能盘算相关方式,能够将第一性原理精度分子动力学模拟规模扩展到1亿原子,同时盘算效率相比此前人类最好水平提升1000倍以上,极大地提升了人类使用盘算机模拟客观物理天下的能力。美国盘算机协会(ACM)评价道,基于深度学习的分子动力学模拟通过机械学习和大规模并行的方式,将正确的物理建模带入了更大尺度的质料模拟中,未来有望为力学、化学、质料、生物甚至工程领域解决现实问题(如大分子药物开发)施展更大作用。

No.2

DeepMind的AlphaFold2破解卵白质结构展望难题

2020年11月30日,Google旗下DeepMind公司的AlphaFold2人工智能系统在第14届国际卵白质结构展望竞赛(CASP)中取得桂冠,在评估中的总体中位数得分到达了92.4分,其准确性可以与使用冷冻电子显微镜(CryoEM)、核磁共振或X射线晶体学等实验手艺剖析的卵白质3D结构相媲美,有史以来首次把卵白质结构展望义务做到了基本靠近适用的水平。《自然》( Nature )杂志谈论以为,AlphaFold2算法解决了困扰生物界 “50年来的大问题”。

No.1

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