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1.NVIDIA जेन-सुन हुआंग: इस क्रांतिकारी ऐ की शुरुआत, और बैठने की व्यवस्था है जिसमें हम हैं;
भविष्य कृत्रिम बुद्धि हर जगह, ऑटो-पायलट, रोबोटिक्स, स्मार्ट शहरों से चिकित्सा निदान करने के लिए। लड़ा गूगल, माइक्रोसॉफ्ट, एप्पल और अन्य प्रौद्योगिकी दिग्गजों टेस्ला तालिका के अलावा, इस नए युग के पीछे propped, यह है संयुक्त राज्य अमेरिका चीनी उद्यमियों ──NVIDIA संस्थापक और मुख्य कार्यकारी अधिकारी के जेन-सुन हुआंग को ताइनान, नौ में पैदा हुए।
अक्टूबर 26 सुबह। कम दस बजे, ली मेरिडियन कॉफी की तुलना में अधिक स्पष्ट रूप से ताज़ा भीड़, बेचैनी और हवा में उत्तेजना की दूसरी मंजिल भरी है। इस जीटीसी 2017 ताइवान स्थल, कृत्रिम बुद्धि और सीखने की गहराई में उन सभी रुचि रखता है डेवलपर्स, शोधकर्ताओं और उद्योग के नेताओं यहाँ, NVIDIA के संस्थापक और मुख्य कार्यकारी अधिकारी जेन-सुन हुआंग शब्द की कोशिश कर रहा है, जो विश्व के भविष्य नज़र कब्जा करने के लिए।
रोशनी पर चला गया, हमेशा काले चमड़े के प्यार सार्वजनिक रूप से बाहर आ रहा पहने, जेन-सुन हुआंग, एक शानदार कपड़े ट्रोटर मंच पर सेट पैर, "यह एक नए युग की शुरुआत है," उन्होंने कहा, उद्घाटन: "यह ऐ क्रांति की शुरुआत है, और हम बैठने व्यवस्था जो की सवारी में लहरों आगे बढ़ने की है। "
दरअसल, पिछले एक साल में, NVIDIA उच्चतम लहरों सिर पर खड़ा करने। कहा जा सकता है नवीनतम आय की रिपोर्ट के अनुसार, NVIDIA के राजस्व और प्रति शेयर आय रिकॉर्ड स्तर थे, मूल उम्मीदों। और बाजार के तहत इस साल के बारे में आशावादी से अधिक, NVIDIA के शेयर 92% बढ़ी है, बाजार मूल्य $ 100 अरब से अधिक से अधिक है, और पिछले साल की तुलना में दोगुनी हो, सबसे ज्यादा देखे उद्योग स्टार बनने। यह सब, कृत्रिम बुद्धि से संबंधित NVIDIA बारीकी से हाल के वर्षों में गहरी पुनर्गठन से संबंधित है।
इस साल के सम्मेलन, ऑटो-पायलट से, नेटवर्किंग उपकरण, आभासी वास्तविकता और उसके बाद चिकित्सा निदान के लिए कम से जीटीसी, जेन-सुन हुआंग, कुछ के बारे में बात करते हैं यहां तक कि विज्ञान और सहयोग और संयुक्त रूप से अगले चार साल विकसित करने के लिए अधिक 3 एक हजार लोगों का विकास मंत्रालय ने घोषणा की, सेते औद्योगिक पारिस्थितिकी तंत्र, जिसका अर्थ यह भी है कि विभिन्न भविष्य परिदृश्यों में NVIDIA अनुपस्थित नहीं होगा।
NVIDIA आज जा सकते हैं, बिल्कुल नहीं चिकनी नौकायन के रूप में वर्णित किया जाना है। लेकिन विशेष रूप से, हर बार की रणनीति पर मोड़, हुआंग आगे दूसरों की तुलना में देख सकते हैं, और प्रवृत्तियों की अगली लहर, चुपके से तैयारी कर रहा बारूद के आने से पहले चुनौती अनुरूप हैं।
इसके तुरंत बाद कंपनी की स्थापना की थी में NVIDIA का पहला संकट फट। 1995 में, NVIDIA NV2 के बाद के लांच के साथ अनुसंधान के लिए दो साल लग गए और विकास, अंत में अपनी पहली ग्राफिक्स चिप NV1 शुरू किया है। हालांकि, इस चिप है, लेकिन माइक्रोसॉफ्ट के साथ के रूप में विंडोज 95 Direct3D द्वारा विकसित मानक के साथ संगत नहीं है, और इस तरह बाजार में अपना रास्ता लड़ाई। गलत खजाना जेन-सुन हुआंग पर दांव लगाया, छंटनी के लिए निर्धारित किया गया था, कंपनी 100 लोगों से संख्या में 30 लोगों को काटा।
मुख्य युद्ध के मैदान, नई तकनीक के हुआंग रक्त परिचय, उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग विशेषज्ञता अवैध शिकार डेविड कोच (डेविड किर्क) के प्रमुख वैज्ञानिक डॉ GPU ग्राफिक्स प्रोसेसर श्रृंखला लौट सकते हैं और 1999 में पहला उत्पाद GeForce256 का शुभारंभ करने के लिए, कंप्यूटर ग्राफिक्स उद्योग में NVIDIA फर्म की स्थिति। इसके अलावा, प्रमुख कॉर्क के तहत, NVIDIA शुरू की CUDA एकीकरण प्रौद्योगिकी (गणना एकीकृत डिवाइस वास्तुकला, एक एकीकृत कंप्यूटिंग वास्तुकला), आप कंप्यूटिंग के प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए GPU प्रसंस्करण शक्ति का उपयोग कर सकते हैं। इस , एक महत्वपूर्ण मोड़ है जो NVIDIA के बाद के विकास को प्रभावित करता है।
GPU विकास, न केवल कृत्रिम बुद्धि क्रांति की एक लहर के लिए नेतृत्व किया, दूसरे हाथ पर, वे कंपनी के अवसरों के लिए कृत्रिम बुद्धि मंच से NVIDIA प्रदर्शन एडाप्टर हार्डवेयर विक्रेताओं संक्रमण खोला। 2012 में, विश्वविद्यालय के टोरंटो स्नातक छात्र एलेक्स। जी जलाऊ लकड़ी Ostrovsky ( एलेक्स Krizhevsky) दो दिनों के भीतर दो NVIDIA GeForce GTX 580 GPU कंप्यूटिंग तर्क AlexNet तंत्रिका नेटवर्क छवि पहचान में, और इस पत्र ImageNet चैम्पियनशिप जीत। खबर बाहर आया ट्रेन के साथ, तुरंत कृत्रिम बुद्धि शोधकर्ताओं की दुनिया को आकर्षित किया देखो। तब से, कई विद्वानों कृत्रिम बुद्धि GPU NVIDIA गहरी सीखने चलाने का इस्तेमाल शुरू किया।
अब, क्या यह एक नेटवर्क सेवा, परिवहन, चिकित्सा, वित्तीय और विनिर्माण क्षेत्रों, प्रमुख उद्योग शोधकर्ताओं NVIDIA, गूगल के साथ अपने स्वयं के कृत्रिम बुद्धि विकसित करने के लिए और यहां तक कि विश्व शतरंज चैंपियन और कृत्रिम बुद्धि AlphaGo टेस्ला इलेक्ट्रिक कारों को हरा है GPU कंप्यूटिंग अब तक का प्रयोग होता है, वहाँ है दो से अधिक एक हजार कृत्रिम बुद्धि शुरू हुआ NVIDIA के ऊपर एक बने कंपनियों किया गया, NVIDIA भी वास्तव में एक कृत्रिम बुद्धि युग संस्थापकों बन जाते हैं। "मुझे लगता है, कंपनी के एक निरंतर विकास में मुख्य कार्यकारी अधिकारी के रूप में, लगातार अपने आप को याद दिलाना चाहिए:। यह कुछ वर्षों में, मैं खुद को सुधार करने के लिए जा रहा हूँ, लेकिन गलतियाँ करने के लिए संकोच न करें "से वर्तमान परिणाम देखा जा सकता है, जेन-सुन हुआंग व्यक्तिगत रिमाइंडर, बस बात नहीं।
प्रवृत्ति के उद्देश्य से, एक साहसिक प्रयास विकसित करने के लिए जारी रखने के लिए। बड़ा हो समय के अंतर्गत, NVIDIA की संभावनाओं काफी अलग था। जन्म के रूप में, जो साल नीचे, जेन-सुन हुआंग व्यक्तिगत मूड क्या बदल गया? "कुछ भी नहीं अलग, मुझे लगता है अपने आप डिजिटल युग एक किशोरी के रूप में! "एक ही काले चमड़े, भविष्य में विश्वास का एक ही हवा, अपने आत्म लड़ाई जारी रहेगी।
2. माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च एशिया: ऐ डेटा केंद्रित संयोजन के रूप में आपका स्वागत है नवाचार में अनुप्रयोगों;
हाल के वर्षों में, कृत्रिम बुद्धि मुद्दों फिर से ध्यान केंद्रित हो जाते हैं, और बर्कले के प्रोफेसर में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, अमेरिकी अस्पतालों माइकल जॉर्डन के विद्वान ने कहा है कि अब कृत्रिम बुद्धि के बड़े धमाके युग के जादू में नहीं है, यह भी इस टावर लगाने के लिए सैकड़ों वर्ष लेने के लिए की आवश्यकता होगी निर्मित, एक सरल एल्गोरिथ्म वर्तमान की आवश्यकता नहीं है, लेकिन एक बाजार बनाने के लिए, और उद्यम भर में उपयोगकर्ताओं की आवश्यकताओं को गठबंधन करने के लिए, चलो इस इंटरैक्टिव क्षेत्रों, आसान आपरेशन, और फिर धीरे धीरे समायोजित करने के लिए, कृत्रिम बुद्धि बनने के लिए सीखना इंटरनेट इन वर्षों से पता चलता है कि आवेदन की मांग के पक्ष में बारी में तकनीकी विकास की मजबूत बनाने को बढ़ावा देंगे असली खुफिया, आईटी के विकास के कानून मिलता है, कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में भी इसका अपवाद नहीं है, तथापि, कि सभी जरूरतों को, इन कैसे जीवन के सभी क्षेत्रों की पहली पंक्ति में मौजूद हैं मांग और सबसे अत्याधुनिक कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकी, माइक्रोसॉफ्ट सवाल लगभग दो साल रिसर्च एशिया के बारे में सोचना है।
कोर मंच, ऐ विकास डेटा है, और रेखा के विभिन्न क्षेत्रों में संचित कर रहे हैं, precipitating डेटा की एक बड़ी राशि है, अगर वे प्रभावी ढंग से इस्तेमाल किया जा सकता है, यह परिवर्तन के बारे में उद्योग में, लाएगा माइक्रोसॉफ्ट के ध्यान में रखते हुए, शैक्षिक ऐ अनुसंधान के क्षेत्र यह भी बारीकी से विभिन्न उद्योगों, नवीनता और सीमा पार से की चिंगारी से बाहर के क्रैश होने का एक ही तरीका है के साथ एकीकृत किया जाना चाहिए, जबकि वॉल स्ट्रीट पर, साथ मशीन खरीदने और स्टॉक वायदा बेचने के लिए निर्धारित करते हैं, और अन्य स्वचालित व्यापार प्रणाली नई सामान्य हैं, ऐ वित्तीय उद्यमों कोर बढ़ाने बन गया है प्रतिस्पर्धी हत्यारा प्रौद्योगिकी; कोने में है कि क्या इंटरनेट पर या समुदाय बैंकिंग सेवाएं, उपभोक्ता ऋण सेवाओं, में, लेकिन यह भी ऐ और अधिक सुविधाजनक की घुसपैठ की वजह से आम विभाजक डेटा की बड़ी मात्रा का उपयोग वित्तीय जोखिम और लाभ नोड का विश्लेषण करने के लिए है ।
झांग Yizhao कहा डेटा और जानकारी के महान धन इस युग की सबसे बड़ी देन है, लेकिन वे भी इस तरह के रूप में सबसे आम वित्तीय स्थितियों को नष्ट: व्यक्तिगत उधारकर्ताओं के किसी भी डेटा, महत्वपूर्ण जानकारी का खुलासा होने की संभावना है, भले ही वह दोस्त जारी किया जाता है अंगूठी, कंगन स्थिति आंदोलन, संदेश के स्रोत, वित्तीय, नए उत्पादों के बीमा की अंतहीन स्ट्रीम का चेहरा, अंत कौन सा आपके लिए सबसे अच्छा है में हो सकता है, यह एक पेशेवर वित्तीय सलाहकार हो सकता है, बीमा परामर्श प्रभाग तुरंत सक्षम सबसे उपयुक्त देने के लिए नहीं किया जा सकता जवाब है, एक छोर डेटा और जानकारी के विस्फोट है, और दूसरे छोर प्रभावी संदेशों के विश्लेषण है, संक्षिप्त और उपयोगकर्ता और सेवा प्रदाता के बीच अवरुद्ध संदेशों के अंतर को व्यक्त, ऐ वित्तीय उद्योग में प्रवेश बिंदु बहुत आशाजनक है।
झांग Yizhao यह भी कहा कि मशीन अधिक अच्छी यादें और डेटा को व्यवस्थित, यह अधिक बुद्धिमान बनाने के लिए, एक मजबूत विश्लेषणात्मक क्षमताओं है, ऐ इस स्तर पर लक्ष्य है, के अतिरिक्त है की सिफारिश की बैंकिंग, बीमा और अन्य वित्तीय साथ विभिन्न ग्राहकों के लिए उपयुक्त उत्पाद, लेकिन हजारों वित्तीय सेवाओं को भी प्रदान करते हैं, और वित्तीय उद्योग के बैक-एंड में, उसी विशाल अंतरिक्ष के एआई बल, 'ब्याज दरों के समान, पिछले 50 वर्षों में 0.5% की वृद्धि हुई, पूरे बाजार कैसे प्रभाव?' मनुष्य के लिए, शायद ही एक वरिष्ठ विश्लेषक व्याख्या स्पष्ट करने के लिए है, लेकिन इसके विपरीत समय डेटा जल्दी ऐतिहासिक संदर्भ के समान हो सकता है सादृश्य खनन मॉडल, और यहां तक कि विश्लेषण और अनुमान है, इन दोनों के बीच अंतर यह है कि विश्लेषक है ऐसे मॉडल के साथ आने के लिए, यह दशकों का अनुभव ले सकता है, और एआई उद्योग के विशेषज्ञों की मदद से क्षेत्र की सीमाओं के माध्यम से जल्दी से प्राप्त कर सकता है।
उन्होंने कहा कि आगे के विश्लेषण ने बताया कि कुछ साल पहले हिंद महासागर सूनामी, थाईलैंड में इतने सारे शहरों में बाढ़ का सामना करना पड़ा, अज्ञात सुनामी के प्रभाव है आम लोगों के बस घरों की तुलना में अधिक, पीसी लदान दुनिया भर में प्रभावित हुए हैं इस वजह से थाईलैंड पीसी के निर्माण मूल सामान्य रूप में, सामान का एक बहुत, बाढ़ और सुनामी पीसी लदान के बीच संबंध है, हम आसानी से देखा नहीं होगा है, लेकिन यह इस तरह के गुप्त के लिए असली, आंतरिक संघ है , उद्योग विश्लेषकों एआई और बड़े डेटा का उपयोग अंतर्दृष्टि के लिए कर सकते हैं, और उपयुक्त निर्णय कर सकते हैं।
इसके अलावा, इस साल, टेक्सास का सामना करना पड़ा बाढ़ कारकों पूरे पारिस्थितिक श्रृंखला नदी के ऊपर, मझधार और नीचे की ओर जटिल में शामिल होने के कारण रिफाइनरी की कटौती है, जो जरूरी तेल की कीमतों पर प्रभाव पड़ता है की एक बहुत कुछ पैदा कर, विशेष रूप से क्या प्रभाव, आगे के लिए की जरूरत हो जाएगा विश्लेषण, बीच में रिफाइनरी, पूरे पारिस्थितिक श्रृंखला के तक पहुँच जाता है, तो बंद ही कच्चे तेल की कीमतों के लिए नेतृत्व नहीं करेंगे नीचे की ओर वृद्धि करने के लिए नदी के ऊपर भी गरीब बिक्री होने की संभावना,, इसलिए कीमतों गिर गया है, जबकि असली दुनिया में, वहाँ कई इसी तरह के मामलों रहे हैं, व्यापक संदर्भ में अधिक उचित मॉडल बनाने के लिए, अधिक चर को कैसे शामिल किया जाए, वह सभी समस्याएं हैं जो वित्तीय ए की खोज कर रही हैं।
जून में, माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च एशिया और चीन फंड ऐ अनुसंधान पर एक रणनीतिक सहयोग की घोषणा की, पैटर्न मान्यता द्वारा अनुसंधान बाजार के रुझान की भविष्यवाणी करने सहित, वित्तीय सेवाओं अनुप्रयोगों में खनन बाजार को प्रभावित करने वाले महत्वपूर्ण कारकों में से गहराई से अध्ययन के आधार पर, मशीन-आधारित सीखने कार्यप्रणाली पहिएदार उद्योग, बड़े डेटा के आधार पर वित्तीय प्रोफाइल के निर्माण, सामाजिक नेटवर्किंग और अनुप्रयोग सॉफ्टवेयर, आदि के आधार पर डेटा का उपयोग कर, की पहचान करने और ग्राहकों की गहन समझ, आदि आंतरिक इच्छा वित्तीय क्षेत्र को बढ़ावा देने के ऐ + वित्तीय सीमाओं का अध्ययन करने का अवसर संभव लेने के लिए बुद्धिमान पुनर्गठन। डेटा और एक वास्तविक अंतर मूल्य बनाने के लिए जानकारी का भारी मात्रा में, यह मिशन है, जहां वित्तीय ऐ, कम मीटर, अब बहुत समृद्ध कच्चे माल, चालाक औरत जो अधिक कुशल का लाभ ले सकते पकाने के लिए पूर्व में एक विश्लेषक अक्सर अनिच्छुक गृहिणी ऐ उपकरण डेटा बेहतर भोजन करने की अनुमति देता है कि पहले बनाया गया, विश्लेषकों कर्तव्यों अनुवाद और व्याख्या की ऐ विश्लेषण करने के लिए उद्योग अनुभव के वर्षों के आधार पर परिणामों के अनुसार समायोजित किया जाएगा, और बदले में की पुष्टि करने और अनुकूलन करने के लिए मॉडल; ऐ + वित्तीय एक मानव प्रतिस्थापन नहीं है, लेकिन श्रम का पुन: विभाजन, एआई + HI साथ में, पूरे उद्योग बहुत उत्पादन क्षमता में वृद्धि होगी।
झांग Yizhao ने बताया बीजिंग, माइक्रोसॉफ्ट के हवेली में एक नया वेंडिंग मशीन है कि वहाँ है, और यह कंपनी के लिए माइक्रोसॉफ्ट गण त्वरक सदस्य से है, यह सतह बहुत अलग सड़क के किनारे वेंडिंग मशीनों और वेंडिंग मशीनों देखो प्रतीत नहीं होता है, लेकिन यह है कांच कवर छुपा रहस्य, निकट से देखने पर पता चलता है कि गिलास लिफाफा भी, एक स्क्रीन है एक मशीन आंख की पहचान कर सकते दुकानदारों 'लिंग, आयु की तरह, यहां तक कि जब चयनित माल की अभिव्यक्ति है, अगर यह के सामने थोड़ी देर के लिए प्रतीक्षा, हो सकता है आप से संपर्क किया मिल जाएगा, हम कुछ ग्राहक, जब ग्राहक क्रेडिट कार्ड, माइक्रो पत्र, Alipay चेकआउट, खपत वाला, बातचीत रिकॉर्ड नीचे पर जमा हो जाती को trinkets में रुचि और इतने पर हो सकता है की सिफारिश करने के अवसर का लाभ उठाया, इस रिटेलर शब्द, सबसे ताजा, मूल्यवान, अचल पहले हाथ डाटा नहीं है। झांग Yizhao भी है कि इस वेंडिंग मशीन एक प्रोटोटाइप खुदरा ऐ +, इस तरह के चेहरे मान्यता, कंप्यूटर दृष्टि, प्राकृतिक भाषा संसाधन और इतने के रूप में ऐ प्रौद्योगिकियों का एक बहुत विचार किया जा सकता ने बताया सुपरमार्केट चेकआउट में से प्रत्येक के लिए आवेदन किया, कारोबार एक विशेष ग्राहक की विशेषताओं की पहचान करने की जरूरत नहीं है, तो आप ऐसे नाइके, जरा, STARBUC के रूप में उपभोक्ता समूहों, के पूरे स्पेक्ट्रम प्राप्त कर सकते हैं एस अन्य प्रसिद्ध ब्रांडों में अधिक से अपने ग्राहकों और विकास की विशेषताओं में से संभावित ग्राहकों को, की ओर अधिक ध्यान कीमत से पहले हाल के वर्षों में, कर्मचारियों द्वारा कॉपी करने के लिए, जांचकर्ताओं भविष्य में क्या करने के लिए काम करते हैं और ऐ गठबंधन से संबंधित काम आसान हो जाएगा, इस तरह कितना सूची, इस तरह की समस्याओं के लिए तैयार किया जाना चाहिए खुदरा ऐ की मदद से आगे से इस प्रकार के रूप में एक समस्या नहीं है, हो सकता है के रूप में सही और कुशल पूरा होने के क्रम में बेहतर स्थिति के अलावा ब्रांड के स्वर, उपभोक्ताओं को क्या उत्पादों के प्रकार के रूप में: मानव रहित दुकानों की और मौसम के पूर्वानुमान के माध्यम से वृद्धि मास्क, एयर क्लीनर बिक्री और सूची, आदि भविष्यवाणी करने के लिए, विश्लेषण करने और अधिक और कृत्रिम बुद्धि की मदद से और अधिक सटीक भविष्यवाणी कर सकते हैं।
झांग Yizhao ने कहा कि वित्तीय और खुदरा उद्योगों में से एक के अलावा, रसद उद्योग जल्दी से ऐ उद्योग, घुसना है कि क्या यह हर जगह के चारों ओर एक साझा बाइक है, या वितरण / टेकअवे कर्मियों रसद प्रणाली के पीछे, या विदेशी खरीदारी, विश्व व्यापार शामिल है वैश्विक रसद प्रणाली, परिवर्तन कृत्रिम बुद्धि के प्रभाव में उत्पादित कर रहे हैं, और पृष्ठभूमि में भी कुछ रसद उद्यमों, डेटा वे अब तक लोगों की कल्पना से परे उद्योग अंतर्दृष्टि हो रही है की राशि में नाटकीय वृद्धि के साथ।
झांग Yizhao यह भी कहा कि एक और भविष्य दृश्य विनिर्माण उद्योग में होता है, वास्तव में, उद्योग 4.0, चीन 2025 में बनाया विनिर्माण उद्योग में ऐ अनुप्रयोगों, अधिक से अधिक बुद्धिमान रोबोटिक्स के भविष्य के दृष्टिकोण के रूप में देखा जा सकता है , रोबोट, सेंसर, मनुष्य का एक बहुत तहत किया गया है दृश्य गहराई आवेदन के साथ बहुत ज्यादा बातचीत करने की जरूरत नहीं है, इस क्षेत्र में कई कंपनियों के माइक्रोसॉफ्ट त्वरक ऊष्मायन भी इस तरह के अन्वेषण पवन चक्की बिजली उत्पादन करने के लिए UAV प्रौद्योगिकी के उपयोग के रूप में एक अच्छा प्रयास किया गया है, विशेष उपकरण और इस तरह के उच्च वोल्टेज केबल के रूप में सामग्री, और उसके अनुसार रखरखाव के काम और इतने पर की दरार के नीचे। इसके विपरीत में, अंत उपयोगकर्ताओं रसद, विनिर्माण, कृत्रिम बुद्धि अनुप्रयोगों में बहुत ज्यादा बातचीत परिदृश्यों एक काफी तेजी से की आवश्यकता नहीं है , और हम चिकित्सा, स्वास्थ्य और अन्य क्षेत्रों के बारे में आशावादी हैं, लेकिन क्योंकि विभिन्न प्रबंधन तंत्र के अधीन है, की कमी मानव बातचीत, कृत्रिम बुद्धि के आवेदन में धीमी प्रगति की सीमा जल्दी के रूप में।
झांग Yizhao कि, ऐ के अलावा, विभिन्न उद्योगों में परिवर्तनों का प्रभाव और लाया देखने के कृत्रिम बुद्धि अनुसंधान के एक अग्रणी के रूप में, माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च एशिया स्वाभाविक रूप से सक्षम ऐ युग के बारे में इस नोड को खोलने के लिए, आगे ऐ + उद्योग की मजबूत बनाने को बढ़ावा देना है होना चाहता हूँ, कृत्रिम बुद्धि के युग के आगमन में तेजी लाने, इसलिए नवाचार विभाग की स्थापना के विचार के साथ,, विभाग माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च एशिया की शीर्ष विज्ञान और प्रौद्योगिकी विशेषज्ञों और उद्योग के विशेषज्ञों नवीन ज्ञान, अनुभव, प्रौद्योगिकी मंच के अभिसरण कि माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च एशिया और सक्षम बनाता है के रूप में नवाचार को उम्मीद चीनी बाजार पर बड़े उद्यमों, निवेश संस्थानों, सरकारी विभागों और अधिक व्यापक और गहन सहयोग संबंध स्थापित करना, जैसा कि हम किसी उद्योगव्यापी संचार मंच का निर्माण तकनीकी नवाचार की ऐ युग पर चर्चा की।
इसके अलावा, झांग Yizhao भी है कि हालांकि, वहाँ है प्रमुख ऐ प्रौद्योगिकी और मजबूत वैज्ञानिक अनुसंधान ताकत, लेकिन उद्योग आवेदन परिदृश्य समझ में नहीं आता की वास्तविकता के लिए शोधकर्ताओं के साथ माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च एशिया अनुसंधान कोई वास्तविक उद्योग डेटा, मूल रूप से डेटा की एक छोटी राशि के आधार पर बताया आप युग के मॉडल का निर्माण कर सकते हैं, बीत चुका है, ऐ के भविष्य के बड़े आंकड़ों के आधार पर बनाए गए हों तो ऐ उद्योग के साथ संयुक्त एक अपरिहार्य प्रवृत्ति, अब यह समय में सबसे अच्छा प्रारंभिक बिंदु है। वह आगे ऐ अधिक है कि ने कहा है ग्राउंडिंग गैस तेजी से विकास के सही विचार है, ताकि उत्पादकता में एआई के रूपांतरण को गति देने के लिए, वास्तविक लैंडिंग गति को बढ़ाया जा सके।
झांग Yizhao ने कहा कि इस बीच में, माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च एशिया के लिए, बुनियादी अनुसंधान कंप्यूटर के क्षेत्र में जारी रहेगा, और अभिनव विभाग की स्थापना और अनुसंधान संस्थान को देखने के एक व्यावहारिक बिंदु से बेहतर करने के लिए शोधकर्ताओं ने विचार करने के लिए अनुमति देने के लिए है भविष्य में अनुसंधान मुद्दों गैर-सार्वजनिक तकनीकी सम्मेलन के माध्यम से हो जाएगा, अनुसंधान सेमिनार और उद्यमों के डिजिटल परिवर्तन में आई विशिष्ट समस्याओं के लिए ज्ञान और उद्योग संसाधनों के अन्य रूपों को पूरा करने के विषय, मालिकाना तकनीकी संचार लिंक अनुरूप है, और एक कंपनी एआई + उद्योग के उज्ज्वल भविष्य का अन्वेषण करें
3. जर्मन मशीन विज़न प्लांट इसा विजन 10% उछला, एक रिकॉर्ड उच्च;
, 143 मिलियन यूरो के लिए 11% की राजस्व वृद्धि, 56% से सकल मार्जिन एक साल पहले कर पूर्व 57%, EBITDA (तक पहुंचे: जर्मनी 3 डी मशीन दृष्टि प्रौद्योगिकी आपूर्तिकर्ता इसरा विजन एजी कमाई के 15 वें वित्तीय वर्ष 2016/2017 कुल मिलाकर मूल्यांकन को घोषणा की ईबीआईटीडीए 14% से 42.8 मिलियन यूरो तक गुलाब, ईबीआईटीडीए की दर 29% से बढ़कर 28 मिलियन यूरो हो गई, जबकि प्रति शेयर आय 17% से बढ़कर 4.68 यूरो हो गई।
इसरा फरवरी में 2018 2017/2018 वार्षिक विस्तृत दृष्टिकोण। अधिक से अधिक 90 मिलियन यूरो के लायक आदेशों की इसरा वर्तमान बैकलॉग, एक साल 85 मिलियन यूरो का पहले की तुलना में अधिक घोषणा की जाएगी। कंपनी शुरू में भविष्यवाणी की 2017/2018 वार्षिक लाभ दर कम से कम हो सकता है पिछले साल के स्तर पर स्थिर, राजस्व में 10-14% की वृद्धि होने की संभावना है।
30 सितंबर, 2017 तक, इजरा विजन की नकद / नकद समकक्ष 76% से 2 9 .7 मिलियन तक बढ़ गई और आविष्कार की राशि 3% की कमी के साथ € 32.7 मिलियन हो गई।
थॉमसन रॉयटर्स उद्धरण प्रणाली प्रदर्शन, 15 तारीख को जर्मनी में सूचीबद्ध इसरा विजन शेयरों 10.66 प्रतिशत गुलाब, 199.75 यूरो, इतिहास का एक रिकॉर्ड समापन उच्च पर बंद हुआ, पिछले एक साल 103.52% की संचयी वृद्धि हुई है।
QY बाज़ार जानकारी सितम्बर ने बताया, Keyence निगम (6861.JP), Cognex (Cognex कार्पोरेशन, CGNX.US) और इसरा दृश्यता सहित 3 डी मशीन दृष्टि कंपनियों,।
कैस्ट्रॉल XQ वैश्विक विजेता उद्धरण प्रणाली प्रदर्शन, Keyence 24 नवंबर एक रिकॉर्ड इस साल अब तक उच्च रिकॉर्ड को बंद करने (दिसंबर 15 बंद करने की तारीख के रूप में) 57.9% की संचयी वृद्धि पर।
प्रक्रिया स्वचालन के लिए मशीन दृष्टि में वैश्विक नेता कॉग्नेक्स, 15 वीं में 0.13% बढ़कर $ 60.97 हो गई, इस साल अब तक 91.67% ऊपर है।
2017 की तीसरी तिमाही Cognex 76% की वार्षिक राजस्व वृद्धि एक रिकॉर्ड $ २.५९,७३९ एक सौ मिलियन करने के लिए (50% से तिमाही) (1 अक्टूबर, 2017 के रूप में), 76 के लिए नीचे एक साल पहले 78% से सकल मार्जिन % लाभ लाभ मार्जिन 37% से एक साल पहले 37% हो गया, गैर-जीएएपी पतला आय प्रति शेयर 9 0% बढ़कर 1.11 डॉलर प्रति वर्ष $ 0.58 हो गया।
कॉग्नेक्स के संस्थापक रॉबर्ट जे। शिल्लमन ने बताया कि कॉग्नेक्स की क्यू 3 राजस्व, शुद्ध आय, प्रति शेयर कमाई और मुनाफा मार्जिन सभी रिकार्ड उच्च स्तर पर थे।
एआई मार्केट को जब्त करने के लिए 4 टेक्नॉलॉजी दिग्गज, स्मार्ट चिप्स जीवन में बदलाव कैसे लाते हैं;
तकनीकी विशाल दिग्गजों ने एआई क्रांति को पूरी तरह से स्वीकार किया है, और ऐप्पल, क्वालकॉम और हूवेई ने एक मोबाइल चिप बनाया है जिसे मशीन को और अधिक सीखने के लिए डिज़ाइन किया गया है अच्छा मंच और विभिन्न कंपनियों ने इस चिप के डिजाइन के लिए थोड़ा अलग दृष्टिकोण अपनाया है। चायना इस साल के आईएफए ने किरिन 970 जारी किया, वे एक समर्पित एनपीयू (एनपीयू) के साथ पहली चिपसेट को फोन करते हैं। ऐप्पल ने ए 11 बायोनिक स्मार्ट चिप का अनावरण किया, जिसमें आईफोन 8, 8 प्लस और एक्स की शक्तियां शामिल हैं। ए 11 बायोनिक चिप मशीन प्रशिक्षण के लिए विशेष रूप से तैयार किए गए तंत्रिका इंजन प्रोसेसर को दिखाता है।
पिछले हफ्ते, क्वालकॉम की घोषणा की Snapdragon 845 चिप के लिए सबसे उपयुक्त प्रोसेसर कोर इन तीन कंपनियों के सिस्टम डिजाइन पद्धति के लिए भेजा जा सकता है ऐ काम ज्यादा अंतर नहीं है - डेवलपर्स के लिए प्रत्येक चिप करने पर निर्भर करता प्रदान किए गए अधिकारों का अधिकार, और प्रत्येक सेटिंग द्वारा उपयोग की जाने वाली बिजली की मात्रा।
इससे पहले कि हम इस मुद्दे पर चर्चा, के मौजूदा सीपीयू अलग की किस तरह से कृत्रिम बुद्धि के एक चिप यह पता लगाने करते हैं। उद्योग में, आप अक्सर अवधि कृत्रिम बुद्धि 'विषम कंप्यूटिंग' कहा जाता है सुनेंगे। यह को संदर्भित करता है प्रणाली प्रोसेसर की एक किस्म का उपयोग, और प्रत्येक प्रोसेसर इस शब्द का उच्च प्रदर्शन और ऊर्जा की बचत को प्राप्त करने के क्रम में नया, कई मौजूदा और चिपसेट इसका इस्तेमाल किया नहीं है कार्यों विशेष गया है। - उदाहरण के लिए, इन तीन नए उत्पादों ने इस अवधारणा को अलग-अलग डिग्री के लिए अपनाया है।
पिछले तीन वर्षों में, स्मार्ट फोन CPU उपयोग एआरएम के big.LITTLE वास्तुकला, यह अपेक्षाकृत धीमी गति से कोर ऊर्जा और तेजी से, कम बिजली खपत कोर एक साथ हो सकता है। हमारा मुख्य लक्ष्य चिप बनाने के लिए है यह कम ऊर्जा बेहतर बैटरी जीवन प्राप्त करने के लिए कब्जा कर सकते हैं। इस वास्तुकला के साथ, सैमसंग गैलेक्सी एस 4 सहित पहला मोबाइल फोन है, यह केवल अपनी स्वतंत्र उत्पादन कंपनी Exynos5 चिप्स, साथ ही Huawei के Mate8 और सम्मान 6 में है।
इस वर्ष के 'कृत्रिम बुद्धि चिप' इस अवधारणा को एक कदम और आगे बनाने के लिए और मशीन लर्निंग एक नया समर्पित घटक जोड़कर कार्य करने के लिए, या एक मशीन सीखने कार्यों अन्य कम शक्ति कोर का उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि आप इसका इस्तेमाल कर सकते हैं Xiaolong 845 डिजिटल सिग्नल प्रोसेसर (डीएसपी) लंबे समय से चल रहे कार्यों की दोहरी-गणना की एक बड़ी संख्या की आवश्यकता होती है संभाल करने के लिए, उदाहरण के लिए, यदि कोई उपयोगकर्ता Engadget गैरी Brotman में एक लंबा बातचीत में विश्लेषण करने के प्रबंध है Qualcomm उत्पादों के निर्देशक से कहा द्वारा गर्म शब्दों को खोजने के लिए की जरूरत है, दूसरी ओर, जेपीयू के माध्यम से छवि की पहचान को बेहतर ढंग से प्रबंधित किया जा सकता है, ब्रैडमैन के साथ, स्नैपड्रैगन स्मार्ट प्लेटफार्म के लिए कृत्रिम बुद्धि और मशीन सीखने की तकनीकों के विकास के लिए जिम्मेदार है।
इसी समय, अपने GPU पर एप्पल के A11 बायोनिक्स आवेदन चेहरे का पता लगाने में तेजी लाने के, शब्द और भाव प्रतिक्रिया कुछ उपयोग तीसरे दल के अनुप्रयोगों चलती एक तंत्रिका इंजन जोड़ने। इसका मतलब यह है कि जब आप iPhoneX पर इन प्रक्रियाओं शुरू , ए 11 उपयोगकर्ता की पहचान सत्यापित करने के लिए गणना करने के लिए तंत्रिका इंजन को चालू करता है, या अपने चेहरे की अभिव्यक्ति को 'बातूनी' ऐप में डालना है।
किरिन 970 चिप में, NPU ऐसी स्कैनिंग के रूप में कुछ कार्य, संभाल और चित्र में पाठ का अनुवाद करने के लिए Microsoft अनुवादक का उपयोग करेगा। यह अभी तक केवल तृतीय-पक्ष चिप के लिए अनुकूलित अनुप्रयोगों के द्वारा है। Huawei कहा अपनी 'HiAI' isomer कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर अपने चिपसेट के अधिकांश घटकों के प्रदर्शन को अधिकतम करता है, इसलिए यह केवल एपी कार्यों को एनपीयू से अधिक आवंटित कर सकता है।
इन मतभेदों को मत कहो के बावजूद, इस नई वास्तुकला का मतलब है कि अतीत केवल मशीन सीखने क्लाउड कंप्यूटिंग में सौदा कर सकते हैं, अब तंत्र शरीर पर अधिक कुशलता से चला सकते हैं। कुछ गैर सीपीयू, उपयोगकर्ता का मोबाइल फ़ोन का उपयोग करके चलाने के लिए ऐ कार्य आप एक ही समय में अधिक काम कर सकते हैं, इसलिए जब तक आपके पास ऐप का अनुवाद या पालतू कुत्ते की तस्वीर के लिए खोज न हो, तब तक आपको विलंब न करना पड़ेगा, उदाहरण के लिए
इसके अलावा, इन उपयोगकर्ता के डाटा के बिना मोबाइल फोन पर चलाने के कार्यक्रमों बादल है, जो भी उपयोगकर्ता की गोपनीयता का एक मजबूत सुरक्षा के लिए भेजा जाएगा, के हैकर्स डेटा को एक्सेस क्योंकि यह संभावना को कम कर सकते हैं।
इन कृत्रिम बुद्धि चिप्स का एक और बड़ा लाभ, ऊर्जा की बचत कर रहे हैं, क्योंकि काम के कुछ दोहराव है, हम फोन बैटरी की खपत, इन नकली प्रक्रियाओं। GPU अधिक ऊर्जा को अवशोषित करते हैं के लिए एक अधिक उचित वितरण होने की जरूरत है, इसलिए यदि प्रतिस्थापित एक अधिक ऊर्जा-कुशल डीएसपी है, और यह GPUs के समान प्रभाव पा सकते हैं, उत्तरार्द्ध को चुनना सबसे अच्छा है।
स्पष्ट है कि, जब कुछ कार्य करने के लिए निर्णय लेने से, चिप जो सिस्टम ड्राइव की कोर के रूप में उपयोग करने का निर्णय नहीं है। 'आज, डेवलपर्स और विक्रेताओं oem कृत्रिम बुद्धि चिप चलाना चाहते हैं,' Brotman कहा। प्रोग्रामर्स कर सकते हैं इस तरह गूगल के TensorFlow के रूप में एक समर्थित डेटाबेस का उपयोग (या, और अधिक स्पष्ट है, इसकी आंदोलन लाइट संस्करण) उनके मूल मॉडल को चलाने के लिए चयन करने के लिए। क्वालकॉम, Huawei और एप्पल TensorFlow लाइट और फेसबुक और अन्य लोकप्रिय Caffe2 अपनाया है विकल्प के रूप में वे सहायता कार्यक्रम डिजाइन। क्वालकॉम भी, जबकि शिक्षण मॉडेल के लिए एप्पल अपने मूल के माध्यम से एमएल ढांचे अधिक अनुकूलता जोड़ने के लिए, नए खुले तंत्रिका नेटवर्क एक्सचेंज (ONNX) प्रणाली का समर्थन करता है।
अब तक, इन चिप्स असली दुनिया में कोई महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है। चिप निर्माताओं को अपने स्वयं के परीक्षण के परिणाम और मानक टाउट होगा, लेकिन कृत्रिम बुद्धि कार्यक्रम जब तक इन परीक्षण के परिणाम हमारे दैनिक जीवन से पहले का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बन गया , कोई मतलब नहीं है क्योंकि हम में मशीन सीखने उपकरणों विकास के प्रारंभिक दौर के लिए अनुमति देते हैं, और नए हार्डवेयर डेवलपर्स के उपयोग के बहुत कम। बाजार को जब्त करने के ऐ प्रौद्योगिकी की दिग्गज कंपनी, कैसे स्मार्ट चिप परिवर्तन जीवन में लाने
लेकिन अब यह स्पष्ट है कि प्रतियोगिता शुरू हो गया है है, प्रतियोगियों कैसे मशीन सीखने संबंधित कार्यों उपयोगकर्ता डिवाइस, और अधिक शक्ति पर तेजी से चलाने पर केंद्रित है। हम सिर्फ आप पारंपरिक से देख सकते हैं कुछ समय के लिए प्रतीक्षा करने की आवश्यकता, कृत्रिम खुफिया चिप में चिप को बदलने से हमें जीवन की मदद मिलती है
फोटो: Huawei (किरिन ऐ प्रोसेसर), एप्पल (A11 प्रोसेसर कोर)। (से: Engadget संकलित: न्यूयॉर्क के बाहर देखने के संकलन रोबोट संशोधन: एक बार भुगतान करते हैं)
5.Google न्यूरल नेटवर्क ने एएसआई प्रौद्योगिकी की सीमाओं पर प्रकाश डालने वाले नए ग्रहों की पहचान करने में नासा को सहायता प्रदान की है
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का आवेदन अब अंतरिक्ष की खोज के लिए बढ़ा दिया गया है, नासा (नासा) ने घोषणा की कि, गूगल ऐ टीम में सौर मंडल के बाहर ग्रहों का पता लगाने के, जिनमें से दो एक का नाम है 'तंत्रिका नेटवर्क के विकास की सहायता के लिए, Depler- 90i ', पृथ्वी से लगभग 2,545 प्रकाश वर्ष' केपलर -90 'तारकीय रन। नासा के अंतरिक्ष यात्री एंड्रयू Vanderburg केपलर -90 कि नासा में जावक व्यवस्थित कर रहे हैं सौर मंडल के मिनी संस्करण, छोटे और बड़े ग्रहों से चारों ओर घूमती है वर्णन की खोज की ग्रह के बाद, ग्रहों की संख्या केपलर -90 8, सौर मंडल के बराबर की राशि। वास्तव में, सूचना के दो ग्रहों के रूप में जल्दी के रूप में चार साल पहले नासा के केपलर उपग्रह की उपस्थिति में, हालांकि नासा उनकी खोज की है, लेकिन कोई गहरी समझ। केपलर मिशन, मिल्की वे बाहर है 35 000 ग्रहों के लिए पिछले कुछ वर्षों में पता लगाया संकेत हो सकता है पृथ्वी जैसे ग्रहों की तलाश में है क्योंकि डेटा बहुत बड़ा मैन्युअल जांच की जानी है। नासा स्वचालन प्रणाली की अधिकतम संभावना का चयन किया है ग्रह, लेकिन कभी कभी मैं और अधिक बेहोश संकेत हाल ही में Vanderburg और गूगल इंजीनियर क्रिस्टोफर Shallue गूगल की मशीन सीखने और तंत्रिका नेटवर्क पुराने डेटा को छानने का उपयोग करने का फैसला किया याद आती है, पहले ली पर 10,000 5,000 प्रशिक्षण नेटवर्क सिग्नल केपलर, प्रणाली का विश्लेषण करने के बाद, जिसमें वहाँ ग्रह लगभग 1,000 कलम कमजोर संकेतों में जाना जाता है, और अंत में बाहर खुदाई इन दो ग्रहों साल के लिए दफनाया गया। Vanderburg कहा तंत्रिका नेटवर्क अभी भी सही नहीं है, कभी कभी उसमें कोई त्रुटि है, लेकिन अधिक ग्रहों लगाने के लिए पहले से याद किया। नासा के नए निष्कर्ष कंप्यूटर विज्ञान के बाहर सीखने मशीन की क्षमता अनुप्रयोगों पर प्रकाश डाला सक्षम किया गया है, नासा ने कहा कि भविष्य में और अधिक अन्वेषण मिशन में मदद करने के ऐ का प्रयोग करेंगे। DigiTimes