Набор микро-сетки запуска микро-канала IC WeChat публичный номер: «Ежедневный IC», в режиме реального времени выпуск основных новостей, каждый день IC, каждый день набор микро-сети, микро-в!
1. NVIDIA Huang Renxun: Это начало революции AI, и мы в ней.
Будущее искусственного интеллекта вездесущим, от автономного вождения, робототехники, умного города до медицинского диагноза. Помимо конкуренции на платформе Google, Microsoft, Apple и Tesla и других гигантов технологий, поддерживающих это новое тысячелетие, это Родился в Тайване, девятилетнем китайском предпринимателе в США - основатель и главный исполнительный директор NVIDIA Хуан Ренсюн.
26 октября утром. Менее 10:00, Le Méridien заполнил второй этаж толпы, беспокойство и волнение в воздухе явно более освежающего, чем кофе. Это GTC 2017 место Тайвань, всех тех, кто заинтересован в области искусственного интеллекта и глубины обучения Разработчики, исследователи и отраслевые лидеры здесь, пытаясь захватить будущее мира со слов Джен-Хсун Хуан, основателя и генерального директора NVIDIA.
Освещение, всегда носящее темное кожаное пальто, появилось у публики Хуан Джен-сюна, костюма для бега на сцене: «Это начало новой эры», он сказал: «Это начало революции ИИ, И мы находимся посреди него, катаясь на волнах ».
Действительно, в прошлом году NVIDIA, как говорят, стоит на самой высокой волне, согласно последнему отчету о прибыли, доходы и прибыль NVIDIA на акцию достигли рекордного уровня, превышая ожидания, в то время как рынок оптимистичен в этом году, Акции NVIDIA выросли на 92%, ее рыночная капитализация превысила 100 млрд. Долларов США, вдвое выше, чем в предыдущем году, и стала самой популярной отраслевой суперзвездой, которая в последние годы тесно связана с областью искусственного интеллекта NVIDIA.
На конференции GTC в этом году Хуан Ренсюн рассказал обо всем: от автономного управления автомобилем, интернет-вещами Things, виртуальной реальности до медицинского диагноза и даже объявил, что будет сотрудничать с Министерством науки и технологий, чтобы совместно обучить 3000 разработчиков в течение следующих четырех лет для инкубации Industrial Ecosystem, что также означает, что NVIDIA не будет отсутствовать в различных будущих сценариях.
Сегодня Nvidia никогда не может быть охарактеризована как гладкая, но, в частности, Хуан Ренсюн может видеть дальше, чем кто-либо другой, на каждом стратегическом повороте и тайно готовит порох для решения этой задачи до следующей волны тенденций.
Первый кризис NVIDIA начался сразу после того, как компания была основана в 1995 году, NVIDIA провела два года исследований и разработок, наконец, представила первый дисплейный чип NV1. Однако этот чип наряду с последующим запуском NV2, но потому, что с Microsoft Разработка Windows 95 стандарта Direct3D несовместима и поэтому не может попасть на рынок. Хуан Джен-хун, неправильная ставка, решил увольнения, количество компаний из более чем 100 человек сократилось до более чем 30 человек.
Для того, чтобы вернуться к главной битвы, введение крови Хуан новых технологий, высокопроизводительных вычислений опыт браконьерство Дэвид Кох (David Kirk) главный ученый доктор GPU серии графического процессора и запустил GeForce256 первый продукт в 1999 году, Затвердевшая позиция NVIDIA в индустрии компьютерной графики и под руководством Корка NVIDIA представила CUDA Compute Unified Device Architecture, которая использует вычислительную мощность графических процессоров для повышения вычислительной производительности , Является важным поворотным моментом, который влияет на более позднюю разработку NVIDIA.
развитие GPU, а не только привело к волне искусственного революции интеллекта, с другой стороны, они открыли видеоадаптера производители аппаратного обеспечения перехода NVIDIA из искусственного интеллекта платформы для возможностей компании. В 2012 году в Университете Торонто аспирант Алекс. G дрова Островский ( Алекс Крижевский) в течение двух дней, с два NVIDIA GeForce GTX 580 GPU вычислительной логики AlexNet обучить нейронную сеть распознавать изображения, и, чтобы выиграть этот чемпионат бумаги ImageNet. новость вышла, сразу же привлек к себе миру исследователей искусственного интеллекта С тех пор многие исследователи искусственного интеллекта начали использовать глубокое обучение NVIDIA GPU.
Теперь, в сфере веб-сервисов, транспорта, здравоохранения, финансов и производства, исследователи из каждой крупной отрасли использовали NVIDIA для разработки своего собственного искусственного интеллекта и даже искусственных интеллектов Google AlphaGo и Tesla, которые побеждали мировых шахматистов Является графическим процессором на базе GPU, и до сих пор более 2000 стартапов AI были построены поверх NVIDIA, что делает NVIDIA основателями эпохи искусственного интеллекта. «Я думаю, что в растущей компании Как генеральный директор, мы должны постоянно напоминать себе: каждые несколько лет я буду реформировать себя и не боюсь ошибаться ». Из текущих результатов мы можем видеть самопоминание Хуан Ренсюна, а не просто говорить об этом.
Стремясь к тенденции, смелой попытке, непрерывной эволюции. Во время закалки NVIDIA уже давно не может стать создателем, за последние несколько лет изменилось личное настроение Хуан Ренсюна? «Ничего другого, я думаю Как подросток! »Будет продолжаться та же черная кожа, такой же уверенный взгляд, будущее, его самопожертвование.
2. Исследовательский институт Microsoft Asia: AI для данных как основа инноваций в области применения приветствуют инновации;
В последние годы проблема искусственного интеллекта неоднократно становилась предметом пристального внимания, и Майкл Джордан, профессор Калифорнийского университета в Беркли и сотрудник Академии врачей США, сказал, что сегодня не в эпоху магического большого взрыва искусственного интеллекта, потребуется еще сто лет, чтобы поставить этот высотный Это не простой алгоритм для создания, а создание рынка, который объединяет потребности пользователей на обоих концах предприятия, позволяя легко взаимодействовать и работать в этой области, а затем постепенно корректировать обучение, чтобы искусственный интеллект мог измениться Достойный интеллект, эволюция ИТ-Интернета за эти годы показывает, что углубление приложений на стороне спроса может в свою очередь привести к технологическим достижениям, которые не являются исключением в области искусственного интеллекта, но все требования существуют на переднем крае каждой отрасли и как эти Сочетание потребностей и передовых технологий искусственного интеллекта - это то, что Microsoft Asia Research задумало в прошлом году или два.
На современном этапе основой развития ИИ являются данные. Однако в различных отраслях промышленности накопление большого количества данных на линии фронта, если оно эффективно используется, приведет к изменению отрасли. По мнению Microsoft, академические исследования в области ИИ Но также должны быть тесно интегрированы с различными отраслями промышленности, единственным способом проникнуть в искру трансграничных инноваций, а на Уолл-стрит - установить торговую точку фьючерсов на акции, автоматическая торговая система - это новый нормальный, ИИ уже давно является ядром финансовых предприятий для повышения Конкурентоспособная технология убийц, такие услуги, как уличный угол, интернет-банкинг или обслуживание местных банков, а также возврат личного потребительского кредита также облегчаются проникновением ИИ. Общим знаменателем является использование больших объемов данных для анализа узлов доходов и финансовых рисков ,
Чжан Ичжао сказал, что огромное количество данных и информации является самым большим подарком этой эпохи, и они также подрывают наиболее распространенные финансовые сценарии. Например, любые данные отдельных кредиторов могут раскрывать ключевую информацию, даже если выпуск друзей Круг, позиционирование спортивного браслета, может стать источником информации перед лицом нового финансового менеджмента, новых страховых продуктов, в конечном итоге наиболее подходящих для своих собственных целей, могут быть профессиональными финансовыми консультантами, страховые консультанты, возможно, не смогут сразу предоставить наиболее подходящие Ответ, один из которых - взрыв данных и информации, а другой - анализ, сводка и передача достоверных сообщений, разделение сообщений между пользователями и поставщиками услуг, является потенциальной точкой входа AI в финансовую отрасль.
Чжан И Чжао также сказал, что машина лучше работает с памятью и отделкой данных, чтобы сделать ее более интеллектуальной и иметь более аналитические возможности, это текущий этап цели AI, в дополнение к разным клиентам рекомендуют подходящие финансовые, страховые и другие финансовые Продукты, но также предоставляют тысячи финансовых услуг, а также в финансовой индустрии, AI силы того же огромного пространства, аналогичные «процентные ставки выросли на 0,5% за последние 50 лет, весь рынок, как влияние?» Для людей может быть ясно, что только старшие аналитики могут ясно объяснить это, но он может быстро анализировать аналогичные модели в аналогичных исторических ситуациях, сравнивая данные временной шкалы и даже анализировать и прогнозировать. Разница между ними заключается в том, что аналитики Чтобы придумать такую модель, может потребоваться многолетний опыт, и ИИ может быстро пройти через границы поля с помощью отраслевых экспертов.
Далее он отметил, что несколько лет назад цунами в Индийском океане вызвало наводнения во многих городах Таиланда. Неизвестно, что цунами поразило не только дома обычных людей, но и глобальные поставки ПК. Это связано с тем, что многие части ПК производятся в Таиланде. Вообще говоря, связь между наводнением цунами и отгрузкой ПК будет нелегко заметна, но на самом деле существует. Для скрытых внутренних отношений , Отраслевые аналитики могут использовать ИИ и большие данные для понимания и принимать соответствующие решения.
Точно так же разрушительные наводнения, произошедшие в Техасе в этом году, привели к остановке многих нефтеперерабатывающих заводов, что, безусловно, сказалось на ценах на нефть. Из-за сложности влияющих факторов в верхнем, среднем и нижнем течении всей экосистемы, Анализ, нефтеперерабатывающий завод находится в середине всей экологической цепи, если стоп-производство приведет не только к снижению цен на нефтепродукты, но и вверх по сырой нефти, вероятно, будет продавать бедных, что приведет к снижению цен, в то время как в реальном мире существует много общего, Как включить больше переменных, чтобы построить более разумную модель в более широком контексте, все проблемы, которые изучает финансовый ИИ.
В июне этого года Исследовательский институт Microsoft Asia и Huaxia Fund объявили о том, что они будут проводить исследования в области стратегического сотрудничества по применению искусственного интеллекта в области финансовых услуг. Направления исследований включают прогнозирование рыночных тенденций посредством распознавания образов, разработку важных факторов, влияющих на рынок на основе глубокого обучения, Методология обучения Исследование динамики отрасли, построение финансовых графиков на основе больших данных, использование данных на основе социальных сетей и прикладного программного обеспечения, выявление и углубленное понимание клиентов и т. Д. Инсайдеры надеются воспользоваться этой возможностью для изучения финансовой границы AI + и продвижения финансового сектора Интеллектуальная трансформация, позволяющая массированным данным и информации действительно ценить, это миссия финансового ИИ, где аналитики часто были едва ли клубниками, теперь богатыми сырьем, умные женщины могут воспользоваться более эффективными AI, чтобы сделать данные лучше, обязанности аналитика будут скорректированы соответственно для перевода и интерпретации результатов анализа ИИ на основе многолетнего опыта работы в отрасли, а затем для проверки и оптимизации предыдущей сборки Модель: AI + финансовый - это не замена человека, а переделение труда, AI + HI Вместе, вся промышленность будет значительно повысить эффективность производства.
Чжан Йи Чжао отметил, что в Microsoft Building в Пекине есть новый торговый автомат, он выпускается компанией Microsoft с ускорителем Gan, появление торговых автоматов и придорожных торговых автоматов выглядит очень похожим, но это Стеклянная крышка скрытой тайны, поближе посмотрите, что стеклянная крышка также является экраном, как глаза машины, вы можете определить пол покупателя, возраст и даже при выборе выражения товара, если перед ним какое-то время, Вы можете обнаружить, что у вас есть возможность порекомендовать клиентам, которые могут быть заинтересованы в побрякушках и т. Д., И когда клиенты чистят кредитную карту, WeChat, Alipay checkout, потребительские привычки, интерактивные записи, которые для розничных торговцев и Слова, это самые свежие, ценные, реальные данные из первых рук. Чжан Ицзяо также отметил, что этот торговый автомат можно считать прототипом розничной торговли AI +, многие технологии AI, такие как распознавание лиц, компьютерное зрение, обработка естественного языка и т. Д. Применитесь к каждой проверке супермаркета, предприятиям не нужно определять характеристики конкретного клиента, вы можете получить атлас всех потребительских групп, например, NIKE, ZARA, STARBUC KS и другие известные бренды, в последние годы также все больше беспокоятся об эволюции характеристик своих клиентов и потенциальных клиентов, в прошлом, чтобы пройти через сотрудников подражателей, исследователей, чтобы вместе работать вместе с AI, связанная с ними работа будет более простой, Точно и эффективно, чтобы лучше согласовать тональность бренда. Кроме того, проблемы, связанные с тем, как потребители любят свои продукты, сколько инвентаря, которые они должны запасти и т. Д., Больше не будут проблемой с помощью розничного ИИ, например: Рост беспилотных магазинов и прогнозирование масок, продажа и запасы очистителей воздуха через прогнозы погоды могут быть проанализированы и предсказаны все более точно с помощью искусственного интеллекта.
Чжан Ичжао сказал, что в дополнение к финансовым и розничным отраслям логистическая отрасль является одной из быстроразвивающихся индустрий ИИ. Независимо от того, делитесь ли вы велосипедами вокруг вас или логистической системой за курьерами / поглощениями или за покупками за рубежом, глобальная торговля связана с Глобальная логистическая система претерпела огромные изменения под влиянием искусственного интеллекта. Даже на фоне некоторых логистических предприятий, поскольку объем данных резко возрастает, отраслевая проницательность, которую они получили, намного превосходит то, что люди думают.
Чжан И Чжао также сказал, что еще одна футуристическая сцена происходит в обрабатывающей промышленности, на самом деле, Industry 4.0, Made in China 2025 можно рассматривать как будущее видение ИИ в обрабатывающей промышленности, все более и более интеллектуальную роботизированную руку , Роботы и датчики, были глубоко применены во многих сценариях без слишком большого взаимодействия с людьми. Несколько компаний, которые инкубируют ускорители Microsoft, также предприняли полезные попытки в этом отношении, такие как использование беспилотных технологий для наземных транспортных средств для изучения ветровых турбин , Высоковольтных кабелей и другого специального оборудования и материалов, а также соответствующих работ по техническому обслуживанию и т. Д. Напротив, в логистике, производстве и других приложениях без слишком большого взаимодействия с сценариями конечных пользователей применение искусственного интеллекта довольно быстро Тем не менее, в первые дни, области лечения и здоровья, которые все предпочитали, однако, медленно применяли искусственный интеллект из-за ограничений, налагаемых различными механизмами управления и взаимодействия с людьми.
Чжан Ичжао отметил, что помимо изучения влияния и изменений, внесенных ИИ в различные отрасли промышленности, как предшественник исследований в области искусственного интеллекта, Microsoft Research Asia, естественно, надеется на дальнейшее продвижение углубления индустрии AI + в эпоху искусственного интеллекта, Ускорение прихода эпохи искусственного интеллекта, поэтому, с идеей создания инновационного обмена, надеемся на обмен инновациями. Как конвергенция экспертов и экспертов в области технологий Microsoft Research Asia, ведущих специалистов в различных отраслях инноваций. Мудрость, опыт, технологическая платформа, которая позволяет Microsoft Research Asia и Крупные предприятия, инвестиционные институты и правительственные ведомства на китайском рынке будут устанавливать более обширные и углубленные связи сотрудничества и построить межотраслевую коммуникационную платформу для всех, чтобы обсудить технологические инновации в эпоху ИИ.
Кроме того, Чжан И Чжаоси также отметил, что хотя Microsoft Research Asia с ведущими технологиями ИИ и сильными научными исследованиями, но исследователи в реальных сценариях отрасли не понимают, нет реальных данных отрасли, основанных на небольшом количестве данных Настало время построить модель, и будущее ИИ должно основываться на больших данных, поэтому сочетание ИИ и отрасли является неизбежной тенденцией, и теперь это как раз лучшая отправная точка ». Далее он отметил, что сделать ИИ еще более Заземляющий газ - это правильная идея быстрого развития, чтобы ускорить преобразование ИИ в производительность, реальную скорость посадки.
Чжан И Чжао в то же время сказал, что Microsoft Research Asia продолжит фундаментальные исследования в области компьютеров, в то время как создание инноваций позволит исследователям и исследователям лучше рассмотреть с практической точки зрения Вопросы научных исследований, будущее будет проходить посредством закрытых технологий конференций, семинаров и других форм преодоления мудрости и отраслевых ресурсов, особых проблем, возникающих при цифровой трансформации предприятий, индивидуальной части обмена технологиями и совместной работы Исследуйте светлое будущее индустрии AI +
3. Немецкий машиностроительный завод Isra Vision подскочил на 10%, рекордно высокий;
Isra Vision AG, немецкий поставщик технологий 3D-машинного зрения, сегодня объявила финансовые результаты за 2016 финансовый год в 2016/2017 финансовом году: выручка выросла на 11% до 143 млрд евро, валовая прибыль увеличилась до 57% с 56% год назад, EBITDA (до налогообложения, EBITDA выросла на 14% до 42,8 млн евро, показатель EBITDA вырос на 29% с 29% до 28 млн евро, а прибыль на акцию выросла на 17% до 4,68 евро.
В феврале 2018 года Isra опубликует полные финансовые результаты за 2017/188 год. В настоящее время отставание Isra составляет более 90 миллионов евро против 85 миллионов евро годом ранее. Первоначально компания оценивает маржу прибыли на 2017/2018 минимум Устойчивый на уровне прошлого года, ожидается, что выручка вырастет на 10-14%.
По состоянию на 30 сентября 2017 года денежные средства / эквиваленты Isra Vision увеличились на 76% до 29,7 млн. Евро, а инвентарь был уменьшен на 3% до 32,7 млн. Евро.
Система котировок Thomson Reuters показывает, что акции IsraVision в Германии выросли на 10,66% на 15-м месте, закрывшись на отметке 199,75 евро, что является рекордным показателем, а совокупный прирост за последний год достиг 103,52%.
В сентябре компания QY Market Insights отметила, что производители 3D-оборудования видят в себе Keyence Corporation (6861.JP), Cognex Corp. (CGNX.US) и Isra Vision.
Harvest XQ глобальные победители котировки системы, Keyence достиг рекордного максимума закрытия записи 24 ноября, до сих пор в этом году (по состоянию на закрытие 15 декабря) кумулятивное увеличение 57,9%.
Cognex, мировой лидер в области машинного зрения для автоматизации процессов, вырос на 0,13% до $ 60,97 на 15-м, что на 91,67% больше, чем в этом году.
Cognex реализовал 76% -ный рост выручки (на 50% по сравнению с предыдущим кварталом) в третьем квартале 2017 года (до 1 октября 2017 года) до рекордного 257,973 млн. Долларов США, а его валовая прибыль снизилась до 76 с 78% год назад %; Рентабельность прибыли увеличилась до 42% с 37% год назад; разводненная прибыль на акцию, отличная от GAAP, выросла на 91% до $ 1,11 с $ 0,58 годом ранее.
Основатель Cognex Роберт Дж. Шиллман отметил, что выручка Cognex в третьем квартале, чистая прибыль, прибыль на акцию и маржа прибыли достигают рекордных максимумов.
4 технологического гиганта, чтобы захватить рынок ИИ, как умные чипы приносят изменения в жизнь;
Гиганты гигантских технологий, похоже, полностью приняли революцию в области ИИ, и Apple, Qualcomm и Huawei создали мобильный чип, который был разработан для обеспечения машинного обучения более Хорошая платформа, и разные компании приняли несколько иной подход к дизайну этого чипа. В этом году IFA выпустила Kirin 970, они называют первый чипсет со специальным NPU (NPU) Затем Apple представила бионный смарт-чип A11, который поддерживает iPhone 8, 8 Plus и x. Бионный чип A11 оснащен процессором Nerve Engine, разработанным специально для машинного обучения.
На прошлой неделе Qualcomm выпустила Snapdragon 845, который поставляет задачи искусственного интеллекта в основной процессор наиболее подходящего процессора, а проектные подходы к трем компаниям не такие разные - в конечном итоге сводилось к тому, чтобы предлагать разработчикам Предоставляемые права доступа и количество энергии, потребляемой каждой настройкой.
Прежде чем мы обсудим этот вопрос, давайте сначала выясним, как чип искусственного интеллекта отличается от существующего процессора. В отрасли часто слышен термин «гетерогенные вычисления» об искусственном интеллекте. Является системой, которая использует несколько процессоров, и у каждого есть свои специализированные функции для повышения производительности и экономии энергии. Термин не является новым и используется многими существующими наборами микросхем - Например, эти три новых продукта приняли эту концепцию в разной степени.
В течение последних трех лет смартфоны использовали архитектуру ARM big.LITTLE для процессора, которая сочетает относительно медленное ядро энергосбережения с более быстрым и менее энергоемким ядром. Наша главная цель - заставить этот чип работать Могут потреблять меньше энергии для лучшего срока службы батареи. Первыми мобильными телефонами, использующими эту архитектуру, являются Samsung Galaxy S4, в который входят только собственный чип Exynos5 компании и Mate8 от Huawei и честь 6.
В этом году «чип искусственного интеллекта» делает концепцию еще одним шагом вперед, выполняя задачу машинного обучения, добавляя новый выделенный компонент или используя другие маломощные ядра для задач машинного обучения, например, Snapdragon 845 может воспользоваться этим Цифровой процессор сигналов (DSP) для обработки долговременных задач, требующих много двойного подсчета, например, поиск горячего слова для пользователя посредством анализа в течение долгого разговора. Директор отдела управления продуктами Qualcomm Гэри Булотман рассказал Engadget, С другой стороны, потребности в распознавании изображений лучше управлять с помощью GPU, и Brotman несет исключительную ответственность за разработку технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для платформы Smart Snapdragon.
В то же время приложение Apple Aion bionics добавляет в свой графический процессор нейронный движок для ускорения распознавания лиц, вербальной обратной связи и использования сторонних приложений, что означает, что при запуске этих процессов на iPhoneX , A11 включает Nerve Engine для выполнения вычислений, чтобы проверить личность пользователя, или вылить выражение лица в «разговорчивое» приложение.
В чипе Kirin 970 NPU обрабатывает такие задачи, как сканирование и перевод изображений в Microsoft Translate, единственное стороннее приложение, оптимизированное для чипа на сегодняшний день, и Huawei заявила, что изомерия «HiAI» Архитектура вычислений максимизирует производительность большинства компонентов своего набора микросхем, поэтому она может выделять задачи AI больше, чем просто NPU.
Несмотря на эти различия, эта новая архитектура означает, что в прошлом компьютерные компьютерные вычисления обрабатывались только в облаке и теперь могут работать более эффективно на самом устройстве. Используя части без процессора для запуска задач AI, телефоны пользователей Вы можете делать больше вещей в одно и то же время, поэтому вам не нужно задерживаться, пока вы не перейдете к приложению или не просмотрите изображение собаки-любимца, например.
Кроме того, запуск этих программ на вашем телефоне устраняет необходимость отправки данных об использовании пользователей в облако, что дает пользователям большую конфиденциальность, поскольку это снижает шансы хакеров на получение данных.
Еще одно большое преимущество этих чипов искусственного интеллекта заключается в том, что они экономят энергию, потому что некоторая работа повторяется, и потребление батареи сотового телефона должно быть более рационально распределено для этих повторяющихся процессов. ГПУ имеют тенденцию поглощать больше энергии, поэтому, если вместо этого Это более энергоэффективный DSP, и он может добиться аналогичных эффектов, как графические процессоры, лучше всего выбрать последний.
Нужно пояснить, что сам чип не решает, какую основную систему использовать в качестве драйвера при решении определенных задач. «Сегодня разработчики и OEM-производители хотят запускать AI-чипы», - сказал Бротман. Используйте базу данных поддержки (или, более конкретно, ее мобильную версию Lite), такую как Google TensorFlow, чтобы выбрать ядро, из которого можно запускать свои модели. Qualcomm, Huawei и Apple используют популярные TensorFlow Lite и Facebook Caffe2 Варианты в качестве программы поддержки дизайна Qualcomm также поддерживает новую систему Open Neural Network Switching (ONNX), в то время как Apple добавила совместимость для большего количества режимов машинного обучения через свою основную структуру ML.
До сих пор ни один из этих чипов не оказывал реального влияния в реальном мире, а чипмейкеры рекламируют свои собственные результаты тестов и контрольные показатели, но эти результаты испытаний не до тех пор, пока программы AI не станут важной частью нашей повседневной жизни Бессмысленны, потому что мы находимся на ранних стадиях разработки машин для машинного обучения, и очень мало разработчиков, которые используют новое оборудование. Что оживляет смарт-чип, так это то, как технологические гиганты захватывают рынок AI
Но теперь ясно, что конкуренция началась, и конкуренты сосредоточены на том, как сделать задачи, связанные с машинным обучением, быстрее и эффективнее выполняться на пользовательских устройствах. Нам остается только подождать некоторое время, Чип к изменениям чипа искусственного интеллекта приносит нам жизненную помощь.
Фото: Huawei (процессор Kirin AI), Apple (процессорное ядро A11). (От: компилятор Engadget: NetEase см. Внешний обзор робота-компилятора: Fu Zeng)
5. Neuro Network Network помогает NASA в определении новых планет, выделяющих пределы технологии ИИ
Использование искусственного интеллекта (ИИ) теперь было расширено для исследования космоса, когда НАСА объявило об открытии двух внесолнечных планет с помощью нейронной сети, разработанной командой Google AI, одна из которых называется «Depler- 90i 'вокруг звезд «Кеплера-90» в возрасте 2545 световых лет назад астронавт НАСА Эндрю Вандербург описал Кеплера-90 как мини-версию солнечной системы, в которой планеты расположены от малого до большого. После планеты Кеплер-90 имеет восемь планет, равных солнечной системе. Фактически, две планеты существовали на спутнике NASA Kepler четыре года назад. Хотя NASA обнаружило их, они не пошли глубже Задача Кеплера - искать планеты, подобные планетам за пределами Млечного Пути, и обнаруживать более 35 000 возможных планет на протяжении многих лет, поскольку она слишком велика для ручного экранирования. НАСА имеет самую высокую возможность быть автоматизированной системой На планете, но иногда слабые сигналы пропущены. Теперь Вандербург и инженер Google Кристофер Шалэ решили использовать машинное обучение и нейронную сеть Google для фильтрации старых данных, Пятнадцать тысяч сигналов Кеплера обучили сеть, а затем проанализировали почти 1000 слабых сигналов от систем, которые, как известно, имеют планеты, в конечном итоге выкапывают две планеты, которые были захоронены в течение многих лет. Вандербург сказал, что нейронная сеть все еще не идеальна, а иногда Есть ошибки, но можно найти больше планет, которые были упущены раньше. Новые результаты NASA подчеркивают потенциал машинного обучения помимо компьютерных наук, и НАСА заявила, что в будущем будет использовать ИИ для дальнейших миссий по разведке ». DIGITIMES