Deze vijf AI-ontwikkelingen zullen 2021 en daarna vorm geven

Geleverd door Baidu

Het jaar 2020 was een grote uitdaging voor burgers, bedrijven en overheden over de hele wereld. Naarmate Covid-19 zich verspreidde en verregaande gezondheids- en veiligheidsbeperkingen vereiste, speelden toepassingen van kunstmatige intelligentie (AI) een cruciale rol bij het redden van levens en het bevorderen van economische veerkracht. Onderzoek en ontwikkeling (R&D) om de kerncapaciteiten van AI te verbeteren, van autonoom rijden en natuurlijke taalverwerking tot kwantumcomputing, gingen onverminderd door.

Baidu stond in de voorhoede van vele belangrijke AI-doorbraken in 2020. Dit artikel schetst vijf belangrijke vorderingen met implicaties voor de bestrijding van covid-19 en voor het transformeren van de toekomst van onze economieën en samenleving.

1. AI en vaccinontwikkeling

De trend - en waarom het ertoe doet. Het duurt doorgaans jaren, zo niet decennia, om een ​​nieuw vaccin te ontwikkelen. Maar tegen maart 2020 ondergingen kandidaat-vaccins om covid-19 te bestrijden al menselijke tests, slechts drie maanden na de eerste gemelde gevallen. De recordsnelheid van de ontwikkeling van vaccins was deels te danken aan AI-modellen die onderzoekers hielpen bij het analyseren van enorme hoeveelheden gegevens over het coronavirus.

Er zijn tienduizenden subcomponenten aan de buitenste eiwitten van een virus. Machine learning-modellen kunnen deze stortvloed aan gegevens doorzoeken en voorspellen welke subcomponenten het meest immunogeen zijn, d.w.z. in staat zijn om een ​​immuunrespons te produceren, en daardoor onderzoekers begeleiden bij het ontwerpen van gerichte vaccins. Het gebruik van AI bij de ontwikkeling van vaccins kan in de toekomst een revolutie teweegbrengen in de manier waarop alle vaccins worden gemaakt.

Baidu's innovaties. In februari opende Baidu zijn LinearFold AI-algoritme voor wetenschappelijke en medische teams die werken aan de bestrijding van het virus. LinearFold voorspelt de secundaire structuur van de ribonucleïnezuur (RNA) -sequentie van een virus - en doet dit aanzienlijk sneller dan traditionele RNA-vouwalgoritmen. LinearFold was in staat om de secundaire structuur van de SARS-CoV-2 RNA-sequentie in slechts 27 seconden te voorspellen, 120 keer sneller dan andere methoden. Dit is belangrijk, omdat de belangrijkste doorbraak van covid-19-vaccins de ontwikkeling van messenger-RNA (mRNA) -vaccins is geweest. In plaats van conventionele benaderingen, waarbij een klein deel van een virus wordt ingevoegd om een ​​menselijke immuunrespons op gang te brengen, leert mRNA cellen hoe ze een eiwit kunnen maken dat een immuunrespons kan veroorzaken, wat de tijdspanne die nodig is voor ontwikkeling en goedkeuring aanzienlijk verkort.

Om de ontwikkeling van mRNA-vaccins te ondersteunen, heeft Baidu later een AI-algoritme ontwikkeld en uitgebracht voor het optimaliseren van het ontwerp van mRNA-sequenties, LinearDesign genaamd, dat tot doel heeft het probleem van onstabiele en onproductieve mRNA-sequenties in kandidaat-vaccins op te lossen.

Naast het openstellen van toegang tot LinearFold en LinearDesign voor onderzoekers over de hele wereld, vormde Baidu ook een strategisch partnerschap met het National Institute for Viral Disease Control and Prevention, onderdeel van het Chinese Center for Disease Control and Prevention. Na een uitbraak op de Xinfadi-markt in Peking in juni, stelde Baidu's AI-technologie de autoriteiten in staat om de genoomsequentie van de coronavirusstam binnen 10 uur te voltooien, wat hielp om de uitbraak in te dammen. In december onthulde Baidu PaddleHelix, een op machinaal leren gebaseerd raamwerk voor biocomputing dat de ontwikkeling van vaccinontwerp, medicijnontdekking en precisiegeneeskunde moet vergemakkelijken.

2. Volledig geautomatiseerd rijden en de uitrol van robotassen

De trend - en waarom het ertoe doet. De technologie voor autonoom rijden bleef in 2020 volwassen worden, waarbij de toonaangevende bedrijven in de sector auto's zonder bestuurder testen en robotaxi-diensten in verschillende steden openstelden voor het publiek. Volledig geautomatiseerd rijden, dat ritten mogelijk maakt zonder een menselijke veiligheidschauffeur aan boord, zal noodzakelijk zijn voor de schaalbaarheid en commercialisering van autonoom rijden.

Baidu's innovaties. In het afgelopen jaar lanceerde Baidu de Apollo Go Robotaxi-service in de Chinese steden Changsha, Cangzhou en Peking - ook in drukke commerciële gebieden - en werd daarmee het enige bedrijf in China dat in meerdere steden proefoperaties met robotaxi startte.

Deze ontwikkelingen zijn het resultaat van Baidu's voortdurende innovatie bij het ontwikkelen van AI-systemen die een voertuig veilig kunnen besturen in complexe wegomstandigheden en de meeste mogelijke problemen op de weg kunnen oplossen, onafhankelijk van een menselijke bestuurder.

Op Baidu World 2020, de jaarlijkse technologieconferentie, demonstreerde Baidu ook zijn volledig geautomatiseerde rijvermogen, waarbij het AI-systeem onafhankelijk rijdt zonder een veiligheidsbestuurder in het voertuig. Om volledig geautomatiseerd rijden te ondersteunen, heeft Baidu de 5G Remote Driving Service ontwikkeld, een veiligheidsmaatregel waarbij menselijke operators op afstand de controle over een voertuig kunnen overnemen in geval van een uitzonderlijke noodsituatie. Baidu's voltooiing van volledig geautomatiseerd rijden en de uitrol van zijn robotas, suggereert een positief vooruitzicht voor de commercialisering van de technologie in de nabije toekomst.

Bron: Baidu

3. Toegepaste natuurlijke taalverwerking

De trend - en waarom het ertoe doet. In 2020 werden natuurlijke taalsystemen aanzienlijk geavanceerder in het verwerken van aspecten van menselijke taal zoals sentiment en intentie, het genereren van taal die aansluit bij menselijke spreek- en schrijfpatronen, en zelfs visueel begrip, wat betekent dat het vermogen om begrip over een afbeelding via taal uit te drukken. Deze natuurlijke taalmodellen zorgen voor nauwkeurigere zoekresultaten en geavanceerdere chatbots en virtuele assistenten, wat leidt tot betere gebruikerservaringen en waardecreatie voor bedrijven.

Baidu's innovaties. Baidu heeft een nieuw multiflow-sequentieraamwerk uitgebracht voor het genereren van talen, ERNIE-GEN genaamd. Door het model te trainen om semantisch volledige tekstblokken te voorspellen, presteert ERNIE-GEN op eliteniveau voor een reeks taalgeneratietaken, waaronder dialoogbetrokkenheid, het genereren van vragen en abstracte samenvattingen.

Baidu's vision-taalmodel ERNIE-ViL boekte ook aanzienlijke vooruitgang op het gebied van visueel begrip. ERNIE-ViL behaalde ook state-of-the-art prestaties op vijf downstream-taken in beeldtaal. Visueel begrip legt de basis voor computersystemen om fysiek met elkaar om te gaan in alledaagse scènes, omdat het zowel het begrijpen van visuele inhoud als het uitdrukken ervan door middel van taal betreft. Het zal cruciaal zijn voor het verbeteren van de kwaliteit van mens-machine-interactie.

4. Quantum computing

De trend - en waarom het ertoe doet. Quantum computing heeft in 2020 een aanzienlijke opmars gemaakt, waaronder het bereiken van quantum suprematie door de Jiuzhang-computer. Dit is van belang voor AI, aangezien kwantumcomputing het potentieel heeft om AI-applicaties een boost te geven in vergelijking met binaire klassieke computers. Quantum computing kan bijvoorbeeld worden gebruikt om een ​​generatief machine learning-model door een grotere dataset te laten lopen dan een klassieke computer kan verwerken, waardoor het model nauwkeuriger en bruikbaarder wordt in de praktijk. Geavanceerde technologieën zoals deep learning-algoritmen spelen ook een steeds grotere rol bij de ontwikkeling van onderzoek naar kwantumcomputers.

Baidu's innovaties. Baidu bereikte in 2020 een aantal technische doorbraken die beloven een brug te slaan tussen AI en quantum computing. In mei lanceerde Baidu Paddle Quantum, een toolkit voor het ontwikkelen van kwantummachine learning waarmee wetenschappers en ontwikkelaars snel kwantumneurale netwerkmodellen kunnen bouwen en trainen en geavanceerde kwantumcomputertoepassingen kunnen bieden. De open-source toolkit ondersteunt zowel ontwikkelaars bij het bouwen van kwantum AI-applicaties als helpt deep learning-enthousiastelingen bij het ontwikkelen van kwantumcomputing. In september betrad Baidu cloudgebaseerde quantum computing met de lancering van Quantum Leaf, dat kwantumontwikkelingskits zoals QCompute levert en de levenscyclus van kwantumprogrammering kan verkorten en kan helpen bij het realiseren van een 'closed-loop' kwantumtoolketen.

Bron: Baidu

5.AI-chips

De trend - en waarom het ertoe doet. AI-hardware bleef zich in 2020 ontwikkelen, met de lancering van verschillende AI-chips die zijn aangepast voor gespecialiseerde taken. Terwijl een gewone processor AI-taken kan ondersteunen, worden AI-specifieke processors aangepast met bepaalde systemen die de prestaties kunnen optimaliseren voor taken zoals deep learning. Naarmate AI-applicaties meer wijdverspreid worden, kan elke prestatieverhoging of verlaging van de kosten meer waarde ontsluiten voor bedrijven die een breed netwerk van datacenters voor commerciële cloudservices exploiteren, en de interne activiteiten van het bedrijf vergemakkelijken.

Bron: Baidu

Baidu's innovaties. Op Baidu World 2020 bood het bedrijf een kijkje in zijn volgende generatie AI-processor, de Kunlun 2, die het begin 2021 in massaproductie wil brengen. De chip maakt gebruik van 7 nanometer (nm) verwerkingstechnologie en de maximale rekencapaciteit is meer dan drie keer die van de vorige generatie, de Kunlun 1. De Kunlun-chips worden gekenmerkt door hoge prestaties, lage kosten en hoge flexibiliteit, die een breed scala aan AI-toepassingen en -scenario's kunnen ondersteunen, waardoor een grotere AI-acceptatie wordt bevorderd en de gebruikskosten worden verlaagd . Meer dan 20.000 Kunlun 1-chips zijn nu ingezet om Baidu's zoekmachine en Baidu Cloud-partners te ondersteunen sinds ze in 2018 zijn gelanceerd, waardoor industriële productie, slimme steden, slim transport en andere gebieden mogelijk worden gemaakt.

Deze inhoud is geproduceerd door Baidu. Het is niet geschreven door de redactie van MIT Technology Review.

zich verstoppen