Dessa fem AI-utvecklingar kommer att forma 2021 och framåt

Tillhandahålls av Baidu

År 2020 var djupt utmanande för medborgare, företag och regeringar runt om i världen. När covid-19 spred sig, vilket kräver långtgående hälso- och säkerhetsrestriktioner, spelade tillämpningar av artificiell intelligens (AI) en avgörande roll för att rädda liv och främja ekonomisk motståndskraft. Forskning och utveckling (FoU) för att förbättra AI-kärnfunktionerna, från autonom körning och bearbetning av naturligt språk till kvantberäkning, fortsatte med oförminskad styrka.

Baidu var i spetsen för många viktiga AI-genombrott under 2020. Den här artikeln beskriver fem betydande framsteg med konsekvenser för bekämpningen av covid-19 samt för att förändra framtiden för våra ekonomier och vårt samhälle.

1. AI och vaccinutveckling

Trenden – och varför det är viktigt. Det tar vanligtvis år, om inte decennier, att utveckla ett nytt vaccin. Men i mars 2020 genomgick vaccinkandidater för att bekämpa covid-19 redan mänskliga tester, bara tre månader efter de första rapporterade fallen. Rekordhastigheten för vaccinutveckling var delvis tack vare AI-modeller som hjälpte forskare att analysera stora mängder data om coronavirus.

Det finns tiotusentals underkomponenter till de yttre proteinerna i ett virus. Maskininlärningsmodeller kan sortera igenom denna snöstorm av data och förutsäga vilka delkomponenter som är de mest immunogena – det vill säga kapabla att producera ett immunsvar – och därigenom vägleda forskare i att utforma riktade vacciner. Användningen av AI i vaccinutveckling kan revolutionera hur alla vacciner skapas i framtiden.

Baidus innovationer. I februari öppnade Baidu sin LinearFold AI-algoritm för vetenskapliga och medicinska team som arbetar för att bekämpa viruset. LinearFold förutsäger den sekundära strukturen av ribonukleinsyrasekvensen (RNA) hos ett virus – och gör det betydligt snabbare än traditionella RNA-vikningsalgoritmer. LinearFold kunde förutsäga den sekundära strukturen av SARS-CoV-2 RNA-sekvensen på bara 27 sekunder, 120 gånger snabbare än andra metoder. Detta är betydelsefullt, eftersom det viktigaste genombrottet för covid-19-vacciner har varit utvecklingen av budbärar-RNA (mRNA)-vacciner. Istället för konventionella tillvägagångssätt, som sätter in en liten del av ett virus för att utlösa ett mänskligt immunsvar, lär mRNA celler hur man gör ett protein som kan framkalla ett immunsvar, vilket avsevärt förkortar tidsperioden involverad i utveckling och godkännande.

För att stödja utvecklingen av mRNA-vaccin utvecklade och släppte Baidu senare en AI-algoritm för att optimera mRNA-sekvensdesign som kallas LinearDesign, som syftar till att lösa problemet med instabila och improduktiva mRNA-sekvenser i kandidatvacciner.

Förutom att öppna upp tillgången till LinearFold och LinearDesign för forskare runt om i världen, bildade Baidu också ett strategiskt partnerskap med National Institute for Viral Disease Control and Prevention, en del av det kinesiska centret för sjukdomskontroll och förebyggande. Efter ett utbrott på Pekings Xinfadi-marknad i juni, gjorde Baidus AI-teknik det möjligt för myndigheterna att slutföra genomsekvenseringen av coronavirusstammen inom 10 timmar, vilket bidrog till att bromsa utbrottet. I december presenterade Baidu PaddleHelix, ett maskininlärningsbaserat ramverk för biodatorer som syftar till att underlätta utvecklingen av vaccindesign, läkemedelsupptäckt och precisionsmedicin.

2. Helautomatisk körning och utrullning av robotaxis

Trenden – och varför det är viktigt. Autonom körteknik fortsatte att mogna under 2020, med branschens ledande företag som testade förarlösa bilar och öppnade robotaxitjänster för allmänheten i olika städer. Helautomatiserad körning, som möjliggör turer utan en mänsklig säkerhetsförare ombord, kommer att vara nödvändig för skalbarheten och kommersialiseringen av autonom körning.

Baidus innovationer. Under det senaste året lanserade Baidu tjänsten Apollo Go Robotaxi i de kinesiska städerna Changsha, Cangzhou och Peking – inklusive i livliga kommersiella områden – och blev det enda företaget i Kina som startade testverksamhet för robotaxi i flera städer.

Denna utveckling är ett resultat av Baidus kontinuerliga innovation i att utveckla AI-system som säkert kan styra ett fordon i komplexa vägförhållanden och lösa de flesta möjliga problem på vägen, oberoende av en mänsklig förare.

På Baidu World 2020, dess årliga teknikkonferens, visade Baidu också sin helautomatiska körförmåga – där AI-systemet kör självständigt utan en säkerhetsförare i fordonet. För att stödja helautomatiserad körning utvecklade Baidu 5G Remote Driving Service, en säkerhetsåtgärd där fjärrstyrda mänskliga operatörer kan ta kontroll över ett fordon i händelse av en exceptionell nödsituation. Baidus prestation av helautomatisk körning, och utbyggnaden av dess robotaxel, tyder på en positiv framtidsutsikt för kommersialiseringen av tekniken inom en snar framtid.

Källa: Baidu

3. Tillämpad naturlig språkbehandling

De trend – och varför det är viktigt. 2020 blev naturliga språksystem betydligt mer avancerade när det gäller att bearbeta aspekter av mänskligt språk som känslor och avsikter, skapa språk som överensstämmer med mänskliga tal- och skrivmönster, och till och med visuell förståelse, vilket betyder förmågan att uttrycka förståelse om en bild genom språk. Dessa naturliga språkmodeller ger mer exakta sökresultat och mer sofistikerade chatbotar och virtuella assistenter, vilket leder till bättre användarupplevelser och skapar värde för företag.

Baidus innovationer. Baidu släppte ett nytt ramverk för flerflödessekvenser för språkgenerering som heter ERNIE-GEN. Genom att träna modellen för att förutsäga semantiskt kompletta textblock, utför ERNIE-GEN på elitnivå över en rad språkgenereringsuppgifter, inklusive dialogengagemang, frågegenerering och abstrakt sammanfattning.

Baidus vision-språkmodell ERNIE-ViL uppnådde också betydande framsteg i visuell förståelse, och rankades först på VCR-resultattavlan, en datauppsättning med 290 000 frågor byggd av University of Washington och Allen Institute for AI, som syftar till att testa visuell förståelse. ERNIE-ViL uppnådde också toppmodern prestanda på fem visionspråkiga nedströmsuppgifter. Visuell förståelse lägger grunden för att datorsystem fysiskt kan interagera i vardagliga scener, eftersom det handlar både om att förstå visuellt innehåll och att uttrycka det genom språk. Det kommer att vara avgörande för att förbättra kvaliteten på interaktion mellan människa och maskin.

4. Kvantberäkning

Trenden – och varför det är viktigt. Kvantberäkningar gjorde betydande framsteg 2020, inklusive Jiuzhang-datorns uppnående av kvantöverlägsenhet. Detta har betydelse för AI, eftersom kvantberäkning har potential att överladda AI-applikationer jämfört med binärbaserade klassiska datorer. Till exempel kan kvantberäkning användas för att köra en generativ maskininlärningsmodell genom en större datauppsättning än en klassisk dator kan bearbeta, vilket gör modellen mer exakt och användbar i verkliga miljöer. Avancerad teknik som algoritmer för djupinlärning spelar också en allt viktigare roll i utvecklingen av kvantberäkningsforskning.

Baidus innovationer. Baidu uppnådde ett antal tekniska genombrott 2020 som lovar att överbrygga AI och kvantberäkning. I maj lanserade Baidu Paddle Quantum, ett utvecklingsverktyg för kvantmaskininlärning som kan hjälpa forskare och utvecklare att snabbt bygga och träna kvantneurala nätverksmodeller och tillhandahålla avancerade kvantberäkningsapplikationer. Verktygssatsen med öppen källkod stöder både utvecklare som bygger quantum AI-applikationer och hjälper djupinlärningsentusiaster att utveckla quantum computing. I september gick Baidu in i molnbaserad kvantberäkning med lanseringen av Quantum Leaf, som tillhandahåller kvantutvecklingssatser som QCompute, och som kan förkorta livscykeln för kvantprogrammering och hjälpa till att förverkliga en 'sluten loop' kvantverktygskedja.

Källa: Baidu

5.AI-chips

Trenden – och varför det är viktigt. AI-hårdvara fortsatte att utvecklas under 2020, med lanseringen av flera AI-chips anpassade för specialiserade uppgifter. Medan en vanlig processor kan stödja AI-uppgifter, modifieras AI-specifika processorer med särskilda system som kan optimera prestanda för uppgifter som djupinlärning. I takt med att AI-applikationer blir mer utbredda kan varje ökning av prestanda eller kostnadsminskning låsa upp mer värde för företag som driver ett brett nätverk av datacenter för kommersiella molntjänster och kan underlätta företagets interna verksamhet.

Källa: Baidu

Baidus innovationer. På Baidu World 2020 erbjöd företaget en inblick i sin nästa generations AI-processor, Kunlun 2, som man planerar att sätta i massproduktion i början av 2021. Chipet använder 7 nanometer (nm) processteknik och dess maximala beräkningskapacitet är över tre gånger så stor som den föregående generationen, Kunlun 1. Kunlun-chippen kännetecknas av hög prestanda, låg kostnad och hög flexibilitet, vilket kan stödja ett brett utbud av AI-applikationer och scenarier, vilket hjälper till att främja större AI-användning och minska användningskostnaderna . Mer än 20 000 Kunlun 1-chips har nu distribuerats för att stödja Baidus sökmotor och Baidu Cloud-partners sedan de lanserades 2018, vilket stärker industriell tillverkning, smarta städer, smarta transporter och andra områden.

Detta innehåll har producerats av Baidu. Den skrevs inte av MIT Technology Reviews redaktion.

Dölj