Pour explorer la mise en œuvre de l'IA dans des milliers d'industries, le sous-forum AISummit « AI Empowering Industrial Practice » s'est tenu avec succès.

Les 6 et 7 août 2022, la ​AISummit Global Artificial Intelligence Technology Conference​​ se tiendra comme prévu. Le thème de cette conférence est "Drive·Innovation·Digital Intelligence", et le contenu couvre la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, les algorithmes et modèles, les systèmes de recommandation, l'apprentissage automatique, la conduite intelligente, la finance intelligente, le métaverse, le MLOps et bien d'autres. d'autres technologies. Les domaines segmentés offrent un festin technologique gourmand aux gestionnaires de technologie de milieu et haut de gamme et aux praticiens de la technologie des entreprises technologiques, aux chefs d'entreprise qui planifient/sont en cours de transformation numérique, ainsi qu'aux personnes et entrepreneurs intéressés par le domaine de l'artificiel. intelligence. .

Dans l'après-midi du 7, lors du sous-forum sur le thème "AI Empowering Industry Practice", Jiang Wei, responsable de l'algorithme intelligent de haute disponibilité des risques du département des risques technologiques d'Ant Group, ingénieur R&D senior de Baidu/AI+ drug Fang Xiaomin, leader de la technologie de découverte, cinq grands noms, Ma Guoning, directeur général adjoint de Taifan Technology, Zhang Bo, directeur technique de Cloud Wisdom et Chen Guanling, partenaire technologique de Fuyou Trucks, ont apporté un merveilleux partage de thèmes autour de la pratique d'application de l'IA dans différents domaines. , fournissant un aperçu de l'application de l'IA dans diverses industries, fournissant ainsi une référence puissante.

Pratique technologique de capacité intelligente Ant Green

Dans les systèmes de microservices en ligne à grande échelle natifs du cloud, les pannes proviennent principalement des changements et de la capacité. Une fois qu'une panne survient, elle peut provoquer une interruption du service et des accidents de production, entraînant d'énormes pertes économiques et une concentration des plaintes des clients. Comment appliquer des modèles d'algorithmes pour identifier les risques de changement et évaluer automatiquement les capacités, améliorer la fiabilité du système et garantir une haute disponibilité ? Dans le partage thématique de « Pratique technologique de capacité intelligente verte d'Ant Green » présenté par Jiang Wei, responsable de l'algorithme de haute disponibilité intelligent des risques du département des risques technologiques d'Ant Group, il l'a expliqué en détail.

Jiang Wei a déclaré qu'un système hautement disponible doit comporter trois éléments principaux : moins de pannes, une récupération rapide et un faible coût. Les principaux défauts d'Ant Group proviennent du changement et de la capacité, qui représentent plus de 50 % du total. À cette fin, Ant Group a utilisé ses capacités algorithmiques pour créer des capacités d'identification des risques de changement dans des scénarios de changement et des capacités d'évaluation automatisée des capacités dans des scénarios de capacité.

Dans la période suivante, Jiang Wei a partagé en détail les principales technologies utilisées par Ant Group dans les scénarios de changement, ainsi que certaines pratiques en matière de technologie de capacité intelligente verte. Jiang Wei a déclaré que grâce à diverses optimisations techniques, l'identification des risques et l'évaluation des capacités d'Ant Group ont obtenu des résultats significatifs en termes de fiabilité et de garantie du système.

Jiang Wei a souligné que les données ont des limites de données et que les algorithmes ont des limites d'algorithmes. Mais ce n'est qu'en comprenant réellement les affaires, les données et l'ingénierie que les algorithmes peuvent être mis en œuvre plus rapidement et mieux dans les scénarios commerciaux, et que les données peuvent être mieux développées. sa valeur et laisser la technologie créer réellement une plus grande valeur pour l'entreprise.

Approche de recherche et de développement de médicaments de Baidu Biocomputing Large Model

Ces dernières années, « IA+médecine » s'est développée rapidement. Avec ses caractéristiques d'intelligence et d'automatisation, elle est principalement utilisée dans la santé publique, l'imagerie médicale, les robots médicaux, recherche et développement de médicaments, etc. Bien que « IA + soins médicaux » en soit encore à ses débuts, avec un degré d'application commerciale relativement faible et un faible taux de pénétration global du marché, « IA + soins médicaux » dispose d'un très large espace de développement.

Fang Xiaomin, ingénieur R&D principal chez Baidu et responsable de la technologie de découverte de médicaments AI+, a souligné dans le partage intitulé « Recherche et développement de médicaments du grand modèle de biocomputation de Baidu » que l'accent actuel de la recherche et du développement de médicaments AI+ est sur la conception de médicaments. et la phase de découverte, en mettant l'accent sur l'utilisation de modèles d'apprentissage automatique pour résoudre des expériences chimiques ou biologiques simulées longues et coûteuses dans la conception et la découverte de médicaments. Fang Xiaomin a déclaré que le principal défi rencontré lors de l'utilisation de l'IA pour la recherche et le développement de médicaments est qu'il existe très peu de données annotées dans le domaine biologique et que le coût d'acquisition est très élevé.

Afin de mieux appliquer la technologie de l'IA dans le domaine de la biomédecine, Baidu a lancé PaddleHelix. PaddleHelix est une bibliothèque complète d'outils open source de bioinformatique basée sur l'IA. La couche inférieure s'appuie sur le framework principal de PaddlePaddle et comprend deux couches d'outils et de services de plate-forme open source. Dans la période suivante, Fang Xiaomin a présenté en détail les principaux avantages techniques de l'hélice PaddleHelix.

Fang Xiaomin a déclaré que PaddleHelix espère utiliser autant que possible toutes sortes de données que nous pouvons obtenir, telles que des données non étiquetées. Il a souligné que dans le domaine biologique, il existe de nombreuses données non étiquetées. Grâce à PaddlePaddle, nous pouvons collecter environ 1B de données non étiquetées sur les composés et 2B de données non étiquetées sur les protéines. Selon les rapports, PaddlePaddle peut réaliser la modélisation de composés ainsi que la modélisation et le repliement de protéines, et a obtenu des résultats remarquables.

Imaginez tout, de Königsberg à l'autonomisation de toutes les industries

Dans le processus d'autonomisation industrielle, lorsque l'IA rencontre des goulots d'étranglement et que ses propres capacités sont insuffisantes, qui donnera du pouvoir à l'IA ? Utiliser des graphiques de connaissances est le meilleur moyen.

Ma Guoning, directrice générale adjointe de Taifan Technology, a partagé le thème « Tout cartographier, de Königsberg à l'autonomisation de toutes les industries ». À partir du graphe de connaissances, une technologie importante dans le domaine de l'intelligence cognitive, Euler a proposé les célèbres sept ponts de Königsberg. Le problème s'étend à la manière d'utiliser des technologies théoriques de pointe dans la théorie des graphes et dans d'autres domaines pour résoudre les problèmes d'entités complexes, de récupération difficile et de surcharge de mise à jour excessive rencontrés dans l'application pratique des graphes de connaissances.

Ma Guoning a souligné qu'il est devenu un consensus pour résoudre différents problèmes de l'industrie de manière peu coûteuse et efficace en créant un outil de plate-forme efficace. Dans le partage suivant, Ma Guoning a combiné en détail un grand nombre de cas pratiques pour démontrer la pratique technique de l'utilisation de la plateforme de graphes de connaissances pour responsabiliser différentes industries.

Ma Guoning a déclaré que nous nous engageons à fournir un outil à l'industrie pour rendre infaillibles les applications technologiques de pointe et difficiles à comprendre, offrant de multiples possibilités pour l'IA et l'autonomisation de l'industrie, et permettant à l'industrie de l'intelligence artificielle d'avoir un avenir où s'épanouissent cent fleurs.

Du laboratoire au bureau de l'utilisateur, le chemin vers la mise en œuvre de l'IA

Ces dernières années, l'IA a été largement utilisée dans diverses industries, favorisant l'intelligence de diverses industries et améliorant considérablement le niveau de gestion et le niveau de prise de décision , y compris Y compris l'industrie informatique. L'application de l'IA aux opérations informatiques, également connue sous le nom d'AIOps, est un point chaud pour les applications de l'IA dans le secteur informatique. Par conséquent, comment exploiter et entretenir efficacement est devenu un problème auquel les services informatiques et même les DSI doivent faire face.

Le CTO de Cloud Intelligence, Zhang Bo, a souligné dans son partage intitulé « Du laboratoire au bureau de l'utilisateur, la route vers la pratique de mise en œuvre de l'IA » que l'ajout d'algorithmes d'algorithmes à des données telles que des indicateurs, des journaux et des chaînes d'appels est le scénario de l'AIOps. Dans le partage suivant, Zhang Bo a parlé du fonctionnement et de la maintenance intelligents dans l'industrie de l'IA 2B, expliquant comment les algorithmes d'IA sont adaptés et mis en œuvre dans l'industrie et comment l'ingénierie de l'IA est adaptée et mise en œuvre dans l'industrie. technologie de développement d’entreprise dans l’industrie.

Zhang Bo a déclaré que l'IA to B est une industrie particulièrement intéressante qui nécessite à la fois les capacités et la mise en œuvre de l'algorithme, et que le succès ou l'échec est jugé par les résultats. Avec l'ensemble de l'algorithme et l'ensemble de l'algorithme, tout le monde doit travailler ensemble pour explorer l'apprentissage en profondeur et. apprentissage automatique. Apprenez quelques technologies pour véritablement favoriser le changement industriel.

Application technique de la conduite autonome dans la logistique principale

La conduite autonome est l'un des scénarios d'application les plus typiques de l'intelligence artificielle. Pour les entreprises de logistique, outre la sécurité, la principale motivation pour appliquer la conduite autonome est la réduction des coûts.

Chen Guanling, partenaire technique de Fuyou Trucks, a souligné dans son partage intitulé « Application technique de la conduite autonome dans la logistique interurbaine » que le fret routier présente depuis longtemps de nombreux problèmes. L'un d'eux est la longue distance de détection pour les camions lourds. sur les autoroutes, une distance de détection plus longue signifie une distance de freinage plus longue. Deuxièmement, il est difficile de changer de voie. Il faut environ 10 secondes à un camion pour effectuer un changement de voie dans un scénario à grande vitesse. Si l'observation préalable du conducteur est incluse, cela peut prendre plus de temps, ce qui risque de compromettre la sécurité de la conduite. les véhicules environnants seront plus importants.

Dans la période suivante, Chen Guanling a partagé en détail les scénarios d'exploitation commerciale open source des entreprises de conduite autonome et a analysé de manière approfondie le développement intégré de l'IA et de la logistique sous trois perspectives : la technologie, la mise en œuvre et la pratique. Afin de promouvoir l'avancement de la technologie de conduite autonome, Fuyou Truck a lancé le plan « Venus » pour ouvrir les entreprises de conduite autonome en open source et ouvrir les scénarios d'exploitation commerciale de Fuyou.

Chen Guanling a déclaré que notre vision est de passer de l'envoi actuel de camions à conduite humaine à l'envoi futur de véhicules intelligents combinant humains et machines, à l'envoi futur de camions entièrement sans conducteur, pour créer un réseau transversal véritablement intelligent. plateforme d’exploitation logistique urbaine.

Écrit à la fin : Avec l'optimisation de la vision par ordinateur, de la reconnaissance vocale, de l'apprentissage automatique, des algorithmes, des modèles et d'autres technologies, ainsi que l'amélioration continue de la structure industrielle, l'intelligence artificielle dispose de scénarios d'application plus riches, tels que le contrôle des risques. évaluation, opération d'ingénierie Il est appliqué dans les domaines de la maintenance, des produits biopharmaceutiques, de la logistique et du fret et dans d'autres domaines, tout en accélérant la mise à niveau structurelle de l'industrie de l'IA. Grâce à l'organisation de cet événement, des experts de haut niveau dans le domaine de l'intelligence artificielle dans cinq secteurs majeurs ont partagé leurs merveilleuses pratiques, fournissant une référence puissante pour l'application de l'intelligence artificielle dans différents domaines et favorisant la mise en œuvre de la technologie de l'intelligence artificielle dans des milliers de pays. industries.

Pour regarder la rediffusion vidéo, veuillez vous rendre sur le site officiel de la conférence AISummit : ​aisummit.51cto.com​​

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