数千の業界での AI の導入を検討するために、AISummit「産業慣行を強化する AI」サブフォーラムが成功裡に開催されました

2022年8月6日と7日、 AISummitグローバル人工知能技術カンファレンス は予定通り開催されます。このカンファレンスのテーマは「ドライブ・イノベーション・デジタル・インテリジェンス」で、その内容はコンピューター・ビジョン、自然言語処理、音声認識、アルゴリズムとモデル、レコメンデーション・システム、機械学習、インテリジェント・ドライビング、​​スマート・ファイナンス、メタバース、MLOpsなどをカバーします。細分化された分野では、テクノロジー企業のミッドエンドからハイエンドのテクノロジーマネージャーやテクノロジー実践者、デジタルトランスフォーメーションを計画している/実行中の経営者、人工知能分野に興味のある人々や起業家に、貪欲なテクノロジーの饗宴をお届けします。知能。 。

7日午後、「業界の実践を強化するAI」をテーマにしたサブフォーラムで、アントグループテクノロジーリスク部門リスクインテリジェント高可用性アルゴリズム責任者のジャン・ウェイ氏はこう語った。百度シニアR&Dエンジニア/AI創薬テクノロジーの5人の著名人、責任者の方暁民氏、泰帆技術副総経理馬国寧氏、クラウドウィズダムCTOの張波氏、芙蓉トラック社技術パートナーの陳冠玲氏、さまざまな分野での AI の応用実践に関する素晴らしいテーマの共有をもたらし、さまざまな分野での AI の応用に関する洞察を提供しました。数千の業界の実装は強力な参考資料となります。

Ant Green インテリジェント キャパシティ テクノロジの実践

クラウドネイティブの大規模オンライン マイクロサービス システムでは、障害は主に変更とキャパシティによって発生します。ひとたび障害が発生すると、サービスの中断や生産事故を引き起こし、多大な経済的損失や顧客からの苦情が集中する可能性があります。アルゴリズム モデルを適用して変更リスクの特定と自動容量評価を構築し、システムの信頼性を向上させ、高可用性を確保するにはどうすればよいでしょうか? Ant Group テクノロジーリスク部門リスクインテリジェント高可用性アルゴリズム責任者の Jiang Wei 氏による「Ant Green Intelligent Capacity Technology Practice」のテーマ共有では、彼が詳細に説明しました。

Jiang Wei 氏は、高可用性システムには、障害の少なさ、迅速な復旧、低コストという 3 つの主要な要素が必要であると述べました。アント グループの主な欠点は変化と生産能力にあり、全体の 50% 以上を占めています。この目的を達成するために、Ant Group はアルゴリズム機能を使用して、変更シナリオにおける変更リスク識別機能と、キャパシティ シナリオにおける自動キャパシティ評価機能を構築しました。

次回は、Jiang Wei が、Ant Group が変化シナリオで使用する主なテクノロジーと、グリーン インテリジェント キャパシティ テクノロジーのいくつかの実践について詳細に共有しました。 Jiang Wei 氏は、さまざまな技術的な最適化を通じて、Ant Group のリスク特定とキャパシティ評価がシステムの信頼性と保証において大きな成果を上げたと述べました。

Jiang Wei 氏は、データにはデータの境界があり、アルゴリズムにはアルゴリズムの境界があると強調しましたが、ビジネス、データ、エンジニアリングを真に理解することによってのみ、アルゴリズムをビジネス シナリオでより速く、より適切に実装できるようになり、データを最大限に活用できるようになります。その価値を高め、テクノロジーによって企業にとって真に大きな価値を生み出すことができます。

Baidu Biocomputing Large Model の医薬品研究開発アプローチ

近年、「AI 医療」が急速に発展しており、そのインテリジェントで自動化された特性により、主に公衆衛生、医療画像、医療ロボット、医薬品研究開発などで使用されます。 「AI 医療」はまだ初期段階にあり、商用化が比較的低く、市場全体の浸透度も低いですが、「AI 医療」には非常に広い開発余地があります。

Baidu のシニア R&D エンジニアで AI 創薬技術責任者である Fang Xiaomin 氏は、「Baidu バイオコンピューティング大規模モデルの医薬品研究開発」と題した共有の中で、AI 医薬品研究開発の現在の主な焦点は次のとおりであると指摘しました。は医薬品の設計と発見の段階にあり、機械学習モデルを使用して、医薬品の設計と発見における時間とコストのかかる化学または生物学のシミュレーション実験を解決することに重点を置いています。 Fang Xiaomin氏は、医薬品の研究開発にAIを利用する際に直面する主な課題は、生物学分野では注釈付きデータが非常に少なく、取得コストが非常に高いことだと述べた。

AI テクノロジーを生物医学の分野にさらに活用するために、Baidu は PaddleHelix を立ち上げました。 PaddleHelix は AI 主導の包括的なバイオコンピューティング オープン ソース ツール ライブラリであり、最下層は PaddlePaddle のコア フレームワークに依存しており、オープン ソース ツールとプラットフォーム サービスの 2 つの層が含まれています。次回は、Fang Xiaomin がプロペラ PaddleHelix の主な技術的利点を詳しく紹介しました。

Fang Xiaomin 氏は、PaddleHelix はラベルのないデータなど、入手できるあらゆる種類のデータを可能な限り使用したいと述べました。同氏は、生物学分野では未標識データが大量に存在し、PaddlePaddleを使用することで化合物の約1B件、タンパク質の未標識データを約2B件収集できると強調した。報告によると、PaddlePaddle は化合物のモデリングとタンパク質のモデリングとフォールディングを完了でき、顕著な成果を上げています。

ケーニヒスベルクからすべての産業の強化まで、すべてをイメージしてください

産業の強化の過程で、AI がボトルネックに遭遇し、AI 自身の能力が不十分なとき、誰がやってくるでしょうか? AI？ナレッジ グラフを使用するのが最良の方法です。

Taifan Technology 副ゼネラルマネージャーの Ma Guoning 氏は、認知知能の分野における重要なテクノロジーであるナレッジ グラフから始めて、「ケーニヒスベルクからすべての産業に力を与えるまで、すべてをマッピングする」というテーマを共有しました。オイラーによって提案されたケーニヒスベルクの七つの橋問題は、ナレッジ グラフの実用化で直面する複雑なエンティティ、困難な検索、過剰な更新オーバーヘッドの問題を解決するために、グラフ理論やその他の分野における最先端の理論技術をどのように使用するかにまで及びます。

Ma Guoning 氏は、効果的なプラットフォーム ツールを作成することで、低コストかつ高効率の方法でさまざまな業界の問題を解決することがコンセンサスになっていると強調しました。次の共有では、Ma Guoning 氏が多数の実践事例を詳細に組み合わせて、ナレッジ グラフ プラットフォームを使用してさまざまな業界を強化する技術的実践を実証しました。

馬国寧氏は、当社は、最先端で理解しにくい技術アプリケーションを確実に実行できるツールを業界に提供し、AI と業界のエンパワーメントに複数の可能性を提供し、人工的な諜報業界が百花を咲かせる未来。

研究室からユーザーのデスクトップまで、AI実装への道

近年、AIはさまざまな産業で広く活用され、さまざまな産業のインテリジェンス化を推進しています。 、IT業界を含む経営レベルと意思決定レベルを大幅に向上させました。 IT 運用への AI の適用 (AIOps とも呼ばれます) は、IT 業界における AI アプリケーションのホットスポットです。したがって、いかに効率的に運用、保守を行うかが、IT 部門、さらには CIO にとっても直面しなければならない課題となっています。

Cloud Intelligence の CTO である Zhang Bo 氏は、「研究室からユーザー デスクトップへ、AI 実装への道」と題した共有の中で、インジケーター、ログ、コール チェーンなどのデータにアルゴリズム アルゴリズムを追加することが重要であると指摘しました。 AIOpsのシーン。次の共有では、Zhang Bo 氏が AI 2B 業界におけるインテリジェントな運用とメンテナンスについて共有し、AI アルゴリズムがどのように業界に適応および実装されているか、および AI エンジニアリングがどのように業界に適応および実装されているかについて説明し、実践事例も共有しました。業界におけるエンタープライズ開発テクノロジーの発展。

Zhang Bo 氏は、「AI to B は、アルゴリズムの機能と実装の両方を必要とする特に興味深い産業であり、成功か失敗は結果によって判断されます。アルゴリズム全体と実装を備えた星の海が存在します」と述べました。ディープラーニング、機械学習、その他のテクノロジーは、産業の変革を真に後押しすることができます。

幹線物流における自動運転の技術応用

自動運転は、人工知能の最も典型的な応用シナリオの 1 つです。物流企業にとって、自動運転を適用する主な動機は、安全性に加えてコスト削減です。

Fuyou Trucks の技術パートナーである Chen Guanling 氏は、「幹線物流における自動運転の技術的応用」と題した共有の中で、道路貨物輸送には長い間多くの問題点があり、その 1 つは感知距離が長いことだと指摘しました。大型トラックの場合、検出距離が長いほど制動距離も長くなります。 2つ目は、車線変更が難しいことです。トラックが高速で車線変更を完了するまでに10秒程度かかります。ドライバーの事前の監視が含まれる場合、さらに時間がかかる可能性があり、安全運転へのリスクが生じます。周囲の車両が多くなります。

次回は、Chen Guanling 氏が自動運転企業のオープンソース商用運用シナリオを詳細に共有し、テクノロジー、実装、実践の 3 つの観点から AI と物流の統合開発を包括的に分析しました。芙蓉トラックは自動運転技術の進歩を促進するため、自動運転企業をオープンソース化し、芙蓉の商用運行シナリオを開放する「ヴィーナス」計画を立ち上げた。

Chen Guanling 氏は、当社のビジョンは、現在の人間が運転するトラックの配車から、将来は人間と機械を組み合わせたインテリジェントな車両の配車、そして将来は完全に無人のトラックの配車に移行し、まさに都市間配車、幹線物流のインテリジェントオペレーションプラットフォーム。

最後に書きます: コンピュータービジョン、音声認識、機械学習、アルゴリズム、モデルなどのテクノロジーの最適化と産業構造の継続的な改善により、人工知能はAI産業の構造アップグレードを加速しながら、リスク管理評価、エンジニアリング運用および保守、バイオ医薬品、物流および貨物輸送などのアプリケーションなど、より豊富なアプリケーションシナリオを備えています。このイベントの開催を通じて、5つの主要業界の人工知能分野の上級専門家がその素晴らしい実践を共有し、さまざまな分野での人工知能の応用に強力な参考となり、何千もの企業での人工知能テクノロジーの導入をさらに推進しました。産業。

ビデオのリプレイを見るには、AISummit カンファレンスの公式 Web サイトにアクセスしてください: aisummit.51cto.com

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