コンピューティングを活用したイノベーションに焦点を当てた第3回インテリジェントコンピューティングイノベーションフォーラムが成功裡に開催されました

新しい計算方法の最新の開発状況は何ですか?

インテリジェント コンピューティング システムの実現に役立つ先進テクノロジーとは何ですか?

インテリジェントな手法を使用してコンピューティング システムの設計、スケジューリング、理論研究を支援するにはどうすればよいですか?

科学研究、産業革新、社会開発においてインテリジェント コンピューティング ソフトウェアおよびハードウェア プラットフォームの幅広い応用を促進するにはどうすればよいでしょうか?

10月19日から20日にかけて、浙江研究所と科学/AAASが共催した第3回インテリジェント・コンピューティング・イノベーション・フォーラムが成功裡に開催された マヌエラ・ヴェローソ氏（国立工学アカデミー会員、人工知能研究責任者） JPモルガン・チェースの学者や国内外の学者や専門家には、中国科学院の学者で浙江研究所の計算材料の主任研究員である張東儀氏、清華大学の脳インスピレーション・コンピューティング研究センター所長の石魯平教授が含まれる。インペリアル・カレッジ・ロンドンのビョルン・W・シュラー教授は素晴らしい基調報告を行い、グローバル・インテリジェント・コンピューティングの分野における最新の研究の進歩を共有しました。

「コンピューティングの重要性はますます高まっています。電気を除けば、人間の生活のこれほど多くの領域に影響を与えるテクノロジーは他に見たことがありません。テクノロジーそれは人々をより多くの、より良いことを自由にし、多くの予期せぬアイデアを刺激し、イノベーションを促進することができるだろうか」 志江研究所の所長であり、中国工程院の会員でもある王建氏は、フォーラムの開会の挨拶で次のように述べた。エキサイティングな時代です。誰もがコンピュータの箱からアイデアを持ち出すことができる、「箱から出して考える」時代です。今日のフォーラムでは、誰もが志江研究所でコンピューティングについて対面で議論し、イノベーションを促進するコンピューティングの可能性を探ることができます。

Manuela Veloso は、フォーラムの最初の基調講演者です。彼女は、人工知能、人間と機械の共生、自律性に関する研究に焦点を当てています。継続的学習システムと金融における人工知能の使用。ロボット フットボール ゲーム、人工知能支援による金融取引の意思決定、データの標準化、人工知能によって生成された PPT ドキュメント マヌエラ ヴェローソ氏は、レポートの中で豊富な実践事例を使用して、人工知能の能力、人間間の新しい対話方法を実証しました。と人工知能、そして知識と学習において互いの強みを補完する方法。マヌエラ・ヴェローソ氏は「時間が経つにつれて、人工知能はより多くのタスクを学習して実行し続けるだろうし、人間はより複雑なタスクに従事するようになるだろう。人間と機械が共存する社会が最終的な発展の方向となるだろう」と述べた。

現在、私たちは高度にデジタル化された世界におり、フォン・ノイマンアーキテクチャに基づくコンピューターシステムに依存しています。人工知能の発展に伴い、このコンピュータ システムはますます多くの課題に直面しています。フォン・ノイマン アーキテクチャの下では、現在の人工知能は、十分なデータと完全な静的知識があれば決定論的な問題を解決することのみが得意であり、これらの条件が満たされない場合、既存のコンピューター システムは問題に遭遇します。 Shi Luping 氏は、ブレイン・インスピレーション・コンピューティング (BIC) はムーア後の時代で最も有望な新技術の 1 つと考えられており、汎用人工知能 (AGI) への道を提供してくれると指摘しました。 Shi Luping 氏は報告書の中で、脳にインスピレーションを得た世界的なコンピューティング研究の現状と直面している問題を紹介しました。同氏は、コンピューティングと神経科学主導の手法の統合が、脳のようなコンピューティングを開発する最良の方法であり、理論、チップ、ソフトウェア、システム、アプリケーションの調整された開発も必要であると指摘した。

AI for Science が注目を集めており、人工知能が科学研究にどのような影響を与えるかも世界中で話題になっています。基調報告では、学術士のZhang Tongyi氏がマテリアルズ・インフォマティクスと材料GPTの概念を紹介し、超臨界水中でのフェライト・マルテンサイト鋼の酸化挙動と鉄・クロム・アルミニウム・コバルト・ニッケル基高エントロピー合金の挙動を利用した。酸化挙動は、人工知能ソフトウェアとハ​​ードウェアがどのように材料研究をより正確かつ効率的に行うことができるかを詳細に実証するケーススタディです。

「コンピューターはすでにソーシャル スキルをシミュレートし、『共感』を達成することができます。他のことははるかに遅れているのでしょうか?」ビョルン W.シュラー氏は、レポートの中でアフェクティブ コンピューティングの開発状況と、それが人間の感情や感情に及ぼす影響について紹介しました。オーディオ ビデオ、テキスト、生理学的データなどのマルチモーダル データを包括的に分析することで、機械学習における感情の応用をさまざまな観点から実証します。

人工知能とコンピューティング技術に焦点を当てた 2 日間で、スウェーデン王立工科大学教授のダニカ クラギッチ氏、フランスのソルボンヌ大学教授のシルヴァン ギガン氏が、復旦大学教授のPeng Xin氏、メリーランド大学ボルチモア郡准教授のシンシア・マトゥシェク氏、カリフォルニア州サンタモニカの先進意識研究所の主任研究員レオナルド・クリストフ・ムーア氏、浙江大学の常任准教授ガオ・フェイ氏、 Google DeepMind の研究科学者である Nicolas Heess 氏と、浙江研究所の若手研究者 Wei Yixiong 氏、Chen Honyang 氏、Ma Dacheng 氏は、それぞれの研究分野における最新の進歩について共有しました。ラウンドテーブルディスカッションでは、志江研究所の上級研究専門家であるJiang Tianzai氏、Lin Feng氏、Wu Xindong氏、研究専門家のYu Yu氏、UCLA教授のAydogan Ozcan氏が、デジタルツインブレイン、ナレッジマップ、強誘電体チップなどの技術について詳細な議論を行った。サイエンス・ロボティクス編集者のアモス・マツコ氏とインテリジェント・コンピューティング・ジャーナル編集部のエグゼクティブ・エディターであるチャン・ホンガン氏が2つの専門的な編集講演を行った。

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