수천 개의 산업 분야에서 AI 구현을 탐구하기 위해 AISummit 'AI Empowering Industrial Practice' 하위 포럼이 성공적으로 개최되었습니다.

2022년 8월 6일과 7일에 ​AISummit 글로벌 인공지능 기술 컨퍼런스​가 예정대로 개최됩니다. 이번 컨퍼런스의 주제는 '추진·혁신·디지털 지능'이며, 내용은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식, 알고리즘 및 모델, 추천 시스템, 머신러닝, 지능형 운전, 스마트 금융, 메타버스, MLOps 등을 다룬다. 세분화된 분야는 중급 기술 관리자와 기술 기업의 기술 실무자, 디지털 전환을 계획 중이거나 진행 중인 비즈니스 관리자, 인공지능 분야에 관심이 있는 사람과 기업가에게 엄청난 기술의 향연을 선사합니다. .

7일 오후 "AI Empowering Industry Practice"를 주제로 한 서브 포럼에서 Baidu 수석 R&D 엔지니어/AI+ 약물 Ant Group 기술 리스크 부서의 리스크 지능형 고가용성 알고리즘 책임자 Jiang Wei가 참석했습니다. 발견 기술 리더인 Fang Xiaomin, Five Big Names, Taifan Technology의 부사장 Ma Guoning, Cloud Wisdom CTO인 Zhang Bo, Fuyou Trucks의 기술 파트너인 Chen Guanling은 다양한 분야의 AI 적용 사례에 관한 멋진 주제 공유를 가져왔습니다. , 다양한 산업 분야의 AI 적용에 대한 통찰력을 제공하고 강력한 참고 자료를 제공합니다.

Ant Green 지능형 용량 기술 실습

클라우드 기반 대규모 온라인 마이크로서비스 시스템에서 장애는 주로 변화와 용량에서 발생합니다. 한번 장애가 발생하면 서비스 중단 및 생산사고로 이어져 막대한 경제적 손실과 고객 불만이 집중될 수 있습니다. 변경 위험 식별 및 자동 용량 평가를 구축하고 시스템 안정성을 향상하며 고가용성을 보장하기 위해 알고리즘 모델을 적용하는 방법은 무엇입니까? Ant Group 기술 리스크 부서 리스크 지능형 고가용성 알고리즘 책임자 Jiang Wei가 가져온 "Ant Green 지능형 용량 기술 실천" 주제 공유에서 그는 이에 대해 자세히 설명했습니다.

Jiang Wei는 가용성이 높은 시스템에는 오류 감소, 빠른 복구, 비용 절감이라는 세 가지 주요 요소가 있어야 한다고 말했습니다. 앤트그룹의 주요 결점은 변화와 역량에서 비롯되며 전체의 50% 이상을 차지한다. 이를 위해 Ant Group은 알고리즘 기능을 사용하여 변경 시나리오에서 변경 위험 식별 기능을 구축하고 용량 시나리오에서 자동화된 용량 평가 기능을 구축했습니다.

다음 시간에는 Jiang Wei가 Ant Group이 변화 시나리오에서 사용하는 주요 기술과 녹색 지능형 용량 기술의 일부 사례를 자세히 공유했습니다. Jiang Wei는 다양한 기술 최적화를 통해 Ant Group의 위험 식별 및 용량 평가가 시스템 신뢰성 및 보장 측면에서 중요한 결과를 달성했다고 말했습니다.

Jiang Wei는 데이터에는 데이터 경계가 있고 알고리즘에는 알고리즘 경계가 있다고 강조했습니다. 그러나 비즈니스, 데이터 및 엔지니어링을 진정으로 이해해야만 비즈니스 시나리오에서 알고리즘을 더 빠르고 효과적으로 구현할 수 있으며 데이터를 더욱 효과적으로 개발할 수 있습니다. 그 가치를 인정하고 기술이 진정으로 기업을 위해 더 큰 가치를 창출하도록 하십시오.

Baidu Biocomputing 대형 모델의 약물 연구 및 개발 접근 방식

최근 "AI+medicine"은 지능과 자동화라는 특성을 바탕으로 급속히 발전하여 공중 보건, 의료 영상, 의료 로봇, 약물 연구 및 개발 등 측면. 'AI+의료'는 아직 초기 단계이고, 상대적으로 상업적 적용 정도가 낮고 전체 시장 침투율도 낮지만, 'AI+의료'는 개발 여지가 매우 넓습니다.

Baidu의 수석 R&D 엔지니어이자 AI+ 약물 발견 기술 책임자인 Fang Xiaomin은 "Baidu 바이오컴퓨팅 대형 모델의 약물 연구 및 개발"이라는 제목의 공유에서 현재 AI+ 약물 연구 및 개발의 초점이 약물 설계에 있다고 지적했습니다. 및 발견 단계에서는 기계 학습 모델 활용에 중점을 두고 약물 설계 및 발견에서 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 드는 시뮬레이션된 화학적 또는 생물학적 실험을 해결합니다. Fang Xiaomin은 약물 연구 및 개발에 AI를 사용할 때 직면하는 주요 과제는 생물학 분야에 주석이 달린 데이터가 거의 없고 취득 비용이 매우 높다는 점이라고 말했습니다.

바이두는 AI 기술을 바이오의학 분야에 더 잘 적용하기 위해 PaddleHelix를 출시했습니다. PaddleHelix는 AI 기반의 종합 바이오컴퓨팅 오픈 소스 도구 라이브러리입니다. 하단 계층은 PaddlePaddle의 핵심 프레임워크에 의존하며 오픈 소스 도구와 플랫폼 서비스의 두 계층을 포함합니다. 다음 시간에는 Fang Xiaomin이 프로펠러 PaddleHelix의 주요 기술적 장점을 자세히 소개했습니다.

Fang Xiaomin은 PaddleHelix가 라벨이 없는 데이터 등 우리가 얻을 수 있는 모든 종류의 데이터를 최대한 활용하기를 희망한다고 말했습니다. 그는 생물학 분야에는 라벨이 없는 데이터가 많다고 강조했습니다. PaddlePaddle을 사용하면 약 1B개의 화합물 데이터와 2B개의 단백질 데이터를 수집할 수 있습니다. 보고에 따르면 PaddlePaddle은 화합물 모델링과 단백질 모델링 및 접힘을 완료할 수 있으며 놀라운 결과를 얻었습니다.

Königsberg부터 모든 산업에 권한을 부여하는 것까지 모든 것을 상상해 보세요

산업 권한 부여 과정에서 AI가 병목 현상에 직면하고 자체 역량이 부족할 때 누가 AI에 권한을 부여할까요? 지식 그래프를 활용하는 것이 가장 좋은 방법입니다.

Taifan Technology의 부사장 Ma Guoning은 "Königsberg에서 모든 산업에 힘을 실어주는 모든 것"이라는 주제를 공유했습니다. Euler는 인지 지능 분야의 중요한 기술인 지식 그래프에서 시작하여 유명한 Königsberg Seven Bridges를 제안했습니다. 문제는 지식 그래프의 실제 적용에서 직면하는 복잡한 개체, 어려운 검색 및 과도한 업데이트 오버헤드 문제를 해결하기 위해 그래프 이론 및 기타 분야의 최첨단 이론 기술을 어떻게 사용할 것인가로 확장됩니다.

Ma Guoning은 효과적인 플랫폼 도구를 만들어 다양한 업계 문제를 저비용, 고효율 방식으로 해결하는 것이 합의가 되었다고 강조했습니다. 다음 공유에서 Ma Guoning은 다양한 실제 사례를 자세히 결합하여 지식 그래프 플랫폼을 사용하여 다양한 산업에 힘을 실어주는 기술적 관행을 보여주었습니다.

Ma Guoning은 우리가 업계에 이해하기 어려운 최첨단 기술 응용 프로그램을 완벽하게 만들 수 있는 도구를 제공하고 AI 및 산업 역량 강화를 위한 다양한 가능성을 제공하며 인공 지능 산업이 백 송이의 꽃이 피어나는 미래.

실험실에서 사용자의 데스크톱까지, AI 구현으로 가는 길

최근 AI는 다양한 산업에서 널리 활용되어 다양한 산업의 지능을 촉진하고 관리 수준과 의사결정 수준을 크게 향상시킵니다. , IT 산업을 포함합니다. AIOps라고도 알려진 IT 운영에 AI를 적용하는 것은 IT 산업에서 AI 애플리케이션의 핫스팟입니다. 따라서 효율적으로 운영하고 유지하는 방법은 IT 부서는 물론 CIO도 직면해야 하는 문제가 되었습니다.

Cloud Intelligence CTO Zhang Bo는 "실험실에서 사용자 데스크탑까지, AI 구현 실습으로 가는 길"이라는 제목의 공유에서 지표, 로그, 콜 체인과 같은 데이터에 알고리즘 알고리즘을 추가하는 것이 AIOps의 시나리오라고 지적했습니다. 다음 공유에서 Zhang Bo는 AI 2B 산업의 지능형 운영 및 유지 관리에 대해 공유하고 AI 알고리즘이 업계에서 어떻게 적용 및 구현되는지, AI 엔지니어링이 업계에서 어떻게 적용 및 구현되는지 설명했습니다. 업계의 기업 개발 기술.

Zhang Bo는 AI to B가 알고리즘 기능과 구현이 모두 필요한 특히 흥미로운 산업이며, 전체 알고리즘과 전체 알고리즘을 통해 모두가 협력하여 딥 러닝과 구현을 탐구해야 한다고 말했습니다. 기계 학습을 통해 산업 변화에 진정한 힘을 실어주는 몇 가지 기술을 알아보세요.

트렁크 물류에 자율주행 기술 적용

자율주행은 인공지능의 가장 대표적인 응용 시나리오 중 하나입니다. 물류업체가 자율주행을 적용하는 핵심 동기는 안전과 더불어 비용 절감이다.

Fuyou Trucks의 기술 파트너인 Chen Guanling은 "트렁크 물류의 자율 주행 기술 적용"이라는 제목의 공유에서 오랫동안 도로 화물의 문제점 중 하나가 대형 트럭의 감지 거리가 길다는 점을 지적했습니다. 고속도로에서는 감지 거리가 길수록 제동 거리도 길어집니다. 둘째, 고속 상황에서 트럭이 차선 변경을 완료하는 데 약 10초가 소요되며, 운전자의 사전 관찰까지 포함하면 시간이 더 오래 걸릴 수 있으며, 운전자의 안전 운전에 위험이 발생할 수 있습니다. 주변 차량이 더 커질 것입니다.

다음 시간에는 Chen Guanling이 자율주행 기업의 오픈소스 상용 운영 시나리오를 자세히 공유하고, AI와 물류의 통합 개발을 기술, 구현, 실무라는 세 가지 관점에서 종합적으로 분석했습니다. 자율 주행 기술의 발전을 촉진하기 위해 Fuyou Truck은 자율 주행 회사를 소스로 공개하고 Fuyou의 상업적 운영 시나리오를 공개하는 'Venus' 계획을 시작했습니다.

Chen Guanling은 우리의 비전은 현재의 인간 구동 트럭 파견에서 인간과 기계를 결합한 지능형 차량의 미래 파견, 완전히 무인 트럭의 미래 파견으로 이동하여 진정한 지능형 교차 도시를 만드는 것이라고 말했습니다. 물류 운영.

마지막에 작성: 컴퓨터 비전, 음성 인식, 기계 학습, 알고리즘, 모델 및 기타 기술의 최적화와 산업 구조의 지속적인 개선을 통해 인공 지능은 위험 제어와 같은 더욱 풍부한 응용 시나리오를 갖게 되었습니다. 평가, 엔지니어링 운영 유지보수, 바이오의약품, 물류, 화물 및 기타 분야에 적용되는 동시에 AI 산업의 구조적 업그레이드를 가속화합니다. 이번 행사를 통해 5대 주요 산업 분야 인공지능 분야의 고위 전문가들이 자신의 훌륭한 사례를 공유했습니다. 이는 다양한 분야에서 인공지능을 적용하는 데 강력한 참고 자료를 제공했으며 더 나아가 수천 분야에서 인공지능 기술의 구현을 촉진했습니다. 산업.

영상 다시보기를 보시려면 AISummit 컨퍼런스 공식 홈페이지를 방문해주세요: ​​aisummit.51cto.com​​

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