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智源研究院发布《2020人工智能十大进展报告》

2021-01-04 00:00

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记者昨天从北京智源人工智能研究院(简称 智源研究院 )获悉,该研究院发布了《2020人工智能十大进展报告》,这是在全体智源学者的共同参与下,评选出过去一年里,人工智能领域科学系统、算法等方向的十大进展。具体如下

进展1:OpenAI发布全球规模最大的预训练语言模型GPT-3

2020年5月,OpenAI发布了迄今为止全球规模最大的预训练语言模型GPT-3。GPT-3具有1750亿参数,训练所用的数据量达到45TB,训练费用超过1200万美元。对于所有任务,应用GPT-3无需进行任何梯度更新或微调,仅需要与模型文本交互为其指定任务和展示少量演示即可使其完成任务。GPT-3在许多自然语言处理数据集上均具有出色的性能,包括翻译、问答和文本填空任务,还包括一些需要即时推理或领域适应的任务等,已在很多实际任务上大幅接近人类水平。

进展2:DeepMind的AlphaFold2破解蛋白质结构预测难题

2020年11月30日,Google旗下DeepMind公司的AlphaFold2人工智能系统在第14届国际蛋白质结构预测竞赛(CASP)中取得桂冠,在评估中的总体中位数得分达到了92.4分,其准确性可以与使用冷冻电子显微镜(CryoEM)、核磁共振或X射线晶体学等实验技术解析的蛋白质3D结构相媲美,有史以来首次把蛋白质结构预测任务做到了基本接近实用的水平。《自然》(Nature)杂志评论认为,AlphaFold2算法解决了困扰生物界 50年来的大问题 。

进展3:深度势能分子动力学研究获得戈登 贝尔奖

2020年11月19日,在美国亚特兰大举行的国际超级计算大会SC20上,智源学者、北京应用物理与计算数学研究院王涵所在的 深度势能 团队,获得了国际高性能计算应用领域最高奖项 戈登 贝尔奖 。 戈登 贝尔奖 设立于1987年,由美国计算机协会(ACM)颁发,被誉为 计算应用领域的诺贝尔奖 。该团队研究的 分子动力学 ,结合了分子建模、机器学习和高性能计算相关方法,能够将第一性原理精度分子动力学模拟规模扩展到1亿原子,同时计算效率相比此前人类最好水平提升1000倍以上,极大地提升了人类使用计算机模拟客观物理世界的能力。美国计算机协会(ACM)评价道,基于深度学习的分子动力学模拟通过机器学习和大规模并行的方法,将精确的物理建模带入了更大尺度的材料模拟中,将来有望为力学、化学、材料、生物乃至工程领域解决实际问题(如大分子药物开发)发挥更大作用。

进展4:DeepMind等用深度神经网络求解薛定谔方程促进量子化学发展

薛定谔方程是量子力学的基本方程,即便已经提出70多年,能够精确求解薛定谔方程的方法少之又少,多年来科学家们一直在努力攻克这一难题。2019年,DeepMind开发出一种费米神经网络(Fermionic neural networks,简称FermiNet)来近似计算薛定谔方程,为深度学习在量子化学领域的发展奠定了基础,2020年10月,DeepMind开源了FermiNet,相关论文发表在物理学期刊Physical Review Research上。FermiNet是第一个利用深度学习来从第一性原理计算原子和分子能量的尝试,在精度和准确性上都满足科研标准,且是目前在相关领域中最为精准的神经网络模型。另外,2020年9月,德国柏林自由大学的几位科学家也提出了一种新的深度学习波函数拟设方法,它可以获得电子薛定谔方程的近乎精确解,相关研究发表在Nature Chemistry上。该类研究所展现的,不仅是深度学习在解决某一特定科学问题过程中的应用,也是深度学习能在生物、化学、材料以及医药领域等各领域科研中被广泛应用的一个远大前景。

进展5:美国贝勒医学院通过动态颅内电刺激实现高效率 视皮层打印机 功能

对于全球4000多万盲人来说,重见光明是一个遥不可及的梦想。2020年5月,美国贝勒医学院的研究者利用动态颅内电刺激新技术,用植入的微电极阵列构成视觉假体,在人类初级视皮层绘制W、S和Z等字母的形状,成功地能够让盲人 看见 了这些字母。结合马斯克创办的脑机接口公司Neuralink发布的高带宽、全植入式脑机接口系统,下一代视觉假体有可能精准刺激大脑初级视觉皮层的每一个神经元,帮助盲人 看见 更复杂的信息,实现他们看清世界的梦想。

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