DAMO Academy publica las diez principales tendencias tecnológicas en 2022: AI for Science dará origen a un nuevo paradigma en la investigación científica
Según los informes, "Las diez principales tendencias científicas y tecnológicas de Dharma Academy en 2022" adoptan el método de análisis de "divergencia cuantitativa, convergencia cualitativa" y todo el proceso de análisis se divide en dos partes:
Dharma El instituto analizó 7,7 millones de artículos públicos y 85.000 patentes en 159 campos en los últimos tres años, desenterró áreas candentes y avances tecnológicos clave, realizó entrevistas en profundidad con casi 100 científicos y propuso los diez principales avances científicos y tecnológicos. tendencias que pueden convertirse en realidad en 2022. Abarcando áreas como inteligencia artificial, chips, informática y comunicaciones.
En concreto, estas diez tendencias tecnológicas son: IA para la ciencia, coevolución de modelos grandes y pequeños, chips fotónicos de silicio, IA de energía verde, robots de percepción flexible, navegación médica de alta precisión, informática de privacidad global, Computación terrestre satelital, integración de red en la nube e Internet XR.
La Academia DAMO cree que el camino para que la informática cambie la investigación científica es pasar gradualmente de aguas abajo a aguas arriba. Al principio, las computadoras se utilizaban principalmente para el análisis y la inducción de datos experimentales. Más tarde, la informática científica cambió la forma de realizar experimentos científicos. La inteligencia artificial combinada con la informática de alto rendimiento comenzó a utilizar computadoras para simular experimentos en áreas con altos costos y dificultades experimentales, verificar las suposiciones de los científicos y acelerar la producción de resultados de investigaciones científicas. como experimentos de energía nuclear, los reactores digitales pueden reducir los costos experimentales, mejorar la seguridad y reducir la generación de desechos nucleares.
En los últimos años se ha demostrado que la inteligencia artificial es capaz de descubrir leyes científicas, no sólo en el campo de las ciencias aplicadas, sino también en el campo de las ciencias básicas. Por ejemplo, DeepMind utiliza la inteligencia artificial para. ayudar a probar o proponer nuevos teoremas matemáticos, ayudando a los matemáticos a desarrollar intuiciones sobre matemáticas complejas.
La Academia DAMO predice que en los próximos tres años la tecnología de inteligencia artificial será ampliamente utilizada en las ciencias aplicadas y comenzará a convertirse en una herramienta de investigación en algunas ciencias básicas.
Hua Xiansheng, director del Urban Brain Laboratory de Alibaba Damo Academy, dijo en una entrevista con InfoQ que el uso de IA para ayudar a la investigación científica se basa principalmente en datos y se forma sobre la base de datos. y potencia informática.
"En esencia, no hay mucha diferencia entre la IA para la ciencia y la IA para la industria. La IA también es una herramienta para promover el desarrollo de este campo. Pero este campo es un poco diferente. Su umbral es relativamente alto, porque es un científico Lo que hay que hacer no es algo que la gente común o el personal técnico común puedan hacer. Pero en esencia, debido a los datos en este campo, se pueden diseñar algoritmos para extraer los "misterios" de los datos. y resolver este campo”.
Para los profesionales, la IA para la ciencia requiere que los expertos en IA comprendan las cuestiones científicas y los científicos comprendan los principios de la IA. "La IA para la industria en realidad está pasando gradualmente de un único punto de tecnología a una plataforma. En el futuro de la IA para la ciencia, creo que también avanzará gradualmente hacia una plataforma. En este momento, los expertos en IA combinarán un determinado campo y un determinada disciplina, o incluso trabajar con científicos para construir una plataforma de investigación científica para un determinado tipo de problema en una determinada disciplina. En este momento, los científicos pueden tener mayor libertad y herramientas más poderosas, y pueden realizar más investigaciones científicas y lograr. mayores resultados y avances científicos más ricos y más importantes", dijo Hua Xiansheng.
Los modelos de preentrenamiento a gran escala, como BERT de Google, GPT-3 de Open AI, Wudao de Zhiyuan y M6 de DAMO Academy, han logrado avances importantes y el rendimiento de los modelos grandes ha mejorado enormemente, lo que proporciona Downstream. Los modelos de IA proporcionan la base para el desarrollo. Sin embargo, el entrenamiento de modelos grandes consume demasiados recursos y la mejora del rendimiento aportada por el aumento en el número de parámetros no es proporcional al aumento del consumo, lo que desafía la eficiencia de los modelos grandes.
Yang Hongxia, científico del Laboratorio de Computación Inteligente de la Academia Alibaba DAMO, dijo en una entrevista con InfoQ que todavía hay varios problemas que deben resolverse en el preentrenamiento de modelos grandes:
DAMO Academy cree que los modelos a gran escala El desarrollo de la escala de parámetros del modelo entrará en un período de reflexión, y la colaboración entre modelos grandes y modelos pequeños asociados será la dirección de desarrollo futuro. El conocimiento y las capacidades de razonamiento cognitivo acumulados por el modelo grande se envían al modelo pequeño. El modelo pequeño superpone las capacidades de percepción, cognición, toma de decisiones y ejecución de escenarios verticales basados en el modelo grande, y luego retroalimenta la ejecución y. resultados de aprendizaje para el modelo grande, lo que permite que el modelo grande El conocimiento y las capacidades del modelo continúen evolucionando, formando un ciclo orgánico de sistemas inteligentes. Cuantos más participantes, más beneficiarios y más rápido evoluciona el modelo.
“La coevolución de modelos grandes y pequeños también puede servir mejor a nuevos escenarios más complejos, como la realidad virtual y los humanos digitales, que requieren el despliegue y la interacción simultáneos de la nube y los dispositivos perimetrales. "Este sistema es muy importante para proteger la privacidad de los datos de los usuarios. También es más flexible y los usuarios pueden mantener sus propios modelos pequeños en diferentes terminales", dijo Yang Hongxia a InfoQ.
Tang Jie, profesor del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Tsinghua y decano académico adjunto del Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial Zhiyuan de Beijing, dijo que con el desarrollo de modelos grandes, en términos de inteligencia cognitiva, los parámetros del modelo No descartamos la posibilidad de nuevos aumentos, pero los parámetros de la competencia no son un fin en sí mismo, sino más bien explorar las posibilidades de seguir mejorando el rendimiento. La investigación de modelos a gran escala también se centra en la innovación original en arquitectura y mejora aún más las capacidades de inteligencia cognitiva de los modelos de billones de niveles a través de métodos como el aprendizaje continuo de modelos, la adición de mecanismos de memoria y la ruptura de métodos de representación de conocimiento triple. En términos del modelo en sí, los nuevos modelos multimodales, multilenguaje y orientados a la programación también se convertirán en el foco de la investigación.
La Academia DAMO predice que en los próximos tres años se llevará a cabo una exploración piloto de sistemas inteligentes coevolutivos en ciertos campos basados en modelos de preentrenamiento a gran escala. En los próximos cinco años, los sistemas inteligentes en coevolución se convertirán en estándares de sistemas, lo que permitirá a toda la sociedad adquirir y contribuir fácilmente con las capacidades de los sistemas inteligentes, dando otro gran paso hacia la inteligencia artificial general.
El desarrollo de chips electrónicos se está acercando al límite de la Ley de Moore, el progreso de la tecnología de integración se está acercando a la saturación y los requisitos de rendimiento de datos en la informática de alto rendimiento están aumentando, lo que requiere avances tecnológicos.
Los chips fotónicos se diferencian de los chips electrónicos. Adoptan un nuevo enfoque tecnológico: utilizan fotones en lugar de electrones para la transmisión de información, que pueden transportar más información y transmitir distancias más largas. Los fotones interfieren menos entre sí y proporcionan una densidad informática dos órdenes de magnitud mayor y un consumo de energía dos órdenes de magnitud menor que los chips electrónicos. En comparación con los chips cuánticos, los chips fotónicos no necesitan cambiar la arquitectura binaria y pueden continuar con el sistema informático actual. Los chips fotónicos deben integrarse con tecnología de chips electrónicos madura, utilizando el proceso de fabricación avanzado y la tecnología modular de los chips electrónicos, la tecnología fotónica de silicio que combina las ventajas de la fotónica y la electrónica será la forma principal en el futuro.
Zhou Zhiping, profesor de la Universidad de Pekín e investigador jefe distinguido del Instituto de Óptica y Mecánica de Shanghai, dijo que la Academia DAMO seleccionó los "chips fotónicos de silicio" como una de las 10 principales tendencias tecnológicas en 2022, lo que confirma la Importancia de la tecnología en el campo de la información y las comunicaciones. Gran valor de aplicación. Otra extensión de los chips fotónicos de silicio son los chips optoelectrónicos basados en silicio: mediante métodos de diseño de circuitos integrados y procesos de fabricación, la fotónica, la electrónica y los dispositivos optoelectrónicos a micro y nanoescala se integran de forma heterogénea en el mismo sustrato de silicio para formar un completo Un nuevo tipo de Chip integrado optoelectrónico a gran escala con funciones integrales. Refleja de manera más significativa los continuos esfuerzos de la sociedad humana en nanotecnología y su gran interés en dispositivos más pequeños y sistemas más compactos.
La Academia DAMO predice que la fusión fotoeléctrica será la tendencia de desarrollo de los chips futuros. La fotónica de silicio y los chips electrónicos de silicio se complementarán y aprovecharán al máximo sus ventajas para promover la mejora continua de la potencia informática. En los próximos tres años, los chips fotónicos de silicio admitirán la transmisión de información de alta velocidad en grandes centros de datos; en los próximos cinco a diez años, la computación óptica basada en chips fotónicos de silicio reemplazará gradualmente algunos escenarios informáticos de chips electrónicos.
El desarrollo y utilización a gran escala de la energía verde se ha convertido en la principal dirección del desarrollo energético en el mundo actual.
Con la tendencia a que una alta proporción de energía verde se conecte a la red, el sistema eléctrico tradicional es difícil de hacer frente a la incertidumbre de la energía generada por la energía verde en fuertes vientos, fuertes lluvias, rayos y otras condiciones climáticas, así como la capacidad de responder a fallas complejas de manera oportuna.
Durante el proceso de monitoreo de operación, la verificación de parámetros y el monitoreo de fallas aún requieren mucha participación manual, y es difícil extraer características de falla y dificultar la identificación. En vista de los diversos desafíos que enfrenta la conexión a la red de energía verde a gran escala en términos de estabilidad, operación y planificación, la nueva generación de tecnología de la información basada en inteligencia artificial brindará garantía técnica y un fuerte apoyo para el funcionamiento eficiente y estable de la red general. sistema energético.
La profunda integración de la inteligencia artificial y la energía y la potencia promoverá la generación de energía nueva a gran escala, la conexión a la red, la transmisión, el consumo y la operación segura, y completará la actualización y transformación del sistema energético.
El arquitecto jefe de sistemas del Instituto de Investigación de Energía Eléctrica de China creía el martes que la tecnología de inteligencia artificial será indispensable para que los nuevos sistemas de energía logren un control inteligente y una deducción de operación. Se construirán múltiples redes eléctricas físicas y aplicaciones de TI. Soporte de tecnología de IA. Programa de gemelos digitales interactivos, cada gemelo digital resuelve un determinado escenario o un determinado aspecto de los problemas de funcionamiento de la red eléctrica. De esta manera, cuando hay suficientes gemelos para formar un sistema gemelo digital de control de la red eléctrica para resolver todos los aspectos de los problemas de operación de la red eléctrica, se puede lograr un control inteligente.
La Academia DAMO predice que en los próximos tres años, la tecnología de inteligencia artificial ayudará al sistema eléctrico a lograr un consumo de energía verde a gran escala, el suministro de energía se podrá interconectar en las dimensiones de tiempo y espacio y se podrán desarrollar fuentes de red. de manera coordinada, despacho elástico para lograr una operación segura, eficiente y estable del sistema eléctrico.
Los robots son maestros de la tecnología Con la integración y el desarrollo de hardware, redes, inteligencia artificial y computación en la nube en el pasado, la madurez tecnológica ha dado pasos agigantados. Los robots están avanzando hacia la multitarea. adaptabilidad y colaboración.
Los robots flexibles son un importante representante de los avances. Son suaves, flexibles, programables y escalables. Combinados con tecnologías como la electrónica flexible, la detección de fuerza y el control, pueden adaptarse a una variedad de entornos de trabajo. y desempeñarse en diferentes tareas. En los últimos años, los robots flexibles combinados con tecnología de inteligencia artificial han dado a los robots la capacidad de percibir, mejorar su versatilidad y autonomía y reducir su dependencia de la preprogramación.
Los robots de percepción flexible han aumentado su capacidad para percibir el entorno (incluyendo fuerza, visión, sonido, etc.), y se ha mejorado su capacidad para transferir tareas. Ya no necesitan agotar las posibilidades como los tradicionales. robots, y su ejecución depende de tareas de percepción (como la cirugía médica) y amplía los escenarios aplicables de los robots. Otra ventaja es la capacidad de adaptarse a las tareas y responder rápidamente a cambios repentinos, completando las tareas con precisión y evitando problemas.
La Academia DAMO predice que en los próximos cinco años, los robots flexibles integrarán completamente las capacidades de percepción inteligente que brinda el aprendizaje profundo, podrán enfrentar una amplia gama de escenarios, reemplazarán gradualmente a los robots industriales tradicionales y se convertirán en los Equipo principal en la línea de producción. Al mismo tiempo, ha logrado la comercialización en el campo de los robots de servicios, tiene ventajas en escenarios, experiencia y costos, y ha iniciado aplicaciones a gran escala.
El tratamiento médico tradicional se basa en la experiencia de los médicos, que es como encontrar caminos manualmente, y los resultados son desiguales. La profunda integración de la inteligencia artificial y la medicina de precisión, y la combinación orgánica de experiencia experta y nueva tecnología de diagnóstico auxiliar, se convertirá en un sistema de navegación de alta precisión para la medicina clínica, que proporcionará orientación automática a los médicos y ayudará a que las decisiones médicas se tomen de forma más rápida y eficaz. con precisión, y lograr un diagnóstico cuantificable y preciso de las principales enfermedades, calculables, predecibles y prevenibles.
Se espera que en los próximos tres años, la medicina de precisión centrada en el ser humano se convierta en la dirección principal y la inteligencia artificial penetre completamente en todos los aspectos de la prevención, el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades, convirtiéndose en una tecnología de alta precisión. Colaboración en navegación para la prevención, diagnóstico y tratamiento de enfermedades. Con un mayor desarrollo del razonamiento causal, se espera que la explicabilidad logre un gran avance, y la inteligencia artificial brindará un fuerte apoyo técnico para la prevención de enfermedades y el diagnóstico y tratamiento tempranos.
La protección de la seguridad y la circulación de datos son dilemas en la era digital y la solución es la informática de privacidad. En el pasado, la informática de privacidad sólo podía aplicarse en escenarios con una pequeña cantidad de datos debido a cuellos de botella en el rendimiento, falta de confianza en la tecnología y estándares inconsistentes.
Con el desarrollo integrado de chips especializados, algoritmos de cifrado, cajas blancas, confianza de datos y otras tecnologías, se espera que la informática privada dé un salto hacia la protección de datos masivos y las fuentes de datos se expandan a todo el dominio, estimulando una nueva productividad en el sector. era digital.
Ren Kui, profesor de la Universidad de Zhejiang y decano de la Escuela de Seguridad del Ciberespacio de la Universidad de Zhejiang, dijo que la informática de privacidad no es una tecnología única, sino un nombre unificado, incluida la informática multipartita segura propuesta por primera vez. en 1982, y posteriormente cifrado homomórfico, informática confiable, privacidad diferencial, etc. Sin embargo, la informática de privacidad no tenía mucho valor práctico en el pasado. El cifrado totalmente homomórfico es bueno en teoría, pero la sobrecarga de rendimiento es demasiado alta y es difícil de usar en la práctica. Ahora, con la aceleración del hardware y la innovación del software, estamos viendo gradualmente la tendencia a la practicidad. Por supuesto, esto todavía tiene un proceso.
DAMO Academy predice que en los próximos tres años, la tecnología informática de privacidad global tendrá nuevos avances en rendimiento y explicabilidad, y es posible que surjan instituciones de confianza de datos para proporcionar servicios de intercambio de datos basados en la informática de privacidad.
Los servicios digitales basados en redes terrestres e informática están limitados a áreas densamente pobladas, y áreas deshabitadas como el espacio profundo, los océanos y los desiertos siguen siendo áreas en blanco para los servicios. Las comunicaciones por satélite de órbita alta y baja y las comunicaciones móviles terrestres se conectarán sin problemas para formar una red tridimensional integrada de aire, espacio, tierra y mar. A medida que la informática avanza con Internet, la informática satélite-tierra integrará sistemas satelitales, redes aéreas, comunicaciones terrestres y computación en la nube, convirtiéndose en una arquitectura informática emergente y ampliando el espacio para los servicios digitales.
Zhang Ming, jefe del Laboratorio XG de la Academia Alibaba Damo, cree que para que la computación satélite-tierra realmente logre una comercialización exitosa y un desarrollo a gran escala, todavía implica avances en muchas tecnologías centrales.
Tomando como ejemplo los terminales satelitales de órbita baja, en primer lugar, deben estar orientados por los requisitos del escenario y el valor comercial, en segundo lugar, deben diseñarse con alto rendimiento, bajo costo y adaptabilidad a los escenarios; las perspectivas de los avances tecnológicos y la resolución de problemas de ingeniería. Muchos productos comerciales. Por ejemplo, en términos de tecnologías clave, cómo diseñar nuevas antenas en fase de ondas milimétricas y los correspondientes algoritmos de control de formación de haces para cumplir con los requisitos del índice de rendimiento de manera de bajo costo; cómo diseñar nuevos protocolos de comunicación satélite-tierra para cumplir con los requisitos; necesidades multiusuario y de movilidad de Internet satelital, requisitos comerciales complejos y dinámicos, además, en términos de integración y optimización de terminales, todavía hay muchos problemas de ingeniería que deben resolverse para satisfacer las necesidades multifacéticas en diferentes; escenarios de mar, tierra y aire.
La Academia DAMO predice que en los próximos tres años, el número de satélites de órbita baja marcará el comienzo de un crecimiento explosivo y formará la Internet satelital junto con los satélites de órbita alta. En los próximos cinco años, Internet satelital y las redes terrestres se combinarán perfectamente para formar una Internet ubicua que integre el cielo y la tierra. Los satélites y sus sistemas terrestres se convertirán en nuevos nodos informáticos y desempeñarán un papel en diversos escenarios digitales.
El desarrollo de nueva tecnología de red promoverá la computación en la nube hacia un nuevo sistema informático que integre la nube y los extremos de la red, y realizará la división profesional del trabajo entre la nube y los extremos de la red: la nube servirá como el cerebro, responsable de la computación centralizada y el procesamiento de datos globales; la red servirá como conexión, integra múltiples formas de red a través de la nube para formar una red de baja latencia y amplia cobertura; el terminal sirve como una interfaz interactiva, presenta múltiples formas y proporciona la La mejor experiencia de ser ligero, duradero e inmersivo. La integración de la nube y la red promoverá el nacimiento de nuevas aplicaciones como la simulación industrial de alta precisión, la inspección de calidad industrial en tiempo real y el espacio de integración virtual y real.
DAMO Academy predice que en los próximos dos años, habrá una gran cantidad de escenarios de aplicaciones que se ejecutarán en el sistema integrado de red en la nube. Junto con más dispositivos nuevos nacidos de Ecloud, traerá más y más extremos. Experiencia de usuario más rica.
Con el desarrollo de la computación colaborativa en la nube, las comunicaciones en red, los gemelos digitales y otras tecnologías, la Internet XR (Future Virtual and Real Integration) con la experiencia inmersiva como núcleo marcará el comienzo de un período explosivo. Se espera que las gafas se conviertan en una nueva interfaz de interacción persona-computadora, promuevan la formación de una Internet XR que sea diferente de la Internet plana y den origen a un nuevo ecosistema industrial desde componentes, equipos, sistemas operativos hasta aplicaciones. Internet XR remodelará la forma de las aplicaciones digitales y cambiará los métodos de interacción en el entretenimiento, las redes sociales, el trabajo, las compras, la educación, la medicina y otros escenarios.
DAMO Academy predice que se producirá una nueva generación de gafas XR en los próximos tres años, integrando tecnologías AR y VR, utilizando computación colaborativa en la nube, óptica, perspectiva y otras tecnologías para hacer la apariencia y Con un peso cercano al de las gafas normales, las gafas XR se han convertido en una entrada clave a Internet y se han vuelto muy populares.