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俄羅斯:重視打造“人工智能+”

   日期:2018-04-12     瀏覽:126    
核心提示:發(fā)布日期:2018-04-12 圖片來(lái)自網(wǎng)絡(luò)   人工智能專題③   近年來(lái),俄羅斯不斷

發(fā)布日期:2018-04-12

 

 

圖片來(lái)自網(wǎng)絡(luò)

  人工智能專題③

  近年來(lái),俄羅斯不斷加強(qiáng)人工智能研究,注重人工智能應(yīng)用,并已取得初步成果。

  人工智能+超級(jí)計(jì)算機(jī)

  助力基礎(chǔ)科學(xué)研究

  3月,莫斯科市郊的杜布納科學(xué)城投入使用了一臺(tái)新的超級(jí)計(jì)算機(jī)“戈沃倫”,其計(jì)算能力位居俄超級(jí)計(jì)算機(jī)第三位,并進(jìn)入世界超級(jí)計(jì)算機(jī)排名榜單TOP500。該超級(jí)計(jì)算機(jī)主要用于核物理和凝聚態(tài)物理研究,采用異質(zhì)計(jì)算系統(tǒng),由兩部分組成,一部分使用英特爾處理器,另一部分則使用英偉達(dá)最新Volta架構(gòu)圖形處理器。其中,圖形處理器部分主要負(fù)責(zé)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí),成為這臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)的主要特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)。

  莫斯科國(guó)立大學(xué)核物理科學(xué)研究所數(shù)據(jù)應(yīng)用處理實(shí)驗(yàn)室主任多連科指出:“由于物理實(shí)驗(yàn)的研究對(duì)象越來(lái)越復(fù)雜,傳統(tǒng)模型已不再適用,我們正嘗試借助機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)處理實(shí)驗(yàn)結(jié)果,因此,在圖形處理器上進(jìn)行的運(yùn)算顯得尤為重要。舉例來(lái)說,在光譜學(xué)和空間物理學(xué)研究中,科學(xué)家通常需要在分子層面進(jìn)行間接測(cè)量,借助于超級(jí)計(jì)算機(jī)的機(jī)器學(xué)習(xí)能力,我們可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)帶電粒子的動(dòng)向。”

  莫斯科國(guó)立大學(xué)核物理科學(xué)研究所高能物理分析計(jì)算實(shí)驗(yàn)室高級(jí)研究員維爾諾夫認(rèn)為,當(dāng)前在處理粒子加速器、大型強(qiáng)子對(duì)撞機(jī)和大型天文望遠(yuǎn)鏡得到的大數(shù)據(jù)時(shí),機(jī)器學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是必不可少的手段,從這一點(diǎn)來(lái)說,人工智能將是未來(lái)超級(jí)計(jì)算機(jī)的發(fā)展趨勢(shì)。

  人工智能+大數(shù)據(jù)

  增強(qiáng)傳統(tǒng)油氣企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力

  俄羅斯是油氣出口大國(guó),近年來(lái),由于國(guó)際能源產(chǎn)品價(jià)格下跌、油氣井開采效率下降,俄油氣企業(yè)紛紛借助人工智能提高開采效率,降低開采成本。

  目前,俄正積極實(shí)施“智能油田”計(jì)劃,內(nèi)容包括:通過數(shù)據(jù)建模模擬地質(zhì)事件,尋找產(chǎn)油巖層,確定最適合的鉆井位置,客觀評(píng)價(jià)每口油井的儲(chǔ)量和開采周期;鉆井設(shè)備上安裝傳感器,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的工作狀態(tài),自動(dòng)設(shè)定下一步工作模式,準(zhǔn)備突發(fā)情況應(yīng)對(duì)預(yù)案,優(yōu)化設(shè)備保養(yǎng)周期;控制開采過程中污染物的排放與收集,監(jiān)控油氣產(chǎn)區(qū)內(nèi)的環(huán)境狀況;通過衛(wèi)星通訊將采集到的大數(shù)據(jù)傳送回?cái)?shù)據(jù)中心,用于儲(chǔ)存和進(jìn)一步分析。

  施耐德電氣俄羅斯與獨(dú)聯(lián)體地區(qū)油氣行業(yè)大客戶經(jīng)理切爾卡索夫認(rèn)為,雖然目前“智能油田”計(jì)劃尚處于起步階段,但幾乎所有的俄大型油氣企業(yè)都已開展了相關(guān)工作。毫無(wú)疑問,未來(lái)人工智能和大數(shù)據(jù)將有助于傳統(tǒng)能源企業(yè)提高競(jìng)爭(zhēng)力,并將深刻改變化石能源的生產(chǎn)模式。

  人工智能+可穿戴設(shè)備

  提供健康監(jiān)測(cè)診斷新方法

  莫斯科物理技術(shù)學(xué)院的科學(xué)家同斯科爾科沃科技園的一家初創(chuàng)公司共同開發(fā)出一種生物系統(tǒng),利用可穿戴設(shè)備和人工智能分析預(yù)測(cè)人類罹患疾病及死亡的風(fēng)險(xiǎn)。

  項(xiàng)目負(fù)責(zé)人、莫斯科物理技術(shù)學(xué)院生物系統(tǒng)建模實(shí)驗(yàn)室主任費(fèi)季切夫介紹,在幾年時(shí)間內(nèi),有數(shù)萬(wàn)名不同年齡、不同病史的志愿者參與了他們的實(shí)驗(yàn),志愿者向科學(xué)家提交了自己的病史并接受體檢,之后通過可穿戴設(shè)備提供每天的脈搏、步行數(shù)、卡路里消耗量、睡眠、壓力情況等大量生理數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上,研究人員使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì)處理志愿者身體狀況的大數(shù)據(jù),結(jié)合志愿者的病史和體檢報(bào)告進(jìn)行分析。由于實(shí)驗(yàn)持續(xù)了較長(zhǎng)時(shí)間,部分志愿者因病去世,這為人工智能分析他們的病因提供了更準(zhǔn)確的依據(jù)。最終的研究結(jié)果表明,人工智能通過分析人體的運(yùn)動(dòng)狀況及各項(xiàng)生理指標(biāo)數(shù)據(jù),可以準(zhǔn)確判斷人的生物學(xué)年齡,并結(jié)合患者病史預(yù)測(cè)其潛在的死亡風(fēng)險(xiǎn)。

 

來(lái)源:科技日?qǐng)?bào)

 
 
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