DAMO Academy publicó las diez principales tendencias tecnológicas en 2022: AI for Science ha dado lugar a un nuevo paradigma en la investigación científica.
Dharma Academy analizó 159 tecnologías en ". En los últimos tres años, 7,7 millones de artículos públicos y 85.000 patentes en el campo, excavando áreas candentes y avances tecnológicos clave, realizando entrevistas en profundidad con casi 100 científicos y proponiendo las diez principales tendencias científicas y tecnológicas que pueden hacerse realidad en 2022, cubriendo inteligencia artificial, chips, informática y comunicaciones.
Específicamente, las diez principales tendencias tecnológicas son: inteligencia artificial orientada a la ciencia, coevolución de modelos grandes y pequeños, chips ópticos de silicio, inteligencia artificial de energía verde, robots de detección flexibles, navegación médica de alta precisión y privacidad global Computación, computación terrestre satelital, integración de red en la nube, Internet XR.
DAMO Academy cree que el camino para que la informática cambie la investigación científica es desde abajo hacia arriba. Inicialmente, las computadoras se utilizaron principalmente para analizar y resumir datos experimentales. Posteriormente, la informática científica cambió la forma en que se realizaban los experimentos científicos. La inteligencia artificial combinada con la informática de alto rendimiento ha comenzado a utilizar experimentos de simulación por computadora en áreas con altos costos experimentales y dificultades para verificar las suposiciones de los científicos y acelerar la producción de resultados de investigaciones científicas. Por ejemplo, los reactores digitales para experimentos de energía nuclear pueden reducir los costos experimentales. , mejorar la seguridad y reducir la chatarra nuclear.
En los últimos años, la inteligencia artificial ha demostrado ser 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 inteligencia artificial para ayudar a probar o proponer nuevos teoremas matemáticos y para ayudar a los matemáticos a desarrollar intuiciones sobre matemáticas complejas.
La Academia DAMO predice que en los próximos tres años, la tecnología de inteligencia artificial se utilizará ampliamente en las ciencias aplicadas y se convertirá en una herramienta de investigación para algunas ciencias básicas.
Hua Xiansheng, director del Urban Brain Laboratory de Alibaba Damo Academy, dijo en una entrevista con InfoQ que el uso de la IA para ayudar a la investigación científica se basa principalmente en datos y cálculos, y que las capacidades de la IA se forman sobre la base. de datos y cálculos.
“Básicamente, 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 del campo. Es solo que este campo es un poco diferente y el umbral es. relativamente alto, porque esto es lo que los científicos deberían hacer, no es algo que la gente común y los técnicos comunes puedan hacer. Pero esencialmente, debido a los datos en este campo, se pueden diseñar algoritmos para extraer los "misterios" de los datos para resolver problemas. 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. "Cuando la IA se utiliza en la industria, en realidad pasa gradualmente de una tecnología de un solo punto a una plataforma. Creo que la IA para la ciencia en el futuro avanzará gradualmente hacia una plataforma. En este momento, los expertos en IA combinan un determinado campo, una determinada disciplina. , o incluso un determinado Podemos trabajar con científicos para construir una plataforma de investigación científica para un determinado tipo de tema. En este momento, los científicos pueden tener mayor libertad y herramientas más poderosas para realizar investigaciones científicas en lotes y lograr avances científicos más ricos e importantes. ", dijo Hua Xiansheng.
Los modelos de preentrenamiento a gran escala como BERT de Google, GPT-3 de Open AI, Enlightenment de Zhiyuan y M6 de DAMO Academy han logrado avances importantes. El rendimiento de los modelos a gran escala ha mejorado a pasos agigantados. , brindando oportunidades para el desarrollo de modelos básicos de IA. 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 plantea un desafío para 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 superarse en el modelo de preentrenamiento:
DAMO Academy cree que el uso de modelos grandes El desarrollo a escala de parámetros entrará en un período de reflexión, y la cooperación entre modelos grandes y modelos pequeños relacionados será la dirección de desarrollo futuro. El conocimiento y las capacidades de razonamiento cognitivo acumulados en 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 sobre la base del modelo grande, y luego retroalimenta los resultados de ejecución y aprendizaje al modelo grande, permitiendo que el conocimiento y las capacidades del modelo grande evolucionan continuamente, formando un ciclo orgánico de sistemas inteligentes. Cuantos más participantes y beneficiarios haya, más rápido se desarrollará el modelo.
“La coevolución de modelos grandes y pequeños también puede servir mejor a nuevos escenarios más complejos, como la realidad virtual y las personas digitales. Al mismo tiempo, requiere implementación e interacción en la nube. El sistema protege más la privacidad de los datos del usuario. Flexible, 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 de Beizhiyuan, afirmó que el desarrollo de modelos a gran escala no descarta la posibilidad de seguir aumentando modelar parámetros en términos de inteligencia cognitiva, pero la competencia de parámetros no es un fin en sí mismo, sino explorar la posibilidad de mejorar aún más el rendimiento. Al mismo tiempo, la investigación sobre modelos a gran escala se centra en la innovación original de la 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 del conocimiento triple. representación. En términos de los modelos en sí, también serán objeto de investigación nuevos modelos multimodales, multilingües y orientados a la programación.
La Academia DAMO predice que en los próximos tres años, basándose en modelos de preentrenamiento a gran escala, se explorarán sistemas inteligentes coevolutivos en algunos campos. En los próximos cinco años, los sistemas inteligentes coevolutivos 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 está cerca del límite de la Ley de Moore, el progreso de la tecnología de integración está cerca de la saturación, la informática de alto rendimiento tiene una demanda cada vez mayor de rendimiento de datos y se necesitan con urgencia avances tecnológicos.
Los chips fotónicos y los chips electrónicos son técnicamente diferentes. El uso de fotones en lugar de electrones para transmitir información puede transportar más información y transmitirla a distancias más largas. Los fotones interfieren menos entre sí, lo que proporciona 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 pueden continuar el sistema informático actual sin cambiar la arquitectura binaria. Los chips fotónicos deben integrarse con tecnología de chips electrónicos madura. 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 tendencias tecnológicas en 2022, lo que confirma el enorme impacto de esta tecnología en el campo de la información y el valor de las aplicaciones. Una expansión adicional de los chips fotónicos de silicio son los chips optoelectrónicos basados en silicio: utilizando métodos de diseño de circuitos integrados y procesos de fabricación, los dispositivos fotónicos, electrónicos y optoelectrónicos a micro y nanoescala se integran de manera heterogénea en el mismo sustrato de silicio para formar un nuevo gran tamaño, completo y funcional. Chip integrado optoelectrónico de escala. 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.
DAMO Academy predice que la fusión fotoeléctrica será la tendencia de desarrollo de los chips del futuro. La fotónica de silicio y los chips electrónicos de silicio aprenden de los puntos fuertes de cada uno y aprovechan al máximo sus respectivas 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, a los sistemas eléctricos tradicionales les resulta difícil hacer frente a la incertidumbre de la energía verde en fuertes vientos, fuertes lluvias, rayos y otras condiciones climáticas, así como a la capacidad de responder a situaciones complejas. fallas 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 la extracción e identificación de características de fallas son difíciles. En respuesta a los desafíos que enfrenta la integración de 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 soporte técnico 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 el funcionamiento seguro, y completará la mejora del sistema energético.
El martes, el arquitecto jefe de sistemas del Instituto de Investigación de Energía Eléctrica de China creía que el control inteligente y la deducción de operación del nuevo sistema de energía serán inseparables de la tecnología de inteligencia artificial. Con el apoyo de la tecnología de inteligencia artificial, se construirá un lote de gemelos digitales con redes eléctricas físicas interactivas y aplicaciones de TI. Cada gemelo digital puede resolver un determinado escenario o aspecto de los problemas de operación 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 puede estar interconectado y ser mutuamente beneficioso en las dimensiones de tiempo y espacio. puede desarrollarse de forma armoniosa y flexible. Electricidad El sistema funciona de forma segura, eficiente y estable.
Los robots son maestros de la tecnología. En el pasado, con la integración de hardware, redes, inteligencia artificial y computación en la nube, la madurez de la tecnología ha logrado grandes avances y los robots se están desarrollando hacia rutas multitarea, adaptativas y colaborativas.
El robot flexible es un importante avance, que tiene las características de suavidad, flexibilidad, programabilidad y escalabilidad. Combinando electrónica flexible, detección de fuerza y tecnología de control, puede adaptarse a diversos entornos de trabajo y ajustarse durante 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 la versatilidad y la autonomía y reducir la dependencia de la preprogramación.
Los robots de percepción flexible aumentan su capacidad para percibir el entorno (incluyendo fuerza, visión, sonido, etc.). ), lo que mejora su capacidad para migrar tareas. Ya no necesita agotar todas las posibilidades como los robots tradicionales y puede realizar tareas que dependen de la percepción (como la cirugía médica), ampliando los escenarios aplicables de los robots. Otra ventaja es la adaptabilidad de las tareas, que pueden responder a cambios inesperados de manera oportuna, completar las tareas con precisión y evitar problemas.
DAMO Academy predice que en los próximos cinco años, los robots flexibles integrarán completamente las capacidades de percepción inteligente que brinda el aprendizaje profundo, enfrentarán una amplia gama de escenarios y reemplazarán gradualmente a los robots industriales tradicionales y se convertirán en el principal equipo en la línea de producción. Al mismo tiempo, se ha logrado la comercialización en el campo de los robots de servicios, que tienen ventajas en escenarios, experiencia, costo, etc., y se ha comenzado a aplicar a gran escala.
El tratamiento médico tradicional se basa en la experiencia de los médicos, al igual que la búsqueda manual de caminos, 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 logrando la cuantificación 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 por completo en todos los aspectos de la prevención, el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades, convirtiéndose en una navegación de alta precisión. Colaboración para la prevención, diagnóstico y tratamiento de enfermedades. Con un mayor desarrollo del razonamiento causal, se espera que la interpretabilidad logre un gran avance, y la inteligencia artificial brindará un sólido 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, debido a cuellos de botella en el rendimiento, confianza insuficiente en la tecnología y estándares inconsistentes, la informática de privacidad solo podía aplicarse a escenarios con pequeñas cantidades de datos. Con la integración y el desarrollo de chips especializados, algoritmos de cifrado, cajas blancas y tecnologías de confianza de datos, se espera que la informática privada dé un salto hacia la protección masiva de datos y las fuentes de datos se expandan al mundo, estimulando una nueva productividad en la 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 lo mismo Cifrado de última generación, informática confiable, privacidad diferencial, etc. La informática de privacidad no tenía mucho valor práctico en el pasado. Por ejemplo, el cifrado homomórfico es bueno en teoría, pero la sobrecarga de rendimiento es demasiado alta y es difícil de utilizar en la práctica. Ahora, con la aceleración del hardware y la innovación del software, estamos viendo gradualmente la tendencia a la practicidad. Por supuesto, todavía hay un proceso.
DAMO Academy predice que en los próximos tres años, la tecnología informática de privacidad global logrará nuevos avances en rendimiento y explicabilidad, o que las organizaciones de confianza de datos proporcionarán servicios de intercambio de datos basados en 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, tierra y mar.
A medida que la informática avanza con la red, la informática satélite-tierra integrará sistemas satelitales, redes aéreas, comunicaciones terrestres y computación en la nube para convertirse en una nueva arquitectura informática y ampliar el espacio para los servicios digitales.
Zhang Ming, director del Laboratorio XG de la Academia Alibaba Damo, cree que la comercialización exitosa y el desarrollo a gran escala de la computación satélite-tierra todavía implica avances en muchas tecnologías centrales.
Tomando como ejemplo las terminales satelitales LEO, primero debemos orientarnos hacia los requisitos del escenario y el valor comercial y, en segundo lugar, diseñar una solución comercial multiescenario de alto rendimiento, bajo costo y desde la perspectiva tecnológica. avances y solución de problemas de ingeniería. 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 de manera económica para cumplir con los requisitos de rendimiento; cómo diseñar nuevos protocolos de comunicación satélite-tierra para cumplir con los requisitos de rendimiento; necesidades de movilidad de Internet satelital multiusuario y necesidades comerciales dinámicas complejas, 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 tierra, mar y aire.
La Academia DAMO predice que en los próximos tres años, la cantidad de satélites de órbita baja marcará el comienzo de un crecimiento explosivo y, junto con los satélites de órbita alta, formarán una Internet satelital. En los próximos cinco años, Internet satelital y las redes terrestres se integrarán perfectamente para formar una Internet ubicua. Los satélites y sus sistemas terrestres se convertirán en nuevos nodos informáticos y desempeñarán un papel en diversos escenarios digitales.
El desarrollo de nuevas tecnologías de red promoverá el desarrollo de la computación en la nube en un nuevo sistema informático que integre la nube y la red, y realizará la división profesional del trabajo en el departamento de nube y red: la nube será el cerebro. , responsable de la computación centralizada y el procesamiento de datos globales; la red servirá como conexión, integrando varias formas de red a través de la nube para formar una red de baja latencia y amplia cobertura, como una interfaz interactiva, presenta una variedad de formas; y puede proporcionar una experiencia delgada, duradera e inmersiva. La integración de la red en la nube 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-real.
Dharma Academy predice que en los próximos dos años habrá una gran cantidad de escenarios de aplicaciones ejecutándose en sistemas de integración de red en la nube, y con más dispositivos nuevos nacidos basados en la nube, más extremos y más ricos. experiencia de usuario.
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. XR Internet remodelará la forma de las aplicaciones digitales y cambiará los métodos de interacción en escenarios de entretenimiento, redes sociales, trabajo, compras, educación, medicina y otros.
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 y tecnologías de perspectiva para acercar la forma y el peso. En comparación con las gafas normales, las gafas XR se convertirán en una entrada clave a Internet y se han vuelto muy populares.