Diese fünf KI-Entwicklungen werden 2021 und darüber hinaus prägen

Zur Verfügung gestellt von Baidu

Das Jahr 2020 war für Bürger, Unternehmen und Regierungen auf der ganzen Welt eine große Herausforderung. Als sich Covid-19 ausbreitete und weitreichende Gesundheits- und Sicherheitsbeschränkungen erforderte, spielten Anwendungen künstlicher Intelligenz (KI) eine entscheidende Rolle bei der Rettung von Leben und der Förderung der wirtschaftlichen Widerstandsfähigkeit. Forschung und Entwicklung (F&E) zur Verbesserung der Kernfähigkeiten der KI, vom autonomen Fahren und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zum Quantencomputing, wurden unvermindert fortgesetzt.

Baidu war 2020 an der Spitze vieler wichtiger KI-Durchbrüche. Dieser Artikel skizziert fünf bedeutende Fortschritte mit Auswirkungen auf die Bekämpfung von Covid-19 sowie die Veränderung der Zukunft unserer Wirtschaft und Gesellschaft.

1. KI und Impfstoffentwicklung

Der Trend – und warum er wichtig ist. Die Entwicklung eines neuen Impfstoffs dauert in der Regel Jahre, wenn nicht Jahrzehnte. Aber im März 2020 wurden Impfstoffkandidaten zur Bekämpfung von Covid-19 bereits Menschentests unterzogen, nur drei Monate nach den ersten gemeldeten Fällen. Die Rekordgeschwindigkeit der Impfstoffentwicklung war teilweise KI-Modellen zu verdanken, die Forschern dabei halfen, riesige Datenmengen über das Coronavirus zu analysieren.

Es gibt Zehntausende von Unterkomponenten der äußeren Proteine ​​eines Virus. Modelle des maschinellen Lernens können diesen Datensturm sortieren und vorhersagen, welche Unterkomponenten am stärksten immunogen sind – d. Der Einsatz von KI in der Impfstoffentwicklung kann die Art und Weise, wie alle Impfstoffe in Zukunft hergestellt werden, revolutionieren.

Baidus Innovationen. Im Februar öffnete Baidu seinen LinearFold-KI-Algorithmus für wissenschaftliche und medizinische Teams, die an der Bekämpfung des Virus arbeiten. LinearFold sagt die Sekundärstruktur der Ribonukleinsäure (RNA)-Sequenz eines Virus voraus – und zwar deutlich schneller als herkömmliche RNA-Faltungsalgorithmen. LinearFold war in der Lage, die Sekundärstruktur der SARS-CoV-2-RNA-Sequenz in nur 27 Sekunden vorherzusagen, 120-mal schneller als andere Methoden. Dies ist von Bedeutung, da der entscheidende Durchbruch der Covid-19-Impfstoffe die Entwicklung von Boten-RNA (mRNA)-Impfstoffen war. Anstelle herkömmlicher Ansätze, bei denen ein kleiner Teil eines Virus eingefügt wird, um eine menschliche Immunantwort auszulösen, lehrt mRNA Zellen, wie sie ein Protein herstellen, das eine Immunantwort auslösen kann, was die Zeitspanne für Entwicklung und Zulassung erheblich verkürzt.

Um die Entwicklung von mRNA-Impfstoffen zu unterstützen, entwickelte und veröffentlichte Baidu später einen KI-Algorithmus zur Optimierung des mRNA-Sequenzdesigns namens LinearDesign, der darauf abzielt, das Problem instabiler und unproduktiver mRNA-Sequenzen in Impfstoffkandidaten zu lösen.

Baidu öffnete nicht nur den Zugang zu LinearFold und LinearDesign für Forscher auf der ganzen Welt, sondern ging auch eine strategische Partnerschaft mit dem National Institute for Virus Disease Control and Prevention ein, das Teil des chinesischen Zentrums für die Kontrolle und Prävention von Krankheiten ist. Nach einem Ausbruch auf dem Pekinger Xinfadi-Markt im Juni ermöglichte die KI-Technologie von Baidu den Behörden, die Genomsequenzierung des Coronavirus-Stamms innerhalb von 10 Stunden abzuschließen, was zur Eindämmung des Ausbruchs beitrug. Im Dezember stellte Baidu PaddleHelix vor, ein auf maschinellem Lernen basierendes Bio-Computing-Framework, das darauf abzielt, die Entwicklung von Impfstoffdesign, Arzneimittelforschung und Präzisionsmedizin zu erleichtern.

2. Vollautomatisiertes Fahren und der Rollout von Robotaxis

Der Trend – und warum er wichtig ist. Die Technologie des autonomen Fahrens reifte im Jahr 2020 weiter, wobei die führenden Unternehmen der Branche fahrerlose Autos testen und Robotaxi-Dienste in verschiedenen Städten für die Öffentlichkeit zugänglich machen. Vollautomatisiertes Fahren, das Fahrten ohne einen menschlichen Sicherheitsfahrer an Bord ermöglicht, wird für die Skalierbarkeit und Kommerzialisierung des autonomen Fahrens notwendig sein.

Baidus Innovationen. Im vergangenen Jahr startete Baidu den Apollo Go Robotaxi-Dienst in den chinesischen Städten Changsha, Cangzhou und Peking – auch in geschäftigen Gewerbegebieten – und wurde damit das einzige Unternehmen in China, das den Robotaxi-Testbetrieb in mehreren Städten aufnahm.

Diese Entwicklungen sind das Ergebnis von Baidus kontinuierlicher Innovation bei der Entwicklung von KI-Systemen, die ein Fahrzeug unter komplexen Straßenbedingungen sicher steuern und die meisten möglichen Probleme auf der Straße unabhängig von einem menschlichen Fahrer lösen können.

Auf der Baidu World 2020, seiner jährlichen Technologiekonferenz, demonstrierte Baidu auch seine vollautomatisierten Fahrfähigkeiten – bei denen das KI-System unabhängig ohne einen Sicherheitsfahrer im Fahrzeug fährt. Zur Unterstützung des vollautomatisierten Fahrens hat Baidu den 5G Remote Driving Service entwickelt, eine Sicherheitsmaßnahme, mit der menschliche Bediener in einem außergewöhnlichen Notfall die Kontrolle über ein Fahrzeug übernehmen können. Baidus Errungenschaft des vollautomatisierten Fahrens und die Markteinführung seiner Robotaxis deuten auf einen positiven Ausblick für die Kommerzialisierung der Technologie in naher Zukunft hin.

Quelle: Baidu

3. Angewandte Verarbeitung natürlicher Sprache

Der Trend – und warum er wichtig ist. Im Jahr 2020 wurden natürliche Sprachsysteme bei der Verarbeitung von Aspekten der menschlichen Sprache wie Stimmung und Absicht, der Generierung von Sprache, die mit menschlichen Sprech- und Schreibmustern übereinstimmt, und sogar dem visuellen Verständnis, d. h. der Fähigkeit, das Verständnis über ein Bild durch Sprache auszudrücken, erheblich fortgeschrittener. Diese natürlichen Sprachmodelle ermöglichen genauere Suchergebnisse und ausgefeiltere Chatbots und virtuelle Assistenten, was zu besseren Benutzererlebnissen führt und Mehrwert für Unternehmen schafft.

Baidus Innovationen. Baidu veröffentlichte ein neues Multiflow-Sequenz-Framework für die Sprachgenerierung namens ERNIE-GEN. Durch das Trainieren des Modells zur Vorhersage semantisch vollständiger Textblöcke leistet ERNIE-GEN bei einer Reihe von Sprachgenerierungsaufgaben, einschließlich Dialogbeteiligung, Fragengenerierung und abstrakter Zusammenfassung, Spitzenleistungen.

Baidus visuelles Sprachmodell ERNIE-ViL erzielte ebenfalls bedeutende Fortschritte beim visuellen Verständnis und belegte den ersten Platz auf der VCR-Bestenliste, einem Datensatz mit 290.000 Fragen, der von der University of Washington und dem Allen Institute for AI erstellt wurde und darauf abzielt, die Fähigkeit zum visuellen Verständnis zu testen. ERNIE-ViL erzielte auch bei fünf nachgelagerten Aufgaben der Bildsprache eine hochmoderne Leistung. Visuelles Verstehen legt die Grundlage für die physische Interaktion von Computersystemen in alltäglichen Szenen, da es sowohl das Verstehen visueller Inhalte als auch deren Ausdruck durch Sprache beinhaltet. Sie wird entscheidend sein, um die Qualität der Mensch-Maschine-Interaktion zu verbessern.

4. Quantencomputing

Der Trend – und warum er wichtig ist. Das Quantencomputing hat im Jahr 2020 bedeutende Fortschritte gemacht, einschließlich der Errungenschaft der Quantenüberlegenheit des Jiuzhang-Computers. Dies ist für die KI von Bedeutung, da Quantencomputer das Potenzial haben, KI-Anwendungen im Vergleich zu binärbasierten klassischen Computern zu verbessern. Beispielsweise könnte Quantencomputer verwendet werden, um ein generatives maschinelles Lernmodell durch einen größeren Datensatz zu führen, als ein klassischer Computer verarbeiten kann, wodurch das Modell genauer und nützlicher in realen Umgebungen wird. Fortschrittliche Technologien wie Deep-Learning-Algorithmen spielen auch eine immer wichtigere Rolle bei der Entwicklung der Quantencomputerforschung.

Baidus Innovationen. Baidu erzielte im Jahr 2020 eine Reihe technischer Durchbrüche, die eine Brücke zwischen KI und Quantencomputing versprechen. Im Mai brachte Baidu Paddle Quantum auf den Markt, ein Toolkit für die Entwicklung von Quantenmaschinen für maschinelles Lernen, das Wissenschaftlern und Entwicklern helfen kann, Modelle für quantenneuronale Netzwerke schnell zu erstellen und zu trainieren und fortschrittliche Quantencomputeranwendungen bereitzustellen. Das Open-Source-Toolkit unterstützt sowohl Entwickler beim Erstellen von Quanten-KI-Anwendungen als auch Deep-Learning-Enthusiasten bei der Entwicklung von Quantencomputern. Im September stieg Baidu mit der Einführung von Quantum Leaf in das Cloud-basierte Quantencomputing ein, das Quantenentwicklungskits wie QCompute bereitstellt und den Lebenszyklus der Quantenprogrammierung verkürzen und zur Realisierung einer „Closed-Loop“-Quantenwerkzeugkette beitragen kann.

Quelle: Baidu

5.AI-Chips

Der Trend – und warum er wichtig ist. Die KI-Hardware entwickelte sich im Jahr 2020 weiter, mit der Einführung mehrerer KI-Chips, die für spezielle Aufgaben angepasst wurden. Während ein gewöhnlicher Prozessor in der Lage ist, KI-Aufgaben zu unterstützen, werden KI-spezifische Prozessoren mit bestimmten Systemen modifiziert, die die Leistung für Aufgaben wie Deep Learning optimieren können. Mit zunehmender Verbreitung von KI-Anwendungen kann jede Leistungssteigerung oder Kostensenkung einen Mehrwert für Unternehmen schaffen, die ein breites Netzwerk von Rechenzentren für kommerzielle Cloud-Dienste betreiben, und den internen Betrieb des Unternehmens erleichtern.

Quelle: Baidu

Baidus Innovationen. Auf der Baidu World 2020 gab das Unternehmen einen Einblick in seinen KI-Prozessor der nächsten Generation, den Kunlun 2, den es Anfang 2021 in die Massenproduktion bringen will. Der Chip verwendet die 7-Nanometer (nm)-Verarbeitungstechnologie und seine maximale Rechenleistung ist mehr als das Dreifache der vorherigen Generation, des Kunlun 1. Die Kunlun-Chips zeichnen sich durch hohe Leistung, niedrige Kosten und hohe Flexibilität aus, die eine breite Palette von KI-Anwendungen und -Szenarien unterstützen können, was zu einer stärkeren Einführung von KI beiträgt und die Nutzungskosten senkt . Seit der Einführung im Jahr 2018 wurden inzwischen mehr als 20.000 Kunlun 1-Chips eingesetzt, um die Suchmaschine von Baidu und Baidu Cloud-Partner zu unterstützen und die industrielle Fertigung, intelligente Städte, intelligentes Transportwesen und andere Bereiche zu stärken.

Dieser Inhalt wurde von Baidu erstellt. Es wurde nicht von der Redaktion des MIT Technology Review geschrieben.

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