Um die Implementierung von KI in Tausenden von Branchen zu untersuchen, wurde das AISummit-Unterforum „AI Empowering Industrial Practice“ erfolgreich abgehalten

Am 6. und 7. August 2022 findet wie geplant die ​AISummit Global Artificial Intelligence Technology Conference​​ statt. Das Thema dieser Konferenz ist „Drive·Innovation·Digital Intelligence“ und der Inhalt umfasst Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung, Algorithmen und Modelle, Empfehlungssysteme, maschinelles Lernen, intelligentes Fahren, intelligente Finanzen, Metaverse, MLOps und vieles mehr Andere Technologien. Die segmentierten Bereiche bieten ein gefräßiges Technologiefest für mittlere bis obere Technologiemanager und Technologiepraktiker von Technologieunternehmen, Unternehmensmanagern, die eine digitale Transformation planen/aktuell durchführen, sowie Personen und Unternehmern, die sich für den Bereich der künstlichen Intelligenz interessieren . .

Am Nachmittag des 7., beim Unterforum zum Thema „KI stärkt die Industriepraxis“, sagte Jiang Wei, Leiter des risikointelligenten Hochverfügbarkeitsalgorithmus der Ant Group Technology Risk Department, leitender F&E-Ingenieur/KI+-Medikament bei Baidu Fang Xiaomin, Leiter der Entdeckungstechnologie, fünf große Namen, Ma Guoning, stellvertretender General Manager von Taifan Technology, Zhang Bo, CTO von Cloud Wisdom, und Chen Guanling, Technologiepartner von Fuyou Trucks, brachten einen wunderbaren Themenaustausch rund um die Anwendungspraxis von KI in verschiedenen Bereichen , bietet Einblicke in die Anwendung von KI in verschiedenen Branchen und bietet eine aussagekräftige Referenz.

Ant Green Intelligent Capacity Technology Practice

In Cloud-nativen großen Online-Microservice-Systemen sind Fehler hauptsächlich auf Änderungen und Kapazität zurückzuführen. Sobald ein Fehler auftritt, kann es zu Betriebsunterbrechungen und Produktionsunfällen kommen, was zu enormen wirtschaftlichen Verlusten und konzentrierten Kundenbeschwerden führt. Wie können Algorithmusmodelle angewendet werden, um eine Änderungsrisikoerkennung und eine automatische Kapazitätsbewertung zu erstellen, die Systemzuverlässigkeit zu verbessern und eine hohe Verfügbarkeit sicherzustellen? Jiang Wei, Leiter des risikointelligenten Hochverfügbarkeitsalgorithmus der Technologierisikoabteilung der Ant Group, erläuterte dies im Themenvortrag „Ant Green Intelligent Capacity Technology Practice“ ausführlich.

Jiang Wei sagte, dass ein hochverfügbares System drei Hauptelemente haben muss: weniger Ausfälle, schnellere Wiederherstellung und geringere Kosten. Die Hauptfehler der Ant Group sind auf Veränderungen und Kapazität zurückzuführen und machen mehr als 50 % der Gesamtschuld aus. Zu diesem Zweck hat die Ant Group ihre Algorithmusfähigkeiten genutzt, um Fähigkeiten zur Identifizierung von Änderungsrisiken in Änderungsszenarien und automatisierte Kapazitätsbewertungsfunktionen in Kapazitätsszenarien aufzubauen.

Im Folgenden stellte Jiang Wei ausführlich die wichtigsten Technologien vor, die die Ant Group in Änderungsszenarien verwendet, sowie einige Praktiken der umweltfreundlichen intelligenten Kapazitätstechnologie. Jiang Wei sagte, dass die Risikoidentifizierung und Kapazitätsbewertung der Ant Group durch verschiedene technische Optimierungen erhebliche Ergebnisse bei der Systemzuverlässigkeit und -garantie erzielt habe.

Jiang Wei betonte, dass Daten Datengrenzen haben und Algorithmen Grenzen von Algorithmen haben. Aber nur durch ein wirkliches Verständnis von Geschäft, Daten und Technik können Algorithmen schneller und besser in Geschäftsszenarien implementiert und Daten besser entwickelt werden seinen Wert und lassen Sie die Technologie wirklich einen größeren Wert für das Unternehmen schaffen.

Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsansatz von Baidu Biocomputing

In den letzten Jahren hat sich „KI+Medizin“ rasant weiterentwickelt und wird hauptsächlich in den Bereichen öffentliche Gesundheit, medizinische Bildgebung, medizinische Roboter usw. eingesetzt. Arzneimittelforschung und -entwicklung usw. Aspekt. Obwohl sich „KI + medizinische Versorgung“ noch in einem frühen Stadium befindet, mit einem relativ geringen Grad an kommerzieller Anwendung und einer geringen Marktdurchdringungsrate insgesamt, verfügt „KI + medizinische Versorgung“ über einen sehr großen Entwicklungsspielraum.

Fang Xiaomin, leitender Forschungs- und Entwicklungsingenieur bei Baidu und Leiter der KI+-Arzneimittelforschungstechnologie, wies in der Mitteilung mit dem Titel „Arzneimittelforschung und -entwicklung des Baidu Biocomputing Large Model“ darauf hin, dass der aktuelle Schwerpunkt der KI+-Arzneimittelforschung und -entwicklung auf dem Arzneimitteldesign liegt und Entdeckungsphase, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung von Modellen des maschinellen Lernens liegt, um zeitaufwändige und kostspielige simulierte chemische oder biologische Experimente bei der Entwicklung und Entdeckung von Arzneimitteln zu lösen. Fang Xiaomin sagte, dass die größte Herausforderung beim Einsatz von KI für die Arzneimittelforschung und -entwicklung darin besteht, dass es im biologischen Bereich nur sehr wenige annotierte Daten gibt und die Anschaffungskosten sehr hoch sind.

Um die KI-Technologie besser im Bereich der Biomedizin einsetzen zu können, hat Baidu PaddleHelix ins Leben gerufen. PaddleHelix ist eine KI-gesteuerte, umfassende Open-Source-Toolbibliothek für Biocomputing. Die unterste Ebene basiert auf dem Kern-Framework von PaddlePaddle und umfasst zwei Ebenen von Open-Source-Tools und Plattformdiensten. Im Folgenden stellte Fang Xiaomin die wichtigsten technischen Vorteile des Propellers PaddleHelix ausführlich vor.

Fang Xiaomin sagte, dass PaddleHelix hofft, so viel wie möglich alle Arten von Daten zu nutzen, die wir erhalten können, beispielsweise unbeschriftete Daten. Er betonte, dass es im biologischen Bereich viele unbeschriftete Daten gibt. Mit PaddlePaddle können wir etwa 1B unbeschriftete Daten von Verbindungen und 2B unbeschriftete Daten von Proteinen sammeln. Berichten zufolge kann PaddlePaddle die Modellierung von Verbindungen sowie die Modellierung und Faltung von Proteinen abschließen und hat bemerkenswerte Ergebnisse erzielt.

Stellen Sie sich alles vor, von Königsberg bis hin zur Stärkung aller Branchen.

Wer wird die KI stärken, wenn die KI im Prozess der industriellen Stärkung auf Engpässe stößt und ihre eigenen Fähigkeiten nicht ausreichen? Die Verwendung von Wissensgraphen ist der beste Weg.

Ma Guoning, stellvertretende Geschäftsführerin von Taifan Technology, sprach über das Thema „Mapping Everything, from Königsberg to Empowering All Industries“. Ausgehend vom Wissensgraphen, einer wichtigen Technologie im Bereich der kognitiven Intelligenz, schlug Euler die berühmten Sieben Brücken von Königsberg vor Das Problem erstreckt sich darauf, wie modernste theoretische Technologien in der Graphentheorie und anderen Bereichen eingesetzt werden können, um die Probleme komplexer Entitäten, schwierigen Abrufs und übermäßigem Aktualisierungsaufwand zu lösen, die bei der praktischen Anwendung von Wissensgraphen auftreten.

Ma Guoning betonte, dass es zu einem Konsens gekommen sei, verschiedene Branchenprobleme auf kostengünstige und hocheffiziente Weise durch die Schaffung eines effektiven Plattformtools zu lösen. Im folgenden Vortrag kombinierte Ma Guoning eine große Anzahl praktischer Fälle im Detail, um die technische Praxis der Nutzung der Knowledge-Graph-Plattform zur Stärkung verschiedener Branchen zu demonstrieren.

Ma Guoning sagte, dass wir uns dafür einsetzen, der Branche ein Werkzeug zur Verfügung zu stellen, um hochmoderne und schwer verständliche Technologieanwendungen narrensicher zu machen, vielfältige Möglichkeiten für KI und die Stärkung der Industrie bereitzustellen und der Branche der künstlichen Intelligenz zu ermöglichen eine Zukunft, in der hundert Blumen blühen.

Vom Labor zum Desktop des Benutzers, der Weg zur KI-Implementierung

In den letzten Jahren wurde KI in verschiedenen Branchen weit verbreitet eingesetzt, wodurch die Intelligenz verschiedener Branchen gefördert und die Management- und Entscheidungsebene erheblich verbessert wurde , einschließlich Einschließlich der IT-Branche. Die Anwendung von KI auf den IT-Betrieb, auch bekannt als AIOps, ist ein Hotspot für KI-Anwendungen in der IT-Branche. Daher ist die Frage, wie ein effizienter Betrieb und eine effiziente Wartung erfolgen können, zu einem Problem geworden, mit dem sich IT-Abteilungen und sogar CIOs auseinandersetzen müssen.

Zhang Bo, CTO von Cloud Intelligence, wies in seinem Beitrag mit dem Titel „Vom Labor zum Benutzerdesktop, der Weg zur KI-Implementierungspraxis“ darauf hin, dass das Hinzufügen von Algorithmen zu Daten wie Indikatoren, Protokollen und Anrufketten das Szenario von AIOps ist. Im folgenden Beitrag berichtete Zhang Bo über den intelligenten Betrieb und die Wartung in der KI-2B-Branche und erläuterte, wie KI-Algorithmen in der Branche angepasst und implementiert werden und wie KI-Engineering in der Branche angepasst und implementiert wird. Er teilte auch praktische Fälle mit der Unternehmensentwicklungstechnologie in der Branche.

Zhang Bo sagte, dass AI to B eine besonders interessante Branche ist, die sowohl Algorithmusfähigkeiten als auch Implementierung erfordert und Erfolg oder Misserfolg anhand der Ergebnisse beurteilt wird. Bei dem gesamten Algorithmus und dem gesamten Algorithmus müssen alle zusammenarbeiten, um Deep Learning zu erforschen Lernen Sie einige Technologien kennen, um den industriellen Wandel wirklich voranzutreiben.

Technische Anwendung des autonomen Fahrens in der Kofferraumlogistik

Autonomes Fahren ist eines der typischsten Anwendungsszenarien künstlicher Intelligenz. Für Logistikunternehmen ist neben der Sicherheit vor allem die Kostenreduzierung die Hauptmotivation für den Einsatz autonomen Fahrens.

Chen Guanling, technischer Partner von Fuyou Trucks, wies in seinem Beitrag mit dem Titel „Technische Anwendung des autonomen Fahrens in der Kofferraumlogistik“ darauf hin, dass der Straßengüterverkehr seit langem viele Probleme mit sich bringt. Einer davon ist die große Reichweite beim Fahren schwerer Lkw Auf Autobahnen bedeutet ein längerer Schaltabstand einen längeren Bremsweg. Zweitens ist es schwierig, die Spur zu wechseln. Bei hoher Geschwindigkeit dauert es etwa 10 Sekunden, bis der Fahrer die Spur gewechselt hat umliegende Fahrzeuge werden größer sein.

In der folgenden Zeit teilte Chen Guanling ausführlich die kommerziellen Open-Source-Betriebsszenarien von Unternehmen für autonomes Fahren und analysierte umfassend die integrierte Entwicklung von KI und Logistik aus drei Perspektiven: Technologie, Implementierung und Praxis. Um die Weiterentwicklung der autonomen Fahrtechnologie voranzutreiben, hat Fuyou Truck den „Venus“-Plan ins Leben gerufen, um Unternehmen für autonomes Fahren zu öffnen und die kommerziellen Betriebsszenarien von Fuyou zu erschließen.

Chen Guanling sagte, dass unsere Vision darin besteht, von der derzeitigen Disposition menschlich gesteuerter Lastkraftwagen zur zukünftigen Disposition intelligenter Fahrzeuge, die Mensch und Maschine kombinieren, zu der zukünftigen Disposition vollständig fahrerloser Lastkraftwagen überzugehen, um ein wirklich intelligentes Cross- städtische Logistikplattform.

Am Ende geschrieben: Mit der Optimierung von Computer Vision, Spracherkennung, maschinellem Lernen, Algorithmen, Modellen und anderen Technologien sowie der kontinuierlichen Verbesserung der Industriestruktur verfügt künstliche Intelligenz über umfassendere Anwendungsszenarien, beispielsweise zur Risikokontrolle Bewertung, technischer Betrieb Es wird in den Bereichen Wartung, Biopharmazeutika, Logistik und Fracht sowie in anderen Bereichen eingesetzt und beschleunigt gleichzeitig den strukturellen Ausbau der KI-Industrie. Im Rahmen dieser Veranstaltung teilten hochrangige Experten auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz in fünf großen Branchen ihre wunderbaren Praktiken, die eine starke Referenz für die Anwendung künstlicher Intelligenz in verschiedenen Bereichen darstellten und die Implementierung der Technologie der künstlichen Intelligenz in Tausenden von Bereichen weiter vorantrieben Branchen.

Um die Videoaufzeichnung anzusehen, besuchen Sie bitte die offizielle Website der AISummit-Konferenz: ​aisummit.51cto.com​​

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