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4月17日,世界顶级人工智能组织“自动深度学习”和“神经IPS会议”举行的总决赛公布了最终结果。浪潮队以优异成绩名列世界第三。由神经信息处理系统大会举办的自动深度学习系列竞赛是世界人工智能领域的顶级竞赛。它以难度大、标题新、日程长而闻名。年度大赛是人工智能前沿领域世界顶级科研机构的“华山之剑”。比赛历时4个月,吸引了包括谷歌、微软、卡内基梅隆大学、清华大学等在内的世界著名科研机构和顶尖人工智能技术公司,与相当于超级人工智能的人工智能“十大全能”自动深度学习相抗衡,是历史上难度最大的一次它可以自己学习和产生人工智能。

它可以通过从各种类型的数据中自动学习产生强大的人工智能。本次汽车深度学习总决赛是历史上难度最大的一次比赛,争夺各队十项全能。本次比赛的难点在于,各参赛队需要设计一套具有深度学习技术的人工智能系统,对包括图像、视频、语音、文字、表格等5项任务的10种不同数据集进行处理。每项任务的识别规则都有很大的不同,这就好比要求团队训练一个能看、能听、能说的全方位的人工智能能量模型,对于系统的数据处理能力、模型的创建能力、模型的精度优化都提出了巨大的挑战。

一般来说,一个专业的人工智能算法工程师需要大约一周的时间来完成一个数据集任务的深度学习建模的开发和调试。如果为这项任务开发出几十种不同的算法模型,将需要长达3-6个月的时间。本次比赛要求参赛队伍使用一套深度学习系统,对不同领域的10个数据集进行自动处理和识别,通过算法自动完成数据处理、建模和参数优化的全过程,算法的精度接近人工智能专家在20分钟内7天人工调试的精度。这与以100米短跑速度完成“铁人三项”并无不同。

全自动深度学习模型的生产模式使效率提高了1万倍。针对这一挑战,浪潮开发了自动深度学习解决方案,全面优化了自动数据处理、自动建模、自动参数优化等核心组件,同时通过系统自动调试完成了模型优化过程,大大提高了模型的识别精度和算法优化效率。与基准值相比,该方案的处理精度平均提高了20%,数据读取效率提高了22%。半小时内,可以生成上千个算法模型。与专家手工创建的模型相比,效率提高了1万多倍。目前,浪潮在大赛中使用的核心技术已经应用到浪潮的自动机器学习人工智能算法平台产品automl套件中。

在刚刚召开的ipf2020浪潮云数据中心合作伙伴大会上,浪潮提出智能计算中心是人工智能的新基础设施,浪潮将为智能生产、聚合、调度、发布四个运营环节的持续创新提供主导产品计算中心。这种领先的产品技术能力,也正通过其“元大脑”生态,成为中国工业人工智能进程的核心驱动力。(一鸣)主编:张静文。。