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人工智能行業(yè)調(diào)查報(bào)告 人工智能行業(yè)( 二 )

云知道人工智能行業(yè)


趨勢(shì)六：人工智能幫助應(yīng)對(duì)全球挑戰(zhàn)
【人工智能行業(yè)調(diào)查報(bào)告 人工智能行業(yè)】不論是傳染病大流行還是氣候變化，還有能源問題、包括碳中和方向，人工智能都在幫助人類應(yīng)對(duì)全球挑戰(zhàn) 。越來越多的科學(xué)家在使用MATLAB數(shù)據(jù)處理和AI算法分析新冠病毒的流行趨勢(shì)，對(duì)大氣進(jìn)行長期的空氣質(zhì)量監(jiān)測，利用數(shù)據(jù)分析大氣的氣候變化等等 。
趨勢(shì)七：以數(shù)據(jù)為中心的人工智能
以往的很多人工智能應(yīng)用專注于模型和算法本身，但從2019年開始，相關(guān)研究方向開始專注于改善提供給模型和數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，也就是說要給予模型更好更優(yōu)的算法、更優(yōu)的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的優(yōu)化代表著能產(chǎn)生更優(yōu)秀的模型 。
趨勢(shì)八：無代碼/低代碼/自動(dòng)編碼：為擴(kuò)大AI用戶群體帶來巨大好處
無代碼、低代碼和自動(dòng)編碼等應(yīng)用，為AI的普及帶來助推力 。傳統(tǒng)的行業(yè)領(lǐng)域有很多專家，不過他們的經(jīng)驗(yàn)往往集中于自己的垂直領(lǐng)域 。如何讓他們快速將人工智能算法與自身擅長的領(lǐng)域相結(jié)合？無代碼和低代碼就起到了關(guān)鍵作用，利用MathWorks所提供的深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)，包括強(qiáng)化學(xué)習(xí)工具箱，專家們就算并不擅長編程，也能很快地掌握無代碼/低代碼的人工智能學(xué)習(xí)方案 。
趨勢(shì)九：AI驅(qū)動(dòng)跨框架、跨平臺(tái)和多學(xué)科團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)作
目前AI框架類型較多，比如Tensorflow、PyTorch、Keras、Caffe等，這些框架各自專注的領(lǐng)域往往不同，沒有任何一個(gè)框架可以解決所有問題，因此跨框架的協(xié)同和互操作非常重要 。MathWorks通過以MATLAB/Simulink為基礎(chǔ)平臺(tái)，將其他框架中的算法導(dǎo)入MATLAB/Simulink中，使之成為整個(gè)大系統(tǒng)仿真的一部分，以此來促進(jìn)不同學(xué)科之間的交流，以及整個(gè)平臺(tái)系統(tǒng)級(jí)的仿真 。
趨勢(shì)十：人工智能大量用于應(yīng)用科學(xué)研究
從人工智能的發(fā)展趨勢(shì)來看，應(yīng)用學(xué)科越來越成為新的熱點(diǎn)應(yīng)用 。例如遷移學(xué)習(xí)使研究人員更容易在工作中應(yīng)用人工智能，他們只需在實(shí)際應(yīng)用中對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行一定幅度的微調(diào)，就可以快速地部署在實(shí)際場景中 。此外，研究人員利用GAN等技術(shù)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，以及通過PIML促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)和物理知識(shí)的融合等，都是新技術(shù)在應(yīng)用學(xué)科研究方向的案例 。
MathWorks在企業(yè)人工智能工程領(lǐng)域的進(jìn)展？
海量大中小型企業(yè)是人工智能應(yīng)用的積極實(shí)踐者，特別是對(duì)于那些具有一定規(guī)模和行業(yè)地位的企業(yè)，已經(jīng)走在了應(yīng)用前列 。顯然，針對(duì)這些用戶的工具、服務(wù)等，都非常重要 。
在MathWorks官網(wǎng)上，僅使用MATLAB AI解決工程問題的案例就超過了100個(gè) 。MathWorks提供的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)工具箱，也已經(jīng)滲透到各類企業(yè)行業(yè)應(yīng)用的方方面面，例如日本Daihatsu公司分析汽車發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)生爆震的原因；三星公司研究降低無線通信電路的噪音；韓國能源研究所對(duì)風(fēng)機(jī)，尤其是海上風(fēng)機(jī)進(jìn)行故障監(jiān)測……
針對(duì)企業(yè)級(jí)部署需求，MathWorks在開發(fā)側(cè)推出了MATLAB Production Server和Web App Server，配合海量數(shù)據(jù)處理、無代碼/低代碼建模系統(tǒng)軟件、自動(dòng)化代碼生成，能夠幫助運(yùn)維人員將算法快速部署在企業(yè)IT/OT系統(tǒng)中，做到開發(fā)和運(yùn)營一體化部署 。
對(duì)于現(xiàn)階段的AI應(yīng)用來說，數(shù)據(jù)仍是重中之重 。除了數(shù)據(jù)的獲取，對(duì)不同數(shù)據(jù)類型的分類、標(biāo)注，對(duì)于下一階段的處理應(yīng)用非常關(guān)鍵 。如果能夠自動(dòng)為數(shù)據(jù)標(biāo)注標(biāo)簽，之后再對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)以及可視化，不僅能夠提高工作效率，對(duì)于更精準(zhǔn)的訓(xùn)練、應(yīng)用都大有裨益 。
MathWorks在這方面提供了完整的AI工具鏈，除了“打標(biāo)簽”，還包括對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，例如通過算法擬合補(bǔ)充丟失的數(shù)據(jù)，過濾“臟”數(shù)據(jù)等等，之后再進(jìn)行人工智能的建模、仿真、測試和部署 。據(jù)李靖遠(yuǎn)介紹，企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用比較復(fù)雜，因此跨平臺(tái)、跨框架的支持必不可少，為了方便在各個(gè)平臺(tái)中互相調(diào)用，增強(qiáng)互操作性 。MATLAB還針對(duì)幾種主流框架提供了導(dǎo)入器工具，Tensorflow、Keras、 Caffe、Pytorch等框架中的模型可以通過導(dǎo)入器自動(dòng)進(jìn)入MATLAB中，形成系統(tǒng)級(jí)仿真 。

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