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行業(yè)資訊

前沿 | 全球十大數(shù)字創(chuàng)新技術(shù)出爐

2025China.cn   2021年04月20日

  聯(lián)合國(guó)教科文組織2021年Netexplo創(chuàng)新論壇于4月14日至15日在網(wǎng)上舉行。由技術(shù)領(lǐng)域全球知名大學(xué)組成的Netexplo大學(xué)網(wǎng)絡(luò)歷時(shí)一年,在全球范圍內(nèi)遴選出了10項(xiàng)極具突破性的數(shù)字創(chuàng)新技術(shù),這些創(chuàng)新對(duì)社會(huì)具有深遠(yuǎn)而持久的影響。

  圖源:pixabay

  阿根廷交易平臺(tái)Abakus

  受新冠肺炎疫情影響,阿根廷經(jīng)濟(jì)遭受重創(chuàng),也使該國(guó)農(nóng)業(yè)部門(mén)的動(dòng)蕩加劇。鑒于此,阿根廷初創(chuàng)企業(yè)Abakus與瑞士區(qū)塊鏈基礎(chǔ)設(shè)施提供商CoreLedger推出了一個(gè)數(shù)字易貨平臺(tái),旨在幫助農(nóng)民克服金融波動(dòng)帶來(lái)的影響。

  Abakus系統(tǒng)基于一種以實(shí)物資產(chǎn)(例如大豆)為索引的加密貨幣,這種貨幣可能比本國(guó)不斷波動(dòng)的貨幣更穩(wěn)定,而代幣可以?xún)稉Q成貨物或比索。這兩家公司表示,代幣化農(nóng)業(yè)資產(chǎn)將有助于農(nóng)民對(duì)沖通貨膨脹,并在國(guó)內(nèi)和國(guó)際上獲得流動(dòng)性。

  英國(guó)人工智能AlphaFold 2

  在國(guó)際象棋和圍棋領(lǐng)域取得巨大成功后,去年年底,人工智能再次大出風(fēng)頭。在國(guó)際蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)賽中,AlphaFold 2摘得桂冠,并破解了一個(gè)困擾人類(lèi)50年的難題:預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)如何折疊。

  在過(guò)去50年中,“蛋白質(zhì)折疊問(wèn)題”一直是生物學(xué)界的重大挑戰(zhàn)。此前,生物學(xué)家主要利用X射線(xiàn)晶體學(xué)或冷凍電鏡等實(shí)驗(yàn)技術(shù)來(lái)破譯蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu),但這類(lèi)方法耗時(shí)長(zhǎng)、成本高。而AlphaFold 2不僅預(yù)測(cè)準(zhǔn)確且效率高,有望促進(jìn)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域不斷取得進(jìn)步。

  美國(guó)圖像生成系統(tǒng)Dall-E

  美國(guó)人工智能非營(yíng)利組織OpenAI于今年1月份推出Dall-E,這是一個(gè)可以根據(jù)書(shū)面文字生成圖像的人工智能系統(tǒng),該名稱(chēng)來(lái)源于著名畫(huà)家達(dá)利(Dalí)和機(jī)器人總動(dòng)員(Wall-E)。

  該系統(tǒng)可以根據(jù)簡(jiǎn)單的描述創(chuàng)建極其逼真和清晰的圖像,精通各種藝術(shù)風(fēng)格,包括插畫(huà)和風(fēng)景等。它還可以生成文字來(lái)制作建筑物上的標(biāo)志,并分別制作同一場(chǎng)景的草圖和全彩圖像。

  多哥慈善機(jī)構(gòu)“直接給錢(qián)”

  “直接給錢(qián)”是一家通過(guò)無(wú)條件直接援助來(lái)緩解貧困的非政府組織,它使用美國(guó)伯克利大學(xué)開(kāi)發(fā)的一種算法,以找出最需要幫助的人。這種算法可以利用電信運(yùn)營(yíng)商提供的數(shù)據(jù),分析用戶(hù)的手機(jī)消費(fèi)情況,確定用戶(hù)的貧困程度。

  多哥共和國(guó)政府啟動(dòng)了“直接給錢(qián)—多哥”項(xiàng)目,利用衛(wèi)星圖像和手機(jī)數(shù)據(jù)尋找最需要扶助的公民。研究人員利用了多哥政府用于發(fā)放新冠救濟(jì)金的手機(jī)平臺(tái)Novissi,每月5次向多哥最貧困地區(qū)的5.7萬(wàn)名弱勢(shì)群眾提供援助。

  德國(guó)文本AI模型GPT-Neo

  OpenAI的GPT—3被認(rèn)為是目前最好的人工智能文本生成器,其擁有1750億個(gè)參數(shù),現(xiàn)已被數(shù)萬(wàn)開(kāi)發(fā)者用于300多個(gè)不同的應(yīng)用程序,每天輸出45億詞之多。

  但它是收費(fèi)的,這阻礙了更多開(kāi)發(fā)人員的采用,也不利于文本AI的快速發(fā)展。有鑒于此,德國(guó)Eleuther人工智能公司于今年3月下旬推出開(kāi)源的文本AI模型GPT—Neo,以彌補(bǔ)這方面的缺憾。研究人員稱(chēng),GPT—Neo的推出將會(huì)催生出一大批嶄新應(yīng)用,也會(huì)以更為低廉的成本釋放人們對(duì)人工智能未來(lái)的想象力。

  中國(guó)量子計(jì)算機(jī)“九章”

  “九章”是由中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)潘建偉、陸朝陽(yáng)等學(xué)者研制的76個(gè)光子的量子計(jì)算原型機(jī)。

  實(shí)驗(yàn)顯示,“九章”對(duì)經(jīng)典數(shù)學(xué)算法高斯玻色取樣的計(jì)算速度,比目前世界最快的超算“富岳”快100萬(wàn)億倍,從而在全球第二個(gè)實(shí)現(xiàn)了“量子霸權(quán)”,推動(dòng)全球量子計(jì)算前沿研究達(dá)到一個(gè)新高度,其超強(qiáng)算力在圖論、機(jī)器學(xué)習(xí)、量子化學(xué)等領(lǐng)域具有潛在應(yīng)用價(jià)值。

  當(dāng)求解5000萬(wàn)個(gè)樣本的高斯玻色取樣問(wèn)題時(shí),“九章”需200秒,而“富岳”需6億年;當(dāng)求解100億個(gè)樣本時(shí),“九章”需10小時(shí),“富岳”需1200億年。

  對(duì)于“九章”的突破,《科學(xué)》雜志審稿人評(píng)價(jià)稱(chēng)“這是一個(gè)最先進(jìn)的實(shí)驗(yàn)和重大成就”。

  圖源:新華社

  美國(guó)人工智能“神經(jīng)破譯”

  “神經(jīng)破譯”是由麻省理工學(xué)院和谷歌公司的研究人員攜手開(kāi)發(fā)的一款人工智能軟件,基于語(yǔ)言進(jìn)化原理,可以在不知道語(yǔ)言來(lái)源的情況下破譯古代語(yǔ)言,并揭示某種語(yǔ)言和其他語(yǔ)言之間的關(guān)聯(lián)。

  研究者們利用同一語(yǔ)族內(nèi)不同語(yǔ)言之間的聯(lián)系,用該人工智能破譯了兩種失傳的語(yǔ)言:烏加里特文和線(xiàn)性文字B,堪稱(chēng)現(xiàn)代版的“羅塞塔石碑”!羅塞塔石碑是一塊用3種語(yǔ)言寫(xiě)了同一個(gè)內(nèi)容的石碑,幫助語(yǔ)言學(xué)家們讀懂古文字。

  法國(guó)消費(fèi)者應(yīng)用程序Rift

  Rift應(yīng)用程序由投資平臺(tái)Lita推出。投資和儲(chǔ)蓄對(duì)可持續(xù)發(fā)展的影響至少與支出一樣大。Rift讓用戶(hù)知道銀行如何使用他們的錢(qián)。該應(yīng)用程序也可以指出最符合用戶(hù)優(yōu)先級(jí)的金融產(chǎn)品。

  印度區(qū)塊鏈應(yīng)用程序Smashboard

  Smashboard網(wǎng)站稱(chēng)自己是一個(gè)“另類(lèi)的社交媒體網(wǎng)絡(luò),為性侵受害者提供獨(dú)特的功能,目的是通過(guò)減少報(bào)案帶來(lái)的心理創(chuàng)傷,讓他們的生活更輕松”。

  借助區(qū)塊鏈技術(shù),Smashboard允許用戶(hù)創(chuàng)建他們所遭受犯罪的私人和加密賬本,并將其安全地存儲(chǔ)在網(wǎng)上。例如,Smashboard為用戶(hù)提供了收集材料的選項(xiàng),“這些材料可作為日記,也可作為加密個(gè)人空間中的時(shí)間戳證據(jù)”。

  更重要的是,該應(yīng)用程序允許性侵受害者找到法律顧問(wèn)或律師,并與他們私下互動(dòng)。

  澳大利亞人工智能“蠕蟲(chóng)大腦驅(qū)動(dòng)器”

  研究人員從蠕蟲(chóng)微小的大腦中獲得靈感,開(kāi)發(fā)出一種能夠控制自動(dòng)駕駛汽車(chē)的人工智能系統(tǒng)“蠕蟲(chóng)大腦驅(qū)動(dòng)器”。與大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)中使用數(shù)百萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元相比,該系統(tǒng)只需要幾個(gè)神經(jīng)元。

  該系統(tǒng)只用了控制電路中的19個(gè)神經(jīng)元和7.5萬(wàn)個(gè)參數(shù),就成功控制了一輛汽車(chē)。研究小組相信他們的新方法可減少訓(xùn)練時(shí)間,并使人工智能在相對(duì)簡(jiǎn)單的系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)成為可能。

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