平行视觉:基于ACP的智能视觉计算方法

在视觉计算研究中,对复杂环境的适应能力通常决定了算法能否实际应用,已经成为该领域的研究焦点之一.由人工社会（Artificial societies）、计算实验（Computational experiments）、平行执行（Parallel execution）构成的ACP理论在复杂系统建模与调控中发挥着重要作用.本文将ACP理论引入智能视觉计算领域,提出平行视觉的基本框架与关键技术.平行视觉利用人工场景来模拟和表示复杂挑战的实际场景,通过计算实验进行各种视觉模型的训练与评估,最后借助平行执行来在线优化视觉系统,实现对复杂环境的智能感知与理解.这一虚实互动的视觉计算方法结合了计算机图形学、虚拟现实、机器学习、知识自动化等技术,是视觉系统走向应用的有效途径和自然选择.     

智能控制：从学习控制到平行控制

20世纪60年代,学习控制开启了人类探究复杂系统控制的新途径,基于人工智能技术的智能控制随之兴起.本文以智能控制为主线,阐述其由学习控制向平行控制发展的历程.本文首先介绍学习控制的基本思想,描述了智能机器的架构设计与运行机理.随着信息科技的进步,基于数据的计算智能方法随之出现.对此,本文进一步简述了基于计算智能的学习控制方法,并以自适应动态规划方法为切入点分析非线性动态系统自学习优化问题的求解过程.最后,针对工程复杂性与社会复杂性互相耦合的复杂系统控制问题,阐述了基于平行控制的学习与优化方法求解思路,分析其在求解复杂系统优化控制问题方面的优势.智能控制思想经历了学习控制、计算智能控制到平行控制的演化过程,可以看出平行控制是实现复杂系统知识自动化的有效方法.     

平行眼:基于ACP的智能眼科诊疗

ACP理论是平行智能的核心,由人工社会(Artificial Societies, A)、计算实验(Computational Experiments, C)、平行执行(Parallel Execution, P)构成,在复杂系统建模与调控中发挥重要的作用.人眼作为一个典型的复杂系统,是接收外界信息的重要器官,拥有复杂而又精细的结构,同时又和身体其他器官有着密不可分的联系.文中将ACP理论引入到人眼的诊疗和护理中,提出平行眼的基本框架.人工眼(A)构建不断更新的虚拟人眼模型及其对应的由诊疗护理知识构成的虚拟眼科医生.在此基础上,计算实验(C)借助人工眼进行各种眼病发展预测并制定最优的治疗护理方案.最后平行执行(P)将虚拟世界和人工世界串联起来,利用实际人眼的数据不断更新人工眼模型,同时借助人工眼和计算实验引导实际人眼进行在线化、长期化的治疗护理.整个框架结合知识自动化、计算机视觉、知识图谱、机器学习等相关人工智能技术,力图有效提升对于人眼疾病的诊断精度,实现对于人眼的长期、精确、有效的监护.     

平行手术:基于ACP的智能手术计算方法*

由人工社会(Artificial Societies)、计算实验(Computational Experiments)、平行执行(Parallel Execution)构成的ACP理论在平行智能和复杂系统建模与调控中发挥重要作用.文中将ACP理论引入到医疗手术领域中,提出平行手术的基本框架及相关流程.在平行手术中,采用人工场景模拟医生和患者情况,表征真实复杂的手术场景.在此基础上,采用计算试验的方法试验和评估手术方案,选择最佳方案.最后通过虚实互动的平行执行功能在线优化手术方案,实时地对手术进行智能预测与导引.整个框架结合规则提取、计算机图形学、虚拟现实/增强现实、机器学习、知识自动化等技术,力图有效提高手术的效率和准确性.     

平行哲学与智能科学:从莱布尼茨的Monad到区块链之DAO

本文从新的角度回顾科学和哲学的本源,认为需要以新的思想发展人工智能和智能技术及其相应的智慧社会.围绕卡尔·波普尔的三个交织世界的现实观,提出面向描述知识、预测知识和引导知识的平行哲学理念,使关于智能的哲学之研究对象从Being,Becoming到Believing,并讨论结合区块链DAO技术与范畴数学理论的可能实施途径.     

平行胃肠:基于ACP的智能胃肠疾病诊疗

胃肠道为人体重要消化器官,胃肠疾病常见且病因复杂.为了推动胃肠疾病诊疗的智能化、精准化发展,有效传承医生的经验丰富,文中提出基于ACP理论的平行胃肠诊疗系统框架.ACP理论为平行智能的核心,由人工社会(Artificial Societies)、计算实验(Computational Experiments)、平行执行(Parallel Execution)三部分构成.在平行胃肠诊疗系统中,构建人工胃肠道(A)模拟胃肠疾病实际诊疗情况,运用计算实验(C)在人工胃肠平台上进行各类胃肠疾病诊疗实验并评估最佳诊疗方案,最终借助平行执行(P)实时地对实际胃肠诊疗进行导引,持续更新人工胃肠系统并优化诊疗方案,实现虚拟诊疗和实际诊疗之间的虚实互动.整个系统框架的构建融合知识图谱、深度学习、虚拟现实/增强现实、知识自动化等多种前沿技术,致力于优化胃肠疾病诊疗,推进健康中国建设.     

平行区块链:概念、方法与内涵解析

本文提出了平行区块链的概念框架、基础理论和研究方法体系,并探讨了平行区块链的内涵.平行区块链技术是平行智能理论方法与区块链技术的有机结合,致力于通过实际区块链系统与人工区块链系统的平行互动与协同演化,为目前的区块链技术增加计算实验与平行决策功能,实现描述、预测、引导相结合的区块链系统管理与决策.平行区块链这一新型研究范式可望为下一步区块链研究和未来产业应用提供有益的启发与借鉴.     

新一代智能煤矿人工智能赋能技术研究综述

煤炭工业与人工智能（AI）深度融合是现代化矿井实现智能少人、降本提效的重要路径,而煤炭行业全流程、全业务应用场景的AI赋能是实现煤矿智能化的具体技术措施。在当前煤矿智能化发展背景下,提出了初级智能煤矿向新一代智能煤矿演进的基本范式,对比分析了初级智能煤矿与新一代智能煤矿的组成、功能与技术内涵,揭示了新一代智能煤矿AI赋能技术的重要性及其应用实施的2个关键：煤矿工业机理AI模型与煤矿工业互联网平台。总结了关于煤矿地质、采煤、掘进、安全监控等复杂作业环节的工业机理AI模型研究现状,阐明了工业机理AI分析在智能煤矿建设中的快速发展态势。设计了新一代智能煤矿多级云边协同工业互联网平台架构,利用集团数据中心、矿井数据中心、生产系统集控中心等工业信息软硬件设施,结合海量数据云计算和少量数据边缘计算特点,提出了集团云、矿井云与环节边、场景边的多级云边协同机制。指出了未来进一步研究方向,应不断加强煤矿工业机理AI模型的开发与软件化研究,逐步形成煤矿全流程AI赋能的知识软件体系,并充分运用煤矿工业互联网平台的数字资源与信息设施,逐步实现煤矿工业互联网平台的AI技术承载。     

人工智能芯片植入人体应用及发展研究

随着科技的发展,人工智能的广泛应用,AI芯片也逐渐存在于人们的生活中,科学家正在研究AI芯片植入人体的技术,目前该技术已经有了部分应用,具有较好的应用前景,但是也存在不足。本文先分析AI芯片植入人体的应用现状,对现阶段该技术应用简要总结,其次描述该技术的应用发展前景,然后对其未来发展提出展望以及建议,未来植入式人工智能芯片可能广泛地被人们接受且大量应用。     

可视分析增强的平行智能交通系统框架

随着人工智能2.0时代的到来,可视分析方法作为一种重要的人机耦合方法受到越发广泛的关注.其是大数据分析的利器,也是理解数据的"导航仪",能够有效地将三元空间结构(CPH)中的数据转换为知识系统中的服务与决策,从而进一步提升交通系统智能化水平.为此,提出人工交通系统、计算实验和平行执行相融合的平行智能交通系统,为智能交通...     

面向模型并行训练的模型拆分策略自动生成方法

随着训练数据规模的增大以及训练模型的日趋复杂,深度神经网络的训练成本越来越高,对计算平台提出了更高的算力需求,模型训练并行化成为增强其应用时效性的迫切需求。近年来基于分布式训练的AI加速器（如FPGA、TPU、AI芯片等）层出不穷,为深度神经网络并行训练提供了硬件基础。为了充分利用各种硬件资源,研究人员需要在集合了多种不同算力、不同硬件架构AI加速器的计算平台上进行神经网络的模型并行训练,因此,如何高效利用各种AI加速器计算资源,并实现训练任务在多种加速器上的负载均衡,一直是研究人员关心的热点问题。提出了一种面向模型并行训练的模型拆分策略自动生成方法,该方法能够基于静态的网络模型自动生成模型拆分策略,实现网络层在不同AI加速器上的任务分配。基于该方法自动生成的模型分配策略,能够高效利用单个计算平台上的所有计算资源,并保证模型训练任务在各设备之间的负载均衡,与目前使用的人工拆分策略相比,具有更高的时效性,节省拆分策略生成时间100倍以上,且降低了由于人为因素带来的不确定性。     

基于多类网络模型的AI芯片测评方法研究

随着AI芯片制程不断升级以及结构设计不断优化,AI芯片在并行计算能力和泛化能力等方面展现出明显的优势,这些优势使得AI芯片在宇航领域得到越来越多的关注和应用。与传统的质量保证方法不同,AI芯片测评作为一项新的重要环节,对于AI芯片的选型和使用具有重要意义。本文针对面向宇航应用的AI芯片,研究了一种宇航用AI芯片的测评方法,该方法可以测评出AI芯片的精度、算力、功耗和量化支持能力,并基于该方法对AI芯片的性能和功能性指标进行了详细的分析和评价,最后针对宇航用AI芯片测评方法的进一步研究方向提出了相关建议。     

面向人工智能和大数据的高效能计算

【目的】本文主要分析人工智能和大数据应用随着迅速增大的数据规模,给计算机系统带来的主要挑战,并针对计算机系统的发展趋势给出了一些面向人工智能和大数据亟待解决的高效能计算的若干研究方向。【文献范围】本文广泛查阅国内外在超级计算和高性能计算平台进行大数据和人工智能计算的最新研究成果及解决的挑战性问题。【方法】大数据既为人工智能提供了日益丰富的训练数据集合,但也给计算机系统的算力提出了更高的要求。近年来我国超级计算机处于世界的前列,为大数据和人工智能的大规模应用提供了强有力的计算平台支撑。【结果】而目前以超级计算机为代表的高性能计算平台大多采用CPU+加速器构成的异构并行计算系统,其数量众多的计算核心能够为人工智能和大数据应用提供强大的计算能力。【局限性】由于体系结构复杂,在充分发挥计算能力和提高计算效率方面存在较大挑战。尤其针对有别于科学计算的人工智能和大数据领域,其并行计算效率的提升更为困难。【结论】因此需要从底层的资源管理、任务调度、以及基础算法设计、通信优化,到上层的模型并行化和并行编程等方面展开高效能计算的研究,全面提升人工智能和大数据应用在高性能计算平台上的计算能效。     

片上网络

对片上网络的发展趋势进行了探讨,总结了它的技术特点,并着重分析了片上网络的体系结构。片上网络将继片上系统之后引发微电子领域的又一次革命。     

可信计算系统及其研究现状

可信计算是信息安全研究的一个新阶段，它通过在计算设备硬件平台上引入安全芯片架构，通过其提供的安全特性来提高整个系统的安全性。该文简要介绍了可信计算的起源和发展，重点分析了可信计算系统的体系结构和可信平台模块、可信根等关键技术，并对目前的研究现状作了总结。     

新型算力网络架构及其应用案例分析

随着人工智能（AI）算力向网络边缘甚至终端设备扩散,端边云超协同的算力网络成为最佳计算解决方案,而新机遇催生了端边云超计算和网络之间的深度集成。然而,集成系统的完整开发还没有得到很好的解决,包括适应性、灵活性和价值性,因此提出了一种区块链赋能的端边云超算力网络架构。其中,端边云超融合为框架提供基础设施,该设施构成的算力资源池为用户提供安全可靠的算力,网络通过调度资源满足用户需求,而框架内的神经网络和执行平台为AI任务执行提供接口;同时,区块链保证资源交易的可靠性,以激励更多算力贡献者加入平台。本框架为算力网络中的用户提供了适应性,为组网算力资源调度提供了灵活性,为算力供应商提供了价值激励,并利用案例清晰地描述了该新型算力网络架构。     

可重构体系结构的特征及应用

文章介绍了可重构体系结构的概念、特征和应用。着重介绍了可重构体系结构的分类及其适用领域,可重构计算系统的总体结构特征和可重构处理单元RPU的结构特征,对基于FPGA的可重构系统和其他可重构系统进行了比较,并总结了当前可重构体系结构的优点以及存在的问题。     

一个超高速FFT阵列式计算结构设计方案

本文分析了ＣＯＲＤＩＣ算法和ＦＦＴ算法的在内在联系，设计了基于ＣＯＲＤＩＣ算法的四个蝶形运算器芯片，并在此基础上构成了ＦＦＴ阵列式计算结构，Ｎ＝２＾ｍ点的ＦＦＴ计算速度可达到微秒级，有很好的性能人格比，在超高速实时信号处理中有广阔的应用前景。     

云计算架构中恶意代码入侵自动监测系统设计

为了解决云计算架构中恶意代码以各种形式入侵产生损害,不能及时发现、维护而造成云计算架构安全性能降低,无法正常使用的问题,建立一套基于BP神经网络的入侵监测系统,实现对云计算架构中恶意代码入侵的自动监测,对及时监测入侵恶意代码及有效增加云计算架构安全有这直接而又重要作用;系统以STM32F103ZET6为主控芯片构建MUC主控单元,并通过EZ-USB FX2 USB2.0控制芯片将各个模块与其相连;采用LM2575系列的稳压器,为系统提供电源;软件设计过程中,采用BP神经网络法计算各恶意代码入侵的输出值,降低监测误差;通过实验测试表明,该系统可实现云计算架构中入侵恶意代码的自动监测功能,且具有扩展性强、操作方便等特点,对云计算架构的使用安全性具有重要的应用价值。     

异构应用资源共享系统的研究与设计

随着应用资源的日益增长和应用需求的不断变化，个人计算环境需要集成不同平台的异构应用资源。该文基于虚拟计算技术，提出一种异构应用资源融合和共享机制。通过对应用资源的挖掘、发布及注册，实现跨平台的异构应用资源融合和个人计算环境的动态重构。研究成果在科技部科技基础条件平台建设计划中得到了较好的应用。