Las 10 principales tendencias tecnológicas de la Academia DAMO

En enero de 2019, Alibaba DAMO Academy anunció su predicción de las 10 principales tendencias tecnológicas en 2019, lo que provocó amplias discusiones y entusiasmo por las tecnologías futuristas.

También atrajo la atención mundial de la academia. Más de diez expertos de instituciones académicas autorizadas, incluyendo la Academia China de Ciencias, la Universidad de Tsinghua, la Universidad de Florida y la Universidad de Duke, comentaron sobre las opiniones propuestas por la Academia DAMO. Afirmaron plenamente la continua dedicación de la Academia DAMO a la investigación en ciencias básicas.

En general, los expertos creen que aunque la Academia DAMO anunció diez tendencias, se pueden resumir en tres temas clave: capacidad de cómputo basada en chips, algoritmos representados por computación gráfica y capacidad de red representada por 5G.

La computación es la fuente de cambio

La computación en la era tradicional se ha desarrollado en el marco de la arquitectura de von Neumann. En los últimos años, la inteligencia artificial está desafiando la arquitectura de von Neumann y la Ley de Moore ya no es efectiva.

Los nuevos chips y las nuevas arquitecturas de computadoras se han convertido en el foco de toda la industria. DAMO Academy cree que la arquitectura de computación se está reformulando y las arquitecturas de computación heterogéneas basadas en chips, como FPGA y ASIC, están desafiando la arquitectura de computación de propósito general centrada en la CPU.

«El enfoque para resolver todos los problemas al aumentar el rendimiento de los chips de propósito general ya no funciona», planteó Chen Tianshi, investigador del Instituto de Tecnología de Computación de la Academia de Ciencias de China.

Tanto la academia como la industria prestan atención a arquitecturas de procesadores más especializadas y siempre esperan la evolución de la nueva arquitectura causada por los nuevos dispositivos

Según el profesor asociado de la Universidad de Duke y el becario de IEEE, Chen Yiran, la academia se centra en estudios arquitectónicos más revolucionarios, como la computación de la memoria, la arquitectura no de von Neumann y la computación neuromórfica.

El Profesor Distinguido de la Universidad de Florida y IEEE Fellow Li Tao dijeron que la transformación de la arquitectura informática dominará y liderará la innovación y el desarrollo continuos en el campo de las TIC. Esta será la competitividad central de la industria en el futuro.

¿Qué hay de los chips?

Al menos en el campo de la inteligencia artificial, GPU es sin duda el chip más buscado para empresas y desarrolladores. Sin embargo, DAMO Academy cree que la transmisión de datos entre la computación y los nodos de almacenamiento se ha convertido en un cuello de botella en el escenario de capacitación de AI de su centro de datos. El chip específico de la IA pondrá a prueba el dominio absoluto de la GPU.

Para los escenarios de capacitación, se requiere una potencia de computación significativa y la cantidad de datos que deben almacenarse y procesarse es mucho mayor que la de las aplicaciones comunes. Por lo tanto, las arquitecturas de computación específicas de AI serían la mejor opción

El jefe adjunto del Departamento de Electrónica Micro-Nano de la Universidad de Tsinghua, Yin Shou, estuvo de acuerdo con la opinión de la Academia DAMO.

De acuerdo con la predicción de la Academia DAMO, los chips específicos de la IA se convertirán en una tendencia. En la Conferencia de computación de 2018 en Hangzhou, Alibaba anunció que el primer chip AI de AliNPU se usará en escenarios de datos de nube, como el cerebro urbano y el piloto automático en 2019.

Chen Tianshi señaló que «los chips AI pueden ser compatibles con el lenguaje visual, del habla y natural procesamiento flexible y eficiente». «Incluso las aplicaciones de aprendizaje automático convencionales desempeñarán un papel importante en los escenarios de los centros de datos», aclaró.

La innovación de algoritmos hace que la inteligencia artificial sea más inteligente

En 1950, el padre de la inteligencia artificial, Alan Turing, desarrolló la famosa prueba de Turing para probar la capacidad de inteligencia artificial de una máquina. Si más del 30% de los evaluadores no pueden distinguir de manera confiable una máquina de un ser humano, se dice que la máquina ha pasado la prueba.

La propuesta de Turing de que «las máquinas pueden pensar» puede realizarse pronto. La Academia DAMO cree que en el futuro, los humanos no podrán diferenciar las voces generadas por la AI de las voces humanas. Las instalaciones públicas con capacidades de interacción de voz se verán cada vez más ampliamente.

En ciertas pruebas de conversación, las máquinas pueden pasar la prueba de Turing. Xie Lei Said, profesora de la Facultad de Ciencias de la Computación de la Universidad Politécnica del Noroeste, dijo: «La tecnología de síntesis de sonidos ya puede rivalizar con las voces humanas en algunos aspectos y dará lugar al auge de la ‘economía del oído'».

Deep learning

El rápido desarrollo de la industria de la inteligencia artificial está altamente correlacionado con los avances logrados por el aprendizaje profundo. Sin embargo, todavía es difícil lograr la inteligencia general artificial (AGI) a través del aprendizaje profundo.

DAMO Academy cree que las redes neuronales basadas en el aprendizaje profundo (GNN) harán que las AI tengan sentido común, comprensión y capacidad cognitiva.

El profesor titular de la Escuela de Estadística de la Universidad de Duke, David Dunson, comentó: «El método de cálculo estadístico de aprendizaje profundo impulsará mejoras revolucionarias al sistema de recomendaciones, impulsando productos más interesantes y apropiados para los usuarios, al mismo tiempo que mejora la experiencia general del usuario».

El cerebro urbano

En los últimos dos años, el término cerebro urbano ha sido bastante popular en China. DAMO Academy cree que en 2019, la inteligencia artificial jugará un papel más importante en el desarrollo de la tecnología y las aplicaciones del cerebro urbano. Más y más ciudades tendrán cerebro en el futuro.

El decano del Instituto de Diseño y Planificación Urbana de China, Yang Baojun, cree que «el cerebro urbano ya no es la sabiduría de un solo campo o un solo elemento, sino la sabiduría de la coordinación global y la integración de múltiples fuentes».

El director del Centro de Investigación del Sistema de Transporte Inteligente de la Universidad de Tongji, Yang Xiaoguang, sostuvo que «la gestión inteligente urbana de la próxima generación, los servicios inteligentes y la toma de decisiones inteligentes ayudarán a los humanos a prevenir y gestionar de manera integral las enfermedades urbanas».

La tecnología 5G brinda más escenarios de aplicaciones

En los últimos años, la popularidad de 5G incluso rivaliza con la inteligencia artificial. La tecnología 5G crea una red que conecta no sólo a las personas, sino también a varias cosas.

Como lo mencionó DAMO Academy en su predicción de las 10 principales tendencias tecnológicas, 5G impulsará los videos ultra-HD y las tecnologías AR / VR hasta la madurez.

El ingeniero jefe adjunto de la Academia de Tecnología de la Información y las Comunicaciones de China y el Secretario General del Comité de Expertos en Economía de la Información y las Comunicaciones del Ministerio de Industria y Tecnología de la Información, Chen Jinqiao, comentaron que «5G levantará el telón del proceso de conversión de los recursos de datos a la productividad».

Se creará una sociedad inteligente de alta velocidad basada en redes ubicuas

La coordinación vehículo-carretera será un escenario típico donde las tecnologías de inteligencia artificial y 5G se abrazan entre sí. La Academia DAMO cree que la coordinación vehículo-carretera acelerará la madurez de los vehículos autónomos, que se implementarán rápidamente en escenarios comerciales tales como autobuses de línea fija, distribución no tripulada y micro-viajeros en parques.

Hay muchas limitaciones para la revolución del vehículo cuando simplemente se confía en la «inteligencia del vehículo». Por ejemplo, altos costos de despliegue para sensores y baja confiabilidad de los sistemas de detección y toma de decisiones.

«Las ventajas de la coordinación vehículo-carretera son que reduce los costos de implementación del sistema de ubicación para cada vehículo y permite una mejor detección y toma de decisiones», cerró el investigador del Instituto de Automatización de la Academia China de Ciencias, Zhao Dongbin.

Fuente: Alibaba