杜佳豪编辑

百度研究院官宣升级,新增生物计算实验室与安全实验室

近日,百度研究院宣布架构新升级,新增两大实验室——生物计算实验室和安全实验室,进一步拓展AI前瞻性研究范围。至此,百度研究院已囊括了从底层基础技术到感知、认知技术的AI全领域研究,并深入展开跨领域研究合作,持续彰显百度AI的技术创新实力。

升级之后,百度研究院设有认知计算实验室、硅谷人工智能实验室、深度学习实验室、大数据实验室、商业智能实验室、量子计算研究所、机器人与自动驾驶实验室和安全实验室,生物计算实验室,共计九大实验研究室,汇聚了数十位 AI领域的世界级专家,共同推动百度研究院的AI基础性研究和前瞻性洞察,助力AI技术加速落地。

宣布新架构升级的同时,百度CTO、百度研究院院长王海峰也重申百度研究院的使命和愿景。他表示,百度研究院以引领科技发展,打造突破性AI技术为使命,持续致力于AI技术创新,产出高影响力的研究成果并与产业应用相结合,为产业智能化升级做贡献。

成立生物计算实验室,加快AI赋能医药研究

今年1月,百度研究院推出线性时间算法LinearFold,RNA二级结构的预测速度全球最快,分析时间缩短至27秒,提速120倍。仅3个月内,百度研究院又推出全球首个专门优化新冠病毒mRNA疫苗基因序列的高效算法LinearDesign,可在11分钟内完成序列设计,大大提升疫苗设计的稳定性和蛋白质表达水平,让病毒研究因AI而更有效。4月,百度牵头与中国疾病预防控制中心联合成立"中国CDC应急技术中心-百度基因测序工作站",展开长期战略性抗疫支持工作。6月,北京新发地突发新冠疫情,CDC工作站在接收样本后,仅用10小时完成北京四个样本的全基因组测序,为防控疫情做出重大贡献。

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为继续打好AI抗疫攻坚战,基于自身技术优势推进生物医疗科研新进展,百度研究院宣布成立生物计算实验室,期望通过强大的人工智能和计算技术,深化学术界和生物制药企业的合作,共同探索基因、DNA、RNA、蛋白质分子结构等人类生命密码,缩短新药研发周期,降低新药研发成本,提升药物和疾病匹配的精准度,发现基因和疾病的关联关系,从而实现精准医疗,让人类在健康问题面前更主动。

安全实验室为AI产业应用保驾护航

随着AI技术的产业化应用不断深入,AI安全也受到越来越多的重视。此前,百度大脑已经打造了完整的AI安全体系,从基础的开源技术矩阵、开放行业解决方案的平台,到与学术界、企业、政府、机构等多层面的开放协作,为AI技术的产业应用保驾护航。

百度研究院安全实验室聚焦国际一流的AI安全解决方案,确保AI系统在多种场景下(包括恶意对抗)持续正常地工作服务,让用户数据隐私有保障,让智能系统更安全。安全实验室的研究内容包括如何保护AI系统自身核心资源,防止攻击者窃取AI模型和参数和用户数据,保护用户隐私。安全实验室目前已开展自动驾驶安全、AI模型鲁棒性评测、AI对抗攻击检测与防御、隐私保护的安全计算等多个项目。

百度AI再突破,多项研究领域取得重大进展

升级新架构的同时,百度研究院也发布了计算机视觉语音识别自然语言处理、自动驾驶和机器人、量子计算深度学习等多领域取的喜人成果,引起学界和业界的广泛关注。论文方面,2019年百度共计发布论文188篇;2020上半年,百度发表论文数量更是突破190篇。专利方面,百度全球AI专利申请量已超过1万件,其中中国专利7000多件,并在语音识别自然语言处理知识图谱和自动驾驶4个细分领域排名第一,展现出深厚的技术底蕴以及持续的创新能力。

自然语言处理领域,已完成3次迭代的百度文心(ERNIE)在多个公开权威语义评测中获得近十项世界冠军。此外,文心(ERNIE)相关成果也被AI顶会AAAI2020和IJCAI2020收录,并被全球顶级科技商业杂志《麻省理工科技评论》、德国光谱杂志,以及韩国AITimes、日本AI-SCHOLAR等多国权威科技媒体报道,还在2020全球人工智能大会(WAIC)上赢得人工智能领域的最高荣誉——SAIL大奖。

百度文心(ERNIE)获得SAIL奖,百度技术委员会主席吴华(左四)领奖

量子计算领域,百度研究院预发布量子计算平台“量易伏”,可用于编程、模拟和运行量子计算机,为量子基础设施服务提供量子计算环境。今年5月,百度飞桨发布量子机器学习开发工具“量桨”,深度融合人工智能量子计算;云上量子脉冲系统“量脉”,可将量子计算软件指令转换成控制量子硬件的脉冲序列,算法性能较同类工具实现成倍级的提升,是实现量子软硬件连接的关键桥梁。

深度学习领域,百度深度学习平台飞桨已经凝聚超过210万开发者,已有9万家企业通过飞桨创建了超过29.5万个模型。飞桨还凭借量桨的发布,成为国内首个支持量子机器学习深度学习平台。

百度研究院通过结合自身AI优势,升级新架构,取得的基础性研究创新有目共睹,不断推动中国AI技术向前发展当下,全球智能革命和中国新基建浪潮席卷而来,百度研究院必将继续再接再厉,推动AI技术持续突破。

产业百度研究院
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深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

参数技术

在数学和统计学裡,参数(英语:parameter)是使用通用变量来建立函数和变量之间关系(当这种关系很难用方程来阐述时)的一个数量。

商业智能技术

商业智能(Business Intelligence,BI),又称商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

知识图谱技术

知识图谱本质上是语义网络,是一种基于图的数据结构,由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息(Heterogeneous Information)连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。 知识图谱这个概念最早由Google提出,主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎,知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息,从语义层面理解用户意图,改进搜索质量。比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候,搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月,家庭情况等等。

语音识别技术

自动语音识别是一种将口头语音转换为实时可读文本的技术。自动语音识别也称为语音识别(Speech Recognition)或计算机语音识别(Computer Speech Recognition)。自动语音识别是一个多学科交叉的领域,它与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。由于语音信号的多样性和复杂性,目前的语音识别系统只能在一定的限制条件下获得满意的性能,或者说只能应用于某些特定的场合。自动语音识别在人工智能领域占据着极其重要的位置。

自然语言处理技术

自然语言处理(英语:natural language processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

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量子机器学习是量子物理学和机器学习交叉的一个新兴的交叉学科研究领域。人们可以区分四种不同的方式来结合这两个父类学科。量子机器学习算法可以利用量子计算的优势来改进经典的机器学习方法,例如通过在量子计算机上开发昂贵的经典算法的有效实现。 另一方面,可以应用经典的机器学习方法来分析量子系统。 一般来说,可以考虑学习装置和所研究的系统都是完全量子的情况。

百度机构

百度是全球最大的中文搜索引擎,是一家互联网综合信息服务公司,更是全球领先的人工智能平台型公司。2000年1月1日创立于中关村,公司创始人李彦宏拥有“超链分析”技术专利,也使中国成为美国、俄罗斯、和韩国之外,全球仅有的4个拥有搜索引擎核心技术的国家之一。

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量子计算技术

量子计算结合了过去半个世纪以来两个最大的技术变革:信息技术和量子力学。如果我们使用量子力学的规则替换二进制逻辑来计算,某些难以攻克的计算任务将得到解决。追求通用量子计算机的一个重要目标是确定当前经典计算机无法承载的最小复杂度的计算任务。该交叉点被称为「量子霸权」边界,是在通向更强大和有用的计算技术的关键一步。

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