智能产业:网络智能路线图

大约25年前,清华大学电气工程专业的本科生邓小平Steve Deng)读到的东西永远改变了他对网络和智能本质的思考方式。 这是诺贝尔奖获得者弗朗西斯·克里克(Francis Crick)的一句话:

实际上,您,您的喜悦和悲伤,您的记忆和野心,个人身份感和自由意志,只不过是神经细胞及其相关分子的巨大集合的行为而已。

Crick启发的见解是,即使是非常简单的单元,跨分布式系统的网络交互也可能导致真正惊人的新兴情报。 这种观点上的绝对转变为这位将成为Matrix AI Network首席AI科学家的人的职业生涯奠定了许多突破奠定了基础:从并行计算的早期创新到利用全球处理能力,再到工业物联网的先驱能力,再到在高铁系统中创建实时诊断信息,以构建跨城市的新型可操作情报。

扬东人工智能研究所当前关注的领域之一是,通过与专门从事智能边缘设备等设备的知名行业参与者合作,扩展适用于智能城市应用的Matrix AI网络架构。 设计智慧城市系统的基准始于与前线工作的市政部门进行需求分析,以了解可以更有效地监控哪些支出数据。 智能城市网络可以提供跨城市,区域甚至国家的实时实时资源集中视图。 这有可能为公共安全诊断,风险管理,更快的资源分配优化和预测创建动态数据驱动的情报。

与运营指标相关联的网络系统显然构成了“智能系统”,其功能和效率已经大大超过了通过人工增加的收益。 根据邓的路线图,这是新型情报形式的跳板。 “除非网络系统不仅降低成本并实现更好的覆盖率,否则无法创造更高的价值; 它必须创造出前所未有的新形式的运营情报。”邓说。

实现新型城市范围网络智能的路线图需要安全,可互操作且高性能的数字基础架构。 在这个多参与者三部门格局中,Matrix AI网络正在成为一种新型的技术提供商。 Matrix团队正在系统地构建健壮的公共/授权分布式计算基础架构,该基础架构可以匹配或优于现有企业系统。 全市范围的网络智能还需要更大的范围来处理大数据。 它需要收集尽可能丰富的多维数据存储库。 邓解释说:“只有像在大脑的多个特定区域内协调不同的子过程,才能使大脑的高级执行功能(例如视觉空间处理,语言,工作记忆和计划)成为可能。 我和我的团队拥有设计定制硬件/软件解决方案的经验,包括用于数据收集的特定领域传感器和设备以及用于高级处理的优化AI模型。 我们可以将它们视为类似于专业系统的系统,大致类似于大脑区域。 具有真正变革性情报的AI驱动网络的远景是将多个智能系统中的数据编排成比其各个部分的总和还大的东西。”

塑造和掌握强大的系统级智能将提出对目前难以理解的新型系统创造的需求。 “城市范围,经济范围甚至全球情报的发现和设计可能会成为研究人员与新型AI模型之间进行协作的一个非常令人兴奋的领域。 Matrix AI网络专注于扩展和增强构建基块,以在数字和传统基础架构中为这种网络智能提供动力。” Deng说。