2020년은 전 세계 시민, 기업 및 정부에게 심오한 도전이었다. 코로나19가 확산되면서 광범위한 건강 및 안전 제한이 요구되면서 인공지능 (AI) 애플리케이션은 생명을 구하고 경제적 탄력성을 높이는 데 중요한 역할을했다. 자율주행 및 자연어 처리에서 양자컴퓨팅에 이르기까지 핵심 AI기능을 향상시키기위한 연구개발 (R & D)은 계속해서 감소했다.  

Baidu는 2020년에 많은 중요한 AI혁신의 최전선에 있었다. 이 기사에서는 코로나19 퇴치 및 우리 경제와 사회의 미래를 변화시키는데 영향을 미치는 5 가지 중요한 AI발전에 대해 설명한다.

1. AI 및 백신 개발

트렌드와 그것이 중요한 이유. 새로운 백신을 개발하는 데는 일반적으로 수십 년은 아니지만 몇 년은 걸린다. 그러나 2020년 3월까지 코로나19 퇴치 백신 후보자들은 첫 번째 사례가 보고된지 불과 3개월 만에 이미 인체시험을 시작하였다. 백신개발의 기록적인 속도는 부분적으로 코로나바이러스에 대한 방대한 양의 데이터를 분석하는데 도움이되는 AI모델 덕분이었다.

바이러스의 외부 단백질에는 수만 개의 하위 구성요소가 있다. 머신러닝 모델은 이러한 데이터의 눈보라를 분류하고 어떤 하위 구성 요소가 가장 면역 원성 (즉, 면역 반응을 생성 할 수 있는지)을 예측하여 연구자들이 표적 백신을 설계하도록 안내 할 수 있다. 백신개발에 AI를 사용하면 미래에 모든 백신이 만들어지는 방식에 혁명을 일으킬 수 있다.

Baidu의 혁신. 2월에 Baidu는 바이러스 퇴치를 위해 노력하는 과학 및 의료 팀을 위해 LinearFold AI 알고리즘을 공개했다. LinearFold는 바이러스의 리보핵산 (RNA) 서열의 2차 구조를 예측하며 기존의 RNA 폴딩 알고리즘보다 훨씬 빠르다. LinearFold는 다른 방법보다 120배 빠른, 단 27초 만에 SARS-CoV-2 RNA 서열의 2차 구조를 예측할 수있었다. 이것은 코로나19 백신의 주요 돌파구가 메신저 RNA (mRNA) 백신의 개발이기 때문에 중요하다. 인간의 면역반응을 유발하기 위해 바이러스의 작은 부분을 삽입하는 기존의 접근 방식 대신, mRNA는 면역반응을 촉발 할 수있는 단백질을 만드는 방법을 세포에 가르쳐 개발 및 승인에 관련된 시간을 크게 단축시킨다. 

mRNA 백신개발을 지원하기 위해 Baidu는 나중에 후보 백신에서 불안정하고 비생산적인 mRNA 서열 문제를 해결하는 것을 목표로하는 LinearDesign이라는 mRNA 서열 설계를 최적화하는 AI 알고리즘을 개발하고 출시했다.  

Baidu는 전 세계 연구자들을 위해 LinearFold 및 LinearDesign에 대한 액세스를 개방하는 것 외에도 중국 질병 통제 및 예방 센터의 일부인 국립 바이러스 질병 통제 및 예방 연구소와 전략적 파트너십을 맺었다. 지난 6월 베이징 신파 디 시장에서 발생한 바이두의 AI 기술은 당국이 코로나 바이러스 균주의 게놈 시퀀싱을 10시간 이내에 완료하여 발병을 억제 할 수 있도록했다. 12월에 Baidu는 백신 설계, 신약 개발 및 정밀 의학 개발을 촉진하기위한 머신러닝기반 바이오 컴퓨팅 프레임 워크 인 PaddleHelix를 공개했다.

2. 완전자율주행차와 로보택시 출시

트렌드와 그것이 중요한 이유. 자율주행기술은 2020년에도 계속해서 성숙 해졌고 업계를 선도하는 기업들이 무인자동차를 테스트하고 다양한 도시의 대중에게 robotaxi 서비스를 공개했다. 자율주행의 확장 성과 상용화를 위해서는 안전 운전자없이 승차 할 수있는 완전 자율 주행이 필요하다.

Baidu의 혁신. 지난 1년 동안 Baidu는 중국에서 번잡한 상업 지역을 포함하여 Changsha, Cangzhou 및 Beijing의 중국 도시에서 Apollo Go Robotaxi 서비스를 시작하여 여러 도시에서 robotaxi 시범운영을 시작한 중국 유일의 회사가되었다.

이러한 개발은 복잡한 도로 조건에서 차량을 안전하게 제어하고 운전자와 관계없이 도로에서 발생 가능한 대부분의 문제를 해결할 수있는 AI 시스템 개발에 대한 Baidu의 지속적인 혁신의 결과이다.

연례 기술 컨퍼런스 인 Baidu World 2020에서 Baidu는 AI 시스템이 차량 내 안전 운전자없이 독립적으로 운전하는 완전 자동 운전 기능도 시연했다. 완전 자동 운전을 지원하기 위해 Baidu는 예외적 인 비상 상황에서 원격 작업자가 차량을 제어 할 수있는 안전 조치 인 5G 원격운전서비스를 개발했다. 바이두의 완전 자율 주행 성과와 로봇 축의 출시는 가까운 장래에이 기술의 상용화에 대한 긍정적 인 전망을 제시한다.

3. 응용 자연어 처리

트렌드와 중요한 이유. 2020년에 자연어 시스템은 감정과 의도와 같은 인간 언어의 처리 측면에서 훨씬 더 발전하여 인간의 말과 쓰기 패턴에 맞는 언어를 생성하고 심지어 시각적 이해까지도 언어를 통해 이미지에 대한 이해를 표현하는 능력을 의미한다. 이러한 자연어 모델은보다 정확한 검색 결과와보다 정교한 챗봇 및 가상 도우미를 제공하여 더 나은 사용자 경험을 제공하고 비즈니스를위한 가치를 창출한다.

Baidu의 혁신. Baidu는 ERNIE-GEN이라는 언어 생성을위한 새로운 다중 흐름 시퀀스 프레임 워크를 출시했다. 의미 론적으로 완전한 텍스트 블록을 예측하도록 모델을 교육함으로써 ERNIE-GEN은 대화 참여, 질문 생성 및 추상 요약을 포함한 다양한 언어 생성 작업에서 엘리트 수준에서 수행한다.

Baidu의 비전 언어 모델 ERNIE-ViL은 시각적 이해 능력을 테스트하기 위해 워싱턴 대학과 AI를위한 Allen Institute에서 구축 한 290,000 개의 질문 데이터세트 VCR리더보드에서 1위를 차지하면서 시각적 이해에서 상당한 진전을 이루었다. ERNIE-ViL은 또한 5가지 비전 언어 다운 스트림 작업에서 최첨단 성능을 달성했다. 시각적 이해는 시각적 콘텐츠를 이해하고 언어를 통해 표현하기 때문에 컴퓨터 시스템이 일상적인 장면에서 물리적으로 상호작용할 수있는 기반을 마련한다. 인간-기계 상호작용의 품질을 개선하는 데 중요하다.

4. 양자 컴퓨팅

트렌드와 그것이 중요한 이유. 양자 컴퓨팅은 2020년에 Jiuzhang 컴퓨터가 양자 우위를 차지한 것을 포함하여 상당한 발전을 이루었다. 양자컴퓨팅은 바이너리 기반 클래식 컴퓨터에 비해 AI 애플리케이션을 강화할 수있는 잠재력을 가지고 있기 때문에 이는 AI에 중요하다. 예를 들어, 양자컴퓨팅은 기존 컴퓨터가 처리 할 수있는 것보다 더 큰 데이터 세트를 통해 생성적 기계학습 모델을 실행하는 데 사용될 수 있으므로 실제 설정에서 모델을 더 정확하고 유용하게 만들 수 있다. 딥 러닝 알고리즘과 같은 고급 기술도 양자 컴퓨팅 연구 개발에 점점 더 중요한 역할을하고 있다. 

Baidu의 혁신. Baidu는 2020 년에 AI와 양자컴퓨팅을 연결하는 여러 기술적 혁신을 달성했다. 지난 5월 Baidu는 과학자와 개발자가 양자신경망 모델을 신속하게 구축 및 훈련하고 고급 양자 컴퓨팅 애플리케이션을 제공 할 수 있도록 지원하는 양자 머신 러닝 개발 툴킷 인 Paddle Quantum을 출시했다. 오픈소스 툴킷은 양자 AI애플리케이션을 구축하는 개발자를 지원하고 딥 러닝 애호가가 양자 컴퓨팅을 개발할 수 있도록 지원한다. 9월에 Baidu는 QCompute와 같은 양자개발키트를 제공하고 양자프로그래밍의 수명주기를 단축하고 '폐쇄 루프' 양자 도구 체인을 실현하는 데 도움이되는 Quantum Leaf의 출시와 함께 클라우드 기반 양자 컴퓨팅에 진입했다.

5. AI 칩

트렌드와 그것이 중요한 이유. AI 하드웨어는 2020 년에도 계속해서 개발되었으며 특수 작업에 맞게 맞춤화 된 여러 AI칩이 출시되었다. 일반 프로세서는 AI 작업을 지원할 수 있지만 AI 관련 프로세서는 딥 러닝과 같은 작업의 성능을 최적화 할 수있는 특정 시스템으로 수정된다.  AI애플리케이션이 더 널리 보급됨에 따라 성능이 향상되거나 비용이 감소하면 상용 클라우드 서비스를 위해 광범위한 데이터센터 네트워크를 운영하는 회사에 더 많은 가치를 제공하고 회사의 내부 운영을 촉진 할 수 있다.

Baidu의 혁신. Baidu World 2020에서이 회사는 차세대 AI 프로세서 인 Kunlun 2를 엿볼 수있었다. 이 프로세서는 2021년 초에 양산할 계획이다. 이 칩은 7나노미터 (nm) 처리기술을 사용하며 최대 계산 능력은 다음과 같다. 이전 세대의 3배 이상인 Kunlun 1이다. Kunlun 칩은 고성능, 저비용 및 높은 유연성을 특징으로하며 광범위한 AI 애플리케이션 및 시나리오를 지원할 수있어 AI채택을 촉진하고 사용 비용을 절감 할 수 있다. Baidu의 검색엔진 및 Baidu 클라우드 파트너가 2018년 출시된 이래 현재 20,000개 이상의 Kunlun 1 칩이 배포되어 산업 제조, 스마트 시티, 스마트 운송 및 기타 분야에 권한을 부여한다.

이 콘텐츠는 Baidu가 제작했다. MIT Technology Review의 편집진이 작성한 것이 아니다.