Ces cinq développements de l'IA façonneront 2021 et au-delà

Fourni par Baidu

L'année 2020 a été profondément difficile pour les citoyens, les entreprises et les gouvernements du monde entier. Alors que le covid-19 se propageait, nécessitant des restrictions de santé et de sécurité de grande envergure, les applications d'intelligence artificielle (IA) ont joué un rôle crucial pour sauver des vies et favoriser la résilience économique. La recherche et le développement (R&D) pour améliorer les capacités de base de l'IA, de la conduite autonome et du traitement du langage naturel à l'informatique quantique, se sont poursuivis sans relâche.

Baidu a été à l'avant-garde de nombreuses avancées importantes en matière d'IA en 2020. Cet article décrit cinq avancées significatives ayant des implications pour la lutte contre le covid-19 ainsi que la transformation de l'avenir de nos économies et de notre société.

1. IA et développement de vaccins

La tendance et pourquoi c'est important. Il faut généralement des années, voire des décennies, pour développer un nouveau vaccin. Mais en mars 2020, des vaccins candidats pour lutter contre le covid-19 subissaient déjà des tests sur l'homme, trois mois seulement après les premiers cas signalés. La vitesse record de développement de vaccins était en partie due aux modèles d'IA qui ont aidé les chercheurs à analyser de grandes quantités de données sur le coronavirus.

Il existe des dizaines de milliers de sous-composants dans les protéines externes d'un virus. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent trier ce blizzard de données et prédire quels sous-composants sont les plus immunogènes, c'est-à-dire capables de produire une réponse immunitaire, et ainsi guider les chercheurs dans la conception de vaccins ciblés. L'utilisation de l'IA dans le développement de vaccins pourrait révolutionner la façon dont tous les vaccins sont créés à l'avenir.

Les innovations de Baidu. En février, Baidu a ouvert son algorithme LinearFold AI pour les équipes scientifiques et médicales travaillant à la lutte contre le virus. LinearFold prédit la structure secondaire de la séquence d'acide ribonucléique (ARN) d'un virus, et le fait beaucoup plus rapidement que les algorithmes de repliement d'ARN traditionnels. LinearFold a pu prédire la structure secondaire de la séquence d'ARN du SRAS-CoV-2 en seulement 27 secondes, 120 fois plus rapidement que les autres méthodes. Ceci est important, car la percée clé des vaccins covid-19 a été le développement de vaccins à ARN messager (ARNm). Au lieu des approches conventionnelles, qui insèrent une petite partie d'un virus pour déclencher une réponse immunitaire humaine, l'ARNm enseigne aux cellules comment fabriquer une protéine qui peut déclencher une réponse immunitaire, ce qui raccourcit considérablement le laps de temps impliqué dans le développement et l'approbation.

Pour soutenir le développement de vaccins à ARNm, Baidu a ensuite développé et publié un algorithme d'IA pour optimiser la conception de séquences d'ARNm appelé LinearDesign, qui vise à résoudre le problème des séquences d'ARNm instables et improductives dans les vaccins candidats.

En plus d'ouvrir l'accès à LinearFold et LinearDesign aux chercheurs du monde entier, Baidu a également formé un partenariat stratégique avec l'Institut national de contrôle et de prévention des maladies virales, qui fait partie du Centre chinois de contrôle et de prévention des maladies. À la suite d'une épidémie sur le marché de Xinfadi à Pékin en juin, la technologie d'IA de Baidu a permis aux autorités de terminer le séquençage du génome de la souche de coronavirus en 10 heures, contribuant ainsi à freiner l'épidémie. En décembre, Baidu a dévoilé PaddleHelix, un cadre de bio-informatique basé sur l'apprentissage automatique visant à faciliter le développement de la conception de vaccins, la découverte de médicaments et la médecine de précision.

2. Conduite entièrement automatisée et déploiement des robotaxis

La tendance et pourquoi c'est important. La technologie de conduite autonome a continué de mûrir en 2020, les principales entreprises du secteur testant des voitures sans conducteur et ouvrant des services de robotaxi au public dans diverses villes. La conduite entièrement automatisée, qui permet des trajets sans conducteur de sécurité humaine à bord, sera nécessaire pour l'évolutivité et la commercialisation de la conduite autonome.

Les innovations de Baidu. Au cours de l'année écoulée, Baidu a lancé le service Apollo Go Robotaxi dans les villes chinoises de Changsha, Cangzhou et Pékin, y compris dans les zones commerciales très fréquentées, devenant ainsi la seule entreprise en Chine à lancer des opérations d'essai de robotaxi dans plusieurs villes.

Ces développements sont le résultat de l'innovation continue de Baidu dans le développement de systèmes d'IA capables de contrôler en toute sécurité un véhicule dans des conditions routières complexes et de résoudre la majorité des problèmes possibles sur la route, indépendamment d'un conducteur humain.

Lors de Baidu World 2020, sa conférence technologique annuelle, Baidu a également démontré sa capacité de conduite entièrement automatisée, où le système d'IA conduit indépendamment sans conducteur de sécurité embarqué. Pour prendre en charge la conduite entièrement automatisée, Baidu a développé le service de conduite à distance 5G, une mesure de sécurité par laquelle des opérateurs humains à distance peuvent prendre le contrôle d'un véhicule en cas d'urgence exceptionnelle. La réalisation par Baidu d'une conduite entièrement automatisée et le déploiement de son robot axe suggèrent des perspectives positives pour la commercialisation de la technologie dans un avenir proche.

Source : Baidu

3. Traitement appliqué du langage naturel

le tendance et pourquoi c'est important. En 2020, les systèmes de langage naturel sont devenus beaucoup plus avancés dans le traitement des aspects du langage humain comme le sentiment et l'intention, générant un langage qui s'aligne sur les modèles de parole et d'écriture humains, et même la compréhension visuelle, ce qui signifie la capacité d'exprimer la compréhension d'une image à travers le langage. Ces modèles de langage naturel génèrent des résultats de recherche plus précis et des chatbots et assistants virtuels plus sophistiqués, ce qui améliore l'expérience utilisateur et crée de la valeur pour les entreprises.

Les innovations de Baidu. Baidu a publié un nouveau cadre de séquence multiflux pour la génération de langage appelé ERNIE-GEN. En entraînant le modèle à prédire des blocs de texte sémantiquement complets, ERNIE-GEN fonctionne à un niveau d'élite dans une gamme de tâches de génération de langage, y compris l'engagement de dialogue, la génération de questions et la synthèse abstraite.

Le modèle de langage visuel de Baidu, ERNIE-ViL, a également réalisé des progrès significatifs dans la compréhension visuelle, se classant premier sur le classement VCR, un ensemble de données de 290 000 questions construit par l'Université de Washington et l'Allen Institute for AI, qui vise à tester la capacité de compréhension visuelle. ERNIE-ViL a également atteint des performances de pointe sur cinq tâches en aval du langage visuel. La compréhension visuelle jette les bases de l'interaction physique des systèmes informatiques dans les scènes de tous les jours, car elle implique à la fois de comprendre le contenu visuel et de l'exprimer par le langage. Il sera crucial pour améliorer la qualité de l'interaction homme-machine.

4. Informatique quantique

La tendance et pourquoi c'est important. L'informatique quantique a fait des percées significatives en 2020, y compris la suprématie quantique de l'ordinateur Jiuzhang. Cela a une importance pour l'IA, car l'informatique quantique a le potentiel de suralimenter les applications d'IA par rapport aux ordinateurs classiques basés sur le binaire. Par exemple, l'informatique quantique pourrait être utilisée pour exécuter un modèle d'apprentissage automatique génératif à travers un ensemble de données plus volumineux qu'un ordinateur classique ne peut traiter, rendant ainsi le modèle plus précis et utile dans des contextes réels. Les technologies avancées telles que les algorithmes d'apprentissage en profondeur jouent également un rôle de plus en plus critique dans le développement de la recherche en informatique quantique.

Les innovations de Baidu. Baidu a réalisé un certain nombre de percées techniques en 2020 qui promettent de faire le pont entre l'IA et l'informatique quantique. En mai, Baidu a lancé Paddle Quantum, une boîte à outils de développement d'apprentissage automatique quantique qui peut aider les scientifiques et les développeurs à créer et à former rapidement des modèles de réseaux neuronaux quantiques et à fournir des applications informatiques quantiques avancées. La boîte à outils open source aide à la fois les développeurs à créer des applications d'IA quantique et aide les passionnés d'apprentissage en profondeur à développer l'informatique quantique. En septembre, Baidu est entré dans l'informatique quantique basée sur le cloud avec le lancement de Quantum Leaf, qui fournit des kits de développement quantique tels que QCompute, et peut raccourcir le cycle de vie de la programmation quantique et aider à réaliser une chaîne d'outils quantiques en « boucle fermée ».

Source : Baidu

5. AI chips

La tendance et pourquoi c'est important. Le matériel d'IA a continué à se développer en 2020, avec le lancement de plusieurs puces d'IA personnalisées pour des tâches spécialisées. Alors qu'un processeur ordinaire est capable de prendre en charge des tâches d'IA, les processeurs spécifiques à l'IA sont modifiés avec des systèmes particuliers qui peuvent optimiser les performances pour des tâches telles que l'apprentissage en profondeur. À mesure que les applications d'intelligence artificielle se généralisent, toute augmentation des performances ou réduction des coûts peut débloquer plus de valeur pour les entreprises qui exploitent un vaste réseau de centres de données pour les services cloud commerciaux, et peut faciliter les opérations internes de l'entreprise.

Source : Baidu

Les innovations de Baidu. Lors de Baidu World 2020, la société a offert un aperçu de son processeur d'IA de nouvelle génération, le Kunlun 2, qu'elle prévoit de mettre en production de masse au début de 2021. La puce utilise une technologie de traitement de 7 nanomètres (nm) et sa capacité de calcul maximale est plus de trois fois celle de la génération précédente, le Kunlun 1. Les puces Kunlun se caractérisent par des performances élevées, un faible coût et une grande flexibilité, qui peuvent prendre en charge un large éventail d'applications et de scénarios d'IA, contribuant à favoriser une plus grande adoption de l'IA et à réduire les coûts d'utilisation . Plus de 20 000 puces Kunlun 1 ont maintenant été déployées pour prendre en charge le moteur de recherche de Baidu et les partenaires Baidu Cloud depuis leur lancement en 2018, renforçant la fabrication industrielle, les villes intelligentes, le transport intelligent et d'autres domaines.

Ce contenu a été produit par Baidu. Il n'a pas été écrit par la rédaction de MIT Technology Review.

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