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IBM解析2018年最流行的五项IoT趋势

2017年,物联网技术(loT)为传统行业带来了变革的风声和兴奋的议论。这是一场实质性的转变。我们已经能够看到,几乎所有的行业都在投资物联网,而且其中的佼佼者已经开始迅速采取行动,让物联网解决方案落地,从而创造利润。

消费产品,如可穿戴设备和连接电子产品,无疑是市场的重要组成部分。

但IDC估计,到2020年,超过80%的物联网支出将用于B2B(企业对企业间的)应用和用例。

这就是为什么物联网技术将成为2018年及以后数字转型的主要推动力之一。使用物联网,成功的公司将能创造出一个自我学习的环境。

反过来,这将会推动物理世界的数字化颠覆。新的商业模式将会出现,随着工作流程的变化,生产力的提高,成本的控制和客户体验的提升。

IBM认为2018年最流行的五项IoT趋势如下:

趋势之一:数字双胞胎

在物联网(IoT)中,如果运营、供应链和价值主张保持竞争力,企业将需要重新考虑它们的工具。

IBM商业价值报告(IBM Institute of Business Value report)指出,思维应该不仅仅局限于把虚拟数据当作工具,一些受访的高管也提到,虚拟数据可以用来模拟系统运行、验证可能的假设和猜测。

IBM预测未来5年对人类产生最大影响的5大创新

IBM认为,随着人工智能(AI)的迅速进步、超级天文望远镜、智能传感器和医疗设备的发展,从医疗卫生、环境到对地球、宇宙的了解等各个方面都将受益。当然这些预测都是基于目前出现的技术和研发水平,谁也不知道未来5年还会出现什么创新。

现在就看看IBM的科学家们对近期的愿景,到2022年我们可以再比照,就知道他们是否正确了:

1、得益于AI,说话将成为了解心理是否健康的窗口

5年内我们说的话和写的字都可以成为心理健康和身体健康的信号。最新的认知系统通过分析我们说话和书写,找到早期发育紊乱、心理疾病和神经退行性疾病的信号,帮助医生和患者更好预测、监控和跟踪这些健康问题。虽然看起来将语言线索与疾病信号联系起来还有段距离,但这种试验系统已经出现。去年南加州大学的团队建立一个项目,能检测到正常说话方式的变化并发现患上抑郁症的信号。

2、通过AI和强大的新设备,具备超级英雄视觉成为可能

最新一期《自然》杂志刊登了量子计算机领域一项重大突破:IBM公司科学家利用其研发的全新算法,成功在7量子位系统中模拟出氢化铍(BeH2)分子,是迄今量子系统模拟的最大、最复杂分子,打破了以往纪录。新研究意味着用小型量子系统研发新药和各种新材料指日可待。

当今超级计算机能模拟氢化铍和其他简单分子,并已在物理学和化学领域广泛应用。但模拟分子面临的最大挑战是计算化合物的基本能态,即必须模拟出每个原子内每个电子与其他所有原子的原子核间相互作用,这种相互作用遵循的是微观层面的量子力学原理,对传统超级计算机来说,模拟出这些量子特性的分子结构不仅要消耗大量能量,而且随着分子内原子数增加,模拟愈加困难。

科学家于是将目光投向量子计算机,认为其能克服传统计算机无法解决的难题。但量子计算机非常敏感,其准确性通常会受到温度或电磁场等波动的影响。此研究之前的纪录是,用3个量子位模拟出氢气这一结构简单的分子。

新研究打破了这一局限。IBM研究团队利用其开发的全新算法,在特定金属超导体制作的7量子位系统中计算出氢化锂(LiH)、氢气(H2)和氢化铍的最低能态,并模拟出这3种分子。其中氢化铍为迄今在量子系统中模拟的最复杂分子,创造了量子系统模拟新纪录。

「AI For Business」,是昔日蓝色巨人IBM 对其人工智能的定位,清晰而坚定,即便其营收连续21个月下滑、遭到投资人的质疑,也未曾改变。

对于这家最善于把脉未来趋势的公司,在人工智能席卷而来时当然也早有准备,比如他们的明星产品Watson。

认知商业,这是 IBM 人工智能的战略方向,而毫无疑问Watson 是实现一切战略的核心。

从最近的信息中,我们不断看到Watson在不同领域的大小动作,与某医院签约,入驻某家机构,和某公司战略合作,一副沃森很忙的样子。而忙的一切,也都成了为IBM努力赚钱的最终结果。

至于一家有国际影响力的巨头公司,当然提钱不免有些俗气,除此之外,它更想让人知道的是这家公司在人工智能的诗和远方:教AI来表现得更像人脑。

今天,我们希望通过这篇文章来试图描述这位重要玩家在其AI上的布局和观点,希望对你有帮助。

灵感来源:大脑

人类最伟大的思想家也逃脱不了从自然界寻求创作的灵感的路径,比如达芬奇设计的“ Ornithoper ”(翼型飞机)。

即便现在也没有改变。人工智能和机器学习方面的突破性进步也是以从自然语言中最先进的计算机构提取设计线索:那就是人的大脑。

IBM宣布深度学习取得了新的里程碑 处理时间更短更有效

据国外媒体报道,IBM研究所已经在分布式深度学习(DDL)中取得了一个新的里程碑,在接近交易效率的情况下,构建了一种可通过上百个处理器扩展DDL的软件。

IBM宣布深度学习取得了新的里程碑 处理时间更短更有效

深度学习技术是人工智能(AI)的一个分支,可模仿人脑的工作原理。它也是微软、Facebook、亚马逊和谷歌的重大关注焦点。

IBM的这项研究解决了深度学习的主要挑战之一:虽然大型神经网络和大型数据集有助于深度学习,但也会带来更长的训练时间。

培训大规模、深度学习的人工智能模型可能需要几天或几周的时间。

这个过程需要很长时间,因为扩展的处理器会相互通信。

事实上,随着处理器的加速,情况变得更糟。更快的处理器可以学习得更快,但与传统软件一样,它们之间的通信无法跟上。

IBM研究所的IBM研究员和系统加速及记忆主管Hillery Hunter在一篇博客文章中写道:“基本上,更聪明、更快的处理器需要更好的交流方式,或者他们不同步,大部分时间都在等待对方的结果。”

“所以,如果没有速度可能降低性能。”

IBM预言:量子计算5年内成主流,同时新安全技术问世

据国外媒体CNBC报道,量子计算成为主流?这听起来不大可能,但IBM认为这可能会在5年内发生。

该技术是IBM预测将改变世界各地生活的五项技术创新之一。以下是IBM所预测的五项技术创新以及它们的意义:

量子计算成为主流

今天出售的计算机,也被称为经典计算机,在解决某些问题时能力有限,尤其是涉及到大规模计算的任务。

量子计算机可以用来弥补这一鸿沟。

“在过去的5年里,IBM已经在这些新技术上投入了380亿美元以上。”IBM亚太区公司董事长兼首席执行官哈里特·格林(Harriet Green)向CNBC表示。

“这些投资非常实在,现在就能够帮助改变企业。”

IBM的研究部门指出,各个行业才刚开始发现能够如何利用量子计算机。该公司预测,未来五年内,科技行业将发现量子计算机与传统计算机共用的第一个主流应用。

将商品链接到区块链

供应链如今已经变得极其复杂,跨越不同的国家,且涉及多方。然而,区块链技术的使用,可使得供应链内的数字交易变得更加安全可靠。不过,采用密码保护的记录保存系统并不能防止篡改实体产品。

IBM将推世界最小电脑:比一粒盐还小

IBM将在3月19日召开的IBM Think 2018大会上推出世界上最小的电脑。据称,IBM推出的这款最小电脑比一粒盐还小。就计算机能力而言,这款电脑拥有1990年x86芯片的计算能力。在没有显微镜的帮助下,这款电脑很难用肉眼来识别。

IBM表示,这款电脑的制造成本仅为10美分(约合0.6元),而且该设备包含了数十万个晶体管,能够监控、分析、交流甚至对数据展开更多操作。

这款电脑的设计目的是跟踪货物的运输情况,以及检测盗窃、欺诈和不合规行为。此外,它还可以对数据进行分类,或完成简单的人工智能任务。

据报道,这并不是IBM首次尝试制造最小的电脑。据英国《每日邮报》报道,2017年,该公司与三星合作,打造了世界上最小的电脑芯片之一,这些芯片可使手机的电池寿命延长2倍。

IBM将推世界最小电脑:比一粒盐还小

IBM同态加密技术重大突破 提速75倍

无需先解密出明文文件才可以编辑加密数据,也无需完工后再加密回去,这就是全球顶尖的加密技术——同态加密,但性能一直是这种技术的最大问题。最近,由于IBM重写了其C++同态加密库,加解密速度最高可提升75倍。

同态加密是用于在不解密数据的情况下直接操作加密数据的一种技术。这种技术可让敏感操作更加安全。比如说,公司企业可以加密托管在云端的数据库,并直接对加密记录进行操作而无需先将记录解密成明文,避免了明文记录泄露的风险。

IBM早在多年前即已展开同态加密研究,并在3年前发布了其 HElib C++ 库第一版。但直到2016年,该技术都还存在性能瓶颈,巨大的性能开销让人无奈至极。

同态加密的发明者克雷格•金特里(Craig Gentry)带领IBM的研究团队进行了一系列同态加密尝试。最初的时候,同态加密的数据处理速度比明文操作慢“100万亿倍”,后来在16核服务器上执行,速度就提升了200万倍,但还是比明文操作慢很多。

因此,IBM继续改进HElib,其发布在GitHub上的最新版就重新实现了同态线性变换,性能得到极大提升,速度加快了15-75倍。

国际密码学研究协会的一篇论文中,IBM密码研究团队的谢•哈勒维(Shai Halevi)和纽约大学库朗数学研究所教授维克多•舒普(Victor Shoup,同时供职IBM苏黎世研究实验室)阐述了速度提升的方法。

IBM发布基于内存的人工智能计算架构

美国IBM公司发文称,该公司研究人员实现了在内存计算技术上的一次重大突破,发明了一种可以运行在100万个相变内存(PCM)上的无监督式机器学习算法,有望比传统计算机在计算速度和能耗利用效率方面提升200倍,非常适合实现人工智能应用中的高密度、低功耗、大规模的并行计算系统。这一成果发表在《自然·通讯》杂志上。

内存计算或可计算储存,是近年来新兴的一个概念,其原理是运用内存设备的物理特性同时进行信息的储存和处理,不采用传统上的内建缓存,并通过总线连接外部内存的阶层式架构,而是省略总线设计,直接把内存和 CPU 核心做在一起,尽最大的可能消除计算过程中因数据迁移所造成的延迟,显著提升计算效率。

IBM此次设计的内存计算架构中使用的相变内存设备由两个电极包夹着一层锗锑碲复合材料构成,微弱的电流可以使其加热,复合材料内部状态随着温度上升而发生改变,从无定形态变成晶态,利用了结晶动力学原理进行运算。这与IBM公司2016年8月发布的人造神经元的工作原理相同。

未来,IBM可能继续将人造神经元与内存计算架构相结合,像大脑一样,使逻辑的产生以及信息的存储都在同一处发生,非常适合于人工智能计算。这一成果也是IBM创造“人工大脑”的又一最新进展。

IBM称构建50量子比特量子计算处理器:计算能力惊人

IBM发布消息称已经构建成功50量子比特的量子计算处理器的样机,将使用在下一代的IBM Q系统中,提供给客户,BM的量子计算和人工智能研究部门的负责人Dario Gil在接受纽约时报采访时称,此前,全世界还没有一家公司可以在这样的尺度上构建一个量子计算机,与传统计算机相比,量子计算机能够达到惊人的计算能力。
IBM称构建50量子比特量子计算处理器:计算能力惊人
IBM 公司日前宣布其量子处理器取得了两项重大的进展,包括首款上线的 IBM Q 系统将配备 20 量子比特处理器,同时在超导量子比特设计、连接性和应用开发包方面都将有所改善。该系统的一致性时间(Coherence times,即可用于执行量子计算的时间量)平均可达 90 微秒,居业界首位,而且允许高保真的量子运算。同时IBM 还成功构建并测量了具有类似性能指标的 50 量子比特原型处理器。这款新的处理器扩展了 20 量子比特架构,将会在下一代 IBM Q 系统中使用。

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