程序员读报告第5期

2019年十大战略科技发展趋势-2019.10-49页.pdf

数字孪生

一个组织的数字孪生是指该组织的动态软件模型，它依赖于运营及/或其它数据以了解状态， 响应变化，改善运营和增加价值。

2019中国硬科技发展白皮书-中科院

两个2019年的人工智能案例

2019年1月，美国FDNA公司研究人员使用17000多张患者的面部图像训练了一款深 度学习算法，能够以较高的准确率识别数百种遗传综合征。各种遗传综合征会表现出独特 的面部特征，可帮助临床医生进行诊断。但是，繁多的遗传综合征种类和复制的面部特征 对医生的准确识别造成巨大挑战。该项研究成果表明，人工智能有望在临床实践中辅助罕 见遗传综合征的优先级划分与诊断。
2019年2月，英国剑桥大学研究人员设计出一种新的机器学习算法来寻找药物，其效 率已被证明是目前行业标准的两倍，有助加速新药开发。该算法利用随机矩阵的数学原理， 可将与药理学相关的化学模式从不相关的化学模式中分离开来。该算法不仅研究已知具有 活性的分子，还可研究无活性的分子，并且可识别分子的哪些部分对于药物作用是重要的， 哪些部分是不重要的，使得失败的实验数据也可以得到有效利用。

2019年4月，美国斯坦 福大学团队研发出机器学习系统，利用人工智能对畜牧业养殖设施进行监管，可以比人工 调查更高效地发现集中型畜牧设施。美国政府机构当前缺少有关集中型动物养殖场数量、 规模或位置的准确数据。斯坦福大学开发的应用已在北卡罗莱纳州发现了589座养殖设施， 将帮助人们追踪食品行业的环保违规情况。

人工智能在贫困治理、灾害预测和环境治理等领域潜力巨大，为全球可持续发 展、绿色经济发展和贫困消除提供了广阔空间。2019年4月，Facebook利用人工智能和机 器学习技术创建出世界上最详细和准确的非洲人口分布图。Facebook使用开源地图项目中 的数据训练计算机视觉系统，识别卫星图像中的建筑物，并将其与人口普查数据交叉引用， 使分析工作实现自动化。Facebook利用自动化系统分析了115亿张64×64像素的图像，成 功绘制出全球最详细和准确的非洲人口分布图。2019年9月，韩国全南国立大学研究团队 开发出一种能够提前一年半预测厄尔尼诺事件的深度学习模型。该模型利用1871~1973年的 历史气候数据，以及厄尔尼诺事件的模拟数据进行训练，并通过1984~2017年的数据进行测 试。与现行的气候预测方法相比，该深度学习算法的预测准确性更高，预测时间最多可提 前一年半。研究团队还能借助该模型预测某一厄尔尼诺事件是发生于太平洋中部还是东部， 并在其发生之前鉴定海面温度变化。