NASA计划在月球建立4G网络；类脑计算体系结构现突破性进展

开发者社区技术周刊又和大家见面了

标 题 速 览

• 京东零售图计算平台Galileo即将开源
• 日本即时通讯巨头LINE正与亚洲各国央行就数字货币项目进行谈判
• 美国国家航空航天局计划在月球建立4G网络
• 微软和SpaceX合作 与亚马逊云业务竞争扩大到太空
• 英伟达将为全球最快人工智能超级计算机提供Ampere架构GPU
• “Intel卫星”上天！第一次支持AI处理
• 基于异质图神经网络的未知恶意程序检测
• 用于大脑启发式计算的系统层次结构

技 术 要 闻
Industry News

1，京东零售图计算平台Galileo即将开源

Galileo是一个分布式的图深度学习框架，具备图嵌入(Graph Embedding)学习和图神经网络端到端学习的能力，目前已服务于内部多个业务场景，包括搜索、推荐、知识图谱、反作弊等，部分业务已取得显著的效果。未来，平台计划对图引擎底层算子、模型训练等方面做特定优化加速，探索图模型的离在线一体化方案，持续追踪和探索学术界的最新研究成果，需要做的工作还很多，但未来可期。据京东零售数据算法通道委员会会长包勇军透露，Galileo的开源准备工作正在进行中，预计将于年底开放源码。

2，LINE与亚洲各国央行就数字货币项目进行谈判

据国外媒体报道，日本即时通讯巨头LINE公司正在与亚洲各国的中央银行就开展数字货币项目进行讨论。公司目标是在LINE区块链的基础上，提供一个适合央行数字货币（CBDC）的区块链平台。目前尚不清楚 LINE 正在与哪些亚洲央行进行谈判。不过日前LINE已宣布了将全力支持韩国央行数字货币（CBDC）的开发，这是首次由非金融公司的大型企业出面支援CBDC开发的事例。在不久的将来Line或将成为日韩区块链行业的中流砥柱。

3，美国国家航空航天局计划在月球建立4G网络

美国航空航天局（NASA）近日宣布，将拨款1410万美元，与芬兰诺基亚公司合作在月球上建立第一个4G通信网络。诺基亚的贝尔实验室子公司将与美国机器人专家 Intuitive Machines 合作，建造一个4G通信系统，于2022年底部署到月球表面的着陆器上。该计划是美航天局“阿耳忒弥斯”计划的一部分，是美国制定的重返月球计划。旨在2024年将首名女宇航员和1名男宇航员送上月球，并于2028年在月球上建立人类长期驻扎的基地。诺基亚公司在一份报告中指出，4G网络能保证人类在月球的长期存在，将来将有更多的着陆器来扩展月球网络，随着新技术标准的成熟，诺基亚的设备可以从4G升级到5G网络。

4，微软和SpaceX合作 与亚马逊云业务竞争扩大到太空

据报道，微软将与SpaceX及其它公司合作，将该公司与亚马逊云业务竞争扩大到太空。微软将大量使用低轨道航天器、以及更多在更高轨道绕地球飞行的传统卫星，帮助连接和部署新的服务。3个月前，亚马逊的云业务部门披露了进入太空业务的计划。上月，外媒还报道，微软正在采用一种新策略，即通过承诺帮助初创公司销售服务来吸引这些公司，以期在云计算业务领域抗衡亚马逊。亚马逊也运用了这种合作模式来发展其云业务。

5，英伟达将为全球最快人工智能超级计算机提供Ampere架构GPU

据国外媒体报道，图形处理器厂商英伟达在今年5月份推出了他们首款基于安培（Ampere）架构的GPU A100，将用于建设全球最快的人工智能超级计算机。从外媒的报道来看，已规划的全球最快人工智能超级计算机将建在欧洲，由意大利多所大学组建的CINECA联盟建设。它将有非常强悍的人工智能性能，将成为全球最快的人工智能超级计算机，英伟达将为这一超级计算机提供算力，建成之后，将由超过1.4万个基于英伟达安培架构的GPU组成。

6，“Intel卫星”上天！第一次支持AI处理

上月，欧洲航天局发射了46颗大小与台式机相当的实验卫星，其中一颗名为“PhiSat-1”的实验卫星搭载了新款高光谱热像仪，具备机载AI处理能力——卫星具备硬件加速AI推理能力。这颗卫星采用了Intel Movidius Myriad 2 VPU芯片与许多智能摄像头中的芯片。PhiSat-1实际上是一对卫星中的一颗，用于监视极地冰层和土壤水分，还要通过测试卫星间通信系统，创建未来的联合卫星网络。目前它正在距地面约530公里的太阳同步轨道上运行，时速超过2.75万公里。

学 术 前 沿
Academic News

1，基于异质图神经网络的未知恶意程序检测

信息系统中存在大量的恶意软件/程序攻击，恶意软件/程序检测作为抵御攻击的第一道防线，主要使用两种方法：基于签名的方法（signature-based）和基于行为的方法（behavior-based）。但均用于检测已知的恶意软件，并且易于逃避技术。signature-based 很难抵御零时差攻击，behavior-based 会导致培训成本过高。综上，设计一种有效的数据驱动方法来检测未知恶意程序，是急需解决的问题。
本文作者提出的 MatchGNet，将异质图神经网络应用在了未知恶意程序检测上。具体来说，把程序的执行行为建模为异质不变图，引入注意力机制，考虑不同节点、不同层、不同元路径的权重，以此学习图表示，进行相似性评分，区分良性程序和恶意程序。
论文链接：https://www.ijcai.org/Proceedings/2019/522

2，用于大脑启发式计算的系统层次结构

在最新一期《自然》杂志上，出现了一项类脑计算体系结构的突破性进展。来自清华大学、北京信息科学与技术国家研究中心、美国特拉华大学科研团队的研究者在论文《用于大脑启发式计算的系统层次结构》中提出了「类脑计算完备性」概念。该研究被认为会加速类脑计算，及通用人工智能等方向的研究。
目前，发展通用人工智能（AGI）通常有两种方法：神经科学导向和计算机科学导向。由于两种方法在公式和编码方式上存在根本差异，它们依赖于不同且不兼容的平台，阻碍了 AGI 的发展。这项研究为处于起步阶段的类脑计算方向，填补了完备性理论与相应系统层次结构方面的空白，有利于自主掌握新型计算机系统核心技术。
论文链接：
https://www.nature.com/articles/s41586-020-2782-y
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