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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