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时间:2020-04-29
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1、才云:在矿井水坝中落地人工智能 人工智能一定要定制化才能落地。 一条条装载着乌黑闪亮煤块的传送带从井底向井上不停运转。在悠长、复杂的传输中,不时会突发危险事件――作业矿工意外跌入传送带,引发危及生命的事故;异物掉落在传送带上,将昂贵的传输带卡住、撑断…… 煤矿管理人员特别需要实时、智能化的监控系统,帮助他们及时发现安全隐患,并快速响应。现在,基于人工智能的监控方案,能快速识别出传送带上的“非法入侵物”,及时将报警图片发送给指挥系统,管理者或系统会立即叫停传送带。 在矿井的井上和井下,还有许多类似的“安全禁地”。现在,安全监控智能系统正被快速复制到各个
2、场景下,对安全事件进行识别、预警和响应。 不仅是煤矿,在很多工业企业都有着靠人工很难解决的问题。像水电站,当蓄水池水位达到一定高度时就需要及时开闸泄洪。不久前,一家水电站因为泄洪不及时,让下游两个村庄遭受水灾。这家水电站的管理者很头疼――怎样才能对100多米高的水坝中的水位进行准确预测,制定合适的泄洪时间表? 现在,基于人工智能的预测系统,通过学习过去10年甚至更长时间的庞大历史数据,包括水坝水位、降雨量、地表干燥度、气候变化等,来预测未来一段时间内的水位情况,精度可达厘米级,并给出恰当的泄洪时间点。 “人工智能、深度学习正在帮助我们解决靠人工很难突破
3、的复杂场景问题和需求。”才云首席方案架构师杜宁说。才云科技已为上述工业企业提供基于人工智能的解决方案。 人人都能用的谷歌开源技术 才云科技是一家创业公司,成立于2015年,几位创始人来自谷歌和亚马逊。在他们中间,CEO张鑫是原谷歌集群管理组核心成员,曾管理谷歌世界级的数据中心和庞大的服务器集群;CTO邓�栽词侨萜骷际�K8开源代码项目全球前十的代码贡献者;首席大数据科学家郑泽宇基于谷歌内部深度学习系统,提出产品聚类项目,用于衔接谷歌购物和谷歌知识图谱数据,开启在谷歌搜索页面投放谷歌购物广告的业务。 “创办才云很大的契机是当时Kubernetes技术开源
4、。”郑泽宇说。Kubernetes是谷歌集群管理系统的开源版,几个月后,谷歌又将其深度学习框架TensorFlow开源。这些开源技术能从底到上把云计算和大数据很好地融合。而才云的年轻人希望把谷歌技术分享给更多外部行业企业,让大家享受到技术福祉。 那么,才云怎样提供有价值的服务呢?它希望提供从底到上的整体解决方案――这更有助于大数据、人工智能技�g落地。 原来,Kubernetes开源版本仅提供核心技术――就像一个新鲜椰子,如果你没有工具,是喝不到壳中的椰汁的。于是,才云根据每家企业现有的硬件环境,把Kubernetes需要的计算、网络和存储资源对接好。之
5、后,因为Kubernetes只能管理一个集群,才云为企业搭建“集群联邦”,实现企业多个环境,如开发环境、测试环境、不同子公司的一体化管理。这些服务帮助企业将Kubernetes容器技术落地。 再之后,在基础设施之上,TensorFlow落地需要的工作就更重要了。TensorFlow只是一个非常核心的工具包,它在生产环境中的稳定性,它的调度、监控、用户管理都还不完善。企业需要一个对TensorFlow设计理念有深入了解的团队,帮他们在生产环境中去落地。才云就提供这样的落地服务。 深度学习像当年的Hadoop 为什么深度学习生态还不完善,这是因为深度学习在
6、全球都还是新兴技术。“现在的TensorFlow,有点类似于2008年的Hadoop,是一个突破性技术,但需要付出学习成本。”郑泽宇说。 为了帮助大家去熟悉TensorFlow,郑泽宇出版了第一部TensorFlow中文书,并与国内高校,如他的母校北大和一些培训机构合作推广TensorFlow。 除了谷歌的TensorFlow,大企业相继对自身的深度学习框架开源,包括亚马逊MXNet、Facebook的Torch以及百度的PaddlePaddle,目的是竞争标准,瓜分火热的深度学习市场。 “我们选择TensorFlow很重要的原因,是底层环境的Kube
7、rnetes和上面的TensorFlow源自谷歌,因此它们也最融合。还有一个重要原因是TensorFlow在国内呼声最高,用户最广。”郑泽宇说,“你从出书的情况也能看出几分,TensorFlow有5本中文书,Caffe有一本,MXNet我还没看到。” 据悉,谷歌已有上万个项目应用TensorFlow。而在图像、机器人领域应用较多的Caffe,广度上不如TensorFlow。TensorFlow的积累从2011年就开始了,比其它深度学习平台要早几年。 人工智能落地要定制化 目前,国内外大企业如谷歌、亚马逊、阿里云都在提供现成的AI产品,才云这类企业提供的
8、开源AI落地服务还有价值吗? “大企业提供的AI针
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