L’année 2020 a été profondément difficile pour les citoyens, les entreprises et les gouvernements du monde entier. Alors que le covid-19 se propageait, nécessitant des restrictions de santé et de sécurité de grande portée, les applications d’intelligence artificielle (IA) ont joué un rôle crucial pour sauver des vies et favoriser la résilience économique. La recherche et le développement (R&D) pour améliorer les capacités de base de l’IA, de la conduite autonome et du traitement du langage naturel à l’informatique quantique, se sont poursuivis sans relâche.

Baidu était à l’avant-garde de nombreuses percées importantes de l’IA en 2020. Cet article décrit cinq avancées significatives ayant des implications pour lutter contre le covid-19 ainsi que pour transformer l’avenir de nos économies et de notre société.

1. IA et développement de vaccins

La tendance et pourquoi c’est important. Il faut généralement des années, voire des décennies, pour développer un nouveau vaccin. Mais en mars 2020, les candidats vaccins pour lutter contre le covid-19 subissaient déjà des tests sur l’homme, trois mois seulement après les premiers cas signalés. La vitesse record de développement de vaccins était en partie grâce aux modèles d’IA qui ont aidé les chercheurs à analyser de grandes quantités de données sur le coronavirus.

Il existe des dizaines de milliers de sous-composants aux protéines externes d’un virus. Les modèles d’apprentissage automatique peuvent trier ce flot de données et prédire quels sous-composants sont les plus immunogènes, c’est-à-dire capables de produire une réponse immunitaire, et ainsi guider les chercheurs dans la conception de vaccins ciblés. L’utilisation de l’IA dans le développement de vaccins pourrait révolutionner la façon dont tous les vaccins seront créés à l’avenir.

Les innovations de Baidu. En février, Baidu a ouvert son algorithme LinearFold AI pour les équipes scientifiques et médicales travaillant à lutter contre le virus. LinearFold prédit la structure secondaire de la séquence d’acide ribonucléique (ARN) d’un virus – et le fait beaucoup plus rapidement que les algorithmes de repliement d’ARN traditionnels. LinearFold a pu prédire la structure secondaire de la séquence ARN du SARS-CoV-2 en seulement 27 secondes, 120 fois plus vite que les autres méthodes. Ceci est important, car la percée clé des vaccins covid-19 a été le développement de vaccins à ARN messager (ARNm). Au lieu d’approches conventionnelles, qui insèrent une petite partie d’un virus pour déclencher une réponse immunitaire humaine, l’ARNm enseigne aux cellules comment fabriquer une protéine qui peut déclencher une réponse immunitaire, ce qui raccourcit considérablement le laps de temps impliqué dans le développement et l’approbation.

Pour soutenir le développement de vaccins à ARNm, Baidu a par la suite développé et publié un algorithme d’IA pour optimiser la conception de séquences d’ARNm appelé LinearDesign, qui vise à résoudre le problème des séquences d’ARNm instables et improductives dans les vaccins candidats.

En plus d’ouvrir l’accès à LinearFold et LinearDesign pour les chercheurs du monde entier, Baidu a également formé un partenariat stratégique avec l’Institut national pour le contrôle et la prévention des maladies virales, qui fait partie du Centre chinois de contrôle et de prévention des maladies. À la suite d’une épidémie sur le marché Xinfadi de Pékin en juin, la technologie d’intelligence artificielle de Baidu a permis aux autorités de terminer le séquençage du génome de la souche de coronavirus dans les 10 heures, contribuant ainsi à enrayer l’épidémie. En décembre, Baidu a dévoilé PaddleHelix, un cadre de bio-informatique basé sur l’apprentissage automatique visant à faciliter le développement de la conception de vaccins, la découverte de médicaments et la médecine de précision.

2. Conduite entièrement automatisée et déploiement du robotaxis

La tendance et pourquoi c’est important. La technologie de conduite autonome a continué de mûrir en 2020, les principales entreprises du secteur testant des voitures sans conducteur et ouvrant les services de robotaxi au public dans diverses villes. La conduite entièrement automatisée, qui permet des trajets sans conducteur de sécurité humaine à bord, sera nécessaire pour l’évolutivité et la commercialisation de la conduite autonome.

Les innovations de Baidu. Au cours de l’année écoulée, Baidu a lancé le service Apollo Go Robotaxi dans les villes chinoises de Changsha, Cangzhou et Pékin, y compris dans les zones commerciales très fréquentées, devenant ainsi la seule entreprise en Chine à démarrer des opérations d’essai de robotaxi dans plusieurs villes.

Ces développements sont le résultat de l’innovation continue de Baidu dans le développement de systèmes d’IA qui peuvent contrôler en toute sécurité un véhicule dans des conditions routières complexes et résoudre la majorité des problèmes possibles sur la route, indépendamment d’un conducteur humain.

Lors de Baidu World 2020, sa conférence annuelle sur la technologie, Baidu a également démontré sa capacité de conduite entièrement automatisée, où le système d’IA conduit de manière indépendante sans conducteur de sécurité embarqué. Pour prendre en charge la conduite entièrement automatisée, Baidu a développé le service de conduite à distance 5G, une mesure de sécurité permettant aux opérateurs humains à distance de prendre le contrôle d’un véhicule en cas d’urgence exceptionnelle. La réussite de Baidu en matière de conduite entièrement automatisée et le déploiement de son robotaxis suggèrent des perspectives positives pour la commercialisation de la technologie dans un proche avenir.

Source: Baidu

3. Traitement du langage naturel appliqué

le tendance – et pourquoi c’est important. En 2020, les systèmes de langage naturel sont devenus beaucoup plus avancés dans le traitement des aspects du langage humain tels que le sentiment et l’intention, générant un langage qui s’aligne avec les modèles de parole et d’écriture humaine, et même la compréhension visuelle, ce qui signifie la capacité d’exprimer la compréhension d’une image à travers le langage. Ces modèles de langage naturel génèrent des résultats de recherche plus précis et des chatbots et assistants virtuels plus sophistiqués, conduisant à de meilleures expériences utilisateur et à créer de la valeur pour les entreprises.

Les innovations de Baidu. Baidu a publié un nouveau cadre de séquence multiflux pour la génération de langage appelé ERNIE-GEN. En apprenant au modèle à prédire des blocs de texte sémantiquement complets, ERNIE-GEN effectue à un niveau d’élite sur une gamme de tâches de génération de langage, y compris l’engagement de dialogue, la génération de questions et la synthèse abstractive.

Le modèle de langage visuel ERNIE-ViL de Baidu a également réalisé des progrès significatifs dans la compréhension visuelle, se classant au premier rang du classement du magnétoscope, un ensemble de données de 290000 questions construit par l’Université de Washington et l’Allen Institute for AI, qui vise à tester la capacité de compréhension visuelle. ERNIE-ViL a également réalisé des performances de pointe sur cinq tâches en aval du langage visuel. La compréhension visuelle jette les bases des systèmes informatiques pour interagir physiquement dans les scènes de tous les jours, car elle implique à la fois la compréhension du contenu visuel et son expression à travers le langage. Elle sera cruciale pour améliorer la qualité de l’interaction homme-machine.

4. Informatique quantique

La tendance et pourquoi c’est important. L’informatique quantique a fait des percées importantes en 2020, y compris la réalisation de la suprématie quantique par l’ordinateur de Jiuzhang. Cela est important pour l’IA, car l’informatique quantique a le potentiel de surcharger les applications d’IA par rapport aux ordinateurs classiques basés sur binaire. Par exemple, l’informatique quantique pourrait être utilisée pour exécuter un modèle d’apprentissage automatique génératif à travers un ensemble de données plus grand qu’un ordinateur classique ne peut traiter, rendant ainsi le modèle plus précis et utile dans des contextes réels. Les technologies avancées telles que les algorithmes d’apprentissage en profondeur jouent également un rôle de plus en plus critique dans le développement de la recherche en informatique quantique.

Les innovations de Baidu. Baidu a réalisé un certain nombre de percées techniques en 2020 qui promettent de relier l’IA et l’informatique quantique. En mai, Baidu a lancé Paddle Quantum, une boîte à outils de développement d’apprentissage automatique quantique qui peut aider les scientifiques et les développeurs à créer et à former rapidement des modèles de réseaux de neurones quantiques et à fournir des applications informatiques quantiques avancées. La boîte à outils open source aide les développeurs à créer des applications d’IA quantique et aide les passionnés d’apprentissage profond à développer l’informatique quantique. En septembre, Baidu est entré dans l’informatique quantique basée sur le cloud avec le lancement de Quantum Leaf, qui fournit des kits de développement quantique tels que QCompute, et peut raccourcir le cycle de vie de la programmation quantique et aider à réaliser une chaîne d’outils quantiques en «  boucle fermée  ».

Source: Baidu

5. Puces AI

La tendance et pourquoi c’est important. Le matériel d’IA a continué à se développer en 2020, avec le lancement de plusieurs puces d’IA personnalisées pour des tâches spécialisées. Alors qu’un processeur ordinaire est capable de prendre en charge les tâches d’IA, les processeurs spécifiques à l’IA sont modifiés avec des systèmes particuliers qui peuvent optimiser les performances pour des tâches telles que l’apprentissage en profondeur. À mesure que les applications d’IA se répandent, toute augmentation des performances ou réduction des coûts peut générer plus de valeur pour les entreprises qui exploitent un vaste réseau de centres de données pour les services cloud commerciaux et peut faciliter les opérations internes de l’entreprise.

Source: Baidu

Les innovations de Baidu. Au Baidu World 2020, la société a offert un aperçu de son processeur d’IA de nouvelle génération, le Kunlun 2, qu’elle prévoit de mettre en production en série au début de 2021. La puce utilise une technologie de traitement de 7 nanomètres (nm) et sa capacité de calcul maximale est plus de trois fois celle de la génération précédente, la Kunlun 1. Les puces Kunlun se caractérisent par des performances élevées, un faible coût et une grande flexibilité, qui peuvent prendre en charge une large gamme d’applications et de scénarios d’IA, contribuant à favoriser une plus grande adoption de l’IA et à réduire les coûts d’utilisation . Plus de 20000 puces Kunlun 1 ont maintenant été déployées pour soutenir le moteur de recherche de Baidu et les partenaires Baidu Cloud depuis leur lancement en 2018, renforçant ainsi la fabrication industrielle, les villes intelligentes, le transport intelligent et d’autres domaines.

Ce contenu a été produit par Baidu. Il n’a pas été rédigé par la rédaction de MIT Technology Review.

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