1. 研究揭示了人工智能工具在诊断女性健康问题时存在的偏见

王晓丽

佛罗里达大学的研究人员发现，旨在诊断一种影响妇女的常见感染的机器学习算法在不同种族群体中显示出诊断偏差。 虽然人工智能工具为改善医疗服务提供了巨大潜力，但从业人员和科学家警告说，它们有可能使种族不平等永久化。 这篇论文发表在周五的《自然》杂志《数字医学》上，是第一篇评估这些工具在妇女健康问题上的公平性的论文。 "J. Crayton Pruitt Family 生物医学工程系副教授、该研究的作者方若谷（Ruogu Fang）说："机器学习可以成为医疗诊断中的一个重要工具，但我们发现它可能会对不同种族群体产生偏见。 "这对女性健康来说是个警示，因为目前已经存在因种族而异的差异"。 研究人员评估了机器学习在诊断细菌性阴道病（BV）方面的公平性，这是一种影响育龄妇女的常见疾病，在不同种族群体之间存在明显的诊断差异。 方方和共同通讯作者伊万娜-帕克（Ivana Parker）都是赫伯特-韦特海姆工程学院（Herbert Wertheim College of Engineering）的教师，她们从400名妇女中提取了数据，其中白人、黑人、亚裔和西班牙裔各100人。 研究人员说，在研究四种机器学习模型预测无症状妇女乳腺癌的能力时，不同种族的准确性各不相同。 西班牙裔妇女的假阳性诊断率最高，而亚裔妇女的假阴性诊断率最高。

展开更多

发布时间: 2023-11-29

2. 加速人工智能任务，同时保护数据安全

王晓丽

随着计算密集型机器学习应用（如执行实时语言翻译的聊天机器人）的激增，设备制造商通常会采用专用硬件组件来快速移动和处理这些系统所需的海量数据。 为这些被称为深度神经网络加速器的组件选择最佳设计极具挑战性，因为它们可能有大量的设计选项。如果设计者希望增加加密操作以保护数据安全，避免受到攻击，这个难题就会变得更加棘手。 现在，麻省理工学院的研究人员开发出了一种搜索引擎，可以有效识别深度神经网络加速器的最佳设计，在提高性能的同时保护数据安全。 他们的搜索工具被称为 "SecureLoop"，旨在考虑增加数据加密和验证措施将如何影响加速器芯片的性能和能耗。工程师可以利用该工具获得针对其神经网络和机器学习任务的最佳加速器设计。 与不考虑安全性的传统调度技术相比，SecureLoop 可以提高加速器设计的性能，同时保护数据。 使用SecureLoop可以帮助用户提高要求苛刻的人工智能应用（如自动驾驶或医学图像分类）的速度和性能，同时确保敏感的用户数据免受某些类型的攻击。 "如果你想在进行计算时保护数据的安全，那么我们以前用来寻找最优设计的规则现在已经被打破了。因此，所有的优化都需要针对这一新的、更复杂的约束条件进行定制。麻省理工学院计算机科学和电子工程实践教授、SecureLoop 论文的共同作者乔尔-埃默（Joel Emer）说："这就是（第一作者）Kyungmi 在这篇论文中完成的工作。 与埃默共同撰写论文的还有论文第一作者、电气工程与计算机科学研究生李京美（Kyungmi Lee），电气工程与计算机科学霍默-伯内尔职业发展助理教授、计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）成员严孟嘉（Mengjia Yan），以及资深作者、麻省理工学院工程学院院长、电气工程与计算机科学范内瓦尔-布什（Vannevar Bush）教授阿南塔-钱德拉卡桑（Anantha Chandrakasan）。这项研究将在 IEEE/ACM 微体系结构国际研讨会上发表。

展开更多

发布时间: 2023-11-28

3. 医疗人工智能工具获得人类青睐

王晓丽

发表在《自然》（Nature）杂志《npj 数字医学》（npj Digital Medicine）上的论文，为人工智能以突破性的效率支持医疗工作者打开了大门。 研究人员训练超级计算机根据新模型 GatorTronGPT 生成医疗记录，该模型的功能与 ChatGPT 相似。 GatorTron? 模型的免费版本在开源人工智能网站 Hugging Face 上的下载量已超过 43 万次。 GatorTron? 模型是该网站唯一可用于临床研究的模型，文章的第一作者、来自 UF 医学院健康结果与生物医学信息学系的吴永辉博士说。 "在医疗保健领域，每个人都在谈论这些模型。GatorTron? 和 GatorTronGPT 是独特的人工智能模型，可以为医学研究和医疗保健的许多方面提供动力。然而，它们的建立需要海量数据和强大的计算能力。我们非常感谢英伟达?（NVIDIA®）提供的超级计算机HiPerGator，以探索人工智能在医疗保健领域的潜力。 UF 校友、英伟达?（NVIDIA®）联合创始人 Chris Malachowsky 是 UF 新的 Malachowsky 数据科学与信息技术大厅的命名者。 这座耗资1.5亿美元的建筑由UF和英伟达公司共同出资建造。 2021 年，UF 利用英伟达提供的价值数百万美元的基础设施包将其 HiPerGator 超级计算机升级为精英级，这在大学中尚属首次。 在这项研究中，吴和他的同事们开发了一种大型语言模型，可以让计算机模仿人类的自然语言。 这些模型在标准写作或对话中效果很好，但医疗记录带来了额外的障碍，比如需要保护病人的隐私，而且技术性很强。 数字医疗记录不能在谷歌上搜索，也不能在维基百科上共享。 为了克服这些障碍，研究人员剥离了 UF Health 医疗记录中 200 万名患者的身份信息，同时保留了 820 亿个有用的医学词汇。 他们将这一数据集与另一个包含 1,950 亿个单词的数据集结合起来，训练出 GatorTronGPT 模型，利用 GPT-3 架构（即生成预训练变换器，一种神经网络架构）分析医疗数据。

展开更多

发布时间: 2023-11-29

4. ESPI发布5G网络与卫星C波段政策研究

郭世杰

2020年6月30日，欧洲空间政策研究所（ESPI）发布了第42号关于美国与欧盟在5G网络与卫星C波段的空间政策研究概要，具体要点如下。 卫星C波段频谱（3.4-4.2千兆赫）有助于5G移动网络的全面铺开，其效果远甚于其他公认的5G波段。这在卫星运营商、移动网络运营商和监管机构之间引起了争议。最近最突出的案例发生在美国。经过几年的讨论，美国联邦通信委员会（FCC）于2015年批准3.55-3.7千兆赫频段用于商业无线业务，并于2019年11月决定清除3.7-4.2千兆赫范围内较低的280兆赫。从历史上看，3.7-4.2千兆赫频段一直是卫星通讯业务的关键。 2020年3月，美国联邦通信委员会发布了关于重新使用C波段频谱的最终决定。3.7-4.2千兆赫范围内较低的280兆赫最晚于2025年12月5日清除。频率的公开拍卖定于2020年12月举行，由移动网络运营商竞标目前由卫星运营商持有的频谱权。参与拍卖的卫星运营商（国际通信卫星组织、SES公司、欧洲通信卫星组织、加拿大电信卫星公司和克拉罗）需要将其C波段服务迁移到4.0-4.2千兆赫。 为了满足最后期限，包括设在卢森堡的SES公司和设在巴黎的欧洲通信卫星组织，开始采购新的C波段卫星。国际通信卫星组织和SES公司分别占据了美国卫星C波段市场40%以上的份额，迄今为止，它们宣布了总共10个新航天器的制造合同。 从欧洲的角度来看，一个值得注意的事实是，这些新合同均不是与欧洲卫星制造商签订的，即将公布的更多订单很可能也是给美国公司。由于欧洲空中客车公司和泰雷兹阿莱尼亚宇航公司通常会在赤道同步轨道市场上取得成功，这对美国航天工业来说是一个非常有利的结果。可以预计，2022至 2023年的相关发射将主要提供给美国发射供应商。 公开信息没有证据证明卫星运营商在这一问题上有强制性购买美国产品的政策。联邦通信委员会主席Ajit Pai表示，只有在涉及国家安全时，才会考虑采取该措施。一位美国参议员批评当前没有设立购买美国产品的义务。2018年，在决定进行公开拍卖之前，合格的卫星运营商提议承诺购买美国制造的卫星，前提是联邦通信委员会允许它们向移动网络运营商私下出售频谱权。然而，在联邦通信委员会最终决定在2019年进行公开拍卖后，这一提议并未得到明确重申。 欧洲国家和欧盟在推出5G移动网络方面有着很高的积极性。与其他全球参与者类似，欧洲也认识到了C波段在扩展5G可用频率方面的重要性。然而，就C波段再利用规模而言，与美国类似的情景不太可能实现，原因是： （1）欧洲卫星服务对C波段的不同使用——与Ku和Ka波段的光纤或卫星服务相比，欧洲传统C波段应用的使用正在减少。此外，在欧洲，C波段在卫星电视广播中的使用并不多。 （2）没有泛欧频谱分配——欧洲的频谱权分配是在国家级别进行的，这产生了几十个单独的国家级别的流程，这些流程在某种程度上协调一致，但没有正式统一。 （3）欧洲正在进行的针对5G的C波段不同部分的分配——目前，欧洲5G在C波段的频谱分配主要针对3.4-3.8 千兆赫的较低频率，不会像美国那样给3.7-4.2千兆赫的卫星服务带来很大压力。 （4）与5G的快速交付相关的独特地缘政治动机，新一代移动网络的大规模铺开现在是中美地缘政治竞争的一部分。目前在欧洲还看不到类似的竞争态势。 尽管欧洲没有面临与美国类似的有关卫星C波段的巨大争议，但卫星运营商在频谱事务中受到移动网络运营商的明显压力可能会持续，甚至可能会增加。

展开更多

发布时间: 2023-11-29

5. 研究揭示了人工智能工具在诊断女性健康问题时存在的偏见

王晓丽

佛罗里达大学的研究人员发现，旨在诊断一种影响妇女的常见感染的机器学习算法在不同种族群体中显示出诊断偏差。 虽然人工智能工具为改善医疗服务提供了巨大潜力，但从业人员和科学家警告说，它们有可能使种族不平等永久化。 这篇论文发表在周五的《自然》杂志《数字医学》上，是第一篇评估这些工具在妇女健康问题上的公平性的论文。 "J. Crayton Pruitt Family 生物医学工程系副教授、该研究的作者方若谷（Ruogu Fang）说："机器学习可以成为医疗诊断中的一个重要工具，但我们发现它可能会对不同种族群体产生偏见。 "这对女性健康来说是个警示，因为目前已经存在因种族而异的差异"。 研究人员评估了机器学习在诊断细菌性阴道病（BV）方面的公平性，这是一种影响育龄妇女的常见疾病，在不同种族群体之间存在明显的诊断差异。 方方和共同通讯作者伊万娜-帕克（Ivana Parker）都是赫伯特-韦特海姆工程学院（Herbert Wertheim College of Engineering）的教师，她们从400名妇女中提取了数据，其中白人、黑人、亚裔和西班牙裔各100人。 研究人员说，在研究四种机器学习模型预测无症状妇女乳腺癌的能力时，不同种族的准确性各不相同。 西班牙裔妇女的假阳性诊断率最高，而亚裔妇女的假阴性诊断率最高。

展开更多

发布时间: 2023-11-28

6. 在应对 "物联网 "对移动网络日益增长的需求方面取得突破

王晓丽

莱斯特大学（University of Leicester）的计算机科学家开发出了一种新技术，利用太赫兹频率管理多个用户对移动网络的需求。 随着加入 "物联网 "的设备数量激增，这种解决方案不仅可以提高移动设备用户的速度和功耗，还有助于从下一代移动技术（6G）中获益。 他们在《电气和电子工程师学会通信论文集》（IEEE Transactions on Communications）的一项新研究中详细介绍了这项技术。 英国移动通信公司（Mobile UK）估计，目前有2500万台设备与移动网络连接，预计到2030年将增至300亿台。 随着 "物联网 "的发展，越来越多的技术将争相接入这些网络。 目前，最先进的电信技术已在 5G 中得到应用，但随着更多用户和设备的需求不断增加，这些系统显示出连接速度变慢和能耗高昂的问题。 这些系统还存在严重影响通信质量和效率的自干扰问题。 为了应对这些挑战，最近有人提出并研究了一种被称为多载波分频双工（MDD）的技术，它允许网络中的接收器仅依靠快速傅立叶变换（FFT）处理，在数字域中几乎没有自干扰。 该项目提出了一种新技术，用于优化子载波集的分配和接入点集群的数量，提高不同网络的通信质量。 团队在基于真实工业环境的模拟中测试了他们的技术，发现该技术优于现有技术。 与其他先进技术相比，该技术的功耗可降低 10%。 莱斯特大学计算与数学科学学院的首席研究员周慧宇教授说： "利用我们提出的技术，5G/6G 系统所需的能耗更低，设备选择更快，资源分配更少。用户可能会觉得他们的移动通信更快、更广，而且功耗需求降低了。 "莱斯特大学正在引领设备选择和接入点集群的人工智能解决方案的开发。人工智能技术，尤其是强化学习技术，可以帮助我们快速有效地搜索拟议无线通信系统中使用的最佳参数。这有助于节省电力、资源和人力。如果不使用人工智能技术，我们将花费更多的时间为网络中的系统设置和设备选择提供最佳参数"。

展开更多

发布时间: 2023-11-28

7. 个性化癌症治疗： 人类比人工智能做出更好的治疗决定

王晓丽

癌症治疗正变得越来越复杂，但也提供了越来越多的可能性。毕竟，对肿瘤的生物学和遗传学特征了解得越透彻，治疗方法就越多。为了向患者提供适合其病情的个性化疗法，需要对各种数据进行费时费力的分析和解读。柏林夏里特大学（Charité-Universit?tsmedizin Berlin）和柏林洪堡大学（Humboldt-Universit?t zu Berlin）的研究人员目前正在研究 ChatGPT 等生成式人工智能（AI）工具能否帮助完成这一步骤。这是夏里特大学分析人工智能在患者护理中释放的机遇的众多项目之一。 如果人体无法自行修复某些基因突变，细胞就会开始肆意生长，产生肿瘤。 造成这种现象的关键因素是生长诱导因子和生长抑制因子的失衡，例如，癌基因（有可能导致癌症的基因）的变化就可能导致这种失衡。 精准肿瘤学是个性化医疗的一个专业领域，它利用这一知识，采用低分子量抑制剂和抗体等特定治疗方法，靶向抑制亢进的癌基因。 要确定哪些基因突变是潜在的治疗目标，第一步是分析肿瘤组织的基因构成。 确定精确诊断和治疗所需的肿瘤 DNA 分子变异。 然后，医生利用这些信息制定个性化治疗建议。 在特别复杂的病例中，这需要医学各领域的知识。 在夏里特，这就是 "肿瘤分子委员会"（MTB）开会的时候： 来自病理学、分子病理学、肿瘤学、人类遗传学和生物信息学等领域的专家共同合作，根据最新研究分析哪些治疗方法最有前景。 这是一个非常复杂的过程，最终形成个性化的治疗建议。 人工智能能帮助做出治疗决定吗？ 夏里特大学的达米安-里克（Damian Rieke）博士、柏林洪堡大学的乌尔夫-莱泽（Ulf Leser）教授和王兴大卫（Xing David Wang）教授，以及夏里特大学的生物信息学专家曼努埃拉-贝纳里（Manuela Benary）博士都在想，人工智能是否能在这个关键时刻提供帮助。 在最近发表在《JAMA Network Open》杂志上的一项研究中，他们与其他研究人员一起研究了大型语言模型（如 ChatGPT）在自动扫描科学文献以选择个性化治疗方法方面的可能性和局限性。 "Rieke解释说："我们促使模型为虚构的癌症患者确定个性化治疗方案，然后将结果与专家提出的建议进行比较。 他的结论是 他的结论是："人工智能模型原则上能够识别个性化治疗方案--但它们甚至无法与人类专家的能力相提并论"。 研究小组为实验创建了十个虚构病人的肿瘤分子图谱。

展开更多

发布时间: 2023-11-28

8. 世界物联网人工智能委员会成立

袁晨

作者：张双虎 来源：中国科学报 近日，2023（第八届）世界物联网大会人工智能分论坛在京举办。论坛邀请了来自学界和产业界的多位知名专家围绕“人工智能与物联网”主题进行精彩分享和交流。 中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长、中国科协-天津市政府-南开大学数字经济研究中心理事长龚克，中国科技新闻学会副理事长兼秘书长、中国科协科学技术传播中心副主任陈锐，世界物联网大会执委会副主席张华等主办方领导出席并致辞。欧洲科学院院士、哈尔滨工业大学交叉科学研究中心主任高会军，中国新一代人工智能发展战略研究院首席经济学家、南开大学经济研究所所长刘刚，清华大学全球产业研究院副院长戎珂，中国工程院战略咨询中心制造业研究室副主任臧冀原等知名专家学者、企业家进行主旨对话及圆桌交流。 论坛上，世界物联网人工智能委员会宣布成立。 龚克在致辞中指出，人工智能和物联网是一对密切相连、相互赋能的技术体系。联网作为数字经济的基础设施，可以不断产生多元的、巨量且实时的数据，为人工智能提供更加丰富的数据来源；同时，人工智能又赋能物联网，使物联网智能化。因此，“智能制造、人工智能、物联网的发展也存在着很多需要克服的挑战，比如技术是否精准、耐用、经济适用，如何做到异构信息更好地互联通畅，如何做到数据安全、防窃取泄露等，这需要我们在技术上实现跨行业、跨专业、跨国界的合作创新”。 在主旨报告环节，高会军、刘刚、戎珂、臧冀原，百度智能云工业产品部度能产品负责人王彪，中国电子技术标准化研究院信息技术研究中心人工智能室主任徐洋等分别 就自己研究和关心的问题发表主旨演讲。此后，专家和嘉宾围绕“人工智能与物联网的关系”进行圆桌对话，就“人工智能在物联网中的应用和发展趋势”“如何保障物联网中数据的隐私和安全，以及如何运用人工智能技术进行数据分析和保护？”等话题进行了深入交流。 本次论坛由中国新一代人工智能发展战略研究院、信创海河实验室、中国科协-天津市政府-南开大学数字经济研究中心、中国科技新闻学会、中国科协科学技术传播中心、京津冀数字经济联盟等单位联合承办。

展开更多

发布时间: 2023-11-28

9. Synopsys 借助 OpenAI 实现云中的生成式人工智能副驾驶员

王晓丽

Synopsys 正与微软合作开发用于芯片设计的生成式人工智能辅助工具。 早期客户正在使用的 Synopsys.ai Copilot 在 Azure OpenAI 服务上运行，以自然语言为芯片设计团队提供生成式人工智能支持。Copilot 是 Synopsys 计划中的第一款生成式人工智能功能，旨在学习新技能并与团队共同成长，从而提高设计生产力。 "半导体行业正在竞相开发更快、更高效、更优化的计算，这也推动了复杂性的提高。与此同时，预计到2030年，我们将面临15%至30%的芯片设计工程师缺口，"Synopsys EDA集团总经理Shankar Krishnamoorthy说。 Synopsys 将在设计工具中加入生成式人工智能 第二届生成式人工智能芯片设计竞赛 Nvidia 老板建议将生成式 AI 用于芯片制造 "人工智能驱动的设计有助于应对这些挑战。Synopsys 凭借 Synopsys.ai EDA 套件开创了人工智能驱动设计的先河。他说："现在，我们与微软合作，通过首款Synopsys.ai Copilot提供的对话智能等生成能力，将人工智能驱动的设计提升到一个新的水平。 Synopsys于2022年利用Azure推出了业界首款基于云的SaaS EDA工具，但开发人员仍然担心将基于云的服务用于机密芯片设计。云功能允许Copilot工具部署在任何内部部署或云端环境中，并集成了Microsoft Azure按需高性能计算基础架构，其可用性、经济性和容量可处理高级芯片设计和验证应用的人工智能工作负载。 "微软公司副总裁Corey Sanders表示："我们与Synopsys的合作建立在通过云和人工智能加速半导体创新的共同愿景之上。"微软的工程团队与 Synopsys 紧密合作，将生成式 AI 的变革力量引入 EDA，这将为使用 Synopsys.ai Copilot 的半导体设计工程师提供基于 Microsoft Azure 的最佳 AI 基础架构、模型和工具链。"

展开更多

发布时间: 2023-11-29

10. 再生式 NTN 5G 卫星基站准备进入轨道

王晓丽

洛克希德-马丁公司正准备通过首个再生式先进5G非地面网络（NTN）卫星基站，在轨道上展示其5G.MIL®能力如何能够覆盖全球所有领域。最后一次成功的实验室演示验证了这一创新型空间有效载荷将从轨道上提供全球先进的通信能力。 在10月份的演示中，洛克希德-马丁公司展示了业界首个完全可再生的先进5G NTN卫星基站--该基站是作为公司5G.MIL统一网络解决方案计划的空间组件而开发的。 2024 年，该公司将自筹资金将这一有效载荷送入轨道，将 5G 功能带入最后的前沿，以证明其连接全球的能力。 卫星基站实验室演示 在实时硬件在环实验室环境中，先进的 5G NTN 卫星基站与原型 NTN 用户设备进行了高速数据传输连接，该基站符合 3GPP Release 17 标准，这是一项提高无线电灵活性和低延迟的行业标准。在模拟卫星轨道通过期间，卫星基站在经过空间加固的飞行硬件和地面用户设备上运行，成功连接并传输数据，包括实时视频流。 "空间层能力对于 5G 通信系统的稳定、安全连接和全球覆盖至关重要。洛克希德-马丁公司负责连接、传输和接入的副总裁乔-里克斯（Joe Rickers）说："太空5G将使联合全域指挥和控制行动成为可能，尤其是在恶劣环境、偏远地区和有争议的地区。"我们的卫星基站是真实的、可运行的硬件，我们已经准备好下一步--将这一强大的有效载荷集成到我们自筹资金研制的战术卫星上，该卫星将于明年发射。

展开更多

发布时间: 2023-11-29

11. 5G将在第一个十年比4G LTE增加超过20亿连接

袁晨

全球5G扩张飙升:到2023年第二季度末达到14亿连接，到2028年雄心勃勃的预测为80亿;超过4G LTE 25亿 北美5G连接数达到1.51亿，延续上季度13%的强劲增长 5G不仅是增长最快的一代无线蜂窝技术;根据5G美洲的权威机构5G Americas和Omdia的数据，它将成为最广泛采用的技术，到2028年，连接数将超过4G LTE 25亿。 在短短6个月的时间里，全球新增了3.31亿5G连接，使全球5G连接总数达到了令人印象深刻的14亿。这种采用和网络部署的激增为进一步加速奠定了基础，预测表明到2023年底即将接近20亿大关。根据Omdia的最新预测，到2028年，5G连接将达到80亿，比LTE的第一个十年增长超过25亿。 5G美洲总裁Chris Pearson表示:“5G连接的全球惊人增长凸显了对先进连接的永不满足的需求。随着行业专注于在这个创新时代将5G连接整合到新设备和服务中，我们正在见证5G技术的变革性力量。” 北美在5G竞赛中继续领先。到2023年第二季度结束时，该地区拥有令人印象深刻的1.51亿个5G连接和4.96亿个LTE连接。北美的5G普及率已经达到了惊人的40%，2023年上半年的增长率为25.5%。预测显示，到2028年，北美的5G连接将达到惊人的6.69亿。 Omdia首席分析师Kristin Paulin表示:“北美运营商正在部署独立的5G，它将带来网络切片、超可靠、低延迟通信和大规模机器类型通信等进步，这将进一步推动这一代技术的增长。” 在拉丁美洲和加勒比地区，4G LTE网络的增长仍然强劲，季度增长率为1.9%，相当于2023年第二季度新增1060万个LTE连接。目前该地区的LTE连接总数为5.65亿。此外，到2023年底，该地区的5G连接数将增加两倍，达到6200万。拉丁美洲地区继续扩大5G网络覆盖和部署，预测显示，到2028年，5G连接总数将大幅增加至5.01亿。 5G美洲加勒比海和拉丁美洲副总裁Jose Otero表示:“4G LTE和5G在拉丁美洲处于技术部署和市场周期的不同阶段。这两点对于本地区当前和未来的互联互通需求都非常重要。尽管4G在整个地区都很普遍，但在已经为5G网络建设分配了频谱的国家，新一代移动通信正在获得越来越多的关注。巴西、智利和波多黎各正在加速采用5G，多米尼加共和国、危地马拉、秘鲁和乌拉圭等国也在扩大该技术的人口覆盖范围。” 全球5G网络扩张:全球5G网络格局正在大幅扩张。目前，全球有287个商用5G网络，预计到2025年这一数字将增长到425个。这反映了全球对5G基础设施的重大投资。截至2023年9月15日，5G和4G LTE网络部署数量汇总如下: 5G: 全球:287 北美:17 拉丁美洲和加勒比:29个 4G LTE: 全球:707 北美:17 拉丁美洲和加勒比:31个

展开更多

发布时间: 2023-11-29

12. 人工智能和机器学习可以成功诊断多囊卵巢综合征

袁晨

美国国立卫生研究院的研究回顾了25年的数据，发现人工智能/机器学习可以检测到常见的激素紊乱。 根据美国国立卫生研究院的一项新研究，人工智能(AI)和机器学习(ML)可以有效地检测和诊断多囊卵巢综合征(PCOS)，这是女性中最常见的激素失调，通常在15至45岁之间。研究人员系统地回顾了已发表的使用AI/ML分析数据来诊断和分类PCOS的科学研究，发现基于AI/ML的程序能够成功检测PCOS。 美国国家环境健康科学研究所(NIEHS)的高级研究员和内分泌学家Janet Hall医学博士说:“鉴于社区中PCOS诊断不足和误诊的巨大负担及其潜在的严重后果，我们希望确定AI/ML在识别可能有PCOS风险的患者中的应用。”NIEHS是美国国立卫生研究院的一部分，也是该研究的合著者。“人工智能和机器学习在检测多囊卵巢综合征方面的效果比我们想象的还要令人印象深刻。” 多囊卵巢综合征发生时，卵巢不能正常工作，并在许多情况下，伴随着睾丸激素水平升高。这种疾病会导致月经不规律、痤疮、面部毛发过多或脱发。患有多囊卵巢综合征的女性患2型糖尿病、睡眠、心理、心血管和其他生殖疾病(如子宫癌和不孕症)的风险通常会增加。 该研究的资深作者、NIEHS的助理研究医师和内分泌学家Skand Shekhar博士说:“鉴于多囊卵巢综合征与其他疾病的重叠，诊断多囊卵巢综合征可能具有挑战性。”“这些数据反映了将AI/ML纳入电子健康记录和其他临床环境以改善多囊卵巢综合征女性的诊断和护理的未开发潜力。” 研究作者建议将基于人群的大型研究与电子健康数据集结合起来，并分析常见的实验室测试，以确定能够促进多囊卵巢综合征诊断的敏感诊断生物标志物。 诊断基于多年来发展的广泛接受的标准化标准，但通常包括临床特征(如痤疮，毛发生长过多和月经不规律)，伴有实验室(如高血睾酮)和放射学表现(如卵巢超声显示多个小囊肿和卵巢体积增大)。然而，由于多囊卵巢综合征的一些特征可能与其他疾病如肥胖、糖尿病和心脏代谢疾病共同发生，因此它经常被忽视。 人工智能指的是使用基于计算机的系统或工具来模仿人类的智能，并帮助做出决策或预测。ML是AI的一个分支，专注于从以前的事件中学习，并将这些知识应用于未来的决策。人工智能可以处理大量不同的数据，例如来自电子健康记录的数据，使其成为诊断多囊卵巢综合征等难以诊断的疾病的理想辅助工具。 研究人员对过去25年(1997-2022年)发表的关于该主题的所有同行评审研究进行了系统回顾，这些研究使用AI/ML检测多囊卵巢综合征。在一位经验丰富的NIH图书管理员的帮助下，研究人员确定了可能符合条件的研究。他们总共筛选了135项研究，其中31项被纳入了论文。所有研究都是观察性的，并评估了AI/ML技术在患者诊断中的应用。大约一半的研究包括超声图像。研究参与者的平均年龄为29岁。 在采用标准化诊断标准诊断PCOS的10项研究中，检测准确率在80-90%之间。 Shekhar说:“在一系列诊断和分类模式中，人工智能/机器学习在检测多囊卵巢综合征方面表现非常出色，这是我们研究中最重要的收获。” 作者指出，基于人工智能/机器学习的项目有可能显著提高我们早期识别多囊卵巢综合征女性的能力，节省相关成本，减轻多囊卵巢综合征患者和卫生系统的负担。 具有强大验证和测试实践的后续研究将允许人工智能/机器学习在慢性健康状况中的顺利整合。

展开更多

发布时间: 2023-11-29

13. 5G设备正在从智能手机发展到无电池物联网

袁晨

5G Americas的新简报详细介绍了5G设备的动态轨迹，从无处不在的智能手机到开创性的低容量和无电池环境物联网设备，突出了5G技术的多功能未来。 BELLEVUE, Wash.- 2023年10月26日:5G设备的前景正在迅速发展，以满足各种用例的不同需求，从智能手机到专门的物联网设备和新兴的无电池环境物联网设备。今天，5G美洲，5G及其他在美洲的声音，推出了一份题为“为5G采用而发展的设备”的简报文件，该文件研究了5G设备的发展，揭示了5G技术的优化和适应，以满足广泛的用例。 5G美洲总裁Chris Pearson分享了他的观点:“5G设备的发展标志着连接的动态转变，改变了行业并赋予了个人权力。从智能手机的强大功能到环境物联网的前景，这份5G美洲简报揭示了5G设备的未来多样性。” 最新的5G美洲简报文件涵盖的主要主题包括: 设备特性:随着5G重塑全球通信，设备特性仍然至关重要。移动性、带宽、大小、可访问性、成本、安全性、覆盖范围、电池寿命和无线接入技术等特征影响着5G设备在各种应用中的设计和功能。 设备格局:除了智能手机，设备生态系统也在迅速发展，包括增强现实眼镜、语音设备和专门的物联网技术。这些发展正在改变行业，改善通信并实现远程医疗保健监控。 低容量设备:最初，5G新无线电技术侧重于增强型移动宽带(eMBB)应用。3GPP后来在第17版中引入了减少容量(RedCap)规范，以满足低吞吐量、低成本和高能效的用例。这些设备为数据速率、延迟和电池寿命提供了平衡的解决方案。 环境物联网:环境物联网设备仅依靠从其环境中收集的能量运行，从而消除了对电池的需求。它们的特点是体积小、成本低、超低功耗，在库存管理和环境感知等各个领域都有应用。 T&T助理副总裁兼简报的联合负责人Brian Daly表示:“这份报告涵盖了各种各样的当前和未来的5G设备，从智能手机到创新的RedCap和无电池环境物联网设备。我们根据各种因素对这些设备进行分类，强调在复杂性、性能和效率方面对物联网应用进行优化。”他进一步补充说:“总体而言，5G设备的发展前景在物联网、XR等领域都带来了令人兴奋的机会。” 高通技术公司首席工程师、5G美洲项目工作组联合负责人Yuchul Kim表示:“这份5G美洲报告全面展示了5G设备如何发展，以满足当今互联世界的各种需求，并证明了5G行业不断创新，推动了新服务的发展。”

展开更多

发布时间: 2023-11-28

14. 物联网将在全球 "实现 "两位数增长

王晓丽

Future Market Insights 的最新报告估计，2023 年万物互联（IoE）市场价值为 12 亿美元，预计 2033 年将达到 50 亿美元。 从 2023 年到 2033 年，该市场的增长率预计将达到 15.2%。预计在预测期内，智能手机、传感器、可穿戴设备和物联网设备等联网设备的快速增长将推动物联网的发展。 5G 的普及、电信技术的进步以及机器学习人工智能（AI）的使用增加，预计将促进市场增长。 物联网在医疗保健领域的应用日益广泛，将推动预测期内的市场增长--通过远程监控、远程医疗和可穿戴设备改善患者护理，使医疗保健提供商能够提供更方便、更高效的服务。 城市人口的增长以及对更智能、更可持续的城市的需求日益增长也促进了市场需求。物联网被用于智慧城市计划，改善城市服务、交通、能源管理和公共安全。智能扬声器、家庭自动化系统和可穿戴设备等消费物联网设备的普及，以及消费者对物联网概念的认识和熟悉程度的提高，也是积极的增长动力。政府对物联网项目的投资不断增加，以改善公共服务、基础设施和公民的整体生活质量，这将进一步推动市场增长。 报告的主要观点包括: 从 2018 年到 2022 年，万物互联市场需求的复合年增长率为 12.8%。 根据应用情况，智慧城市领域预计将在预测期内占据 56.6% 的市场份额。 据预测，从 2023 年到 2033 年，德国的全球万物互联市场需求价值份额将达到 34.6%。 美国市场在 2023 年至 2033 年期间的复合年增长率预计为 15.1%。 在预测期内，医疗保健领域的增长率预计为 14.6%。 预计 2023 年至 2033 年期间，中国市场价值的复合年增长率将达到 14.5%。 到 2033 年，印度的万物互联市场预计将在预测期内录得 14.8% 的复合年增长率。 为了扩大市场份额、提高盈利能力并在万物互联（IoE）市场中保持竞争力，企业将推出新产品和业务扩张作为主要战略。最近的一些市场动态包括 思科是 IoE 领域的主要参与者，一直在为医疗保健、制造业和智慧城市等行业开发 IoE 产品。他们还一直致力于增强网络和网络安全能力，以支持物联网部署。 通用电气一直致力于工业物联网（IIoT）领域，利用数据分析和机器学习来优化工业流程、提高资产性能并减少停机时间。 微软通过 Azure 提供各种云和物联网服务，使企业能够开发和部署物联网解决方案。他们一直在扩大物联网生态系统中的合作伙伴关系和产品。

展开更多

发布时间: 2023-11-28

15. 德鲁伊和迈韦尼测试最新5G小基站

张卓然

迈韦尼已经成功地将其新的E511 5G小基站配置并连接到德鲁伊软件公司Raemis 5G SA Core平台，作为其新的小基站测试的一部分，这对于通信服务提供商和专用网络运营商来说是理想的选择，旨在为企业和公共空间构建5G覆盖范围。爱尔兰威克洛和美国得克萨斯州理查森——2023年2月25日：领先的专用蜂窝网络核心软件提供商德鲁伊软件公司和网络软件提供商迈韦尼，今天宣布成功集成和测试迈韦尼的5G小基站，这是一个全球适用的产品，就像德鲁伊的Raemis核心平台一样，具有支持分布式和集中式ORAN架构的灵活性。迈韦尼的5G小基站（E511）建立在全球部署的超过200万个小基站单元的既定安装基础上，是一个不断扩大的小基站组合的一部分，利用迈韦尼端到端RAN解决方案，包括通用管理系统和CU。这种灵活性，再加上零接触资源调配（易于部署、经济高效、高容量解决方案），非常适合各种部署用例，包括办公、零售、仓储、制造和公共场所等企业。

展开更多

发布时间: 2023-11-29

16. 基伊埃特与联发科完成 5G NR 和 RedCap 互操作性测试

王晓丽

Keysight Technologies 和联发科成功完成了基于 3GPP Release 17 (Rel-17) 标准的 5G 新无线电 (NR) 和 5G 简化能力 (RedCap) 互操作性开发测试 (IODT)。 IODT 是验证使用新 5G 规范的设备的重要步骤，可确定基站和设备是否能根据规定的测试条件建立并维持 5G 通信链路。 联发科技计划推出全球首款 6 纳米 RedCap 物联网芯片 联发科验证 5G RedCap 第 17 版测试平台 诺基亚与联发科合作开发物联网RedCap芯片 Keysight 和联发科进行的 RedCap 互操作性测试验证了联发科 5G 调制解调器技术对早期识别、带宽部分 (BWP) 定义、用户设备 (UE) 能力、无线电资源管理 (RRM) 放松、网络控制设备-同步信号块 (NCD-SSB)、发声参考信号 (SRS) 增强、扩展不连续接收 (eDRX) 和跳频的物理上行链路控制信道 (PUCCH) 的支持。5G NR IODT验证了芯片组支持Rel-17功能，包括省电、小数据传输和NR覆盖增强。 测试使用 Keysight 的 5G 网络仿真解决方案验证了联发科最新的 5G 调制解调器技术。 联发科技无线通信系统与合作伙伴总经理Ho-Chi Hwang博士表示： "联发科技致力于推动5G NR Rel-17和RedCap技术的市场进步。我们与 Keysight 合作开发最先进的 5G 调制解调器平台，促进 5G 设备创新者生态系统的发展。

展开更多

发布时间: 2023-11-29

17. 首款用于物联网设备的 16:9 图像传感器

王晓丽

Omnivision 推出了一款 520 万像素（MP）图像传感器，这是首款专为 16:10 宽高比笔记本电脑和物联网设备开发的图像传感器。 OV05C10 是一款基于 Omnivision PureCel Plus 技术的低功耗背照式 (BSI) 图像传感器，具有更高的灵敏度、更低的噪点和更好的整体图像质量。它具有 520 万像素和每秒 60 帧（fps）的双曝光交错 HDR 时序，可在明亮或黑暗的环境中提高图像质量。该传感器还支持特殊的超低功耗模式，可实现 HPD 并延长电池寿命。 OV05C10 图像传感器的分辨率为 520 万像素，具有足够的像素来支持视频会议的自动取景功能，该功能可自动调整摄像机的视场，使讲话的人保持在图像的中心，同时裁剪掉分散注意力的背景。 Omnivision 在比利时设立研发中心 微型汽车图像传感器消除LED闪烁 DigiLens成为XR和成像领域的合作伙伴 OV05C10还支持人体存在检测（HPD），可提高人工智能（AI）应用的效率，延长便携式设备的电池寿命。 OV05C10 目前正在出样，将于 2024 年 2 月大规模交付。

展开更多

发布时间: 2023-11-28

18. 利用人工智能追踪冰山

袁晨

研究人员正在使用一种新的人工智能工具来探测南大洋的冰山。这是能够通过卫星数据追踪南极洲大多数冰山完整生命周期的第一步。这项名为“从双极化SAR图像中检测海冰内冰山数量的无监督机器学习”的研究发表在《环境遥感》杂志上。 冰山在海洋动力学中起着关键作用。例如，当冰山融化时，它们向海洋释放淡水和营养物质，影响初级生产力、海洋环流以及海冰的形成和破裂。冰山也会给船只带来危险，所以关于冰山位置和大小的准确、最新的知识是至关重要的。 这种新方法可以在有很多海冰的环境中识别冰山，这在以前是不可能的。利用这一工具，科学家们将能够在冰山崩解时发现它们，并在它们的整个生命周期中追踪它们，直到它们消亡，从而更全面地了解南大洋冰山的动态。至关重要的是，研究人员将能够监测海冰丰富的地方的冰山，以及靠近冰山密集聚集的产冰地点的冰山。 为了探测冰山，该工具使用了合成孔径雷达(SAR)的数据，这是一种安装在哨兵1号卫星上的仪器，它从太空传输微波信号并测量反射辐射的强度。由于冰山表面冰雪的结晶结构，冰山是很好的微波反射体，所以它们在卫星图像中显示出强烈明亮的信号。使用微波也意味着这些图像可以在白天或晚上通过云层收集，这在南大洋上很常见。 在这项研究中，研究人员在2019年10月至2020年9月的12个月期间拍摄的不同卫星图像上展示了人工智能算法的性能。该工具确定了近3万座冰山;其中大多数相对较小，面积为1平方公里或更小。 研究人员选择了位于南极洲西部的Amundsen 海海湾作为他们的研究地点，这里靠近斯韦茨冰川的产冰前沿。该地区混合了开放水域、海冰和不同大小的高密度冰山，使其成为测试人工智能工具的理想场所。了解南极西部冰盖，特别是这一地区将如何变化，是研究未来海平面上升的研究人员的首要任务。 Ben Evans是英国南极调查局(BAS)人工智能实验室的一员，也是该论文的主要作者，他说:“我们用来开发这种工具的技术已经被广泛用于医学成像，所以我们很高兴将同样的技术应用于极地海洋SAR卫星图像中看到的复杂特征。” “我们使用的方法与其他替代的冰山检测方法一样准确，并且在不需要人工输入的情况下优于大多数方法。这意味着它可以很容易地扩展到我们的研究区域之外，甚至可以提供近乎实时的监测。” 冰盖上的冰山崩解进入南大洋是南极冰盖冰流失的主要方式之一。因此，不断增加的冰裂可能标志着对海平面上升的贡献越来越大。研究人员希望利用这种人工智能方法来识别冰山数量、大小和路径的任何变化，这些都是气候变化的预期后果。该团队目前正在分析自2014年哨兵1号任务开始以来所有可用的数据。 Scott Hosking是阿兰·图灵研究所人工智能实验室的负责人，也是图灵研究与创新集群的联合主任，他说:“由于复杂的物理学以及海洋、冰和大气之间的相互作用，监测和预测有多少数十亿吨的冰融化到世界海洋中是一项重大挑战。我们正在开发南极的数字孪生体，以帮助整合和共享我们的极地基础设施和工具(从自动水下航行器到人工智能模型)的数据，以支持决策，并使英国保持在极地科学的前沿。”

展开更多

发布时间: 2023-11-29

19. 人工智能系统自我组织，开发出复杂生物大脑的特征

王晓丽

发表于《自然-机器智能》（Nature Machine Intelligence）的一项研究中，阿赫特伯格、阿卡尔卡及其同事创建了一个人工系统，旨在模拟一个非常简化的大脑模型，并应用了物理约束。他们发现，他们的系统进而发展出了某些与人类大脑相似的关键特征和策略。 该系统使用的是计算节点，而不是真正的神经元。神经元和节点的功能类似，都是接收输入、转换输入并产生输出，而且单个节点或神经元可能连接多个其他节点或神经元，所有输入的信息都要进行计算。 然而，在他们的系统中，研究人员对系统施加了 "物理 "限制。每个节点在虚拟空间中都有一个特定的位置，两个节点离得越远，它们就越难沟通。这与人脑中神经元的组织方式类似。 研究人员给该系统布置了一个简单的任务--在这种情况下，它要完成的是一个简化版的迷宫导航任务，通常是在研究大脑时给大鼠和猕猴等动物布置的任务，它必须结合多种信息来决定到达终点的最短路线。 研究小组选择这项特殊任务的原因之一是，要完成这项任务，系统需要保持一系列要素--起始位置、终点位置和中间步骤--一旦学会可靠地完成任务，就有可能在试验的不同时刻观察到哪些节点是重要的。例如，一个特定的节点集群可能编码终点位置，而其他节点集群则编码可用路线，因此可以跟踪哪些节点在任务的不同阶段处于活动状态。 起初，系统不知道如何完成任务并会犯错。但当系统得到反馈后，它就会逐渐学会如何更好地完成任务。它通过改变节点间连接的强度来学习，这与我们学习时脑细胞间连接强度的变化类似。然后，系统会一遍又一遍地重复任务，直到最终学会正确执行任务。 然而，在他们的系统中，物理限制意味着两个节点离得越远，就越难根据反馈在两个节点之间建立连接。在人脑中，跨越较大物理距离的连接的形成和维持都非常昂贵。 当系统被要求在这些限制条件下执行任务时，它使用了一些与真实人脑相同的技巧来解决任务。例如，为了绕过这些限制，人工系统开始发展集线器--高度连接的节点，作为整个网络传递信息的通道。 然而，更令人惊讶的是，单个节点本身的反应特征也开始发生变化：换句话说，系统中的每个节点不再为迷宫任务的某一特定属性（如目标位置或下一个选择）编码，而是发展出一种灵活的编码方案。这就意味着，在不同的时刻，节点可能会对迷宫的各种属性进行编码。例如，同一个节点可以对迷宫的多个位置进行编码，而不需要专门的节点对特定位置进行编码。这是复杂生物大脑的另一个特点。

展开更多

发布时间: 2023-11-28

20. 5G用例的商业应用出现

袁晨

新的5G美洲白皮书描绘了5G用例的广阔领域，详细介绍了网络架构的进步，并阐明了固定无线接入(FWA)和专用5G (P5G)网络。 BELLEVUE, Wash. - 2023年11月9日:随着全球近87%的地区连接到4G LTE或更好的移动技术，5G正在成为智能连接的商业解决方案的来源。今天，5G美洲发布了一份名为“5G用例”的白皮书，概述了基于行业和消费者供需的5G用例评估框架，例如FWA或私有5G网络。 5G美洲总裁Chris Pearson表示，5G在解决各种用例方面还处于起步阶段。培生表示:“许多客户已经在5G智能手机上享受到了增强的移动宽带，但新的商业机会将是由解决方案驱动的。”积极的监管行动，以获得更多的频谱和弥合数字鸿沟，对5G机遇至关重要。” 该论文的2×2矩阵框架将5G应用分为四个象限。每个象限代表了市场准备和技术发展的独特组合，为5G的当前和未来前景提供了有价值的见解。这些象限阐明了成功的案例研究、未满足的痛点、不确定的未来考虑以及任何5G用例的潜在潜力。 此外，最新的5G美洲白皮书涵盖的主要主题包括: 消费者对历史电信用例的看法 评估5G用例的新视角 网络架构和技术的作用 5G固定无线接入 专用5G网络 评估5G用例的建议 T-Mobile美国公司高级技术人员、白皮书工作组联合负责人Paul Bongaarts表示:“5G生态系统正在成熟，新的、开创性的用例开始出现。随着独立网络的发展，5G将继续处于创新的前沿，并为生活带来新的应用和解决方案。” 三星电子美国网络业务技术总监Prashanth Devaraj表示:“随着越来越多地采用独立(SA) 5G网络，我们正在见证行业的转变，这将引领一场重大变革。部署SA可以消除对4G的依赖，加速5G在工业应用、FWA和专用网络中的扩展，从而简化网络。因此，我们希望在这些领域体验5G的全部潜力。” 三星电子美国公司网络业务技术解决方案高级工程师Santosh Kumar也是5G美洲工作组的一员，在该工作组中，他作为该项目的共同负责人发挥了关键作用。

展开更多

发布时间: 2023-11-29

21. Synopsys 借助 OpenAI 实现云中的生成式人工智能副驾驶员

王晓丽

Synopsys 正与微软合作开发用于芯片设计的生成式人工智能辅助工具。 早期客户正在使用的 Synopsys.ai Copilot 在 Azure OpenAI 服务上运行，以自然语言为芯片设计团队提供生成式人工智能支持。Copilot 是 Synopsys 计划中的第一款生成式人工智能功能，旨在学习新技能并与团队共同成长，从而提高设计生产力。 "半导体行业正在竞相开发更快、更高效、更优化的计算，这也推动了复杂性的提高。与此同时，预计到2030年，我们将面临15%至30%的芯片设计工程师缺口，"Synopsys EDA集团总经理Shankar Krishnamoorthy说。 Synopsys 将在设计工具中加入生成式人工智能 第二届生成式人工智能芯片设计竞赛 Nvidia 老板建议将生成式 AI 用于芯片制造 "人工智能驱动的设计有助于应对这些挑战。Synopsys 凭借 Synopsys.ai EDA 套件开创了人工智能驱动设计的先河。他说："现在，我们与微软合作，通过首款Synopsys.ai Copilot提供的对话智能等生成能力，将人工智能驱动的设计提升到一个新的水平。 Synopsys于2022年利用Azure推出了业界首款基于云的SaaS EDA工具，但开发人员仍然担心将基于云的服务用于机密芯片设计。云功能允许Copilot工具部署在任何内部部署或云端环境中，并集成了Microsoft Azure按需高性能计算基础架构，其可用性、经济性和容量可处理高级芯片设计和验证应用的人工智能工作负载。 "微软公司副总裁Corey Sanders表示："我们与Synopsys的合作建立在通过云和人工智能加速半导体创新的共同愿景之上。"微软的工程团队与 Synopsys 紧密合作，将生成式 AI 的变革力量引入 EDA，这将为使用 Synopsys.ai Copilot 的半导体设计工程师提供基于 Microsoft Azure 的最佳 AI 基础架构、模型和工具链。"

展开更多

发布时间: 2023-11-28

22. 灵活的传输网络对5G创新和性能至关重要

袁晨

新的5G美洲白皮书探讨了5G传输网络的现状、正在进行的工作和未来 与核心和无线接入网络(RAN)一样，xHaul(前传、中传、回程)传输网络是蜂窝无线网络的关键组成部分。今天，代表美洲5G及未来之声的5G Americas发布了一份名为《面向5G的传输网络》(Transport Networks for 5G)的新白皮书，该白皮书深入探讨了当前的传输网络格局，探讨了正在进行的工作，并展望了5G传输网络的未来。 5G美洲总裁Chris Pearson表示:“5G网络运营商正在不断改进5G传输网络，使其更具适应性、安全性和灵活性，以满足日益增长的需求。面向未来的5G传输网络对于推进5G及未来至关重要。” “面向5G的传输网络”研究了塑造5G传输网络的特征，这些特征随着带宽需求的增长而不断增长，推动了对连续回程容量的需求，以及对灵活、可扩展解决方案的需求。目前的工作重点是基于云的RAN连接、基于网络的定时和同步以及端到端网络切片。未来的工作将集中在增强传输网络安全性和解决虚拟世界和沉浸式应用的影响。 《5G美洲》白皮书围绕5G传输网络的主要议题包括: 5G部署和xHaul传输网络 5G RAN技术进展 继续使用微波频谱 基于以太网的前传接口 5G综合接入回程(IAB) 5G独立分离的CU/DU架构 增加了虚拟化RAN的部署 vRAN面临的网络时序、频率和相位同步挑战 细胞位点的进化 5G部署，有线和无线融合 5G部署和可持续性 Ciena首席网络架构师David Krauss表示:“5G向开放架构、多样化网络切片以及精确定时和同步的演变需要强大的传输网络作为创新和性能的基础。新的传输技术能力有助于为连接的未来铺平道路，无缝连接和智能分配将释放5G的真正潜力。”

展开更多

发布时间: 2023-11-29

23. 从智能手机到无电池物联网

王晓丽

从智能手机到专用物联网设备和新兴的无电池环境物联网设备，5G 设备的发展日新月异，以满足各种用例的不同需求。今天，5G 美洲（5G 及以后在美洲的代言人）推出了一份题为 "为采用 5G 而不断演进的设备 "的简报，该简报探讨了 5G 设备的演进，揭示了 5G 技术的优化和适应性，以满足各种用例的需求。 5G 美洲区总裁 Chris Pearson 分享了他的观点："5G 设备的演进标志着连接性的动态转变，它将改变行业并赋予个人能力。从智能手机的强大功能到环境物联网的前景，这份 5G 美洲简报揭示了未来 5G 设备的多样性。 这份最新的 5G 美洲简报涵盖的主要议题包括 设备特性： 随着 5G 重塑全球通信，设备特性仍然至关重要。移动性、带宽、尺寸、可及性、成本、安全性、覆盖范围、电池寿命和无线接入技术等特性影响着各种应用的 5G 设备的设计和功能。 设备格局：除智能手机外，设备生态系统也在迅速发展，包括 AR 眼镜、语音设备和专业物联网技术。这些发展正在改变各行各业，改善通信并实现远程医疗监控。 能力降低的设备： 最初，5G 新无线电技术侧重于增强型移动宽带（eMBB）应用。后来，3GPP 在第 17 版中引入了低容量（RedCap）规范，以满足低吞吐量、高成本效益和高能效的使用案例。这些设备为数据速率、延迟和电池寿命提供了平衡的解决方案。 环境物联网： 环境物联网设备完全依靠从环境中获取的能量运行，无需电池。其特点是外形小巧、成本低、功耗超低，可用于库存管理和环境传感等多个领域。 AT&T 助理副总裁、简报共同负责人布莱恩-戴利（Brian Daly）表示："这份简报涵盖了当前和未来的各种 5G 设备，从智能手机到创新的 RedCap 和无电池环境物联网设备。我们根据各种因素对这些设备进行了分类，强调了物联网应用在复杂性、性能和效率方面的优化。他进一步补充说："总体而言，不断发展的 5G 设备为物联网、XR 及其他领域带来了令人兴奋的机遇。 高通技术公司首席工程师兼该 5G 美洲项目工作组共同负责人 Yuchul Kim 表示："这份 5G 美洲论文全面展示了 5G 终端如何不断演进，以满足当今互联世界的各种需求，是推动 5G 行业提供新服务的持续创新的证明。"

展开更多

发布时间: 2023-11-28

24. AI系统发展出类人脑特征，会用与人相同的思维来完成任务

王晓丽

  20日发表在《自然·机器智能》杂志上的一项研究中，英国剑桥大学科学家证明，对人工智能（AI）系统施加物理限制，就像人脑必须在物理和生物限制下发育和运作一样，可让它发展出某些与人脑相似的关键特征和策略，从而解决任务。   该系统使用计算节点，而不是真正的神经元。神经元和节点在功能上相似，包括接受输入、转换并产生输出，并且单个节点或神经元可能连接到多个其他节点或神经元。   团队对系统应用了“物理”约束。他们给系统提供了一个简单的任务。这是一个迷宫导航任务的简化版本，通常在研究大脑时也会用于老鼠和猕猴等动物，系统必须结合多条信息来决定到达终点的最短路径。   当系统被要求在物理约束下执行任务时，它使用了与真实人脑相同的技巧来解决任务。例如，为了克服这些限制，人工系统开始形成集线器，这是高度连接的节点，充当跨网络传递信息的渠道。   而且，节点发展出了灵活的编码方案。这意味着在不同时刻，节点可能会因迷宫的混合属性而被触发。例如，同一节点能对迷宫的多个位置进行编码，不需要专门的节点来对特定位置进行编码。这是在复杂生物体的大脑中才能看到的另一个特征。   团队表示，这一人造大脑为科学家提供了一种方法，让他们能够理解在真实大脑中记录神经元活动时所看到的丰富而令人眼花缭乱的数据。人造大脑还让人们能够注意到在实际生物系统中不可能看到的问题。   新系统的总体布线成本比典型的人工智能系统低得多，更接近真实的大脑。这意味着，用有限的能量资源处理大量不断变化的信息的机器人，亦可从该类脑结构中受益。 总编辑圈点

展开更多

发布时间: 2023-11-28

25. 在应对 "物联网 "对移动网络日益增长的需求方面取得突破

王晓丽

莱斯特大学（University of Leicester）的计算机科学家开发出了一种新技术，利用太赫兹频率管理多个用户对移动网络的需求。 随着加入 "物联网 "的设备数量激增，这种解决方案不仅可以提高移动设备用户的速度和功耗，还有助于从下一代移动技术（6G）中获益。 他们在《电气和电子工程师协会通信论文集》（IEEE Transactions on Communications）的一项新研究中详细介绍了这项技术。 英国移动通信公司（Mobile UK）估计，目前有2500万台设备连接到移动网络，预计到2030年这一数字将增至300亿台。 随着 "物联网 "的发展，越来越多的技术将争相接入这些网络。 目前，最先进的电信技术已在 5G 中得到应用，但随着更多用户和设备的需求不断增加，这些系统显示出连接速度变慢和能耗高昂的问题。 这些系统还存在严重影响通信质量和效率的自干扰问题。 为了应对这些挑战，最近有人提出并研究了一种被称为多载波分频双工（MDD）的技术，它允许网络中的接收器仅依靠快速傅立叶变换（FFT）处理，在数字域中几乎没有自干扰。 该项目提出了一种新技术，用于优化子载波集的分配和接入点集群的数量，提高不同网络的通信质量。 团队在基于真实工业环境的模拟中测试了他们的技术，发现该技术优于现有技术。 与其他先进技术相比，该技术的功耗可降低 10%。 莱斯特大学计算与数学科学学院的首席研究员周慧宇教授说： "利用我们提出的技术，5G/6G 系统所需的能耗更低，设备选择更快，资源分配更少。用户可能会觉得他们的移动通信更快、更广，而且功耗需求降低了。 "莱斯特大学正在引领设备选择和接入点集群的人工智能解决方案的开发。人工智能技术，尤其是强化学习技术，可以帮助我们快速有效地搜索拟议无线通信系统中使用的最佳参数。这有助于节省电力、资源和人力。如果不使用人工智能技术，我们将花费更多的时间为网络中的系统设置和设备选择提供最佳参数"。

展开更多

发布时间: 2023-11-28

26. 以人工智能为指导，更好地制造过氧化物太阳能电池

王晓丽

与传统的硅太阳能电池相比，基于过氧化物半导体的太阳能电池能更有效地将太阳光转化为电能。为了使这项技术能够投放市场，需要进一步改进稳定性和制造工艺。 卡尔斯鲁厄理工学院（KIT）和两个亥姆霍兹平台--德国癌症研究中心（DKFZ）的亥姆霍兹成像公司和亥姆霍兹人工智能公司--的研究人员成功地找到了一种方法，可以预测过氧化物层的质量，进而预测太阳能电池的质量。在机器学习和人工智能（AI）新方法的帮助下，可以在生产过程中通过光发射的变化来评估太阳能电池的质量。 这些结果可用于推导出更好的制造工艺，已发表在《先进材料》（Advanced Materials）上。 透镜串联太阳能电池将透镜太阳能电池与传统太阳能电池（例如基于硅的太阳能电池）结合在一起。这些电池被认为是下一代技术： 目前，它们的效率超过 33%，远高于传统硅太阳能电池。此外，它们使用的原材料价格低廉，易于制造。要达到这样的效率水平，必须生产极薄的高级过氧化物层，其厚度仅为头发丝的一小部分。 "在 KIT 微结构技术研究所和光技术研究所从事研究的终身教授 Ulrich W. Paetzold 说："使用低成本和可扩展的方法制造这种没有任何缺陷或孔洞的高级多晶体薄层是最大的挑战之一。 即使在看似完美的实验室条件下，也可能存在导致半导体层质量变化的未知因素。"这一缺陷最终阻碍了这些高效太阳能电池工业化生产的快速启动，而这正是能源转型所急需的。" 人工智能发现有效镀膜的隐藏迹象 为了找到影响镀膜的因素，由 KIT 的包晶体太阳能电池专家组成的跨学科团队与海德堡 DKFZ 的亥姆霍兹成像和亥姆霍兹人工智能的机器学习和可解释人工智能 (XAI) 专家联手合作。研究人员开发了人工智能方法，利用一个庞大的数据集对神经网络进行训练和分析。该数据集包括视频记录，显示了制造过程中包晶石薄层的光致发光。 光致发光是指半导体层在外部光源激发下的辐射发射。"来自 DKFZ Helmholtz Imaging 公司的 Lukas Klein 和 Sebastian Ziegler 解释说："由于即使是专家也看不出薄层上有什么特别之处，因此我们产生了训练机器学习（深度学习）人工智能系统的想法，以便从视频中的数百万个数据项中检测出涂层好坏的隐藏迹象。 为了过滤和分析深度学习人工智能系统输出的广泛分散的迹象，研究人员随后采用了可解释人工智能的方法。 研究人员通过实验发现，光致发光在生产过程中会发生变化，而这种现象会对涂层质量产生影响。"Klein 和 Ziegler 说："我们工作的关键是有针对性地使用 XAI 方法，以了解必须改变哪些因素才能获得高质量的太阳能电池。 这不是通常的方法。在大多数情况下，XAI 只被用作一种护栏，以避免在建立人工智能模型时出现错误。"这是一种范式的改变： 以如此系统的方式获得与材料科学高度相关的见解是一种全新的体验"。 事实上，正是从光致发光变化中得出的结论让研究人员得以迈出下一步。在对神经网络进行了相应的训练之后，人工智能能够根据制造过程中哪个环节出现的光发射变化，预测每块太阳能电池的效率是低还是高。 参考文献: Lukas Klein et al, Discovering Process Dynamics for Scalable Perovskite Solar Cell Manufacturing with Explainable AI, Advanced Materials (2023). DOI: 10.1002/adma.202307160

展开更多

发布时间: 2023-11-29

27. 加速人工智能任务，同时保护数据安全

王晓丽

随着计算密集型机器学习应用（如执行实时语言翻译的聊天机器人）的激增，设备制造商通常会采用专用硬件组件来快速移动和处理这些系统所需的海量数据。 为这些被称为深度神经网络加速器的组件选择最佳设计极具挑战性，因为它们可能有大量的设计选项。如果设计者希望增加加密操作以保护数据安全，避免受到攻击，这个难题就会变得更加棘手。 现在，麻省理工学院的研究人员开发出了一种搜索引擎，可以有效识别深度神经网络加速器的最佳设计，在提高性能的同时保护数据安全。 他们的搜索工具被称为 "SecureLoop"，旨在考虑增加数据加密和验证措施将如何影响加速器芯片的性能和能耗。工程师可以利用该工具获得针对其神经网络和机器学习任务的最佳加速器设计。 与不考虑安全性的传统调度技术相比，SecureLoop 可以提高加速器设计的性能，同时保护数据。 使用SecureLoop可以帮助用户提高要求苛刻的人工智能应用（如自动驾驶或医学图像分类）的速度和性能，同时确保敏感的用户数据免受某些类型的攻击。 "如果你想在进行计算时保护数据的安全，那么我们以前用来寻找最优设计的规则现在已经被打破了。因此，所有的优化都需要针对这一新的、更复杂的约束条件进行定制。麻省理工学院计算机科学和电子工程实践教授、SecureLoop 论文的共同作者乔尔-埃默（Joel Emer）说："这就是（第一作者）Kyungmi 在这篇论文中完成的工作。 与埃默共同撰写论文的还有论文第一作者、电气工程与计算机科学研究生李京美（Kyungmi Lee），电气工程与计算机科学霍默-伯内尔职业发展助理教授、计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）成员严孟嘉（Mengjia Yan），以及资深作者、麻省理工学院工程学院院长、电气工程与计算机科学范内瓦尔-布什（Vannevar Bush）教授阿南塔-钱德拉卡桑（Anantha Chandrakasan）。这项研究将在 IEEE/ACM 微体系结构国际研讨会上发表。

展开更多

发布时间: 2023-11-29

28. 6G和医学中的人工智能

袁晨

移动手术机器人能够帮助缩小医疗保健方面的差距吗?Rhineland-Palatinate工业大学Kaiserslautern-Landau(RPTU)和DFKI的研究人员正在解决这个问题。他们正在使用未来的移动通信标准6G，将机器人技术与人工智能方法相结合。他们的目标是:进行一项分析，展示遥控机器人在外科手术中的潜力，并确定人工智能和通信网络的要求。他们将于11月13日至16日在德国 Düsseldorf 举行的Medica医疗技术贸易博览会上，在3号馆E80展位的Rhineland-Palatinate研究展台上展示他们的研究成果。 在手术中使用机器人并不是一个全新的想法。创新之处在于使这些系统可以远程或移动操作。项目负责人Marc Ruffing在DFKI进行“智能网络”研究，在RPTU担任“无线电通信和导航主席”，他概述了所涉及的挑战:“到目前为止，执行操作的人必须在手术室附近，因为远程控制机器人的移动使用由于此类系统的规模和基础设施尚不实用。此外，系统的控制并不直观。操作人员在屏蔽屏幕上使用操纵杆。自然运动和触觉反馈都缺失了。与人类不同，机器人不够敏感。” 对延迟的高要求 Ruffing和他的团队已经将克服这些障碍作为他们的研究任务。为了做到这一点，他们使用了一个由两个协作机器人手臂组成的演示器，因此代表了一个经典的设置。一只机械臂可以由人手通过另一只的引导来控制。该系统以力反馈的形式实现虚拟触觉反馈，从被控机械臂传递到被控机械臂。这让控制型的人感觉到他们在做什么。两个机器人之间的通信通过网络进行。在传输过程中没有大型数据包——问题的关键是相当不同的:“特别是在远程控制操作等高度敏感的活动的情况下，特别适用于高延迟要求。实施手术的人发出的控制命令必须毫不拖延地到达治疗地点，”团队负责人Christoph Lipps解释说。“这就是为什么我们使用测试场景来指定未来6G移动通信标准在实时控制方面必须满足的要求。” 让控制更“自然” 与此同时，该团队正在研究如何使用智能技术来改善系统的运行。除此之外，他们正在测试一种基于近红外的动作捕捉系统。这使得像手这样的物体及其运动可以在空间中以毫米级的精度被捕获。这将消除对不自然的操纵杆控制的需求。还可以将人机接口(脑机接口，BMI)集成到系统中。“通过使用脑电图或近红外光谱来测量一个人的脑电波，我们可以获得有关他们精神状态的数据，”该团队的研究助理Matthias Rüb说。“人工神经网络，一种机器学习领域的应用程序，负责分析。它扫描脑机接口测量的数据，并为它们分配精神状态。例如，如果医生的注意力减少或他的压力水平增加，就会发出警告信息。 对“Open6GHub”的贡献 该团队将利用该项目的结果来填写手术机器人实时远程控制的规范。“我们不是在开发医疗设备，”Ruffing 总结道。“相反，我们感兴趣的是定义6G和人工智能的需求，以便将该技术投入使用，例如，以移动手术室的形式或内置到救护车中。” 该项目位于“Open6GHub”框架下，由Hans Dieter Schotten教授协调，他是DFKI智能网络研究领域的负责人，也是RPTU无线电通信与导航系主任。除了RPTU和DFKI之外，其他大学和研究机构也参与了该项目。在研究联盟中，合作伙伴希望为整体6G架构的发展做出贡献，并在以下领域推出端到端解决方案，其中包括:具有高度敏捷的所谓有机网络的先进网络拓扑，安全性和弹性，太赫兹和光子传输方法，网络中的传感器功能及其智能使用和进一步处理，以及特定应用的无线电协议。 在此过程中，研究人员对对话和合作持开放态度。Schotten说:“我们正在寻求尽早与公众进行互动对话，同时也准备好与行业和用户合作。”“为此，我们将设立开放实验室和开放实验场。最后但同样很重要的是，我们希望通过让中小企业和初创企业及其成果参与进来，促进开放的创新体系。”

展开更多

发布时间: 2023-11-29

29. 人工智能系统自我组织，开发出复杂生物大脑的特征

王晓丽

发表于《自然-机器智能》（Nature Machine Intelligence）的一项研究中，阿赫特伯格、阿卡尔卡及其同事创建了一个人工系统，旨在模拟一个非常简化的大脑模型，并应用了物理约束。他们发现，他们的系统进而发展出了某些与人类大脑相似的关键特征和策略。 该系统使用的是计算节点，而不是真正的神经元。神经元和节点的功能类似，都是接收输入、转换输入并产生输出，而且单个节点或神经元可能连接多个其他节点或神经元，所有输入的信息都要进行计算。 然而，在他们的系统中，研究人员对系统施加了 "物理 "限制。每个节点在虚拟空间中都有一个特定的位置，两个节点离得越远，它们就越难沟通。这与人脑中神经元的组织方式类似。 研究人员给该系统布置了一个简单的任务--在这种情况下，它要完成的是一个简化版的迷宫导航任务，通常是在研究大脑时给大鼠和猕猴等动物布置的任务，它必须结合多种信息来决定到达终点的最短路线。 研究小组选择这项特殊任务的原因之一是，要完成这项任务，系统需要保持一系列要素--起始位置、终点位置和中间步骤--一旦学会可靠地完成任务，就有可能在试验的不同时刻观察到哪些节点是重要的。例如，一个特定的节点集群可能编码终点位置，而其他节点集群则编码可用路线，因此可以跟踪哪些节点在任务的不同阶段处于活动状态。 起初，系统不知道如何完成任务并会犯错。但当系统得到反馈后，它就会逐渐学会如何更好地完成任务。它通过改变节点间连接的强度来学习，这与我们学习时脑细胞间连接强度的变化类似。然后，系统会一遍又一遍地重复任务，直到最终学会正确执行任务。 然而，在他们的系统中，物理限制意味着两个节点离得越远，就越难根据反馈在两个节点之间建立连接。在人脑中，跨越较大物理距离的连接的形成和维持都非常昂贵。 当系统被要求在这些限制条件下执行任务时，它使用了一些与真实人脑相同的技巧来解决任务。例如，为了绕过这些限制，人工系统开始发展集线器--高度连接的节点，作为整个网络传递信息的通道。 然而，更令人惊讶的是，单个节点本身的反应特征也开始发生变化：换句话说，系统中的每个节点不再为迷宫任务的某一特定属性（如目标位置或下一个选择）编码，而是发展出一种灵活的编码方案。这就意味着，在不同的时刻，节点可能会对迷宫的各种属性进行编码。例如，同一个节点可以对迷宫的多个位置进行编码，而不需要专门的节点对特定位置进行编码。这是复杂生物大脑的另一个特点。

展开更多

发布时间: 2023-11-29

30. 人工智能系统自我组织，发展出复杂生物大脑的特征

袁晨

剑桥大学的科学家们已经证明，给人工智能系统施加物理限制——就像人类大脑必须在物理和生物限制下发展和运作一样——可以让它发展出复杂生物大脑的特征，从而解决任务。 当大脑等神经系统自我组织并建立联系时，它们必须平衡相互竞争的需求。例如，在物理空间中发展和维持网络需要能源和资源，同时优化网络以进行信息处理。这种权衡塑造了物种内和物种间所有的大脑，这也许有助于解释为什么许多大脑会趋同于类似的组织解决方案。 来自剑桥大学医学研究委员会认知与脑科学部门(MRC CBSU)的盖茨学者Jascha Achterberg说:“大脑不仅擅长解决复杂的问题，而且只消耗很少的能量。”在我们的新工作中，我们表明，考虑到大脑解决问题的能力以及它尽可能少地消耗资源的目标，可以帮助我们理解大脑为什么是这样的。” 同样来自MRC CBSU的共同主要作者Danyal Akarca博士补充说:“这源于一个广泛的原则，即生物系统通常会进化到充分利用它们可用的能量资源。”他们得出的解决方案通常非常优雅，反映了施加在他们身上的各种力量之间的权衡。” 在今天发表在《自然机器智能》上的一项研究中，Achterberg、Akarca和同事们创造了一个人工系统，旨在模拟一个非常简化的大脑，并应用物理约束。他们发现，他们的系统继续发展出与人类大脑相似的某些关键特征和策略。 该系统没有使用真正的神经元，而是使用计算节点。神经元和节点在功能上是相似的，因为每个节点都接受输入，转换它，并产生输出，单个节点或神经元可能连接到多个其他节点或神经元，所有输入信息都要计算。 然而，在他们的系统中，研究人员对系统施加了“物理”约束。每个节点在虚拟空间中都有一个特定的位置，两个节点距离越远，它们之间的通信就越困难。这与人类大脑中神经元的组织方式相似。 研究人员让系统完成一个简单的任务——在这种情况下，这是一个简化版的迷宫导航任务，通常是在研究大脑时交给老鼠和猕猴等动物的，在那里它必须结合多条信息来决定到达终点的最短路线。 团队选择这个特定任务的原因之一是，为了完成它，系统需要保持一些元素——开始位置、结束位置和中间步骤——一旦它学会了可靠地完成任务，就有可能在试验的不同时刻观察到哪些节点是重要的。例如，一个特定的节点集群可能对终点位置进行编码，而其他节点可能对可用路线进行编码，并且可以跟踪哪些节点在任务的不同阶段处于活动状态。 最初，系统不知道如何完成任务并犯错误。但当它得到反馈时，它会逐渐学会在任务中做得更好。它通过改变节点之间连接的强度来学习，类似于我们学习时脑细胞之间连接的强度是如何变化的。然后，系统一遍又一遍地重复这个任务，直到最终学会正确地执行它。 然而，在他们的系统中，物理限制意味着两个节点距离越远，在两个节点之间建立响应反馈的连接就越困难。在人类大脑中，跨越大物理距离的连接的形成和维持是昂贵的。 当系统被要求在这些限制条件下执行任务时，它使用了一些与真正的人类大脑相同的技巧来解决任务。例如，为了绕过这些限制，人工系统开始发展集线器——高度连接的节点，作为在网络中传递信息的管道。 然而，更令人惊讶的是，单个节点本身的反应谱开始发生变化:换句话说，不是每个节点为迷宫任务的一个特定属性编码的系统，比如目标位置或下一个选择，节点开发了一个灵活的编码方案。这意味着在不同的时间节点可能会触发迷宫的混合属性。例如，相同的节点可能能够编码迷宫的多个位置，而不需要专门的节点来编码特定的位置。这是在复杂生物体的大脑中看到的另一个特征。 来自剑桥大学精神病学系的合著者 Duncan Astle教授说:“这种简单的限制——很难连接相距很远的节点——迫使人工系统产生一些相当复杂的特征。”有趣的是，它们是人类大脑等生物系统共有的特征。我认为这告诉了我们一些基本的东西，为什么我们的大脑是这样组织的。” 了解人类大脑 研究小组希望他们的人工智能系统能够开始揭示这些限制因素是如何形成人们大脑之间的差异的，并有助于在那些经历认知或心理健康困难的人身上看到的差异。 研究报告的合著者、来自英国医学研究委员会CBSU的John Duncan教授说:“这些人工大脑为我们提供了一种方法，让我们理解在真实大脑中记录真实神经元活动时看到的丰富而令人困惑的数据。” Achterberg补充说:“人工‘大脑’让我们能够提出在实际生物系统中不可能看到的问题。我们可以训练系统执行任务，然后用我们施加的约束进行实验，看看它是否开始看起来更像特定个体的大脑。” 对设计未来人工智能系统的启示 这些发现可能也会引起人工智能社区的兴趣，因为它们可以开发更有效的系统，特别是在可能存在物理限制的情况下。 Akarca博士说:“人工智能研究人员一直在努力研究如何制造复杂的神经系统，使其能够以灵活高效的方式进行编码和执行。为了实现这一目标，我们认为神经生物学将给我们很多灵感。例如，我们创建的系统的总体布线成本远低于典型的人工智能系统。” 许多现代人工智能解决方案使用的架构只是表面上类似于大脑。研究人员表示，他们的研究表明，人工智能正在解决的问题类型将影响使用哪种架构最强大。 Achterberg说:“如果你想建立一个人工智能系统来解决与人类类似的问题，那么最终这个系统将看起来更接近一个真正的大脑，而不是运行在大型计算集群上的系统，这些系统专门负责与人类执行的任务截然不同的任务。”我们在人造‘大脑’中看到的结构和结构之所以存在，是因为它有助于处理它所面临的类似大脑的特定挑战。” 这意味着，那些必须用有限的能量资源处理大量不断变化的信息的机器人，可能会从与人类相似的大脑结构中受益。 Achterberg补充说:“在现实世界中部署的机器人的大脑可能会看起来更像我们的大脑，因为它们可能会面临和我们一样的挑战。他们需要不断地处理来自传感器的新信息，同时控制自己的身体在空间中朝着目标移动。许多系统需要在有限的电能供应下运行所有的计算，因此，为了平衡这些能量限制和它需要处理的信息量，它可能需要一个类似于我们的大脑结构。” 这项研究由医学研究委员会、Gates Cambridge, the James S McDonnell 基金会、Templeton世界慈善基金会和谷歌DeepMind资助。

展开更多

发布时间: 2023-11-29

31. 《2022全球人工智能创新指数报告》发布

张卓然

在7月6日举办的2023世界人工智能大会人工智能产业发展全体会议上，由中国科学技术信息研究所联合北京大学编写的《2022全球人工智能创新指数报告》（以下简称《报告》）正式发布。 据中国科学技术信息研究所党委书记、所长，科技部新一代人工智能发展研究中心主任赵志耘介绍，全球人工智能创新指数研究已连续开展四年，旨在通过构建科学合理的指标体系，客观评估全球主要国家的人工智能创新发展情况，明晰中国人工智能发展的位势和方向。2022年报告在前三年的基础上进一步完善，新增一级指标“人工智能国际化”和三级指标“开放数据指数”，并通过对比近几年的评价结果，深入分析当前全球人工智能发展的主要趋势。 《报告》显示，中美两国引领、呈梯次分布的全球人工智能发展总格局保持不变。中国人工智能发展成效显著，人工智能创新指数近三年一直保持全球第二水平，在人才、教育、专利产出等方面均有所进步，但基础资源建设水平仍有待提高。 一、中美两国引领、呈梯次分布的全球人工智能发展总格局保持不变 按照2022年人工智能创新指数得分排名，可将46个参评国家分为四大梯队。第一梯队国家得分为50分以上，只有美国和中国进入。第二梯队国家得分为35~50分，包含英国、德国、新加坡等11个国家。第三梯队国家得分为20~35分，包括丹麦、芬兰等12个国家。第四梯队国家得分为20分以下，包括捷克、巴西等21个国家。 美国的人工智能创新指数已连续四年位居全球第一，中国连续三年保持全球第二水平。但值得注意的是，2022年，由于国际化指标的加入，中国与美国的分差有所拉大。其他梯队中有一些国家进步明显，比如瑞典、荷兰首次进入第二梯队，印度、波兰等首次进入第三梯队。从近三年的总排名变化情况看，在排名靠前的国家中，除了中美保持领先之外，其他国家之间呈现出你追我赶的态势。 参评国家人工智能创新指数得分与排名（2022年） 近三年人工智能创新指数TOP15国家 二、中国人工智能发展成效显著，基础资源建设水平有待提高 相比2021年，中国有10个三级指标2022年名次有所上升，主要集中在人才、教育、专利产出、创新制度等方面，优势指标数量也不断增长，从2021年的15个增加到2022年的18个。但中国人工智能整体发展水平与美国相比还存在一定差距。5个一级指标中，美国均位居第一，中国却未有排名第一的指标；11个二级指标中，中国有9个指标落后美国；33个三级指标中，中国有24个指标表现不如美国。此外，相较于自身快速增长的创新产出而言，其创新投入规模和质量还有很大提升空间。比如，公共数据的质量和开放度不高，相关指标排名靠后，信息化基础还有较大提升空间，在移动蜂窝电话订阅率、互联网使用率、固定宽带订阅率等指标上均排在参评国家中等位置。 中美二级指标得分情况对比 三、全球人工智能处于加速发展期 通过对比近几年的人工智能创新指数评价结果，可以看到，人工智能已然成为全球科技创新的焦点之一，支撑人工智能研发应用的政策环境和基础条件不断完善，全球人工智能处于加速发展期。 一是战略部署和人工智能治理日益得到重视。在人工智能创新制度方面，《报告》重点考察了各国人工智能政策规划的完备性以及对人工智能治理的重视程度两个方面。相比2021年，无论是人工智能创新制度一级指标，还是政策规划和治理两个二级指标，2022年几乎所有参评国家的分数都有所增加。其中，英国、新加坡、美国、中国、澳大利亚五个国家的政策规划得分提高最多，英国、新加坡、法国、澳大利亚、日本五个国家的治理得分提高最多。 二是数据和算力基础设施建设持续推进。从数据中心数量看，近三年参评国家托管型数据中心总量持续增长，其中有三分之一的国家相比2020年增长了10%以上。从超算数量看，随着越来越多的国家加大算力基础设施建设力度，全球超算500强排行榜争夺激烈，中国在超算上的优势有所减弱。2020—2022年，中国进入全球500强的超算数量逐年减少，占全球比重从2020年的45%下降到2022年的35%。美国、英国、德国等国家进入全球500强的超算数量持续增加。 三是人工智能产业化进程加快。2022年，参评国家的人工智能企业总数和人工智能从业人口总数继续增长，且增幅均有所扩大。人工智能企业总数同比增长25%，高于2021年的18%；人工智能从业人口总数同比增长53%，显著高于2021年的10%。 四是人工智能加速赋能科学研究。人工智能论文的学科主题分布较为广泛，除电子、通信、计算机科学等信息技术主题外，也涉及环境科学、地理科学、材料科学等基础学科主题。2020—2022年，涉及环境科学、地理科学、材料科学等基础学科主题的人工智能论文数量不断增长，占人工智能论文总量的比重从2020年的5%上升到2022年的10%。

展开更多

发布时间: 2023-11-28

32. 越南电信和高通验证开放和虚拟化5G RAN

袁晨

越南电信宣布，由业界领先的高通5G RAN平台支持的首个5G Open RAN gNodeB已成功部署验证。 Viettel是第一家在具有真实用户和数据流量的实时网络上部署带有Qualcomm®X100 5G RAN加速卡和Qualcomm®QRU100 5G RAN平台的5G Open RAN网络设备的公司。从3月份在2023年世界移动通信大会上展示最初的设计到这次成功部署，越南电信和高通技术公司仅用了8个月的时间就完成了这一里程碑。 该5G gndeb的安装地点位于越南电信自2021年以来在越南河内市海巴忠区部署的网络集群内。该地区是人口密集、靠近大学校园的城市地区5G部署模式的典型代表，用户集中度很高，一个小区的用户数量在300-400人之间。在这个高流量区域部署有助于产品优化过程，使Viettel能够快速改进产品，以满足对Viettel网络的严格要求。 凭借其作为网络运营商和领先的5G原始设备制造商(OEM)的独特地位，Viettel通过利用高通5G RAN平台的功能加快了5G gndeb的开发进程。利用具有密集用户群和大量数据负载的实时网络环境，Viettel和高通技术工程团队不断改进产品，成功实现了32T32R 5G gndeb的端到端集成，在实际网络场景中下行链路吞吐量达到850mbps。在此部署验证中测量，此性能与领先的全球供应商提供的等效产品非常接近。在越南成功部署验证后，Viettel计划在其11个国际市场推出这些产品，并扩展到其他全球运营商。 高通技术公司产品管理副总裁Gerardo Giaretta表示:“这是5G Open RAN和高通5G RAN平台的开创性时刻，为架构灵活性、能效和卓越性能所强调的现代网络提供了动力。 Viettel High Tech首席执行官Nguyen Vu Ha表示:“对于网络运营商和设备制造商来说，部署强大的5G基础设施并非易事。在高容量、低延迟和合理成本等因素之间取得平衡越来越具有挑战性。为了提高竞争力并使Viettel成为一家声誉良好的全球供应商，我们必须不断改进我们的产品，并专注于关键因素:高性能、Open RAN合规性、低功耗、虚拟化和云原生设计。Viettel和高通技术公司之间的合作旨在解决这些关键因素，使我们的产品能够满足越南和全球市场大规模商业化的要求。”

展开更多

发布时间: 2023-11-29

33. 洛克希德-马丁公司利用英国技术准备军用 5G 卫星

王晓丽

洛克希德-马丁公司（Lockheed Martin）利用英国技术在实验室演示了5G卫星技术，该技术已准备好明年在卫星上发射。 洛克希德-马丁公司的5G.MIL技术是业界首个完全再生的先进5G非地面网络（NTN）卫星基站，基于英国Accelercomm公司的IP。 2024 年，该公司将自筹资金，通过 TacSat 卫星将这一有效载荷送入轨道，提供 3GPP 第 17 版 5G 连接。 硬件在环实验室演示显示了与原型 NTN 用户设备连接的高速数据传输。在模拟卫星轨道飞行期间，卫星基站在经过空间加固的飞行硬件上运行，与地面用户设备成功连接并传输数据，包括实时视频流。 AccelerComm 与 TTP 合作开发再生 O-RAN 卫星 首个 5G 卫星语音呼叫飞往欧洲 5G 卫星星座将连接农村地区的 25 米线路 该系统通过Keysight Technologies公司的空间通信信道模拟器与业界领先的NTN原型用户设备连接，该模拟器引入了与卫星低地轨道一致的多普勒和延迟参数。 "Keysight Technologies 航空航天、国防和政府解决方案部副总裁兼总经理 Vince Nguyen 表示："我们的 UE 仿真器验证了基站所需的行为和性能，包括在参考飞行硬件的集成测试和早期硬件在环（HWIL）信心演示期间。 这种基于标准的方法符合 3GPP 第 17 版的要求，并且是根据第 18 版和第 19 版之前的再生规范开发的。 洛克希德-马丁公司与英特尔公司合作开发 5G.mil 卫星技术 Ayar 实验室为洛克希德-马丁公司卫星系统提供的光芯片到芯片连接 "空间层能力对于 5G 通信系统实现一致、安全的连接和全球覆盖至关重要。洛克希德-马丁公司负责连接、传输和接入的副总裁乔-里克斯（Joe Rickers）说："太空5G将实现联合全域指挥和控制行动，尤其是在恶劣环境、偏远地区和有争议地区。"我们的卫星基站是真实可操作的硬件，我们对下一步感到兴奋--将这一强大的有效载荷集成到我们自筹资金研制的战术卫星上，我们将于明年发射这颗卫星。 gNodeB基站包括一个完整的5G新无线电（NR）无线接入网（RAN）协议栈、RAN智能控制器（RIC）和5G独立（SA）核心，运行在将搭载在TacSat卫星上的空间合格飞行硬件上。 该系统可利用洛克希德-马丁公司的SmartSat软件定义卫星架构在轨道上重新编程，并可采用分体式架构，将控制单元（CU）置于地面，分布式单元（DU）置于卫星，从而进一步增强网络实施的可选性。

展开更多

发布时间: 2023-11-29

34. 澳大利亚电信认证Sequans Monarch 2 GM02S LTE-M/NB物联网模块

张卓然

行业领先的5G蜂窝物联网模块现已获得批准，可为澳大利亚电信物联网客户连接智能城市、智能家居、电子健康和跟踪器应用程序     Sequans的5G蜂窝物联网模块Monarch 2 GM02S提供LTE-M和NB物联网连接，现已获得澳大利亚电信的认证，可以在澳大利亚电信的官方认证模块列表中找到。澳大利亚电信的批准印章紧随其他领先运营商的批准印章之后，包括沃达丰、美国电话电报公司（与FirstNet合作）、T-Mobile、威瑞森电信、日本电信电话公司、KDDI、德国电信、Spark New Zealand和中华电信。     Monarch 2 GM02S是业界最先进的LTE Cat M1/NB1/NB2连接解决方案。基于Sequans的第二代Monarch 2芯片平台，该平台经过设计和优化，可支持大规模物联网。Monarch 2在性能和功耗方面提供了显著改进，同时为Monarch 1客户提供了无缝迁移，因为它基于Sequans现有的LTE-M/NB物联网协议栈，是整个LTE生态系统中最成熟的协议栈之一。Monarch 2 GM02S具有非常小但具有成本效益的外形，是广泛物联网应用的理想连接解决方案，包括用于智能家居、智能城市、电子健康、工业、农业、金融和安全等应用的公用事业仪表、传感器、跟踪器和可穿戴设备。     Monarch 2 GM02S为集成SIM（iUICC）提供了强大的支持，通过其集成和通用标准认证的E基于标准且符合GSMA的AL5+安全飞地实现，为物联网设备提供最高级别的安全性。Monarch 2中的安全飞地是当今行业中唯一一个完全符合GSMA的飞地，可以承载能够远程提供的SIM功能。

展开更多

发布时间: 2023-11-28

35. 开启新时代： 5G 无线网络的使用案例

王晓丽

在过去的十年中，我们见证了移动网络的巨大变革，这一变革的标志是 4G LTE 的普及和现在 5G 的出现。这一转变不仅仅是渐进式的升级，而是向新功能领域的飞跃。当我们站在这个新时代的风口浪尖时，对 5G 的期待可想而知，它有望改变各行各业，将物联网 (IoT) 提升到新的高度，并开启创新服务，从而改变我们的生活、工作和娱乐方式。在最新的 5G Americas 白皮书 "5G 用例 "中，我们将探讨 5G 网络为市场提供的一些引人入胜的快速新兴功能。 移动技术无处不在，4G LTE 已覆盖全球超过 87% 的人口，这为下一次飞跃--5G 铺平了道路。这种下一代技术不仅仅是前代技术的升级，而是一次巨大的飞跃，有望实现前所未有的速度、可忽略不计的延迟，以及连接从智能手机到自动驾驶汽车等一切设备的能力。 为了驾驭 5G 的广阔前景，5G 美洲采用了一个全新的框架，根据技术成熟度和市场需求这两个关键维度对使用案例进行分类。这种方法产生了一个全面的 2×2 矩阵，其中包含四个象限--成功案例研究、未满足的痛点、不确定的未来和潜在的潜力--每个象限都提供了对不断发展的 5G 用例的见解。 要使 5G 用例充分发挥潜力，价值主张的简洁性、避免行业分化以及实现供需之间的经济平衡至关重要。这就需要创造能引起用户共鸣的有形价值，了解提供服务的成本，并使其与用户的支付意愿相一致。 尽管 5G 前景广阔，但仍有许多领域的潜力尚未开发。 不确定的未来案例显示了前景，但面临着市场准备或技术发展的不确定性。 通过关注这些原则，业界可以驾驭复杂的技术和市场动态网络，引导未来实现 5G 的全部潜力。5G 的未来是一幅充满机遇的画卷--我们可以用创新、合作和对实现切实价值的坚定承诺来描绘这幅画卷。 网络切片（Network Slicing）等技术手段正在重塑网络架构，从而在单一物理基础设施上实现多个虚拟网络。这些技术手段不仅是技术上的壮举，也是让运营商和企业精心打造服务的工具，这些服务将定义下一个数字连接时代。这一突破性技术可将网络划分为不同的虚拟通道，每个通道都针对特定服务（如自动驾驶汽车、应急响应或大规模物联网部署）进行了优化。这种多功能性使 5G 成为各行各业的变革力量。 网络切片技术与边缘计算和网络服务 API 等其他技术手段一起，为未来网络的适应性与其提供的服务一样强奠定了基础。这些创新对于毫秒级的应用场景至关重要，例如自动驾驶汽车通信或工业自动化中关键命令的执行。围绕 5G 的市场动态非常复杂，涉及技术进步、监管政策和消费者需求之间微妙的相互作用。运营商和服务提供商必须灵活驾驭这一格局，确保他们对 5G 基础设施的投资转化为不仅在技术上具有创新性，而且在商业上可行的服务。 固定无线接入（FWA）正在成为改变游戏规则的新兴技术，可为传统宽带基础设施不存在或部署成本过高、效率低下的地区提供高速互联网接入。5G FWA 可以利用中频段频谱在覆盖范围和容量之间取得平衡，从而能够为更大范围提供高速连接。 固定无线接入也是弥合数字鸿沟的希望灯塔。通过利用 5G 的强大功能，固定无线接入解决方案正在为农村和服务不足的社区提供宽带速度，挑战传统互联网服务提供商的垄断地位，并促进经济增长。5G FWA 的部署不仅扩大了高速互联网的覆盖范围，还为教育、远程工作和社区发展领域的创新应用铺平了道路。 固定无线接入的多功能性在城市环境中也得到了体现，它可以为传统有线宽带提供具有竞争力的替代方案。在智慧城市中，5G FWA 不仅能连接家庭和企业，还能成为从路灯到交通传感器等智能设备新生态系统的骨干，这些设备依靠实时连接才能高效运行。正因为如此，预计到 2028 年，80% 的固定无线接入连接将使用 5G 网络。 对于那些要求通信基础设施具有无懈可击的连接性、安全性和控制性的行业来说，专用网络已成为可能的新基石。如今，许多私人运营的网络依靠 4G LTE 或 Wi-Fi 等技术实现连接。然而，建立在 5G 技术基础上的私有 5G 网络（或称 "P5G"）代表着企业在连接方式上的转变。这些网络基于 5G 技术定制，可满足企业的独特需求，为其提供无与伦比的控制、安全性和性能。 专用网络具有更强的安全性和可靠性，在制造业和医疗保健业等领域证明是不可或缺的。数字化转型的需求、有利的监管环境，以及与其他网络相比更优越的性能和灵活性，都推动了这些网络的兴起。 例如，在制造业，5G 专用网络的整合为革命性的智能工厂奠定了基础，在智能工厂中，从装配线到物流的所有环节都可以优化效率和精度。医疗保健提供商可以利用这些网络支持远程医疗和远程监控，确保关键医疗数据得到快速、安全的传输。 实现 5G 的全部潜力之路充满了挑战和机遇。供需的市场动态、复杂的价值主张和行业分散是一个多层面的难题。要解决这个问题，不仅需要技术创新，还需要清晰的战略和协作的方法。既要提供最先进的服务，又要确保这些服务对最终用户来说是可获取的、有价值的，这两者之间需要平衡。5G 的发展轨迹并非没有不确定性。 5G 的未来前景充满了尚未开发的机遇，但其成功与否取决于该技术能否很好地满足消费者和企业的需求和期望。业界必须紧紧把握这些不断变化的期望，并随时准备以创新技术做出回应，这些创新技术不仅能抓住消费者的想象力，还能为他们的日常生活带来实际价值。5G 的发展历程是一个不断创新和探索的过程。在拥抱这项技术的同时，我们也必须认识到随之而来的责任--明智、包容和可持续地使用这项技术。衡量 5G 成功与否的最终标准是其对社会、经济和文化影响的广度和深度。 -克里斯

展开更多

发布时间: 2023-11-29

36. 人工智能可助力高效监测冰山

王晓丽

新华社北京11月14日电一个研究团队在新一期国际学术期刊《冰冻圈》杂志上发表论文说，借助人工智能，科学家可更高效分析卫星图像、追踪观测冰山，效率大幅超越传统人工处理方法。 传统上，科学家一般通过人工操作来分析卫星传回图像中的冰山数据，以达到对大型冰山进行定位、监测其规模并对冰山融水定期进行量化的目的。但由于卫星拍摄的图像中，冰山、海冰和云层在颜色和轮廓上都不容易清晰分辨，导致人工图像识别、数据处理费时费力。来自英国利兹大学等机构的研究人员开发出一款基于神经网络的人工智能模型，可在0.01秒内准确地借助海量卫星图像数据绘制出南极大型冰山分布图。据论文介绍，开发过程中，研究人员首先利用欧洲“哨兵1号”地球观测卫星拍摄的南极在不同环境下的大量图像作为训练素材，同时与科学家手动导出的冰山轮廓图进行对比，当模型达到最佳性能时，训练会自动停止。随后研究人员将这一人工智能模型在7座冰山上进行测试，这些冰山的面积从54平方公里到1052平方公里不等，测试结果显示其准确率高达99%。研究团队还编制了一个多样化的数据集，其中每座冰山会有15张到46张图像，时间覆盖2014年至2020年的不同季节。论文说，借助人工智能可更快速、更精确地自动监测冰山规模，从而帮助研究人员便捷地观测大型冰山的变化情况。大型冰山是南极环境的重要组成部分，影响海洋化学、海洋生物以及海上作业等。欧洲航天局在一份新闻公报中说，卫星数据对于监测冰山变化至关重要，引入人工智能模型这一强大而准确的手段后，可更好监测脆弱的南极地区的变化。 来源：新华社

展开更多

发布时间: 2023-11-28