《法国《国家人工智能战略》进入以人才为先的第二阶段》

  • 来源专题:人工智能
  • 编译者: 高楠
  • 发布时间:2023-05-05
  •       法国政府推出《国家人工智能战略》(简称“战略”),该战略分多阶段实施,其中,2018年3月,法国政府启动国家人工智能战略第一阶段(2018~2022年),该阶段旨在加强研究能力,已投入15亿欧元并取得显著成果,包括:建成人工智能跨学科研究所(3IA)网络,带动法国成立81家AI实验室,提供1.3万个就业机会,成立502个AI初创公司。2021年11月,法国政府启动国家人工智能战略第二阶段(2021~2025年),将调动约22亿欧元公共与私人投资,重点推动人工智能相关人才培养吸引和科技成果转化。

          人才培养主要措施包括:加强跨学科与多学科教育;扩大高等教育各阶段人工智能人才培养规模,计划每年资助培养2000名本专科生、1500名硕士与200名博士;建立数据科学、人工智能与机器人全国高等教育门户网站,帮助高校学生更好地选择深造机构;开展全国数据科学、人工智能与机器人继续教育情况调研,以服务于未来经济与数字化职业的需求。科技成果转化主要措施包括:设立人工智能颠覆性技术研究计划;加大边缘与嵌入式人工智能应用;推动可信赖和节能型人工智能发展;提供更好的数据服务推动企业应用人工智能;构建人工智能初创企业生态系统。

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  • 《中国“天元”量子模拟器率先取得量子计算第二阶段重要进展》

    • 编译者:李晓萌
    • 发布时间:2024-08-20
    • 中国科学技术大学潘建伟、陈宇翱、姚星灿、邓友金等成功构建了求解费米子哈伯德模型的超冷原子量子模拟器“天元”,以超越经典计算机的模拟能力首次验证了该体系中的反铁磁相变,朝着获得费米子哈伯德模型的低温相图、理解量子磁性在高温超导机理中的作用迈出了重要的第一步。7月10日,相关研究成果在线发表在《自然》(Nature)上。 由于较高科学价值和潜在的经济效益,以高温超导为代表的强关联量子材料将推动未来科技的发展。然而,这些新型量子材料背后的物理机制尚不明确,难以实现有效可控的规模化制备和应用。费米子哈伯德模型是晶格中电子运动规律的最简化模型,被认为是可能描述高温超导材料的代表性模型之一,但研究面临着挑战:一方面,该模型在二维和三维下没有严格解析解;另一方面,计算复杂度非常高,即使是超级计算机也无法进行有效的数值模拟。 量子计算为求解若干经典计算机难以胜任的计算难题提供了全新方案。国际学术界为量子计算的发展设定了三个阶段。一是对特定问题的计算能力超越经典超级计算机,实现“量子计算优越性”。随着美国谷歌公司“悬铃木”以及中国科大“九章”系列、“祖冲之号”系列量子计算原型机的实现,这一阶段的目标已达到。二是实现专用量子模拟机以求解诸如费米子哈伯德模型这一类重要科学问题,这是当前的主要研究目标。三是在量子纠错的辅助下实现通用容错量子计算机。值得注意的是,理论研究表明,即使采用通用量子计算机也难以准确求解费米子哈伯德模型。因此,构建可以求解该模型的量子模拟机,不仅是探究高温超导机理的有效途径,而且是量子计算研究的重大突破。 对于整个设想中的费米子哈伯德模型低温相图,理论上仅能够明确无掺杂(即每个格点填充一个电子,又称半满)条件下系统的低温状态是反铁磁态。然而,由于系统的复杂性,不仅反铁磁态从未得以实验验证,而且掺杂条件下的系统状态已无法通过经典超级计算机进行准确数值模拟。因此,构建量子模拟器验证包括掺杂条件下的反铁磁相变,是实现能够求解费米子哈伯德模型的专用量子模拟机的第一步,也是获得该模型低温相图的重要基础。 光晶格中的超冷原子具有系统纯净、原子间相互作用强度、隧穿速率及掺杂浓度可精确调控等优势,是最有希望构建专用量子模拟机以求解费米子哈伯德模型的体系之一。为了验证反铁磁相变,超冷原子量子模拟器必须满足两个关键条件:首先,需要建立空间强度分布均匀的光晶格系统,确保费米子哈伯德模型的参数在大尺度上保持一致;其次,系统温度必须显著低于奈尔温度(即反铁磁相变温度),这样反铁磁相才可能出现。然而,以往实验中光晶格强度的非均匀性和费米原子制冷存在的困难,使得上述两个关键条件无法得到满足。因此,反铁磁相变一直无法实现。 为了解决这些难题,该团队在前期实现盒型光势阱中的均匀费米超流的基础上,进一步降低了盒型光势阱的强度噪声,并结合机器学习优化技术实现了最低温度的均匀费米简并气体制备,满足了实现反铁磁相变所需要的低温。进一步,该团队创造性地将盒型光势阱和平顶光晶格技术相结合,实现了空间均匀的费米子哈伯德体系的绝热制备。该体系包含大约80万个格点,比目前主流实验的几十个格点规模提高了约4个数量级,且体系具有一致的哈密顿量参数,温度显著低于奈尔温度。在此基础上,该团队通过精确调控相互作用强度、温度和掺杂浓度,直接观察到反铁磁相变的确凿证据——自旋结构因子在相变点附近呈现幂律的临界发散现象,从而首次验证了费米子哈伯德模型包括掺杂条件下的反铁磁相变。 该工作推进了科学家对费米子哈伯德模型的理解,为进一步求解该模型、获取其低温相图奠定了基础,首次展现了量子模拟在解决经典计算机无法胜任的重要科学问题上的巨大优势。《自然》杂志审稿人对这一成果给予了高度评价,称该工作“有望成为现代科技的里程碑和重大突破”,“标志着该领域向前迈出了重要的一步”,“是实验的杰作,是期待已久的成就”。 研究工作得到国家自然科学基金委员会、科学技术部、中国科学院、上海市、安徽省等的支持。
  • 《哥斯达黎加《国家生物经济战略》》

    • 来源专题:生物科技领域知识集成服务
    • 编译者:陈方
    • 发布时间:2020-09-11
    • 位于拉丁美洲的哥斯达黎加是世界上生物物种最丰富的国家之一。面对因COVID-19疫情加剧的全球经济紧缩,该国生产系统面临着四重挑战:提高生产效率或自我改造,维持支持就业和生计的价值链,同时在气候变化面前确保自然的可持续利用和恢复。2020年8月20日,为巩固哥斯达黎加基于知识的经济,在其所有区域实现可持续的高附加值生产,并公平公正地利用其生物多样性,该国政府宣布了国家生物经济战略(National Bioeconomy Strategy)。 这是环境和能源部,农业和畜牧业部,经济、工业和商业部以及科学、技术和电信部(MICITT)作为该倡议的牵头机构所做的努力。其制定过程得到了拉丁美洲和加勒比经济委员会(ECLAC)的支持,并得到了与德国的合作计划(CEPAL-BMZ/GIZProgram)的财政支持,以及来自公共和私营部门的科学和技术领域的各部门和专家的贡献。 国家生物经济战略是一个用于整合公共和私人提案、调整激励措施和公共投资、指导私人倡议的框架,阐明了与生产和环境有关的各个领域。其目的是通过促进哥斯达黎加经济的创新、增值、多样化和复杂性,应用循环生物经济的原则并寻求生产和消费过程的“脱碳”,使生物经济成为哥斯达黎加生产转型的支柱之一。 生物经济为促进区域发展提供了一个巨大的机遇,因为它是对现有生产活动的补充,通过负责任地利用自然资源,甚至是当地产生的废物,使生产活动多样化,促进附加值并使其更具可持续性。 该战略力求在公平合理地利用其生物多样性的基础上,建设具有高附加值的可持续生产的哥斯达黎加,加大生物技术力度,从而实现基于知识的生产转型。 规划十年战略部署 国家生物经济战略以该国通过的全球政策框架为基础:2030年可持续发展议程(the 2030 Agenda for Sustainable Development)、气候变化巴黎协定(the Paris Agreement on Climate Change)、生物多样性公约(the Convention on Biological Diversity)和防治荒漠化公约(the Convention to Combat Desertification)以及实施这一框架的国家政策文件。 国家生物经济战略提出了十年愿景,计划分三个阶段实施:启动(2020-2022年)、升级(2022-2026年)和整合(2026-2030年)。通过这三个阶段,在知识和可持续利用国家生物资产的基础上,哥斯达黎加将加强利用其在科学领域的生物财富和能力。 同时,MICITT还与联合国开发计划署(UNDP)签署了谅解协议,旨在促进技术和财政资源调动,鼓励在国家生物经济战略和生物多样性融资倡议(BIOFIN)框架内促进生物企业发展。 重申环境领导地位 哥斯达黎加从创新、包容性和可持续性的角度再次展示了其在经济和商业机会方面紧跟全球步伐,促进经济复苏转化。 从农业部门来看,该战略是以可持续方式实现农业、畜牧业、渔业和水产养殖业更大发展的一种选择。该战略希望促进价值的增加,将生物质用于能源生产的多样化并使生产者更具竞争力,因为随着新产品和服务以及新资源的出现,通过经济和社会的公平增长,进入各种市场的机会也随之增加。这是一个补充2030年国家创业政策(2030 National Entrepreneurship Policy)的参考框架,也构成了促进可持续经济复苏的指导框架,为生活时代所需的变革奠定了坚实的基础。 作为国家生物经济战略的一部分,农业生态系统、农用工业、生物勘探以及农业和医学生物技术是哥斯达黎加有能力增强的领域;在这些领域,哥斯达黎加致力将两个相关因素结合在一起:其一是该国的生物财富;其二是在生物和生命科学领域公认的能力。 编译整理 | 孙裕彤 陈方  生物科技战略研究中心 参考文献 | Costa Rica Launches National Bioeconomy Strategy;Costa Rica lanza Estrategia Nacional de Bioeconomía