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平安科技奥卡姆AutoML平台斩获“2019年CCF科学技术奖”

文章作者:来源:www.sztbjx.com时间:2019-11-11



一、荣获“2019中国科协科学技术奖”,奥卡姆平台增加重奖

近日,“2019中国科协科学技术奖”颁奖仪式在江苏苏州举行。平安科技联邦学习团队以项目“奥卡姆平台:基于AutoML的端到端全栈人工智能开发加速平台”(以下简称“项目”)首次获得“2019年科技进步杰出奖” 该奖项代表了奥卡姆平台(Occam platform)作为计算机领域的一项杰出成就,并得到了中国计算机领域权威学术团体的认可。

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中国计算机联合会科技奖是中国计算机联合会(CCF)设立的计算机领域的一项重要奖项。中国计算机科学技术奖委员会组织评选,对计算机科学、技术或工程领域的重大发现、发明和创新以及相关领域的一定国际影响力的突出成果进行奖励。 这是平安科技奥卡姆平台今年7月在大湾基准(DAWNBench)问答影响延迟轨道上夺冠后的又一荣誉,也是其实力的体现。

奖励奖杯

II。整个过程的简单性和自动化。奥卡姆平台定义了一种新的人工智能开发模式

人工智能模型的训练过程非常耗时,人工智能的开发和部署过程复杂繁琐,这是人工智能登陆应用全盛时期的第一个限制因素。 平安科技联盟学习团队的这个获奖项目是针对大多数人工智能模型在准确性和速度上不能快速输出满足业务需求的产品和服务的问题。提出了一种融合分形网络框架、神经架构搜索和微服务技术的自动化机器学习平台解决方案,可以帮助用户快速建立精确的人工智能模型。 Occam平台秉承简化原则,为用户提供从数据处理、算法开发、模型训练、模型优化到模型推理的全周期人工智能工作流,包括数据标注、数据增强、多模型自动搜索、超参数优化、模型自动压缩、图形神经网络、联合学习、疑难案例自动发现等。它支持多种人工智能应用场景,如图像分类、图像检测、语音识别、文本分类等。 目前,奥卡姆平台已成功应用于医疗、教育、公共安全和智能领域,为企业带来了更高效的人工智能。

图3产品特性

值得一提的是,由于联邦学习团队不断深化模型精度和模型速度,奥卡姆平台取得了丰硕的成果。 斯坦福大学(Stanford University)的DAWNBench深度学习推理竞赛不仅以惊人的7.579毫秒赢得了今年7月的冠军,还实现了第一个基于神经架构搜索的声纹识别模型自动矢量(Auto-Vector)。在VCTK数据集中搜索高精度声纹识别模型只需30GPUh,其效果远远优于Xvector、LSTM-GE2E等最先进顶级专家设计的声纹模型。 这背后的核心技术主要体现了团队在自动化、并行计算、稀疏计算等方面的深厚技能。同时,它创建了一套通用的压缩方案数据nas(DataNas),可以使小模型接近只有少量未标记数据的大模型,使平台最终实现由机器自动化的快速搜索所产生的精确模型,并由人工智能本身进行细化。

此外,奥卡姆平台还使用自主开发的分布式深度学习框架(AutoDL)。通过分层分布式并行架构,神经架构搜索的效率可以实现近线性加速。 该框架涵盖了各种高级神经架构搜索算法。在用户定义的分层嵌套搜索空中,它可以完成对特定问题的更全面和简洁的搜索 在平台层面,奥卡姆团队还做了大量优化工作,包括虚拟化、微服务、容器调度、并行计算、聚合通信和分布式存储。 例如,根据数据访问热度和数据流特点,设计了自适应缓存算法和预取方法,通过平衡稀疏策略和算子融合,大大提高了数据访问速度

图4产品特性

3。一切都变得更快了。奥卡姆平台引领人工智能的新时代(Occam Platform Leads the New纪元)据平安科技项目完成人兼副总工程师王建宗博士介绍,当前人工智能的发展得益于技术创新,已经从传统模式转变为全过程自动化的最低限度发展模式。这一突破一方面大大提高了人工智能模型的开发速度,另一方面也大大降低了人工智能开发的门槛。 更重要的是,人工智能正在飞速发展,各行各业将与人工智能技术相结合,带来变革和升级。 奥卡姆平台通过为不同层次的用户提供包容性的人工智能服务,将帮助用户在人工智能发展的快车道上创造更有价值的创新应用,有效推动社会智能产业化的发展 "

新时代必然要求更高的效率。 奥卡姆平台的诞生必将推动一个时代的腾飞。 全方位加速概念和无懈可击的简单设计都解释了该平台作为行业领导者的价值和意义。 奥卡姆平台的颠覆性本质不仅在于让专业人工智能开发者完全摆脱运行环境、训练脚本和部署等问题,还在于允许广泛的大规模用户组随意为自己定制专属人工智能应用。 这无疑是迈向强人工智能时代,创造性地定义一种新的人机共生模式的信号。

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