重點新聞(0817~0823)
Google 資料中心
Google讓AI來控制資料中心的冷卻系統
Google近日在官方部落格宣布,其資料中心的冷卻工作,已交給AI負責了。其實在2016年時,Google就已在資料中心的冷卻系統中運用AI,向系統控制器推薦在保持最佳溫度的同時,如何提高能效。現在,Google開始讓AI來掌管資料中心的溫控,AI系統每5分鐘拍攝一次冷卻系統的照片,並將訊息輸入DeepMind神經網路。然後,AI系統會評估要採取哪些措施,在維持溫度的同時也能盡量減少耗能。而管理人員,只在旁負責監管,不介入操作。
不過為了考量安全性及穩定性,在設計該AI推薦系統時,Google團隊也刻意設下門檻,限定能源使用改善的界線,在風險與節能間,尋找平衡。目前系統上線幾個月,就已帶來相當成效,根據Google揭露的數字,套用新AI推薦系統後,能源節省率又再提高了30%。(詳全文)
BBC 4.1 AI
AI也能製作電視節目,BBC 4.1將於下月開播
電視界也吹起AI風!BBC旗下頻道BBC 4自去年開始,就與自家研發部門合作,研究如何透過AI和機器學習技術,從龐大的節目資料庫中尋找合適該頻道的影片。該資料庫收錄了BBC電視臺從1953年至今、超過25萬部的電視節目,而AI的作用,則根據該頻道以往的節目時間表、屬性,來搜尋觀眾可能會喜歡的影片,再加以排名。 除了挑選影片,BBC 4還透過AI技術的3種應用(包括場景識別、文字識別和關聯性識別),來剪接經典片段、編輯成一段影片。這個過程,將於AI電視頻道BBC 4.1播出,節目名稱為Made By Machine: When AI Met The Archive。而另一個節目則是The Joy of AI,邀請量子物理學教授Jim Al Khalili開講。兩個節目播出時間則為9月4日與5日晚間。(詳全文)
Intel Vertex.ai
Intel收購AI新創Vertex.ai,併入旗下AI產品集團
Intel日前收購一家AI新創Vertex.ai,併入麾下AI產品集團Movidius中。Vertex.ai專門開發深度學習編譯工具和相關技術,其產品PlaidML是一款深度學習平臺,旨在讓各種裝置都能執行深度學習運算。Vertex.ai官網表示,Intel將持續發展PlaidML,並在Apache 2.0 授權專案下,使用Intel編譯器nGraph做為後臺,支援該公司各種硬體。這是Intel第4起AI新創收購案,先後收購了Altera、Nervana Systems和Movidius,而在公司內部方面,Intel也建立了AI小組和專司進階研究與開發的AI實驗室。(詳全文)
LinkedIn 機器學習
找不到機器學習人才?LinkedIn告訴你
LinkedIn最近分享一些資料,說明機器學習人才的典型職業發展道路,來幫助企業尋找相關人才。為進行分析,LinkedIn首先研究全球各地的使用者檔案,而他們的檔案中,至少要有一項機器學習技能。LinkedIn分析了自2017年4月到2018年3月的使用者資料。 分析結果顯示,機器學習專業人士,在添加機器學習這個技能之前,最常見到的技能是資料探勘、Python和R。而在專業人員的職涯中,早期學到的技能還包括Java和C ++。LinkedIn的分析報告,也指出企業可在哪些行業找到機器學習人才:擁有最多機器學習人才的是高等教育和研究單位,其次為IT和軟體業,而其餘的則分布在其他行業。(詳全文)
WEF AI
世界經濟論壇:AI可能破壞金融平衡
世界經濟論壇(WEF)近日發表一份報告,指出AI將在未來10年重塑金融界,比如讓投資自動化,但這也會產生系統性弱點和風險。該報告舉例,大型金融機構將透過雲端提供機器學習服務,讓其他機構也能使用該服務,「但在一個更加網路化的世界,其網路安全就更容易受到影響,並產生產生集中風險」,這份報告的主要作者Jesse McWaters表示。隨著金融業大力嘗試後臺自動化,高頻交易的自動化已帶來系統性風險,正如近幾年失控的交易事件或「閃電崩盤」。也就是說,一個提供機器學習服務、能讓許多機構透過雲端使用的金融系統,容易成為駭客目標,也會導致單點故障。(詳全文)
GitHub 教育
在課堂中使用GitHub,能大幅提升學生進入業界的自信
GitHub已開始在課堂中使用,特別是電腦科學和軟體工程領域。GitHub教育團隊調查8,000位學生與老師,比較有在課堂使用GitHub與沒有使用GitHub的學生相比,發現GitHub帶來5大好處:第一、學生覺得對未來職場有更佳的準備,第二、學習到更多業界使用的工具和協作方式,還能產生作品集和學習專案管理,第三、與開發社群有更多的連結,第四、從學校與軟體產業中獲得歸屬感,第五、在GitHub上收到老師給的回饋,能獲得更多的好處。(詳全文)
TensorFlow API
TensorFlow 2.0將捨棄部分API,預計下半年登場
官方預告在2018下半年釋出的TensorFlow 2.0,將改善易用性,而最有看頭的將圍繞著Eager Execution正式發布,這個命令式程式開發環境,能立即執行程式碼評估操作,也就是開發者能即時除錯,這個功能將在TensorFlow 2.0正式提供。不過,並非所有更新都可以自動完成。官方表示,他們準備棄用一些API,部分API並沒有對應的替代API,為解決這個問題,官方承諾會提供相容模組Tensorflow.compat.v1,其中仍含有完整的TensorFlow 1.x API,並在TensorFlow 2.x的生命週期中繼續維護。(詳全文)
甲骨文 GraphPipe
甲骨文開源部署機器學習模型工具GraphPipe
GraphPipe是甲骨文用來部署機器學習模型的工具,現在對外開源。GraphPipe解決了部署模型的3個問題,包括框架傳輸標準不一、複雜的模型部署工作以及解決方案效能低落。目前GraphPipe高效能伺服器支援TensorFlow、PyTorch、mxnet、CNTK和caffe2內建的模型。GraphPipe的資料都可以在GitHub中找到,伺服器目前提供了Python和Go版本,而客戶端也有Python和Go版本,之後會再支援Java。(詳全文)
SAP Slack
SAP聊天機器人Concur Travel登上Slack,出差找航班、訂機票變得更方便了!
SAP近日宣布,在Slack推出行程規畫Concur Travel的聊天機器人,目前已邁入Beta階段,開放給Slack、Concur Travel的用戶測試。現在,企業用戶可以在Slack上搜尋班機,利用航班、機艙等級、航空公司作為過濾條件,不需離開Slack就能完成。此外,如用戶有多人畫位需求,使用SAP Concur Travel聊天機器人,可直接在公開、私人頻道與同事一同訂票,加快差旅規劃速度。完成訂票後,該聊天機器人會串接SAP Concur用戶資料與訂位需求,並且記下付款資訊、哩程回饋等。接著,系統會將行程匯入Concur Expense,完成訂閱手續。(詳全文)
圖片來源/Google、BBC、LinkedIn、GraphPipe、GitHub、SAP
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資料來源:iThome整理,2018年8月
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