AI趨勢周報第54期：Google資料中心，已由AI來控制冷卻系統

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