Apr, 2023

关于地球系统可预测性的人工智能架构和共同设计视角

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TL;DR该论文讨论了人工智能在地球系统可预测性方面的作用，提出了一种称为 ModEx 的新兴技术，介绍了人工智能架构和与其他 16 个会话主题协同研究的潜在研究方向，并提出了集成 AI/ML 和其他数据分析技术的异构高性能计算解决方案，以及 AI 传感器与地球系统测量和观测的融合。
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发现论文，激发创造
  • 人工智能的系统挑战：伯克利视角

    该论文探讨了人工智能的发展带来的挑战，提出了在系统、架构和安全方面的研究方向，以解决 AI 技术存储和处理数据量的限制，并提高数据隐私保护，以便这一技术能够更好地改善人们的生活和社会。

    Dec, 2017

  • 人工智能系统教育之路：智能计算架构课程实践

    本文讨论了从计算系统的角度出发如何进行人工智能的教育，并提供了一门针对智能计算架构的课程实践，旨在通过讲授人工智能加速器在 FPGA 平台的设计，来弥合人工智能和计算系统之间的差距。

    Jun, 2022

  • 感知，预测，适应，重复：新自适应 AI 中心感知系统设计蓝图

    设计 AI 中心感知系统的新方法，通过推断时间内的 AI 对传感器的反馈和端到端的效率和性能优化，提出了一种基本上新的自适应感知系统的设计框架和分析方法。

    Dec, 2023

  • 基于人工智能的软件和系统架构框架：以智能的网络物理系统为焦点

    本研究通过建立适应现代应用和组织要求的架构框架，针对数据科学和机器学习相关的利益相关者的需求，提出了用于评估和基准测试 ML-enabled CPS 的标准以及支持用户进行建模和开发管道的工具评估的标准。通过文献回顾、专家访谈和在线问卷调查等多种经验和定性研究方法，我们收集、分析和整合了来自 25 多个国家的 10 多个组织中 77 位专家的意见，以制定和验证所提出的框架。

    Aug, 2023

  • 远程感知中异构系统的动态组合方法

    本文介绍了一种新的动态组合异构系统的方法，以进一步推进数据驱动的科学实践，以提高计算效率和特定科学领域的可用工具，并概述了一项以可组合基础架构为基础的案例研究，展示了火灾建模的应用。

    Nov, 2022

  • 从第一原理设计智能生态系统

    该研究报告提出了未来十年（甚至更长时间）人工智能领域的视野，通过主动推理实现智能系统的自我感知和共享感知，从而带来了共享智能和集体智能的新生态，该生态需要建立通信协议和共享空间建模语言。

    Dec, 2022

  • 探索面向地球科学数据分析的人工智能共同议程

    本文探讨了地球科学、遥感和人工智能领域近年来趋近的发展情况，强调了这些交叉学科的研究方向和挑战，提出了人工智能在遥感和地球科学领域中的应用，以及年轻研究人员应该如何应对这些挑战，从而推动遥感和地球科学的发展。

    Apr, 2021

  • 物联网的机器学习和软件建模的模型驱动方法

    本研究旨在提出一种综合方法，将软件工程和人工智能社区的模型结合起来，实现驱动智能系统的模型驱动软件开发，主要着重于物联网领域，并通过案例研究和用户评估验证了该方法的可行性和性能提升。

    Jul, 2021

  • 困境化 AI 在景观设计中的无所不在

    该研究论文通过提出五种原型或心理模式，为当前景观建筑专业的人工智能热潮提供了一种批判性的视角，并提出了通过引入更细致入微的方式来开展新型实践的可能性。

    Jun, 2024

  • 可预测的人工智能

    介绍可预测人工智能（Predictable AI）的基本概念和挑战，强调实现可预测性对于培养 AI 生态系统的信任、责任、控制、协调和安全至关重要，应该优先考虑；本文旨在阐明可预测人工智能的问题、假设和挑战，并呼吁寻找通往 AI 可预测性的途径，并概述这个新兴领域的潜在影响。

    Oct, 2023