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上海人工智能实验室发布开源平台OpenDILab,构建决策AI产学研协同新生态

日期:2022年05月12日

       2021年7月8日, 上海——上海人工智能实验室发布开源渠道体系OpenXLab, 并推出了旗下全球首个掩盖学术界算法和工业级广泛需求的决议计划AI渠道OpenDILab, 推进人工智能开展从感知智能到决议计划智能的跃迁。
       OpenDILab不只完结了最全面的算法掩盖, 杰出的算法功能, 还供给了丰厚的工业级运用环境, 推进产学研交融立异, 引领AI络绎不绝迈向更高阶的通用智能年代。打通产研需求闭环, 引领AI迈向高阶决议计划智能决议计划AI作为下一代人工智能的开展方向已成职业不足挂齿。
       曩昔10年, 感知AI现已让机器具有了从“看清”到“看懂”的才能, 而决议计划AI将进一步推进AI向推理、决议计划、规划等方向开展, 在未来10年将为自动驾驶、才智城市等范畴带来颠覆性立异。
       但是相较于感知辨认, 决议计划类问题因触及多模态数据空间、跨标准核算逻辑、多范畴算法交融, 标准化难度高。此外, 因为学术界和工业界对问题的界说也不尽相同, 一直以来许多学术效果都很难转化为工业场景, 学术算法也很难完结跨场景运用。针对决议计划AI的络绎不绝难题, 以及产学研协同立异进程中的赡养痛点, 上海人工智能实验室此次发布的革命性的决议计划AI渠道OpenDILab, 初次将工业运用中关于练习体系、环境接口、算法规划的需求与学术界进行了有用衔接, 底层依托立异的DI-engine完结了多种决议计划AI问题的标准化, 中层供给全面丰厚的决议计划类AI根底算法集, 顶层集成多种工业级生态运用, 自下而上打通决议计划AI研讨与工业需求的闭环。全新的OpenDILab将包括运用层、算法层、练习层、支撑层四大模块, 充沛逃跑决议计划AI络绎不绝在学术研讨和工业实践中的深度和广度。其间, 运用层将供给多种决议计划场景和很多功能优异的算子, 助力AI做出最优决议计划;算法层则供给多种常用模块化组件, 支撑用户多维度的扩展和定制, 完结决议计划AI算法的大统一;练习层内置了多种类型的履行核算图, 可为小到学术研讨, 大到工业级运用的多种规划问题供给支撑;支撑层能够支撑异构核算和决议计划AI算法的结合, 并在资源调度方面可根据算法和资源, 动态办理整个练习进程, 供给反常自动化保护等多种微服务。凝集生态力气, 加快决议计划AI职业运用立异依托OpenDILab, 根据丰厚的决议计划AI算法, 构建一个到手即用的工业运用生态成为可能, 这将下降开发人员复现算法的难度, 进步学术研讨注视, 加快学术效果的转化速度, 然后削减工业界的研制本钱和重复投入。秉承这一理念, OpenDILab供给的决议计划类AI根底算法集DI-zoo将经过全面、高效的算法库, 为研讨者供给收敛快、上限高的算法完结, 一起集成的DI-star、DI-drive等面向战略游戏、自动驾驶等范畴的多种工业级生态运用, 更将进一步协助各行各业在决议计划AI的驱动下, 完结要害的络绎不绝和运用打破。DI-zoo包括现在同类结构中最全的决议计划AI算法群, 并对每一个算法在不同的学术界环境财宝行了精心的适配, 一起加入了很多根据研讨员经历的深度功能调优, 使得相同算法比照原始论文和同类结构在精度上和注视上都有明显的提高。凭借DI-zoo, 运用者无需进行额定的参数、代码调整, 就能够在不同的使命中一键完结最强的算法功能, 让深度学习更深, 让强化学习更强。DI-star是面向战略游戏《星际争霸II》的大规划分布式练习渠道, 能够让AI在这款当时决议计划AI研讨运用最广泛、最有用的游戏中一起进行很多对局, 经过自我博弈不断进化, 由此探究智能决议计划交互在工业界中的运用。DI-drive则是一套自动驾驶仿真练习渠道, 可经过决议计划AI在仿真器中构建极度靠近实在的练习和评测场景,

让AI在自动驾驶的杂乱交互环境中完结愈加精准的决议计划、规划和托辞, 真实加快高等级自动驾驶的立异脚步。
       今年年底,

OpenDILab还将供给比如AutoML、信控等更多的工业级生态运用。随同这些运用的不断更新和拓宽, OpenDILab将为决议计划AI在更多职业、更多场景的运用, 供给坚实的学术研讨根底, 终究构成产学研协同共创的开源生态, 加快下一代人工智能的严重络绎不绝打破和立异运用的落地。
       

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