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  • 美DARPA资助“安全硅芯片自动化部署”项目
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  • 美国陆军研究实验室开展人机协作研究
  • 美NASA计划将国际空间站用作国家空间量子实验室
  • 美DARPA启动先进量子计算项目
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美国国防部发布《5G技术实施方案》

2020年12月15日，美国国防部（Department of Defense）发布题为《5G技术实施方案》（5G Strategy Implementation Plan）的报告。报告作为《国防部5G战略》的附录，描述了国防部5G战略的实施细节。此外，报告还为《国防部5G战略》提供了路线图，以解决5G的技术、安全、标准、政策以应用与合作的问题。美国国防部5G战略将以下内容确定为实现国防部5G关键目标的必要努力方向：促进技术发展；评估、修复漏洞以恢复正常运行；影响5G标准和政策；吸引合作伙伴。 1.促进技术发展 国防部将通过促进科学、技术、研究、开发、测试和评估工作，加快5G技术的进步与应用，并进一步开发5G系统、子系统和组件的新用途。 （1）开展5G演习 （2）动态频谱利用 （3）开放式架构和虚拟化 （4）劳动力发展 2.关于5G漏洞 鉴于军队需要在敌对和有争议的环境中作战，国防部将利用基于风险的框架来确保我们5G网络、设备、武器系统和应用程序的机密性、完整性和可用性，并鼓励其合作伙伴和盟友也这样做。 国防部5G“全程运营”（operate through）概念强调了在全球范围内运营5G基础设施的能力。其中包括四个能力层级与类别： 在第一个也是最不具挑战性的类别中，国防部必须能够在现有的美国电信基础设施上进行持续作战。 第二类，国防部在美国联盟伙伴国家的行动必须能够通过联盟伙伴的国家电信基础设施进行。 在第三种也是更具挑战性的情况下，国防部可能需要在“灰色地带”网络基础设施上运作，这种网络基础设施受到不符合国防部任务目标的组织的影响甚至控制。 最后，国防部在有争议的地区运作。 在所有四种环境(美国、联盟、灰色和有争议的)中，使用本机5G基础架构可以在整个军事行动范围内扩展和增强军事选项。 （1）威胁情报 （2）最小化5G基础设施风险 （3）全球运营 （4）安全评估 （5）网络安全和零信任 3．标准与政策 由于5G是一项全球技术，国防部寻求在全球范围使用5G，因此与标准保持一致对于确保国防部能够利用5G行业开发和部署的技术至关重要，并从而提高能力并节省成本。在大多数情况下，国防部将能够直接使用5G技术。然而，由于其使命，国防部还需要超出工业通常需要的能力。因此，国防部正与工业界合作，影响标准以满足国防部的需求。 此外，5G还将改变国防部的运作方式。因此，国防部正在重新审视其频谱管理能力，以适应工业对频谱的日益使用，以及5G对军事作战规划和作战概念（CONOPS）的影响。虽然5G是全球性的，但大量的技术和知识产权开发是在美国国内进行的，其中大部分与国家安全有关。国防部将与其机构间伙伴合作，确保美国技术受到保护。 （1）标准制定机构 （2）高级频谱管理 （3）5G支持的操作概念 （4）技术控制措施 4.盟友与伙伴 国防部必须与国务院密切合作，利用即将到来的双边和多边对话，与国际合作伙伴讨论5G问题。国防部必须向盟国和合作伙伴传达其国家安全权益面临的风险——动员、互操作性、信息共享、行动和抵御胁迫的能力——以便在缓解措施变得更加昂贵之前迅速解决这些风险。当务之急是，许多国家已经在拍卖5G频谱，并对5G基础设施进行长期投资。 国防部将通过与全球盟友合作来识别5G安全漏洞，并与国防部同行共享相关威胁情报，从而支持这些国家级努力。为了实施这一国际合作战略，国防部正在利用其与盟友和合作伙伴的持续合作，包括与主要领导人的合作，向他们传达允许不受信任的供应商进入其网络的风险。 徐婧供稿自

2021-02-25  (点击量：1253)

美国在政府部门推广应用人工智能产品

2020年12月3日，美国总统特朗普签署《在联邦政府中促进使用可信赖的人工智能的行政命令》，该命令为联邦机构采用人工智能（AI）产品确立了指南，以更有效地向公民提供服务并增强公众对该技术的信任。命令指出人工智能在改善政府运营方面的潜力，如减少过时或重复的法规，增强联邦信息系统的安全性，简化应用程序等。行政命令包括四项重要行动： （1）政府部门使用AI的原则 行政命令提出联邦机构指导AI设计、开发、获取和使用的9种通用原则。这些原则强调联邦机构使用AI必须合法；有目的且以绩效为导向；准确，可靠和有效；安全、有保障和有兼容性；可追溯；定期监测；透明性等。 （2）实施原则 行政命令明确了实施这些原则的流程。命令指示OMB制定并发布政策指导路线图，以更好地支持政府机构按照行政命令要求应用AI。命令还进一步呼吁各政府机构酌情继续使用由行业参与制定的自愿共识标准。 （3）AI的代理商用例目录 行政命令指导各代理商提供AI用例清单，并审查和评估这些用例。清单将在政府机构间共享，以改善机构间的协调度，促进在AI设计、开发、获取和使用中实施这些原则。 （4）提升实施AI的专业知识 行政命令指导总务管理局在“总统创新研究员”计划中建立AI轨道，以吸引来自行业和学术界的专家在政府机构内工作，以进一步推动AI在政府中的设计、开发、采购和应用。该命令还指示人事管理办公室确定如何最好地利用更替计划来增加政府代理部门中具有AI专业知识的员工数量。 王博石编译自

2021-02-25  (点击量：474)
研究前沿   查看更多

美研究人员开发出可防止复制的安全芯片

美国普渡大学研究人员利用黑磷材料开发了一种二维晶体管，并在其中构建了安全密钥，可掩饰晶体管的类型（N型和P型），防止黑客获得足够的电路信息，通过逆向工程对芯片进行复制。这项研究将在更基本的层面上提高芯片安全性，相关研究结果已发表在2020年12月7日的《自然-电子学》期刊上。 逆向工程芯片是黑客和知识产权侵权调查公司的一种常见做法。当前的伪装技术需要更多的晶体管来隐藏电路信息。普渡大学研究人员利用黑磷晶体管制作了原型芯片，发现在没有秘钥的情况下无法区分N型晶体管和P型晶体管，所需晶体管数量更少，整体尺寸和功率也更低，而且伪装效果更好。在芯片生产出来后，甚至连芯片制造商都无法提取密钥。此外，黑磷材料易挥发，难以与现有工艺相兼容，未来芯片制造商可能采用性能更优良的二维材料来制造这种类型的安全芯片。 王立娜编译自

2021-02-25  (点击量：1561)

DeepMind大幅提升人工智能学习和规划能力

据2020年12月23日的《自然》杂志报道，谷歌旗下DeepMind公司研制出了一种新的人工智能系统MuZero，可在不知道游戏规则的情况下自动学习出模型，并规划出取胜策略，在通用人工智能算法方面迈出了重要一步。 研究人员一直在寻找方法，使得人工智能系统能够学习模型、解释环境，然后使用该模型来规划最佳的行动方案。到目前为止，大多数方法都难以在不同领域均能实现有效的规划。DeepMind的研究人员主要通过结合了“前向搜索”（lookahead search）和“基于模型的规划”（model-based planning）这两种技术来实现突破。MuZero已在最主要的人工智能测试之一“雅达利测试”（Atari benchmark）中取得的最佳成绩，同时在围棋、国际象棋和将棋游戏中的规划表现也达到了与AlphaZero相同的水平。 MuZero的前身AlphaZero已被用于解决化学、量子物理等领域的一系列复杂问题。而MuZero具备强大的学习和规划能力，有望在机器人、工业系统以及其它游戏规则不够清晰的复杂环境中发挥作用。 唐川供稿自

2021-02-25  (点击量：1484)
智库观点   查看更多

美国发布《无止境的前沿：科学的未来75年》报告

2020年12月17日，美国国家科学院出版报告《无止境的前沿：科学的未来75年》（The Endless Frontier：The Next 75 Years in Science），建言美国未来的科技政策。该报告是为纪念万尼瓦尔·布什的《科学：无止境的前沿》（简称《布什报告》）发表75周年，美国国家科学院于2020年2月26日召开的科技政策专题研讨会的研讨成果。该科技政策专题研讨会邀请学术机构、政府部门和商业界的领袖人士，共同研讨在新的时代挑战背景下，为美国创新提供动力的现代科研组织结构是否需要重构的议题。报告从科研事业、科学传播、政府和大学科研机构伙伴关系的演化等方面，提出了将美国的基础研究与今后几十年的经济增长关联起来的对策建议。 一、美国未来科学发展应该更加关注五大问题 持续繁荣的经济实力和不断强大的国防能力，既需要源源不断的新科学思想，也需要受过高等教育的劳动力来扩展和应用这些思想。诞生于二战后的《布什报告》从根本上奠定了国家支持科学和教育发展的思想基础，支撑和推动了战后美国数十年的繁荣发展，并深刻影响了全球科技发展格局。时过境迁，面对近年来新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起，原有的科研环境、组织结构和科研资助方式面临五大关键问题。 1、科研资助机构和研究机构面临多样性挑战。 数十年来，国家科学基金会（NSF）秉承最具挑战性和前沿性的探索理念，在各个领域进行长期研发投资；政府、各类型的基金会和私人企业，通过不断增强的良好伙伴关系，为科技新发现更快成为新产品和新服务铺平道路。这些规模和数量不断增长的资助机构和研究机构，在创造美国强大的国家科研系统的同时，也面临运行机制和方式的多样化挑战。在推动科学向无止境前沿进军的路上，科研机构应保持多样性。 2、全球科研竞争态势日益激烈。 世界各国都更加注重科学研发投入，并持续加码。21世纪以来，美国在全球R&D支出中的份额从2000年的近40%下降到2017年的28%；相比之下，中国在全球R&D融资中的份额从不到5%上升到25%以上。特别是在一些高风险的先进技术方面，全球竞争异常激烈。未来75年里，中国作为美国在科技领域的主要竞争对手，正在快速崛起。麻省理工学院院长拉斐尔·赖夫认为，《布什报告》是国家科学的创新的基石，但难以充分指导目前严峻形势下全球科技竞争，美国应该高度关注世界竞争形势，不断调整科技发展战略，才能保持强大的科技统治力和竞争力。 3、科技人才需求不断扩大。 未来必须更加重视STEM教育，为尽可能多的人提供高质量、可获得和负担得起的科技教育，持续增强引进和留住国外顶尖科技人才的能力，不断提升技能人才素质，为未来数字经济做好准备。 4、战略性关键科技领域的目标导向更需凸显。 美国的全球技术领先地位正在受到威胁，例如在下一代电子信息革命中并没有领先，甚至在人工智能、机器学习等子领域中处于落后地位。美国需要在关键研究领域进行集中和持续的投资。报告建议在关注和支持基础研究的国家科学基金会之外建立一个国家技术委员会，专注和支持高风险关键技术研发。 5、研究转化应用的能力需要加强。 科技战略竞争的关键是要支持那些可能对全球问题产生重大影响但风险太大而无法吸引资助的想法和发明。美国要在注重创新的同时，寻求新的方法来促进和加速技术的市场转化率，将科技创新成果最快推向市场。 二、美国未来维持全球科研领导力的五大关键举措 与1945年相比，如今的科研机构规模、学科知识体系都更加庞大和复杂，科研行为也更加强调开放合作——未来将有更多来自生命科学、物理科学、信息科学和工程等其他领域的知识和工具在融合科学（一种基于多学科交叉来解决重大经济社会问题的新范式）中发展。这些显著的变化，促使美国必须采取更加强有力举措来保持全球科研领导力。 1、融合科学的问题与边界。 （1）完善多学科交叉发展的科技政策体系。多学科交叉提升了科研创新效率，也带来了许多超出纯科研范畴的新问题。随着越来越多的高水平研究需要重大项目、大型设施、跨学科团队的支持，必须尽快完善多学科融合人才培育和项目资助机制，改变沿用数十年的个体导向为主的科研管理模式，前瞻探索适应融合科学发展的科技评价机制。 （2）重新认识科学效益的国家化特征。在科研合作更加频繁、而国际竞争日趋激烈的今天，知识伴随跨国人才的流动而具有了“国别”属性。科学作为全球性事业的本底虽未改变，但其作为国家竞争力来源的特征已发生了微妙的变化。 （3）扩展融合科学研究和应用的边界。未来应更加关注民生科技，特别是生命健康领域的发展；注重科学政策学、科技与社会学方面的研究转化，以指导和改善科研管理与决策；开展广泛的包容性创新，解决落后地区科技应用难题；开展知识产权保护创新，尤其关注发明者利益与公众利益不一致情况下的政府角色问题。 2、重视科学交流与传播。 （1）建立科学与公众之间的双向交流机制。传统的科学模式中，科学家几乎不需要与公众打交道，甚至也鲜与其他领域科学家交流。现在，科学家不仅要向公众传播科学，而且要了解公众需求，取得公众信任。并且随着科学涉及越来越多的跨学科合作，科学家必须与研究不同学科的人以及习惯以不同方式看待问题的学者交流。畅通多种形式的科学交流能够有效促进科学合作。 （2）为社会和公众创造最大化参与创新的条件。随着科学技术与经济社会发展的关系更加紧密，公众不再仅仅是科研成果的受益者，而要更多地参与科学研究过程。因此，要进一步提高科学共同体的包容性，超越《布什报告》中描述的从科学到社会的线性路径，形成社会、公众与科学相互交织、互相促进的制度文化。构建有利于公众参与科学的基础条件，改变联邦政府科学机构的公众意见征询程序，激发科普机构桥接社会参与科学研究的能力。 3、发挥民间资助科学研究的优势。 （1）补齐政府资助科学研究的短板。二战之前，民间基金会曾是美国科学研究和高等教育的主要资助者。75年来，在《布什报告》的影响下，政府投资已成为美国科学研究的支柱。在科技和经济社会的快速发展进程中，企业、民间资本和各种基金会对科技创新的兴趣也空前高涨。未来一段时期，虽然政府资助仍将是科研资助的主力军，但民间资助也不失为一种重要补充手段。 （2）利用民间资本加速变革性技术创新。相比政府投资，民间资本具备更高的风险容忍度，可以资助高风险高回报的科学项目；同时，民间资本更具灵活性，可以在政府限定的某个学科框架之外，资助一些难以界定研究领域的跨学科项目，或存在巨大潜力的非主流、变革性研究。 4、巩固政府和大学的合作关系。 （1）培育科研创新和技术经济的双重引擎。以科学研究价值为导向的竞争性资助遴选机制及其稳定的资助方式，是美国政府资助大学、国家实验室等研究机构取得巨大成功的关键。在完成这些特定的政府任务的同时，研究机构也应该广泛开展公私合作，发展技术转移转化业务。 （2）谨慎应对科研间谍活动带来的挑战。约翰霍普金斯大学校长罗纳德·丹尼尔斯认为，科学的透明性与开放性是科学质量的一种模式，但绝不能天真地忽视关键领域正在发生的知识产权失窃事件。大学作为美国科研活动的主要场所，有义务与国家和有关机构合作，严格保护敏感信息不被窃取。随着其他国家的研究机构不断发展壮大，开始出现学术间谍活动。美国需要在保持科学的开放性和透明度的同时，平衡好严格保护敏感信息的责任，特别是从事国家安全相关的实验室，应严格限制知识产权流入他国。 （3）探索政府与研究机构关系的其他问题。应研究将政府与大学合作的成功经验向企业和其他有关实体机构方面迁移的可能性，特别是政府资助基础研究向应用研究到产品和服务过渡，以丰富国家研究体系的多样性。反思政府和大学之间的伙伴关系对研究生教育的影响，逐步推动研究生教育改革。 5、基础研究赋能技术创新和经济增长。 洛克希德马丁公司前董事长兼总经理诺曼·奥古斯丁指出，当前美国国家创新系统的四大支点——知识资本、人力资本、金融资本和创新环境——存在一些问题。知识资本方面，美国只拿出GDP的0.2%用于联邦政府支持基础研究，而中国GDP的很大一部分是科学技术进步的结果。人力资本方面，美国虽然有全球最好的高等教育资源，但近年来许多州政府一直削减对公立高等教育的投资。金融资本方面，长期以来美国的研发投入总额占GDP的比例一直相对稳定，而中国研发投入已超越美国；另一方面，受行业不景气影响，不少工业研究实验室纷纷关闭，政府没有表现出足够的危机感。创新环境方面，过多的科研管理压力仍然是制约科研人员创新的障碍，许多科研人员要花费40%的时间准备项目申请书，而这些申请却只有15%有机会获得资助；更加复杂的监管压力促使越来越多的美国公司在海外建立自己的实验室，严重影响美国本土的基础研究向技术创新和产品服务的转化应用。 （1）继续增加联邦政府科研经费投入。无论从经济回报还是创造社会就业岗位来看，科学研究都是政府最好的投资回报之一。对比近年来其他国家的研发投入占比，美国已经有所落后。继续增加资金投入，扩大资助范围，吸引更多的人才投入科学研究，是维持美国全球科技竞争力的必要手段。 （2）继续支持基础研究，“以不变应万变”。当前世界环境发生了深刻变化，但《布什报告》的基本原则没有动摇——基础研究仍然是创新的根基所在，至关重要。与此同时，在教育中要鼓励和培育更多年轻人投入到基础科学研究中。 （3）构建多元化的研究体系。从事科学研究事业的人员构成多元化、学科体系、项目资助以及与科研管理模式的多元化等，可以有效促进科学发展，增强科学的可理解性，维持美国的国际地位和竞争力。 （4）重塑学术价值的光环。《布什报告》曾强调科学研究的价值是将研究产生的经济、社会和医疗效益，以契约方式赢得社会认可和公众支持。但如今，科学共同体与社会之间的距离在拉大，公众对大学等研究机构的信心有所下降。科学研究和高等教育既要塑造一个真正包容的、重视每个人贡献的学术环境，也要进一步关注科学与社会交叉问题，回应公众关切。 三、结论 美国国家科学院院长马西娅·麦克纳特（Marcia McNutt）在对研讨会总结时指出，“如果我们想确保科学仍然是无止境的前沿”，就必须关注以下四点。 1、加强对学生的教育和指导。 “科学需要更多令人兴奋的新项目来吸引年轻人来研究”。要保持在科技领域的顶尖地位，必须让整个社会都对科学事业感到兴奋，要让更多的研究生留在科学研究领域。 2、加强科学与公众之间的互动。 要改变传统科学模式中“科学家没有责任与公众接触”的特点，科学家们需要做更多的工作来与公众充分接触，以了解公众的想法和需求、赢得公众的信任。 3、深入研究科研组合（research portfolio）资助方式。 尽管失败的高风险项目可以带来事先没有预料到的新的理解，但政府资助项目不喜欢失败（特别是在资金有限的情况下）。竞争性方式资助人不能保证研究工作的连续性。科研组合涉及到资助项目或资助人的方式选择问题。研究经费也需要以最有效的方式使用，这需要多样化的研究组合。 4、完善科学系统（包括高风险研究、指导和培训，以及公众参与）中的奖励（激励）制度。 科学的从业者处于相互竞争之中。但科学也是一个正和游戏，而不是零和游戏。要建立科学发展所需要的更具包容性、分布性和参与性的环境。 刘昊张志强曹玲静供稿自

2021-02-25  (点击量：212)

美国CRA发布未来四年计算机研究的挑战和机遇

美国计算机研究协会（CRA）每四年发布一系列白皮书，又被称为“四年期文件”，探索计算研究的潜在领域及问题，以响应未来四年的国家优先事项。这些白皮书试图全面描述计算研究的潜在研究方向、挑战，以及对政策制定者和计算研究界的建议。2020年的“四年期文件”涵盖五个主题领域：核心计算机科学、广义计算、社会技术计算、人工智能（AI）和人才多样性及教育。其中，核心计算机科学主题领域的白皮书已于2020年10月29日发布，其他四个主题领域的白皮书将陆续发布。 1.核心计算机科学 核心计算机科学主题领域着眼于后量子密码学、理论计算机科学、下一代无线网络计算研究挑战、美国工业和社会的计算基础等方向。该主题领域白皮书通过理论计算机科学探索了算法世界的基础，思考了后摩尔时代的计算机挑战，探讨了下一代无线技术的机遇，并为应对后量子计算时代的安全挑战做好了准备。 量子计算的进步严重威胁着人类数字安全和隐私。随着量子密码和计算技术的进步，隐私信息和数据的现有加密算法受到威胁。后量子密码学方向白皮书识别了过渡到后量子密码时代前需要解决的问题，尤其在确定现有加密算法的替代方案以及确保安全过渡方面。 理论计算机科学是算法世界的基础，白皮书介绍了理论计算机科学基础研究和资金资助方面的稳定支持情况，强调了算法隐私、算法公平性、数据科学基础。理论计算机科学的进步将推动整个计算机科学领域的发展，其能够洞察计算领域的可能性和局限性，识别新领域的关键问题以及计算机科学之外的计算和算法问题。 5G技术通过使用不同的无线技术进一步提高了网络传输速度、改善了基站容量、降低了网络延迟。随着技术的快速发展，6G技术已引起了人们的兴趣并被认为是新的使能技术。白皮书探讨了6G技术的发展及其应用，如6G技术的安全、隐私和可靠性研究，频谱共享，深度可编程网络等，并概述了可能的研究议程。 白皮书在推进美国工业和社会的计算基础方向概述了后摩尔时代新的计算技术，以继续提高计算机的速度和性能，推动计算领域的进步。四个递进层级方案将颠覆现有技术：（Level-1）延续摩尔定律（More Moore），该层级的目标是将摩尔定律延续到2025年，而3D芯片结构成为最有潜力的解决方案；（Level-2）隐藏式变化（Hidden changes），该层级方案通过绝热/可逆和低温/超导计算等新方法构建计算机内部结构，以过渡现有软件应用；（Level-3）架构变化（Architectural changes），该层级试图改变计算机硬件架构，进而改变计算机的编程方式；（Level-4）非冯·诺依曼结构（Non-von Neumann），该层级从量子计算、神经形态计算、物理计算等非冯·诺依曼结构探索突破摩尔极限的解决方案。 2.广义计算 广义计算主题领域着眼于大流行信息学、安全计算的研究生态、AI/量子/高性能计算的基础设施、机器人使能的劳动力等方向。 广义计算主题领域的白皮书鉴于最近的大流行，概述了应对全球大流行的战略，强调及早发现、公众反应预测以及有效措施制定，以减少全球大流行的不利影响。实现应对全球大流行的战略目标需要很多领域的研究和技术进步，例如，如何利用信息基础设施协助应对全球疫情爆发和更好地应对未来卫生危机。 当今的技术开发者更关注技术能力而忽略安全性，白皮书强调了设计阶段优先考虑安全问题的重要性，确定了研究和资助的重点领域涉及加强安全性的过渡和采用、培训和教育以及激励结构等。 白皮书在AI/量子/高性能计算的基础设施方向，打破了三者之间的障碍，呼吁整合资源以支持这些关键领域并强调他们之间的协同作用。该方向的目标是弥合三者之间的差距，通过基础设施促进彼此进步。 白皮书在机器人使能的劳动力方向，描述了机器人技术提高了自动化程度并为工人提供了新的机会。白皮书概述了研究、技术开发、教育、培训和政策方面的必要投资。机器人技术将有力补充人工劳动力，如何获得最佳的人机组合劳动力是研究的关键。 3.社会技术计算 社会技术计算主题领域着眼于理解AI对社会影响的跨学科方法、虚假信息研究、数据所有权等方向。 AI技术为人类带来便利和机会的同时，也产生了诸多问题或负面影响，如带有种族或性别偏见的算法，侵犯个人隐私、自由，加重不同群体之间的不平等。白皮书呼吁通过跨学科的方法深入理解技术和社会之间的相互作用，以避免AI技术带来的负面影响。 针对虚假信息，白皮书介绍了一个多学科研究议程，包括虚假信息侦查、教育、影响衡量和研究基础设施，以打击虚假信息并减少其社会影响。 在数据所有权方面，白皮书期望通过保护个人数据来理解AI的社会影响。数字时代，互联网和物联网系统所收集的个人数据大量增长，白皮书探讨了在此环境下的一些重大问题，如数据的拥有、使用、控制、量化、以及个人隐私等问题。 4.人工智能 AI主题领域着眼于边缘AI、AI合作、AI驱动的模拟器、下一代AI等方向。如果将AI部署到网络边缘是否能更好的支持社会需求？白皮书研究了边缘AI的潜在用途，确定了实现边缘AI技术的需求和研究方向。 白皮书主张进一步研究AI和人类之间的合作，一系列的研究方向包括AI架构、人智协作系统、经济观点以及人类喜好和控制等各个方面。 模拟技术在社会和经济中无处不在，提供了辅助决策的作用。白皮书阐述了AI驱动的模拟器的重要性，描述了该方向的挑战、成果及潜在研究，以期发挥模拟预测的全部潜力。 白皮书介绍了当今AI系统的历史和局限，如脆弱性、对抗性攻击的弱点以及系统训练的难点，并提出了一系列建议和研究重点，以催生健壮、可解释、适应性强、符合伦理和负责任的下一代AI。 5.劳动力多样性及教育 劳动力多样性和教育主题领域着眼于劳动力多样化新途径、计算机科学博士培养、研究生人才挖掘等方向。 劳动力多样性增强了计算领域的创造力。为了支持计算领域劳动力多样化，白皮书建议：资助多元化机构的硕士课程，例如少数民族服务机构和特殊机构；为妇女、黑人、土著和其他有色人种或残疾人等提供硕士或本科课程津贴。 计算机科学（CS）对博士学位的需求持续增加，然而对于美国来说，其本土博士生的比例已从1985年的69%下降到2018年37%，同时国际学生去留不确定。白皮书建议美国政府、工业界和学术界采取大胆的行动来增加美国本土博士生人数，如增加本科生参与研究的机会和资金，创造学生进入博士项目的新途径，吸引直博生，同时加强工业界在CS博士培养方面的作用。 白皮书认为美国必须建立和培养多层次的创新性技术人才。培养未来CS人才的K-12教育无法满足当前的社会劳动力需求，而现有的研究生是有待开发的宝贵劳动力资源。白皮书概述了计算机科学领域的职业机会和要求，以期为该领域注入多元化的经验和观点来驱动创新，同时克服社会公平公正方面的问题。 王立娜供稿自

2021-02-25  (点击量：201)
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三星公司发布6G白皮书

7月14日，三星公司发布题为《全民超链接新体验》的6G白皮书，描述了对下一代通信系统6G的愿景，涵盖技术和社会趋势、新服务、需求、候选技术以及预期的标准化时间表。 白皮书预计6G将提供比5G高50倍的峰值数据速率，即1000Gbps，用户体验速率为1Gbps，同时和5G相比，在一平方千米范围内可支持的连接设备要多10倍。三星还计划将延迟时间从5G的1毫秒以下降到100微秒以下，且能源效率要达到5G的两倍。 白皮书还介绍了满足6G要求至关重要的候选技术，包括太赫兹频段的使用，新型天线技术、先进的双工技术、网络拓扑的发展、频谱共享以及将AI应用在无线通信中。太赫兹频段包括大量可用带宽，这将启用具有数十GHz带宽的超宽带信道，可能满足6G对Tbps数据速率要求。太赫兹通信还可以提供高精度的定位。但是太赫兹频段在商业化之前面临着各种各样的技术挑战，就像推出5G之前的毫米波一样。例如，太赫兹频段比毫米波频段需要更多的天线，实际应用中可能会有更多困难，因此使用增强高频段信号覆盖范围的新型天线技术是必要的。AI将在6G中扮演更重要的角色。三星明确要求每个6G组件都使用AI技术，以优化整体系统的性能和网络运行。 6G的一些潜在应用是迭代式的，包括移动设备的更快宽带、自动驾驶车辆的超可靠低延迟通信，以及工厂规模的自动化。5G阶段的关键应用在6G阶段会大大提升性能，包括支持远远超出人类感知的下一代计算机视觉技术。此外，许多新的6G服务将会出现，如沉浸式扩展现实（XR）、高保真移动全息图和数字化副本。 三星预备在2028年推出6G服务，比美国预计的2030年还要早两年，尽管目前提出的用例和基础技术还不是非常成熟。为了加速6G的研究，三星已于去年5月成立了高级通信研究中心。 张娟供稿自

2020-09-14  (点击量：189)

英特尔推出具有1亿神经元的神经形态研究系统

2020年3月18日，英特尔公司在其官网宣布推出具有1亿个神经元的神经形态研究系统“Pohoiki Springs”，其具备的神经元数量与小型哺乳动物脑神经元数量相当，也是英特尔迄今为止开发的最大规模神经形态计算系统。该系统将768块Loihi神经形态芯片集成在5台标准服务器大小的机箱中，在显著提高运算性能的同时运行功率却低于500瓦，其对解决诸如NP Complete和NP Hard之类的运算难题尤为有效。 英特尔的Loihi神经形态芯片采用一种新颖的“异步脉冲”方式进行计算，实现了计算和存储功能的整合，能进行自主学习，能效与训练人工智能系统的通用计算芯片相比提升了1000倍。“Pohoiki Springs”系统将通过云向英特尔神经形态研究社区开放，以进一步推动神经形态算法、软件和应用研发，解决规模更大且更复杂的问题。目前英特尔正在针对约束满足、搜索图和模式、优化等问题开发高度可扩展的算法。由此也不难看出，Pohoiki Springs仍是一款强调科研目的的产品。

2020-07-30  (点击量：182)

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