英特尔在前沿研究领域的诸多洞察与成果

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Michael Mayberry

英特尔公司高级副总裁、首席技术官兼英特尔研究院院长

“任何足够先进的技术都是魔法,我们现在就能够施展很多魔法”,在5月30日举行的英特尔智能网联汽车大学合作研究中心签约仪式上,英特尔公司高级副总裁、首席技术官兼英特尔研究院院长Michael Mayberry表示。

作为英特尔的创新引擎和思考未来的“大脑”,英特尔研究院致力于推动影响未来的前瞻性技术研发,在这次活动上,Michael Mayberry分享了英特尔在前沿研究领域的诸多洞察与成果。

深度学习

Michael Mayberry表示,英特尔关注基础材料研究,包括封装技术以及开发新型集成平台等,此外还着眼于前瞻性技术。这其中非常重要的一部分就是高校研究,是英特尔不断拓展未来合作伙伴的重要举措。

深度学习

在自动驾驶上,英特尔认为包括四个层面:感知、规划、RSS、行动。安全性对自动驾驶而言至关重要,英特尔-Mobileye提出了责任敏感安全模型(RSS),它是开放、透明的行业标准,为自动驾驶汽车决策过程提供可验证的安全保障。

自动驾驶未来要做什么?

Michael Mayberry举了四个例子,“首先,要能够读取限速信息,这主要是靠传感器;其次是路线规划,自动驾驶汽车将自主决定行驶路线;三是出口匝道,既要选择正确出口,又要避开障碍物;四是十字路口,不仅针对障碍物导航,还要根据环境当中其他复杂的物体进行导航”。

Michael Mayberry进一步表示,在自动驾驶方面,英特尔的愿景是致力于让自身的技术能够适用和匹配不同的环境,除了底层技术还需要有具体应用,从而使自动驾驶汽车能够在全球各地正常运行。

深度学习

英特尔也正在做“转型式的研究”,这类研究是对整个架构的重新建设。

深度学习

在神经拟态计算方面,英特尔已研发出首款自主学习神经拟态测试芯片LOIHI(这个名字源自夏威夷的一座活火山),并完成了制造和封装,还成立了英特尔神经拟态研究社区,推动建立神经拟态计算生态系统。

深度学习

对于概率计算,Michael Mayberry认为它是对深度学习的增强,而不是替代深度学习。概率计算是推动人工智能发展的一项关键技术,也是能克服当前无数挑战的核心。 预计在未来几年,概率计算将大幅提升人工智能系统的可靠性、安全性、可服务性与性能,包括专为概率计算而设计的硬件。

深度学习

英特尔已经交付49量子位超导量子测试芯片,并在300毫米制程上发明了自旋量子位制造流程。“我们所做的工作只是马拉松长跑中的第一英里,量子计算真正实现大规模商业化使用还需要十年时间,还有很长的路要走”,Michael Mayberry认为,“这是值得的,它的方向非常好,很有前景”。他同时表示:“量子计算能力的发展并不会让既有的其他计算方法过时,也就是说常规经典的CPU还是有用的,量子计算的优点在于它可以帮助我们解决目前无法解决的问题。”

深度学习

“未来是光明的,我们正着手把天马行空的想象变为现实,去改善人类的生活!”Michael Mayberry总结说。

Michael C. Mayberry博士现任英特尔公司首席技术官。他是英特尔公司高级副总裁兼英特尔研究院院长,负责英特尔在全球的计算和通信领域研究工作。此外,他还是公司研究委员会领导人,负责推动英特尔大学定向研究项目的资源调配与优先排序。

Mayberry博士于1983年在加州大学伯克利分校获得物理化学博士学位,并于1978年在米德兰学院获得化学与数学学士学位。

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