2019 科研成果年报 立 项 课 题 简面向跨媒体内容管理的智能分析与推理 介 面向跨媒体内容管理的智能分析与推理” 本项目重点研究以下问题:(1)跨媒体知识 是科技部科技创新2030-“新一代人工智能”重发现与演化机理:如何应对跨媒体信息异构性和 大项目(批准号:2018AAA0102000,起止时间复杂性,对海量、分布跨媒体数据进行知识发现 是2019年12月至2023年12月。 建立适应内容演化的知识表征与管理体系,实现 提升网络內容管理和服务的科学化和智能化跨媒体语义和知识的贯通计算。(2)知识指导的跨 水平,对推动我国互联网治理与发展具有重要意媒体通用推理机制:如何应对跨媒体推理环境多 义。网络内容管理的核心对象是由体量巨大的跨样性、过程不确定性及目标局限性之间的矛盾 域、异构、多源、多模态数据复杂耦合而成的跨构建从关联到事理的渐进知识刻画,指导通用推 媒体信息。一方面,网络跨媒体信息的语义关联理,是发展跨媒体强人工智能的关键 性和时空涌现性空前复杂,现有跨媒体浅表语义 针对上述科学问题,本项目以数据知识统 分析技术已无法满足日益演进的跨媒体内容管理的分布式管理与计算架构为基础,研究跨媒体数 服务需求。另一方面,多模态混合交织的跨媒体据知识统一表征理论方法,超大规模知识图谱构 内容为实现跨域知识借鉴和跨媒体语义贯通提供建、管理与动态演化技术,以及数据驱动与知识 了机遇,并通过构建跨媒体人工智能系统,实现指导相结合的通用推理与泛化机制,构建可解释 对客观世界由表及里的全方位认知与改造,服务可回溯、可泛化的跨媒体分析推理引擎,形成跨 于国家社会需求。 媒体内容管理与服务验证系统。 神经网络处理器关键标准与验证芯片 “神经网络处理器关键标准与验证芯片”是 本项目研究内容主要包括适应不同规模神经 科技部科技创新2030-“新一代人工智能”重大网络处理器的统一分形体系结构,并研制神经网 项目(批准号:2018AAA0103300),起止时间络处理器的平台标准,设计支持训练和推理的分 为2019年12月至2022年12月 形指令集,构建分形体系结构算法库和编程工具 随着神经网络等人工智能技术飞速发展,各链。重点突破不同规模神经网络处理器结构、指 种各样的计算机已成为了运行图像识别、语音识令、接口不统一的问题。本项目预期形成一套支 别、视频分析等智能应用的智能计算设施。业界亟持训练和推理的分形指令集;形成一套面向神经 需一套统一的结构、指令和接口,既满足手机等智网络应用的基础算法库和编程接口;形成一款分 能终端对小尺寸芯片的需求,又满足服务器集群等形神经网络处理器验证芯片;形成一组开放的、 数据中心对大尺寸芯片的需要。因此,本项目目标不依赖于具体芯片实现方式的芯片平台标准。预 是提岀一种髙效适应不同规模神经网络处理器的期效益将形成不同规模神经网络处理器芯片或旧P 统一分形体系结构、指令集和规范接口,实现各种产品,应用于云端和终端;构建神经网络处理器 神经网络处理器在不同应用场景下软硬件互通。 标准化体系。8 2019 科研成果年报 立 项 课 题 简 介 面向跨媒体内容管理的智能分析与推理 “面向跨媒体内容管理的智能分析与推理” 是科技部科技创新 2030-“新一代人工智能”重 大项目 ( 批准号：2018AAA0102000)，起止时间 是 2019 年 12 月至 2023 年 12 月。 提升网络内容管理和服务的科学化和智能化 水平，对推动我国互联网治理与 发展具有重要意 义。网络内容管理的核心对象是由体量巨大的跨 域、异构、多源、 多模态数据复杂耦合而成的跨 媒体信息。一方面，网络跨媒体信息的语义关联 性 和时空涌现性空前复杂，现有跨媒体浅表语义 分析技术已无法满足日益演进的跨 媒体内容管理 服务需求。另一方面，多模态混合交织的跨媒体 内容为实现跨域知 识借鉴和跨媒体语义贯通提供 了机遇，并通过构建跨媒体人工智能系统，实现 对 客观世界由表及里的全方位认知与改造，服务 于国家社会需求。 本项目重点研究以下问题：(1) 跨媒体知识 发现与演化机理 : 如何应对跨媒体信息异构性和 复杂性，对海量、分布跨媒体数据进行知识发现， 建立适应内容演化的知识表征与管理体系，实现 跨媒体语义和知识的贯通计算。(2) 知识指导的跨 媒体通用推理机制：如何应对跨媒体推理环境多 样性、过程不确定性及目标局限性之间的矛盾， 构建从关联到事理的渐进知识刻画，指导通用推 理，是发展跨媒体强人工智能的关键。 针对上述科学问题，本项目以数据知识统一 的分布式管理与计算架构为基础，研究跨媒体数 据知识统一表征理论方法，超大规模知识图谱构 建、管理与动态演化技术，以及数据驱动与知识 指导相结合的通用推理与泛化机制，构建可解释、 可回溯、可泛化的跨媒体分析推理引擎，形成跨 媒体内容管理与服务验证系统。 神经网络处理器关键标准与验证芯片 “神经网络处理器关键标准与验证芯片”是 科技部科技创新 2030-“新一代人工智能”重大 项目（批准号：2018AAA0103300），起止时间 为 2019 年 12 月至 2022 年 12 月。 随着神经网络等人工智能技术飞速发展，各 种各样的计算机已成为了运行图像识别、语音识 别、视频分析等智能应用的智能计算设施。业界亟 需一套统一的结构、指令和接口，既满足手机等智 能终端对小尺寸芯片的需求，又满足服务器集群等 数据中心对大尺寸芯片的需要。因此，本项目目标 是提出一种高效适应不同规模神经网络处理器的 统一分形体系结构、指令集和规范接口，实现各种 神经网络处理器在不同应用场景下软硬件互通。 本项目研究内容主要包括适应不同规模神经 网络处理器的统一分形体系结构，并研制神经网 络处理器的平台标准，设计支持训练和推理的分 形指令集，构建分形体系结构算法库和编程工具 链。重点突破不同规模神经网络处理器结构、指 令、接口不统一的问题。本项目预期形成一套支 持训练和推理的分形指令集；形成一套面向神经 网络应用的基础算法库和编程接口；形成一款分 形神经网络处理器验证芯片；形成一组开放的、 不依赖于具体芯片实现方式的芯片平台标准。预 期效益将形成不同规模神经网络处理器芯片或 IP 产品，应用于云端和终端；构建神经网络处理器 标准化体系