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以智能化科研（AI for Science）为核心的第五科研范式已经在多个自然科学和高技术领域得到了广泛应用。与人工智能（AI）在自然科学领域的应用强调发现新原理、新机理和新规律不同,高技术领域更强调用AI技术来发明创造新方案、新工具和新产品,以解决特定的领域问题。文章总结了AI在高技术领域的应用——“技术智能”（AI for Technology）的典型特征和科学问题,并以CPU芯片全自动设计为例介绍过往的成功案例。最后,文章指出技术智能的目标不仅是加速创新流程并减少人工投入,同时也希望其具备更强的创造能力,最终超过人类的水平。 相似文献
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芯片是现代信息社会的关键基础设施,未来人机物三元融合的智能万物互联时代将需要大量不同种类的专用体系结构芯片。然而,芯片设计本身代价很高,具有设计周期长、过程非常复杂、专业门槛高的特点。因此,智能万物互联时代芯片需求多和芯片设计代价高之间产生了巨大的矛盾。文章提出利用芯片学习(Chip Learning)来取代芯片设计以解决上述矛盾,即采用学习的方法来完成芯片从逻辑设计到物理设计的全流程。芯片学习的目标是通过学习使得芯片设计完全不需要专业知识和设计经验,可以在短时间、无人参与的情况下高效完成。 相似文献
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类脑智能是以计算建模为手段,受脑神经和人类认知行为机制启发,并通过软硬件协同实现的机器智能。类脑器件以及类脑机器人分别作为类脑智能研究的重要内容,其在类脑研究领域受到国内外学者的广泛关注。文章首先分析了类脑器件与计算系统中的类脑芯片和类脑机器人的发展现状和应用前景,重点探讨了类脑芯片在模拟人脑神经元模型和认知计算方面,以及类脑机器人在感知控制和智能生长方面的研究内容。然后,文章介绍了在中科院先导专项支持下,我国在这一方面的初步研究进展以及未来发展方向。最后,针对现有研究中遇到的问题,文章对类脑计算芯片与类脑智能机器人的进一步研究提出了建议,并指出未来研究在仿人运动模型、类人神经运动控制、人机协同的智能机器人控制等方面有望取得重大突破。 相似文献
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