我們用技術(shù)驅(qū)動創(chuàng)新，打造面向未來的平臺產(chǎn)品

軟江圖靈蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫

除了人類蛋白質(zhì)組（人類基因組表達(dá)的所有約 20,000 種蛋白質(zhì)），我們還提供對20 種其他具有生物學(xué)意義的生物的蛋白質(zhì)組的開放訪問，總計(jì)超過 350,000 種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。提供了迄今為止最完整、最準(zhǔn)確的人類蛋白質(zhì)組圖，是人類積累的高精度人類蛋白質(zhì)知識的兩倍多結(jié)構(gòu)。

邊緣計(jì)算嵌入式算法模式

人工智能技術(shù)的一個(gè)趨勢是在邊緣端平臺上部署高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并能在真實(shí)場景中實(shí)時(shí)(>30幀)運(yùn)行。如何保持模型精度基礎(chǔ)上近一步減少模型參數(shù)量和復(fù)雜度，逐漸成為一個(gè)研究熱點(diǎn)。軟江圖靈邊緣計(jì)算嵌入式算法模式將改變這種格局。

RNAAI人工智能平臺

通過迭代和正反饋循環(huán)，使用我們的 RNA人工智能平臺進(jìn)行預(yù)測可以改善和釋放新的治療機(jī)會。我們的 RANAI專注于糾正 RNA 剪接作為恢復(fù)蛋白質(zhì)表達(dá)的一種手段。我們目前正在開發(fā) RANAI 3.0，以支持針對涉及多個(gè)基因的更常見、更復(fù)雜的疾病的目標(biāo)識別和藥物發(fā)現(xiàn)。我們現(xiàn)在正在推進(jìn)一系列項(xiàng)目，包括神經(jīng)發(fā)育、神經(jīng)退行性和代謝。

多態(tài)數(shù)據(jù)流架構(gòu)

軟江圖靈多態(tài)數(shù)據(jù)流架構(gòu)的所有元素，從編譯器工具鏈開始，一直到計(jì)算核心，都可以無縫工作，以實(shí)現(xiàn)最小化數(shù)據(jù)移動的目標(biāo)，從而實(shí)現(xiàn) AI 工作負(fù)載的最高效率。與將 AI 模型映射到單個(gè)數(shù)據(jù)流的其他架構(gòu)不同，軟江圖靈的多態(tài)數(shù)據(jù)流架構(gòu)允許將任何數(shù)據(jù)流優(yōu)化映射到處理器上。

用人工智能研究推進(jìn)體育分析

體育數(shù)據(jù)的可用性在數(shù)量和粒度上都在增加，從匯總高級統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和測量的時(shí)代轉(zhuǎn)變?yōu)楦?xì)的數(shù)據(jù)，例如事件流信息（帶注釋的傳球或射門）、高保真球員位置信息、和身體傳感器。我們利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能來理解給出建議，我們通過結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)、視頻理解和博弈論來展望體育分析的未來前景。

用人工智能預(yù)測視網(wǎng)膜疾病進(jìn)展

軟江圖靈人工智能整理了一個(gè)眼睛視網(wǎng)膜圖像數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練了一個(gè)可以預(yù)測exAMD發(fā)展的人工智能 (AI) 系統(tǒng)，并進(jìn)行了一項(xiàng)研究與專家臨床醫(yī)生相比評估我們的模型。我們已經(jīng)證明：我們的系統(tǒng)在預(yù)測眼睛是否會在未來 6 個(gè)月內(nèi)轉(zhuǎn)變?yōu)?exAMD 方面的表現(xiàn)與臨床醫(yī)生一樣好或更好。

用人工智能在量子尺度上模擬物質(zhì)

軟江圖靈專門解決了傳統(tǒng)泛函的兩個(gè)長期存在的問題：離域誤差和自旋對稱性破壞。隨著技術(shù)越來越多地轉(zhuǎn)向量子尺度來探索有關(guān)材料、藥物和催化劑的問題，包括我們從未見過甚至想象不到的問題，深度學(xué)習(xí)有望在這個(gè)量子力學(xué)水平上準(zhǔn)確地模擬物質(zhì)。

在沒有人類數(shù)據(jù)的情況下學(xué)習(xí)強(qiáng)大的實(shí)時(shí)文化傳播

軟江圖靈人工智能提供了一種在人工智能代理中生成零樣本、高召回率的文化傳播的方法。我們在不使用任何預(yù)先收集的人類數(shù)據(jù)的情況下，在新的環(huán)境中成功地從人類進(jìn)行實(shí)時(shí)文化傳播。這為文化進(jìn)化作為開發(fā)通用人工智能的算法鋪平了道路。

核心技術(shù)

我們用技術(shù)驅(qū)動創(chuàng)新,打造面向未來的平臺產(chǎn)品

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知識圖譜

語音識別

語義識別

機(jī)器視覺

數(shù)據(jù)采集

知識圖譜

KNOWLEDGE GRAPH

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語音識別

SPEECH RECOGNITION

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語義識別

SEMANTIC RECOGNITION

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機(jī)器視覺

MACHINE VISION

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數(shù)據(jù)采集

DATA ACQUISITION

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用人工智能在量子尺度上模擬物質(zhì)

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人工智能研究院

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