十大数字创新技术在中国“第九章”排行榜上很有名
科学技术革新的世界潮流
联合国教科文组织2021年Netexplo创新论坛于2021年4月14日至15日在线举行。 由技术领域世界知名大学组成的Netexplo大学网络历时一年，在全球范围内评选出了10项划时代的数字创新技术，这些创新对社会产生了深远而持久的影响。
阿根廷交易平台Abakus
受疫情影响，阿根廷经济遭受重创，该国农业部门动荡加剧。 于是，阿根廷初创企业Abakus和瑞士区块链基础设施提供商CoreLedger推出了数字易货平台，以帮助农民克服金融波动的影响。
Abakus系统基于以大豆等实物资产为索引的加密货币。 这个货币可能比本国不断变动的货币更稳定，代币可以换成货物和比索。 这两家公司表示，代币化的农业资产将有助于农民通胀，并在国内和国际上获得流动性。
英国人工智能AlphaFold 2
在国际象棋和围棋领域取得巨大成功后，去年年底，人工智能再次风头正劲。 在国际蛋白质结构预测比赛中，解决了人类50年来预测阿尔法域2获得桂冠、蛋白质如何折叠的烦恼。
在过去的50多年里，“蛋白质折叠问题”一直是生物学界的一大挑战。 迄今为止，生物学家主要使用x射线结晶学和冷冻电镜等实验技术解读蛋白质的三维结构，这种方法耗时长，成本高。 阿尔法域2不仅预测准确高效，而且有望推动医学领域的进步。
美国图像生成系统Dall-E
美国人工智能非营利组织OpenAI于今年1月发售了dall-e。 这是一种可以由书面文字生成图像的人工智能系统，来源于著名画家大气的鞋垫(Dal)和机器人总动员) Wall-E。
该系统可以根据简单的说明制作出极其真实、鲜明的图像，精通插图、风景等各种艺术风格。 也可以生成文字，创建建筑物的标志，分别创建同一场景的草图和全色图像。
多哥慈善机构“直接给钱”
“直接给钱”是通过无条件直接援助来缓解贫困的非政府组织，使用美国伯克利大学开发的算法，找出最需要帮助的人。 该算法利用电信运营商提供的数据，可以分析用户的手机消费情况，确定用户的贫困水平。
多哥共和国政府启动了“直接交钱——多哥”项目，利用卫星图像和手机数据寻找最需要援助的市民。 研究人员利用多哥政府用于发放新冠救济金的手机平台Novissi，每月5次向多哥最贫困地区的5.7万弱势群体提供援助。
德国文字AI模型GPT-Neo
OpenAI的GPT—3被认为是目前最好的人工智能文本生成器，拥有1750亿个参数，目前有数万名开发者用于300多个不同的APP，每天输出45亿多字。
但它是收费的，这阻碍了更多开发者的招聘，也不利于文本AI的迅速发展。 于是，德国Eleuther人工智能公司于今年3月下旬推出开源文本AI模式GPT—Neo，弥补了这一缺陷。 研究人员表示，GPT—Neo的推出将产生许多新的APP应用，以更低廉的成本释放人工智能对未来的想象力。
中国量子计算机“九章”
“九章”是中国科学技术大学和谐大白、xqdkl等学者开发的76个光子的量子计算样机。
实验表明，“九章”中经典数学算法高斯采样的计算速度比目前世界上最快的超计算“满意的玉米”快100万亿倍，从而实现了世界第二的“量子霸权”，推动了世界量子计算前沿研究的新高潮。
在解答5000万样本的高斯鲍斯采样问题时，“九章”需要200秒，“满意的玉米”需要6亿年； 解开100亿个样本时，“九章”需要10个小时，“满意的玉米”需要1200亿年。
关于《九章》的突破，《科学》杂志的审稿人评价说：“这是最先进的实验和巨大的成果。”
美国人工智能“神经解读”
神经解读”是麻省理工学院和谷歌公司的研究人员携手开发的人工智能软件，基于语言进化的原理，在不知道语言来源的情况下，可以解读古代语言，揭示一种语言与其他语言的关联。
研究人员利用同一语族内不同语言之间的联系，用这个人工智能解读了两种丢失的语言：乌加里特文和线性文字b、现代版的《罗塞塔石碑》罗塞塔石碑是用三种语言写相同内容的石碑，帮助语言学家们阅读古文书。
法国消费者APP rift
rift APP应用由投资平台Lita提供。 投资和储蓄对可持续发展的影响至少和支出一样大。 Rift让用户知道银行如何花钱。 该APP还可以表示最符合用户优先级的金融产品。
印度的区块链APP应用软件主板
据Smashboard网站报道，自己是“以向性侵犯受害者提供独特功能，减少举报造成的心理创伤，让他们生活更加轻松为目的的替代社交媒体网络”。
通过区块链技术，Smashboard可以创建用户犯罪的个人和加密账本，并安全地在线保存。 例如，Smashboard为用户提供了收集“这些资料可以作为日记或个人空间时间戳的加密证据”的选项。
更重要的是，让性侵犯受害者找到法律顾问和律师，私下交流。
澳大利亚人工智能“蠕虫大脑驱动器”研究人员从蠕虫微小的大脑中获得灵感，开发出一种能够控制自动驾驶汽车的人工智能系统“蠕虫大脑驱动器”。与大多数网络中使用数百万个神经元相比，该系统只需要几个神经元。
该系统只用了控制电路中的19个神经元和7.5万个参数，就成功控制了一辆汽车。研究小组相信他们的新方法可减少训练时间，并使人工智能在相对简单的系统中实现成为可能。
本报记者 怕孤单的小蜜蜂
来源：科技日报