大数据早报：Google向化学家开放量子计算机 科学家将机器学习技术用于地震预测（10.25）

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来源36大数据，作者：奥兰多

『谷歌』Google向化学家开放量子计算机

Google 此前已经发布了一些开源且免费使用的软件，方便化学家和材料学家通过访问量子计算机来推动行业的发展。在和 Rigetti Computing 其他机构的合作推动下，Google 共同成立了 OpenFermion，在量子计算机运行电子框架计算提供全新的 Python 安装包。

Image via Martinis Group, UCSB

在声明中，Rigetti Computing 表示

OpenFermion 帮助用户使用简单的方法和熟悉的数据结构将量子化学模拟转换成为量子计算。它整合了类似于 Psi4 和 PySCF 的量子化学模拟软件包，以及类似于 Rigetti’s Forest 的量子计算环境。这种组合意味着 OpenFermion 能够让两个领域的科学家更容易地使用量子设备来推进 Fermionic 系统。

在声明中，Rigetti 对于 OpenFermion 的成立感到非常的兴奋。共同参与研发的除了 Google 之外，还包括 Harvard, ETH-Zurich, Oxford, NASA QuAIL, Dartmouth 以及密歇根大学。

『融资』工业大数据应用平台“积梦智能”获真格基金2000万天使轮融资

“积梦智能”创始人谢孟军

23日，工业大数据应用平台“积梦智能”正式宣布完成2000万人民币天使轮融资，本轮融资由真格基金投资。

积梦智能创始人谢孟军表示，资金将主要用于团队建设、市场推广、技术交流、深度合作等方面。本轮融资对于积梦智能的发展意义重大——这意味着积梦智能得到了资本市场的认可，在获得了这笔数额巨大的天使轮融资后，积梦智能的未来有着无限可能。同时，通过融资，积梦智能可以扩大研发团队和市场团队的规模，让产品快速迭代和推广，在市场中占据有利地位。

真格基金董事总经理兼华东区负责人顾旻曼表示：“我觉得积梦做的方向正是智能制造这个大方向里的核心环节，如何使用先进的软硬件和流程管理，帮助企业更好的提高制造水平，从而能够达标承接更多高精尖的订单，同时实现更好的成本控制。”

『API』谷歌正式推出“数据防丢失”API

为了帮助机构客户防护和监管敏感数据，Google 刚刚推出了一个名叫“数据丢失防护”（简称 DLP）的全新应用程序接口（API）。自今年 3 月以来，DLP 一直处于测试阶段。

随着正式的发布，它还迎来了一些新功能，包括编校（redaction）、遮掩（masking）、以及令牌化（tokenization）。该 API 能够强制执行“最少特权原则”，或对生产应用程序和数据工作流执行“须知访问”（need-to-know access）。

Google 产品管理方案副总裁 Sateesh Narahari 表示：

谷歌云 DLP API 允许借助我司的安全解决方案，扫描和分类来自多个云数据存储和电子邮件来源的文档和图像，为客户提供关键的安全特性，比如用于管理数据和降低风险的分级和编校。

通过向客户交付高质量的结果，谷歌的智能 DLP 服务可以区分提供的产品和增长我们的业务。

『机器学习』科学家将机器学习技术用于地震预测

作为人工智能技术一个分支，机器学习已被广泛用于多个领域。英国剑桥大学２３日发布一项研究显示，这种技术在实验室模拟状态下能成功预测地震，未来或许能更高效预测这类灾害的发生。

机器学习主要是设计和分析一些让计算机可自动“学习”的算法，从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的技术。它已广泛应用于数据挖掘、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析等领域。

来自剑桥大学、美国洛斯阿拉莫斯国家实验室以及波士顿大学的研究人员利用一个特殊系统在实验室中模拟地震，他们在这一过程中借助一种较隐蔽的声学信号来“训练”机器学习算法，从中找到规律，最终实现对地震发生的预测。这种声学信号是地壳断块沿断层的突然运动所发出的。而这种突然运动被认为是地震发生的主要原因。

根据这份已刊登在《地球物理学评论快报》的报告，机器学习技术能够分辨出这些声学信号中的特定规律，这种声音通常在地震发生前很长一段时间里就被捕捉到，根据这些特征，机器学习技术能够评估断层承受的压力，以及还有多久会发生断裂，最终对地震是否发生进行比较精确预测。

报告作者之一、剑桥大学教授汉弗莱斯说，利用机器学习技术分析声学数据能够提前相当长时间预测地震何时发生，这就有了充分时间来发出灾害警报。

这项成果主要是在实验室模拟地震中实现的，这与真实状况仍存在一定差别，研究团队希望尽快将这一技术应用于真实的地震分析和预测中，以进一步得到完善。

『AI处理器』谷歌定制的AI处理器 其实是与英特尔合作开发

英特尔首席执行官布莱恩·科兹安尼克

在谷歌全新一代的 Pixel 2 智能手机中所配备专门用来进行人工智能和其它任务处理的芯片，其实使用了来自英特尔的技术。

除了高通骁龙 835 芯片之外，谷歌还在 Pixel 2 和 Pixel 2 XL 中使用了名叫 Pixel Visual Core 的定制协处理器，这枚处理器主要是为了提高设备在使用 HDR+ 技术拍照时的速度以及降低电量消耗。

上周，著名电子设备拆解网站 iFixit 发布了 Pixel 2 的拆解过程，我们看到了这枚 Pixel Visual Core 处理器的外观。从照片上我们看到了传感器序列号是从“SR3”开始，这与英特尔的芯片序列号规律一致。

在一封写给 CNBC 的电子邮件中，谷歌一位发言人已经证实公司的确与英特尔合作开发了这枚处理器，同时谷歌表示目前还没有任何其它处理器能满足谷歌的要求。

谷歌去年的第一代 Pixel 并没有对市场带来太大的影响，而今年的 Pixel 2 和 Pixel 2 XL 似乎也卖得不太好，但即便如此，能够与谷歌合作开发人工智能处理器，对英特尔来说也是一种成功。英特尔在去年取消了一些智能手机和平板电脑芯片的开发计划，尽管某些厂商的产品依然还在使用英特尔的芯片或调制解调器。

同时还有其它证据表明，虽然英伟达的图形处理器在开发者中非常受欢迎，但英特尔在人工智能领域也取得了一些进展。就在上周，英特尔表示正在与 Facebook 合作开发用于数据中心的人工智能芯片。

在人工智能领域，谷歌与英特尔的关系比较复杂。Waymo 是谷歌的姊妹公司，从事于自动驾驶技术的研发，多年来一直都使用英特尔的芯片技术。但谷歌本身也已经做了大量的工作，开发自己的芯片加速数据中心的人工智能化。

另外还有苹果，在即将发布的 iPhone X 智能手机上，也使用了内置“神经引擎”技术的 A11 Bionic 处理器。

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