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材料是國民經濟的基礎,新材料的發現是推動現代科學發展與技術革新的源動力之一,傳統的實驗“試錯型”研究方法具有成本高、周期長和存在偶然性等特點,難以滿足現代材料的研究需求。近些年,隨著人工智能和數據驅動技術的飛速發展,機器學習作為其主要分支和重要工具,受到的關注日益增加,并在各學科領域展現出巨大的應用潛力。將機器學習技術與材料科學研究相結合,從大量實驗與計算模擬產生的數據中挖掘信息,具有精度高、效率高等優勢,給新材料的研發和材料基礎理論的研究提供了新的契機。

機器學習技術結合了計算機科學、概率論、統計學、數據庫理論以及工程學等知識,計算速度快、泛化能力強,能有效地處理一些難以運用傳統實驗及模擬計算方法解決的體系和問題。近10年,機器學習在材料科學研究中的應用呈現出爆炸式的增長,尤其在新材料的合成設計、性能預測、材料微觀結構深入表征以及改進材料計算模擬方法幾個方面,均有著出色的表現。當然,作為一項數據驅動技術,如何獲取大量實驗數據并將其構建為行之有效的數據集仍是現階段機器學習技術在材料科學領域應用的熱點和難點。

本文概述了機器學習技術的基本原理、主要工作流程和常用算法,簡述了機器學習技術在材料科學領域中的研究重心及應用進展,分析了機器學習在材料學研究中尚存在的問題,并對未來此領域的發展熱點進行了展望。

摘要： 近年來，新興的圖神經網絡因其強大的圖學習和推理能力，得到學術界和工業界的廣泛關注，被認為是推動人工智能領域邁入“認知智能”階段的核心力量.圖神經網絡融合傳統圖計算和神經網絡的執行過程，形成了不規則與規則的計算和訪存行為共存的混合執行模式.傳統處理器結構設計以及面向圖計算和神經網絡的加速結構不能同時應對2種對立的執行行為，無法滿足圖神經網絡的加速需求.為解決上述問題，面向圖神經網絡應用的專用加速結構不斷涌現，它們為圖神經網絡定制計算硬件單元和片上存儲層次，優化計算和訪存行為，取得了良好的加速效果.以圖神經網絡執行行為帶來的加速結構設計挑戰為出發點，從整體結構設計以及計算、片上訪存、片外訪存層次對該領域的關鍵優化技術進行詳實而系統地分析與介紹.最后還從不同角度對圖神經網絡加速結構設計的未來方向進行了展望，期望能為該領域的研究人員帶來一定的啟發.

人 工 智 能 時 代,包 括 卷 積 神 經 網 絡 (convoluＧ tionalneuralnetworks,CNNs)、循 環 神 經 網 絡 (recurrentneuralnetworks,RNNs)等在內的機器 學習應用為社會與生活的智能化做出了革新性的巨 大貢獻．然而傳統的神經網絡只能處理來自歐幾里 得空間(Euclideanspace)的數據[１],該類分布規整 且結構固定的數據無法靈活地表示事物間的復雜關 系．現實生活中,越來越多的場景采用圖作為表征數 據屬性與關系的結構．非歐幾里得空間中的圖結構 理論上能夠表征世間萬物的互聯關系(如社交網絡、 路線圖、基因結構等)[２],具有極為豐富和強大的數 據表達能力．圖計算是一種能夠對圖進行處理,深入 挖掘圖數據內潛藏信息的重要應用,但其不具備對 圖數據進行學習的能力．

受到傳統神經網絡與圖計算應用的雙重啟發, 圖神經網絡(graph neural networks,GNNs)應運 而生．圖神經網絡使得機器學習能夠應用于非歐幾 里得空間的圖結構中,具備對圖進行學習的能力．目 前圖神經網絡已經廣泛應用到節點分類[３]、風控評 估[４]、推薦系統[５]等眾多場景中．并且圖神經網絡被 認為是推動人工智能從“感知智能”階段邁入“認知 智能”階段的核心要素[６Ｇ８],具有極高的研究和應用 價值．

圖神經網絡的執行過程混合了傳統圖計算和神 經網絡應用的不同特點．圖神經網絡通常包含圖聚 合和圖更新２個主要階段．１)圖聚合階段的執行行 為與傳統圖計算相似,需要對鄰居分布高度不規則 的圖進行遍歷,為每個節點進行鄰居信息的聚合,因 此這一階段具有極為不規則的計算和訪存行為特 點．２)圖更新階段的執行行為與傳統神經網絡相似, 通過多層感知機(multiＧlayerperceptrons,MLPs) 等方式來進行節點特征向量的變換與更新,這一階 段具有規則的計算和訪存行為特點．

圖神經網絡的混合執行行為給應用的加速帶來 極大挑戰,規則與不規則的計算與訪存模式共存使 得傳統處理器結構設計無法對其進行高效處理．圖 聚合階段高度不規則的執行行為使得 CPU 無法從 其多層次緩存結構與數據預取機制中獲益．主要面 向密集規則型計算的 GPU 平臺也因圖聚合階段圖 遍歷的不規則性、圖更新階段參數共享導致的昂貴 數據復制和線程同步開銷等因素無法高效執行圖神 經網絡[９]．而已有的面向傳統圖計算應用和神經網 絡應用的專用加速結構均只關注于單類應用,無法 滿足具有混合應用特征的圖神經網絡加速需求．因 此為圖神經網絡專門設計相應的加速結構勢在必行．

自２０２０年全球首款面向圖神經網絡應用的專 用加速結構 HyGCN [９]發表后,短時間內學術界已 在該領域有多篇不同的硬件加速結構成果產出．為 使讀者和相關領域研究人員能夠清晰地了解圖神經 網絡加速結構的現有工作,本文首先對圖神經網絡 應用的基礎知識、常見算法、應用場景、編程模型以 及主流的基于通用平臺的框架與擴展庫等進行介 紹．然后以圖神經網絡執行行為帶來的加速結構設 計挑戰為出發點,從整體結構設計以及計算、片上訪 存、片外訪存多個層次對該領域的關鍵優化技術進 行詳實而系統的分析與介紹．最后還從不同角度對 圖神經網絡加速結構設計的未來方向進行了展望, 期望能為該領域的研究人員帶來一定的啟發．

當前已有的圖神經網絡應用領域綜述論文從不 同角度對圖神經網絡算法以及軟件框架進行總結與 分析．綜述[１]對應用于數據挖掘和機器學習領域的 主流圖神經網絡算法進行分類,并討論不同類別算 法的關系與異同．綜述[１０]依據圖神經網絡模型的結 構和訓練策略的不同,提出新的分類方法,并以模型 的發展歷史為主線進行介紹與分析．綜述[１１]圍繞圖 的表示學習(representationlearning)方法展開,并建立統一的框架來描述這些相關模型．綜述[１２]關注 于圖神經網絡的理論屬性,總結圖神經網絡的表達 能力(expressivepower)并對比分析克服表達限制 的圖神經網絡模型．綜述[１３]基于計算機的金字塔組 織結構,對面向圖計算的加速結構進行分類和總結, 對于新興的圖神經網絡應用,僅以 HyGCN [９]作為 案例進行了討論．與前述工作側重點不同的是,本文 針對圖神經網絡加速結構設計過程中涉及到的關鍵 優化技術,進行系統性分析和總結,具有重要意義與 啟發價值．

圖神經網絡（GNN）在實際應用中往往會受到可用樣本數量太少的限制，而元學習（meta-learning）作為解決機器學習中樣本缺乏問題的重要框架，正逐漸被應用到 GNN 領域以解決該問題。本文梳理近年來在元學習應用于 GNN 的一系列研究進展，我們根據模型的架構、共享的表示和應用的領域對以往工作進行分類，并在最后討論該領域當前有待解決的問題和未來值得關注的研究方向。

圖結構數據（Graph）廣泛存在于現實場景中，例如藥物研究中的藥物分子結構和推薦系統中的用戶商品交互都可以用圖（Graph）表示，而圖數據（Graph）的廣泛存在也促進了圖神經網絡（GNN）的發展。GNN 是專門用于處理圖數據的深度神經網絡，它將圖或圖上的頂點、邊映射到一個低維空間，從而學習得到圖的有效表示，并進一步將其應用于下游任務。近年來，GNN 被廣泛應用于新藥發現、交通預測、推薦系統等各個領域。

盡管 GNN 擁有非常強大的能力，但在實際應用中依然面臨樣本數量有限的挑戰，特別是在推薦系統等真實系統更是要求 GNN 可以在少量樣本可用的情況下適應新問題。而元學習（meta-learning）作為解決深度學習系統中樣本缺乏問題的重要框架，在自然語言處理、機器人技術等多種應用中都取得了成功。因此，如何利用元學習解決 GNN 所面臨的樣本缺乏問題，是研究人員普遍關心的問題。

元學習的主要思想是利用之前的學習經驗來快速適應一個新問題，從而利用很少的樣本就能學習一個有用的算法。具體來講，元學習旨在以先驗的形式學習一個模型，而不是針對所有任務學習一個模型(不能區分任務)或針對每個任務學習單獨的模型(可能對每個任務過擬合)。元學習應用于 Graph 的主要挑戰是如何確定跨任務共享的表示類型，以及怎樣設計有效的訓練策略。近期，研究人員針對不同的應用場景，已經提出了多種元學習方法來訓練 GNN。本文我們就將對元學習在 GNN 上的運用進行全面回顧。

摘要: 證據理論既能夠靈活處理不確定信息, 包括隨機性、模糊性、不準確性和不一致性, 又能夠有效融合定量信息和定性知識. 目前, 證據理論已廣泛應用于評估與決策等多個領域中, 包括多屬性決策分析、信息融合、模式識別和專家系統等. 本文從D-S證據理論出發, 針對Dempster組合規則存在的“反直覺”問題和組合爆炸, 主要圍繞置信分布理論系統地梳理了證據理論的發展過程, 總結分析了國內外典型文獻, 最后從實際應用對證據理論進行了簡要的評述和展望.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c190676

業界和學界對知識圖譜的關注主要集中于兩大領域，分別是知識圖譜的構建和知識圖譜的應用。前者聚焦于通過對結構化、非結構化數據的整合，實現統一形式的數據存儲；后者則著眼于通過算法對海量知識圖譜數據進行學習與挖掘，從而推理出新的知識，服務于具體行業應用。知識圖譜推理在其中發揮了重要作用，被譽為知識圖譜領域的皇冠。

CS224W圖機器學習課程講述了《知識圖譜推理》最新進展PPT。

知識圖譜以圖的方式承載著結構化的人類知識。作為將知識整合進入人工智能系統的媒介, 知識圖譜的研究日益流行。知識圖譜在眾多人工智能相關的應用上嶄露頭角, 例如問答系統、 信息檢索、 自然語言處理、 推薦系統等。然而, 傳統的深度學習不能很好地處理知識圖譜這類非歐式數據。隨著圖神經網絡的快速發展, 幾何深度學習成為建模非歐式數據的重要理論。 本文以幾何深度學習的視角, 以圖神經網絡為重點, 總結了近期基于圖神經網絡的知識圖譜關鍵技術研究進展。具體地, 本文總結了知識圖譜中知識獲取、 知識表示、 知識推理這三個較為核心的研究領域, 并展望了未來的研究方向和前景, 探討知識圖譜在航空航天軍事上的潛在應用。

//www.aeroweaponry.avic.com/CN/abstract/abstract10635.shtml

《醫療知識圖譜的構建和應用》 倪淵平安醫療科技醫療文本處理部負責人 數據與知識是人工智能的兩大引擎。知識圖譜因為表達能力強，擴展性好，并能兼顧人類認知與機器自動處理，引起學術界、工業界以及政府部門的高度關注。大數據與機器學習等技術的快速發展使大規模人類知識體系的自動構建成為現實。知識圖譜也可以嵌入數據驅動的機器學習流程，有力提升學習效果。兩大引擎的交互作用為人工智能的應用落地和大數據的價值落地提供了切實可行的手段與方法。

倪淵，博士。平安醫療科技醫療文本處理部負責人。 2003年畢業于復旦大學計算機科學與技術專業，2007年畢業于新加坡國立大學計算機系。之后加入IBM中國研究院，從事自然語言處理，知識圖譜等相關領域的研究。在IBM期間，倪淵參與過著名人工智能項目沃森機器人的開發。2018年，倪淵加入平安醫療科技研究院，帶領醫療文本處理團隊。 倪淵博士在著名國際會議，比如SIGMOD, WWW, ISWC等上，發表過20多篇論文，并且獲得20多項國際專利。