研究|加快AI赋能生物医药，聚焦AI安全，百度研究院又双叒叕升级了！
_原题为 加快AI赋能生物医药 ， 聚焦AI安全 ， 百度研究院又双叒叕升级了！ 
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近日 ， 百度研究院宣布架构新升级 ， 新增两大实验室——生物计算实验室和安全实验室 ， 进一步拓展AI前瞻性研究范围 。 至此 ， 百度研究院已囊括了从底层基础技术到感知、认知技术的AI全领域研究 ， 并深入展开跨领域研究合作 ， 持续彰显百度AI的技术创新实力 。
升级之后 ， 百度研究院设有认知计算实验室、硅谷人工智能实验室、深度学习实验室、大数据实验室、商业智能实验室、量子计算研究所、机器人与自动驾驶实验室和安全实验室 ， 生物计算实验室 ， 共计九大实验研究室 ， 汇聚了数十位 AI领域的世界级专家 ， 共同推动百度研究院的AI基础性研究和前瞻性洞察 ， 助力AI技术加速落地 。
宣布新架构升级的同时 ， 百度CTO、百度研究院院长王海峰也重申百度研究院的使命和愿景 。 他表示 ， 百度研究院以引领科技发展 ， 打造突破性AI技术为使命 ， 持续致力于AI技术创新 ， 产出高影响力的研究成果并与产业应用相结合 ， 为产业智能化升级做贡献 。
成立生物计算实验室 ， 加快AI赋能医药研究
今年1月 ， 百度研究院推出线性时间算法LinearFold ， RNA二级结构的预测速度全球最快 ， 分析时间缩短至27秒 ， 提速120倍 。 仅3个月内 ， 百度研究院又推出全球首个专门优化新冠病毒mRNA疫苗基因序列的高效算法LinearDesign ， 可在11分钟内完成序列设计 ， 大大提升疫苗设计的稳定性和蛋白质表达水平 ， 让病毒研究因AI而更有效 。 4月 ， 百度牵头与中国疾病预防控制中心联合成立"中国CDC应急技术中心-百度基因测序工作站" ， 展开长期战略性抗疫支持工作 。 6月 ， 北京新发地突发新冠疫情,CDC工作站在接收样本后 ， 仅用10小时完成北京四个样本的全基因组测序 ， 为防控疫情做出重大贡献 。
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为继续打好AI抗疫攻坚战 ， 基于自身技术优势推进生物医疗科研新进展 ， 百度研究院宣布成立生物计算实验室 ， 期望通过强大的人工智能和计算技术 ， 深化学术界和生物制药企业的合作 ， 共同探索基因、DNA、RNA、蛋白质分子结构等人类生命密码 ， 缩短新药研发周期 ， 降低新药研发成本 ， 提升药物和疾病匹配的精准度 ， 发现基因和疾病的关联关系 ， 从而实现精准医疗 ， 让人类在健康问题面前更主动 。
安全实验室为AI产业应用保驾护航
随着AI技术的产业化应用不断深入 ， AI安全也受到越来越多的重视 。 此前 ， 百度大脑已经打造了完整的AI安全体系 ， 从基础的开源技术矩阵、开放行业解决方案的平台 ， 到与学术界、企业、政府、机构等多层面的开放协作 ， 为AI技术的产业应用保驾护航 。
百度研究院安全实验室聚焦国际一流的AI安全解决方案 ， 确保AI系统在多种场景下（包括恶意对抗）持续正常地工作服务 ， 让用户数据隐私有保障 ， 让智能系统更安全 。 安全实验室的研究内容包括如何保护AI系统自身核心资源 ， 防止攻击者窃取AI模型和参数和用户数据 ， 保护用户隐私 。 安全实验室目前已开展自动驾驶安全、AI模型鲁棒性评测、AI对抗攻击检测与防御、隐私保护的安全计算等多个项目 。
百度AI再突破 ， 多项研究领域取得重大进展
升级新架构的同时 ， 百度研究院也发布了计算机视觉、语音识别、自然语言处理、自动驾驶和机器人、量子计算、深度学习等多领域取的喜人成果 ， 引起学界和业界的广泛关注 。 论文方面 ， 2019年百度共计发布论文188篇；2020上半年 ， 百度发表论文数量更是突破190篇 。 专利方面 ， 百度全球AI专利申请量已超过1万件 ， 其中中国专利7000多件 ， 并在语音识别、自然语言处理、知识图谱和自动驾驶4个细分领域排名第一 ， 展现出深厚的技术底蕴以及持续的创新能力 。
自然语言处理领域 ， 已完成3次迭代的百度文心（ERNIE）在多个公开权威语义评测中获得近十项世界冠军 。 此外 ， 文心（ERNIE）相关成果也被AI顶会AAAI2020和IJCAI2020收录 ， 并被全球顶级科技商业杂志《麻省理工科技评论》、德国光谱杂志 ， 以及韩国AITimes、日本AI-SCHOLAR等多国权威科技媒体报道 ， 还在2020全球人工智能大会（WAIC）上赢得人工智能领域的最高荣誉——SAIL大奖 。
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百度文心(ERNIE)获得SAIL奖 ， 百度技术委员会主席吴华（左四）领奖
量子计算领域 ， 百度研究院预发布量子计算平台“量易伏” ， 可用于编程、模拟和运行量子计算机 ， 为量子基础设施服务提供量子计算环境 。 今年5月 ， 百度飞桨发布量子机器学习开发工具“量桨” ， 深度融合人工智能与量子计算；云上量子脉冲系统“量脉” ， 可将量子计算软件指令转换成控制量子硬件的脉冲序列 ， 算法性能较同类工具实现成倍级的提升 ， 是实现量子软硬件连接的关键桥梁 。
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