人工智能加速云 (ACAI)
内容提要
本文综述人工智能在气候变化、云计算、边缘计算、自动机器学习、持续学习及建筑领域的应用，评估自动机器学习性能并指出需针对时空数据优化，探讨云边协作、模型服务与主动推理，利用TPU加速可解释AI，提出LeanAI方法应对建筑行业AI项目失败。
延伸解读
AutoML在气候变化领域的局限
文章评估了自动机器学习在三个高影响气候变化应用中的表现，发现当前AutoML库未能显著超越人工设计的模型。主要弱点在于大多数AutoML技术针对计算机视觉和自然语言处理设计，缺乏为时空数据定制的搜索空间。因此，需要开发专门针对时空数据的搜索空间以寻找新架构，从而提升性能。作者呼吁社区朝此方向努力，并发布了代码和资源。
云边协作与持续学习服务
文章探讨了云计算AI框架的可扩展性和分布式训练，以及边缘计算智能的应用挑战。提出以模型为中心的设计来实现分散体系下的高效协作学习。同时介绍了Continual Learning-as-a-Service模型服务，支持模型更新、验证和实时推断，经真实场景评估显示良好可用性和效率。这些方案有助于解决云边资源协同和模型持续适应的问题。
主动推理在分布式系统中的应用
在分布式计算系统中，机器学习模型若长时间不重新训练，可能无法捕捉变量分布的渐变变化，导致预测错误。文章引入脑神经科学中的主动推理概念，使设备能自主决策以减少长期惊奇感。在智能制造案例中，通过单一行动-感知循环实现分布式智能体，展示了主动推理代理能在满足服务质量要求的同时快速、可追溯地解决优化问题。
TPU加速可解释AI与LeanAI方法
文章提出利用TPU加速可解释AI算法，通过卷积和傅里叶变换的协同关系，充分利用TPU的矩阵计算能力，实现实时结果解释。与现有技术相比，平均解释时间提升39倍，能效提升69倍。此外，针对建筑行业AI项目失败问题，提出LeanAI方法，并给出实施案例，旨在提高项目成功率。
Q&A
自动机器学习在气候变化领域表现如何？
评估发现当前自动机器学习库未能显著超越人设计的模型，主要弱点是大多为计算机视觉和自然语言处理设计，需要开发针对时空数据的搜索空间来提高性能。
云计算如何提升深度学习性能？
利用云计算的可扩展和分布式AI框架，涵盖数据存储和管理、优化策略、模型部署与服务等，以提高深度学习性能和效率。
边缘计算智能面临哪些挑战？有什么解决方案？
边缘AI/ML存在采用障碍，提出基于模型为中心的设计，以在分散体系结构下建立高效协作学习。
Continual Learning-as-a-Service (CLaaS) 是什么？
CLaaS是一种模型服务，提供模型更新和验证工具，支持实时推断，易于使用且高效，经两个真实场景评估具有良好的可用性和效率。
主动推理如何应用于分布式系统？
主动推理来自脑神经科学，描述大脑预测和评估感觉信息以减少惊奇感。在智能制造案例中，通过单一行动-感知循环实现分布式智能体，能快速可追溯地解决优化问题并满足服务质量要求。
H2O AutoML在企业分析中的表现如何？
H2O AutoML框架快速、易用、可靠，表现接近手工调优的ML模型，能支持快速原型设计，缩短开发和部署周期，弥合ML专家供需差距。
TPU如何加速可解释AI？
利用卷积和傅里叶变换的协同关系，充分发挥TPU加速矩阵计算的能力，与现有加速技术相比，平均提升39倍解释时间和69倍能源效率。
LeanAI方法如何解决建筑行业AI项目失败问题？
LeanAI方法针对建筑行业AI项目失败问题提出，并给出了实施该方法的案例分析。
