“图神经网络加速芯片目前在国际上还是‘无人区’ ， 研究成果发表后得到了业界认可 。 ”严明玉告诉《中国科学报》 ， 目前中科院计算所正加快对HyGCN科技成果进行孵化 ， 提升关键核心技术能力 ， 推动各行各业从信息化向智慧化升级 。
应用空间巨大
图神经网络的潜在应用非常多 。 严明玉举例说 ， 在日常交通预测、网约车调度、金融诈骗侦查、运动检测等场景 ， 在助力科研的知识推理、EDA工程、化学研究、宇宙发现等领域 ， 以及在知识图谱、视觉推理、自然语言处理中的多跳推理等学科发展方向上 ， 都有极大应用空间 。
在工业界 ， 图神经网络也已经有了落地应用 。 比如 ， 谷歌地图基于事件树的风险评估、图片社交网站Pinterest的内容推荐、阿里巴巴的风控和推荐、腾讯等公司的视觉和风控等业务中都有图神经网络的影子 。
由于图神经网络具有推理能力 ， 认知智能还可以帮助机器跨越模态理解数据 ， 学习到接近人脑认知的一般表达 ， 从而获得类似于人脑的多模感知能力 ， 进而有望带来颠覆性的产业价值 。
【推动人工智能应用迈向认知智能时代】市场研究机构Allied Market Research 发布的机器学习芯片市场报告显示 ， 2022年机器学习芯片市场规模预计将达到 827.2 亿美元 。 图神经网络加速芯片有望在接下来3年内与现有的神经网络芯片共生 ， 甚至在5年后替换大部分的神经网络学习芯片 ， 成为主流的机器学习芯片 ， 可能将产生300亿美元以上的市场规模 。
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