Ta podjetja AI objavljajo delo, ki je najpogosteje citirano po vsem svetu.
Ta podjetja AI objavljajo delo, ki je najpogosteje citirano po vsem svetu.
ameriški tehnološki velikani Alphabet in Microsoft izdelujejo bolj citirane raziskave na temo umetne inteligence (AI) kot katera koli druga podjetja, vendar kitajska podjetja Baidu in Tencent pred njimi pred njimi.
To je iz pripravljenega, zasebnega sektorja, povezanega z AI, sledilnik dejavnosti, orodje iz nastajajoče tehnologije (ETO). Orodje zbira podatke o AI trendih in je bilo precej posodobljeno.
Posodobitev parata vsebuje podatke o številu delovnih mest AI v podjetjih, pa tudi o objavi in patentnem uspešnosti. AI raziskave in njegovi izdelki, zlasti generativni modeli, ki ustvarjajo besedila in slike, razvita v donosen posel. Vlade delajo na tem, kako urejati tehnologijo, ker moti industrijo in odpira varnostna vprašanja.
Na področju, na katerem najnovejše raziskave potekajo tako v industriji kot na univerzah, je pomembno spremljati komercialne dejavnosti, pravi Ngor Luong, ki nadaljuje naložbe v AI in dejavnosti podjetja v Centru za varnost in nastajajoče tehnologije, možganski center s poudarkom na AI na univerzi Georgetown v Washingtonu DC. Po njihovem mnenju so podjetja vodilna v inovacijah v AI.
Mednarodna kompetenca
Podatki kažejo, da so velika kitajska podjetja na področju AI zelo konkurenčna, tudi če upoštevate kakovost proizvedenega dela, pravi Zachary Arnold, višji analitik observatorija. Trije kitajski tehnološki velikani, Alibaba in Huaweiiiiiie med najboljšo deseterico, ko so podjetja razvrščena glede na število zelo citiranih člankov in rekvizitov AI. "Tu v DC -ju in verjetno drugje je še vedno pristranskost, da je Kitajska odlična in lahko proizvaja veliko, vendar v resnici ni del zgornjega razreda," pravi Arnold. Vendar ETO izračuna več kakovostnih meritev in kitajskih podjetij na tem področju, da doseže "impresivne številke", pravi Arnold.
Najpogosteje citirani papir v vseh raziskavah AI, po podatkih Parata, je prispevek iz leta 2017 z naslovom "Pozornost je vse, kar potrebujete". Dokument ameriških raziskovalcev iz hčerinske družbe Alphabet Google je znan po opisu arhitekture "Transformer", ki zdaj temelji na številnih generativnih modelih AI. Zelo citirani primer z avtorji s Kitajske je članek z naslovom "ICNET za semantično segmentacijo v realnem času na slikah z visoko ločljivostjo", ki so ga napisali raziskovalci pri Tencentu, ki opisuje izboljšano metodo za prepoznavanje predmetov na slikah.
Ameriška podjetja sestavljajo le tri od desetih podjetij, ki so v zadnjih desetih letih registrirala večino patentov AI-druga pa so na Kitajskem, v Nemčiji in Južni Koreji. Kitajska vlada že dolgo ustvarja spodbude za patente, v zadnjih letih pa je prišlo do gibanja proti samovoljni registraciji, dodaja Luong.
Najboljši delodajalec
Podatki poudarjajo tudi raznolikost sektorja, pravi Arnold. Obstaja dolga linija podjetij, ki presegajo podjetja "Big Five" - Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft. In ko jih razvrstijo visoko citirani AI raziskavi, se znana imena, kot sta OpenAI in Apple, pojavijo poleg podjetij, ki so manj znane po svojih inovacijah AI, kot sta japonska mešana skupina Mitsubishi in ameriško zabavno podjetje Disney. Luong poudarja, da se podatki o papirju in patentu iz Parata gibljejo le do začetka leta 2023, zato zamudijo trenutni razvoj.
Druge meritve včasih kažejo spregledane dejavnosti AI, pravi Arnold. Prihranki zdaj vsebujejo številke za število delovnih mest AI v podjetju, metriko, ki temelji na podatkih s platforme družbenih medijev LinkedIn, ki so najbolj natančni za ameriška podjetja. Podjetjem prikazuje "bazen talentov v AI", pravi. Amazon je na prvem mestu s 14.000 delovnimi mesti, vendar mu natančno sledi Mednarodna svetovalna družba Accenture. Arnold pravi, da velika svetovalna podjetja delujejo kot "plačan" za projekte AI za druga podjetja in v vladi.
Pomembno je pogledati dejavnosti podjetij z različnih vidikov, dodaja. "Slišali smo veliko razprav o" Kdo vodi v AI? "
- >
-
vaswani, A. et al. nips'17 Proc. 31. int. Konf. Nevronski inf. Proc. Sys . 6000–6010 (2017).
-
Zhao, H., Qi, X., Shen, X., Shi, J. & Jia, J. In Computer Vision-ECCV 2018 (eds Ferrari, V., v., Hebert, M., Sminchiscu, C. & Weiss, Y.) 11207, 418–434 (Springer, 2018).
Kommentare (0)