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比大更大！ 全球那些巨型望遠鏡 *
2016-07-08 21:11:30
大陸剛剛完成了500公尺口徑球面射電望遠鏡（FAST）的主體工程，它刷新了世界最大單口徑射電望遠鏡的紀錄。望遠鏡從誕生起就一直在向『比大更大』的方向發展，如今全球已有多個種類的巨型望遠鏡。
——光學望遠鏡：
根據新華國際報導，一般認為伽利略發明了望遠鏡，當他把兩塊鏡片組成最原始的望遠鏡時，其口徑和今天家用的望遠鏡差不多，都是以公分計算。望遠鏡的口徑越大，能收進的光就越多，在天文觀測中就越有利，因此光學望遠鏡越來越大。
目前國際天文學界正合作在美國夏威夷建設一個口徑達30公尺的光學望遠鏡，它將成為世界最大的光學望遠鏡。但與射電望遠鏡的規模相比，光學望遠鏡就是小巫見大巫了。射電望遠鏡收集的信號是來自宇宙空間的電磁波，可以探測到光學望遠鏡看不到的許多東西。上個世紀，天文學界借助射電望遠鏡發現了脈衝星、宇宙微波背景輻射等許多重大成果。
由於射電望遠鏡所收集電磁波的波長往往較長，所以需要較大的尺寸，現在都要百公尺口徑才能在世界上排得上號。比如在德國波恩附近的埃費爾斯貝格射電望遠鏡口徑為100公尺，而波多黎各的阿雷西沃射電望遠鏡口徑超過300公尺。
美國在西弗吉尼亞州也有一個口徑100公尺的射電望遠鏡，有趣的是其名為『綠岸』。這可能會讓很多人想起科幻小說《三體》中的『紅岸』基地，小說中的『紅岸』基地不僅可接收宇宙電磁波，還能主動向外星人發射電磁波信號。在現實中，大部分射電望遠鏡都是被動接受電磁波信號，但也有少數可以主動發射信號，相當於一個大雷達。
大陸在貴州黔南州平塘縣大窩窞建設500公尺口徑球面射電望遠鏡，最後一塊反射面單元3日成功吊裝，標誌著主體工程順利完工，預計今（2016）年9月全部竣工。它擁有30個足球場大的接收面積，與德國波恩的100公尺射電望遠鏡相比，靈敏度提高約10倍。
500公尺就是射電望遠鏡的規模極限了嗎？就單個望遠鏡而言要做得更大很難了，但科學家們還有一個方法，就是用大量射電望遠鏡組成一個陣列，它們可以分布在遼闊的地理空間，對收集的信號進行綜合分析，就相當於有了一個超大的望遠鏡。
目前，國際天文學界正在南非和澳洲建設這樣一個『平方公里陣列望遠鏡（SKA）』。由名稱可知，它建成後單是收集信號的面積就可以達到一平方公里，加上分布在從非洲到大洋洲的遼闊空間，其觀測能力將是現有其他設備無可比擬的。
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比大............
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首嵌入式神經網路處理器 *
2016-06-22 18:04:47
中星微『數字多媒體晶片技術』國家重點實驗室6月20日下午在北京宣布，經過五年多努力，大陸首款嵌入式神經網路處理器（NPU）誕生，全球首次成功應用於嵌入式影片監控晶片並於今（2016）年3月6日實現量產。
根據新華網報導， 『數字多媒體晶片技術』國家重點實驗室執行主任張韻東表示，該成果的發布標誌著大陸在神經網路處理器領域的研究和開發上取得了重大突破；在基於『資料驅動並行計算』架構的深度學習人工智慧領域達到國際先進水準；使大陸影片監控行業發展由模擬時代、數字時代跨入智慧時代，實現產業化並促進整體水準提升，在全球確立領先地位。
何為深度學習？NPU顛覆了什麼？
深度學習，是源於對生物人腦機理的仿生學研究而形成的一種人工智慧演算法。作為深度學習神經網路的一種，卷積神經網路CNN 演算法，已成為當前人工智慧機器視覺領域的研究熱點。
1997年的首次人機大戰中，IBM『深藍』憑藉超級計算戰勝人類。而在今年備受關注的Alpha Go與李世石的人機大戰中，Alpha Go則是依靠模仿人腦的深度學習神經網路『巧勁』而擊敗人類，它並不是勝在演算法上。不過，Alpha Go背後是幾十台超級電腦和服務集群，下一盤棋要花費3000美金電費。
現在人們關心的是，不使用這些裝備的嵌入式機器也能具備這些人類智慧嗎？深度學習系統能小型化嗎？能夠用於嵌入式系統之中嗎？
張韻東介紹說，NPU是針對CNN的演算法模型特性而專門設計的一款神經網路處理器。NPU採用了『資料驅動並行計算』的架構，徹底顛覆了傳統的馮諾依曼架構。這種資料流（Dataflow）類型的處理器，極大地提升了計算能力與功耗的比例，特別擅長處理影片、圖像類的海量多媒體資料，使得人工智慧在嵌入式機器視覺應用中可以大顯身手。