圖源：南方科技大學科學與工程計算中心簡單來說，DeepMind的深度學習AI所做的就是幫助研究人員進一步精準控制託卡馬克——比如準確捕獲真實託卡馬克裝置中存在的所有變數，以及在5000萬分之一秒的時間內做出調整磁線圈的決定...

矩陣乘法倫敦DeepMind的研究人員已經證明，人工智慧AI可以在一種基本的數學計算型別中找到捷徑，方法是將問題轉化為一場遊戲，然後利用機器學習技術，該公司的另一款人工智慧曾在圍棋和國際象棋等遊戲中擊敗人類玩家，當時也引起了巨大的轟動...

由於他們所使用的人工智慧系統的特殊性，深度強化學習讓他們成為Google的首選公司...

DFT是一種透過計算分子內電子密度來研究多電子體系電子結構的方法，它可以在量子水平上描述物質，透過近似的方法，DFT先把複雜的電子相互作用問題簡化為無作用問題，再將所有誤差另放在一項中，對誤差單獨分析...

DeepMind 是強化學習和人工智慧研究的先行者，根據他們自己的研究人員所說，Acme 已經成為 DeepMind 的日常使用的框架了...

圖 | 相關論文（來源：PNAS）該論文中提到，“經過良好驗證的計算機模擬可以提供一個虛擬的試驗場，在許多情況下，它有助於安全、快速、低成本地理解未來的機器人如何設計和控制，以便安全操作和提高效能...

這一次，deepmind聚焦天氣預報的主要挑戰，與Met Office合作，將人工智慧應用於降雨預測，可以比現有的預測模型更準確地預測未來1-2小時的降雨量...

面對地區的強降水事件，DGMR在預測降水的強度和範圍上的綜合表現也最好DeepMind 研究團隊稱，氣象專家經評估表示，比起傳統方法，他們普遍更看好 DeepMind 提出的新 AI 模型，這為利用 AI 大大改善準確度的新天氣預報方法鋪平...

AI的最佳應用：要有人工輔助現在的做法與裡普在1950年代試圖做的事情跨越時間實現了「隔空迴應」，他利用自己的資料（錯誤地）計算出大多數進球是在四次或少於四次傳球后實現，而他的分析幫助引入了「長傳衝吊」（long-ball football...

AlphaFold的神經網路模型構架2020年，“AlphaFold2”王者歸來，使用機器學習，對幾乎所有的蛋白質都預測出了正確的拓撲學的結構，其中有大約2/3的蛋白質預測精度達到了結構生物學實驗的測量精度...

這一次，deepmind聚焦天氣預報的主要挑戰，與Met Office合作，將人工智慧應用於降雨預測，可以比現有的預測模型更準確地預測未來1-2小時的降雨量...

”DeepMind在AI方面的研究，離不開“玩遊戲”，戴密斯曾說：“遊戲是有效開發和測試通用演算法的理想平臺，但是對於科學問題的研究成果能夠更好地應用到現實世界中...

將深度學習與張力控制演算法結合，並應用於結構和遺傳資料，該深度學習網路利用目前已知的17萬種解析完畢的蛋白質進行了訓練...

DeepMind的AI模型提前90分鐘預測天氣事件根據論文，DeepMind採用深度生成模型來實現精準降雨預測，使用NVIDIA V100 GPU，該模型只需1.3秒即可生成一個全解析度的臨近天氣預測樣本...

英國離開歐盟之後就尋求一條復辟大英帝國的道路，先是喊出了要當“全球大國”的國家戰略，追隨美國繼續在世界各地搞事情，但是搞的烏煙瘴氣一地雞毛，不僅防疫搞得一塌糊塗、在阿富汗狼狽逃竄，現在還面臨著能源短缺食品供應不足的窘境...

在這個框架中，實現了28款可用於研究強化學習的棋牌類遊戲和24個強化學習中常用的演算法，DeepMind的成名作AlphaGo的基礎演算法也在其列...

落子方法2：“直覺”DeepMind對AlphaGo的主要創新是利用深層神經網路來理解遊戲的狀態，然後利用這種理解智慧地指導MCTS進行搜尋更具體地說，他們訓練的網路可以看到：當前棋盤上的狀態...