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科技創新的“種子”

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  產業轉型升級依賴于科技創新,而科技創新又是一個螺旋上升的過程,這個過程萌芽于科學發現,生長于成果轉化,收獲于產業發展,產業發展又需要有新的科學發現來打破舊有的模式來獲得重生。在這樣一個往復循環的過程中,科學發現就成了科技創新的原點。
  一直以來,科學發現主要基于實驗和理論。在古代,人們利用自然法則來觀察未知的世界。到了17世紀,以牛頓為代表的科學家試圖對新現象做出預測,并且通過實驗對各種假設進行檢驗。而現在,隨著計算機性能的不斷提高,研發人員可以精確求解大規模方程組,從而探索一些無法運用實驗法和理論法的領域,例如氣候建模和星系形成等?墒,這些研究正在被大數據淹沒,數字信息從各種各樣的傳感器、工具和模擬實驗那里源源不斷地涌來,令數據的組織能力、分析能力和儲存能力捉襟見肘。因而,在數據量快速增長之時,必須重新考慮科學研究發現的一整套方法。圖靈獎得主、已故科學家吉姆·格雷針對這種情況提出了科學研究的“第四范式”。這第四種范式同樣要用到性能強大的計算機,差別在于研發人員不是根據已知的規則編寫程序,而是從各種各樣的數據入手。他們用程序對海量數據進行挖掘,尋找隱藏在其中的關聯;實際上,就是利用程序去發現未知的規律。2009年以來,微軟研究院的科學家們致力于對第四范式和大數據的研究。有一個案例說明了他們的研究成果:
  在20世紀80年代,有一家醫院發現收治的充血性心力衰竭病人在節假日期間會飆升,他們只是注意到這一現象卻沒有深入研究。20年后,微軟研究院對此現象及大量數據開發出了一套分析方法,可以相當準確地預測一名充血性心力衰竭病人在出院后的30天內會不會再次入院。其做法不是編一個程序對某個醫生的提問進行分析,也不是對可能會有多少病人做一個總體的估計,而是來自一種“機器學習”的方法——利用程序對大數據進行分析挖掘的過程。這個大數據包括約30萬名患者的數萬個數據點。通過分析結果不同病例之間的差異,計算機能夠“得知”最有可能再次住院的病人的特征。借助這個程序,醫生在收治一個新病人時,把他的數據特征輸進去就可以判斷他“再進宮”的可能性。這樣的預測工具能在改善病人健康狀況的同時,還能省去一大筆醫療費用。
  除“機器學習”以外,科學研究的第四范式還發展了另一種眾包研究模式,使得科學發現不再是專業學者埋頭于實驗室的苦差事,而是全球科學家、學生和感興趣的民眾都可以參與的大眾活動。谷歌公司在這個領域做了許多工作,他們開發了Google.org——這是一個利用谷歌在信息技術處理數據方面特長建立的全球公眾都能夠參與的科學研究平臺。從2008年11月起,Google.org啟動了名為“流感趨勢

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