雙重黑科技加持的的華為云圖深度學習
作為ModelArts的關鍵新特性之一，ModelArts圖深度學習的核心是華為云圖神經網絡，底層則是業(yè)界領先的華為云GES圖引擎和ModelArts深度學習技術，可以說是強強聯合。
華為云圖引擎曾獲得2018年數博會“新技術”和“黑科技”兩大獎項。華為云一站式AI開發(fā)平臺ModelArts則奪得2019年數博會“黑科技”獎和全球智博會產品金獎。
結合華為云兩大重量級人工智能技術，經歷漫長時間研發(fā)與測試，在2019中國人工智能峰會（CAIS 2019）上，“華為云新型圖神經網絡平臺”斬獲了峰會最高獎項——紫金龍蟠獎。這也標志著ModelArts圖深度學習服務的推出已經做好了準備。
ModelArts圖深度學習典型應用場景
華為云圖神經網絡搭配高效神經網絡訓練算子構建了ModelArts圖深度學習新框架，充分解決圖深度學習計算性能低，學習耗時長，算法場景少的難題，實現一體化的圖神經網絡處理、大規(guī)模圖分析、圖數據存儲管理和企業(yè)級圖神經網絡分析的能力。
以圖深度學習典型應用場景——交通業(yè)務為例，路網信息可以抽象為圖結構。將圖結構狀態(tài)下的路網信息進行建模，在交通模擬的基礎上，ModelArts圖深度學習能提供關鍵道路、擁堵預測、因果分析、區(qū)域劃分等分析任務的支持。
此外，利用圖深度學習GCN建模道路上的多維屬性，能有效預測了道路擁堵情況，準確率達93%，算法效率比開源框架提升8~10倍。
圖網絡可從多源數據中構建用戶關系圖，采用圖深度學習等技術挖掘犯罪團伙、人與事件/物品關系，重點人員關系變化，如工地安全帽檢測和識別： ModelArts圖深度學習支持多樣性數據輸入，可以進行各類圖像之間的關系表達；大幅度減小傳統(tǒng)檢測中繁瑣的對比操作，降低人工成本?？焖贉蚀_捕捉視頻/圖像內容關聯性，提供高效的安全監(jiān)測服務。大數據規(guī)模下檢測速度更快；可以實現非監(jiān)督/弱監(jiān)督/小樣本下的異常檢測，有效解決監(jiān)督信息獲取困境，提高生產、運營安全等級。
金融業(yè)務場景下，ModelArts圖深度學習可以從用戶資金交易、關系網絡、媒介關系中挖掘欺詐、洗錢、循環(huán)轉賬、信用卡套現等行為。通過圖深度學習算法，結合圖的可視化手段，幫助分析網絡中的異常交易行為，相比CNN算法精度提升5%以上。
9月18日-20日，一年一度的華為全聯接大會（HUAWEI CONNECT 2019）將在上海世博中心世博展覽館隆重開幕。本次華為全聯接大會以“共創(chuàng)智能新高度”為主題，將發(fā)布云和AI的最新產品與解決方案，分享如何應用云和AI的技術，推進數字化轉型的最新實踐。此次大會上，ModelArts圖深度學習也將作為重頭戲為大家展示。
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