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五年前,阿里巴巴集團啟動了“研究型實習生”計劃,為海內外高校學生提供場景、資源、補助等支持,幫助青年學子開拓科研視野、實現學術目標。

目前,全球已有200多所高校的1000多名學生參與該項目,并成功收獲屬于他們的科研果實。

這個項目還在繼續——今天,阿里巴巴集團公布2022“研究型實習生”計劃,將面向海內外高校學生開放200多個科研選題,涵蓋量子計算、自動駕駛、人工智能、網絡安全等數十個方向,入選者將獲得阿里的科研支持,并與達摩院、阿里云等團隊合作探索前沿技術。

我們采訪了幾位2022阿里巴巴研究型實習生優秀代表,講講他們的實習故事:

01、我在阿里做“硬盤醫生”

韓淑婕   北京大學計算機學院 博雅博士后

18年,我還在香港中文大學讀博士一年級的時候,就通過“研究型實習生”這個項目來阿里實習了?,F在我已經博士畢業,在北大做博士后。

我的研究方向經歷一年多的磨合,目前確定是:數據中心存儲系統智能運維。以往數據中心的存儲系統,如硬盤、內存等等,都需要人工維護,從發現硬盤壞了,到找到壞掉的硬盤,再進行更換,是一個流程。

但如今的數據中心規模十分龐大,僅靠人力進行維護是很艱難的,所以幾年前我們就開始探索用智能化手段來分析預測硬盤故障:通過采集存儲介質的狀態數據,搭建機器學習算法,對全球數據中心硬盤的運行狀態進行監測,讓機器自動尋找故障前征兆。我覺得這就像醫生在問診,通過征兆來判斷你是否患病。一旦預測到哪些硬盤會壞,就提前做好數據搬運和硬盤替換。

像阿里云為全球提供云服務,在全球多個位置都部署了超大規模數據中心,這是學術界所沒有的真實場景。我們這個課題研究,在這里開展是再合適不過。

在實習期間,我發表了3篇國際核心會議論文,兩篇一作分別被存儲系統領域排名第一的頂會FAST’21和ICDCS'20接收,一篇通訊作者被DSN'21接收。

02、AI科研需要算力自由

黃子淵   新加坡國立大學博三在讀

我是新加坡國立大學博士三年級學生,在阿里已經實習1年半了,實習選題“視頻中的目標檢測方法研究”,和我的博士研究方向是一致的。我一直專注于對視頻的結構化理解,也就是讓電腦自動理解視頻,比如讓電腦看新聞,希望它們理解畫面中是什么人在做什么事。

我這個研究方向的博士,到產業界實習很必要。就拿算力來說,我最新發的論文,訓練一個模型需要每天調用16塊GPU,但一張GPU售價好幾萬,大部分高校實驗室買不起這么多。

而在阿里實習期間,基本實現了“算力自由”,我寫論文、跑算法時要做非常多的實驗,8張、16張、32張GPU我都做過。除了算力,還有計算平臺的支持,達摩院的計算平臺PAI能讓我們很便捷地同時調度很多張卡。

更重要的是,我在這里遇到很多優秀的人,他們做研究、出想法的速度和質量,都讓我非常開眼界,也看到我們做的東西在產業界是能得到應用的,這讓我對我的研究更有信心。

實習期間我發了CCFA類期刊/會議論文6篇,另外還有2篇在投,也和我的團隊共同獲得5項頂會冠軍、1項亞軍。

03、率先用機器人做大型軟件測試

冉德智  北京大學計算機學院2021級直博生

我是北大謝濤老師的博士生,研究方向是軟件工程-軟件測試與強化學習,軟件工程科研必須扎根實際。而我的課題一開始就是從產業界起步的,研究問題就來自于淘寶,合作的技術團隊也是淘寶的。

移動應用在人們的生活中占有重要作用,所有用戶都不希望APP崩潰、卡頓,軟件測試正是為了檢測這些影響用戶體驗的缺陷,在應用被發布給用戶之前,保障移動軟件的質量。

機械臂是模擬用戶的最貼近的方案,使用機器人測試,可以發現一些常規軟件測試發現不了的問題。比如有些中低端設備,性能比較普通,如果用傳統的軟件方案來做測試,光是搭載軟件本身就會對待測應用產生干擾。用非介入的機器人測試,不會給軟件增加額外負擔。長遠來看,軟件測試的部分工作是有望被自動化的。

我們在測試中用了純視覺算法,基于這項探索形成的論文,得到了審稿人很高的評價,有一位審稿人認為,視覺測試是移動應用測試的未來,可能逐漸取代主流方法;另一位審稿人指出,這個簡單有效的方法,可能在國際軟件工程領域引起熱烈討論。

我覺得阿里給實習生提供的最重要的東西,一是來自產業界的真實問題,這些問題不是實驗室臆造的,是真問題、真研究。第二點是,要做能夠落地的東西,工具做出來之后要真正地幫到用戶。

阿里巴巴集團CTO程立表示:

“ 在阿里,研究型實習生是一支特別的科研力量,他們好奇、敏銳、充滿奇思妙想,與內部團隊一起攻克了很多難題。我們非常樂意為大家創造產學研結合的科研環境,幫助大家在科研道路上走得更遠。除了最基本的‘算力自由’,還希望提供有價值的問題、科研成果轉化的機會,以及與產業界優秀人才合作的機會?!?/span>

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