AI 科技評論按：身為世界頂級的數據庫專家，新加坡國立大學傑出教授黃銘鈞最為人津津樂道的，是他與工業界的緊密結合，總能第一時間將科研成果轉化為生產力。以當下火熱的區塊鏈為例，他與研究團隊先後貢獻了首個區塊鏈測評套件 BLOCKBENCH、高性能的區塊鏈數據存儲系統 FORKBASE 以及醫療區塊鏈系統 MediLot，完美實現了產學研相結合。
在 10 月 25 日—27 日杭州國際博覽中心（G20 會場）舉行的 2018 中國計算機大會（CNCC 2018）上，黃銘鈞將與大家分享他對企業級區塊鏈系統的思考。
黃銘鈞（Ooi Beng Chin），新加坡國立大學傑出教授、浙江大學長江學者講座教授、新加坡科學院院士、ACM Fellow、IEEE Fellow。主要研究方向包括數據庫性能問題、索引技術、內存數據管理、雲計算和並行系統的研究與高級應用等，並致力於"ABCD"（AI，Blockchain，Cloud Computing，Data Driven Technology）領域的創新與產業化。1985 年畢業於澳洲莫納什大學，獲一等榮譽學士學位，1989 年獲得博士學位，之後加入新加坡國立大學並於 2000 年晉升正教授。2007 至 2013 年，擔任計算機學院院長，期間將新國大在 QS 計算機學科的排名提升到世界第 8 名。目前擔任新加坡國立大學人工智慧系統研究院院長、新加坡最大出租車公司康福德高（ComfortDelGro）的獨立董事，並領銜新國大蘇州人工智能創新及產業化中心研發人工智能，推進人工智能在醫療保健、金融科技等領域的科技創新。
今年十月黃銘鈞將前往美國西雅圖參加國際數據庫前沿展望會議（The Database Research Self-Assessment Meeting），這個閉門會議每屆只邀請二十幾位世界頂尖的數據庫專家出席，身為唯一華人代表的黃銘鈞已經連續受邀出席三屆會議，「數據庫界泰斗」的身份不言而喻。
此外，他還是 CCF 海外傑出貢獻獎獲得者，身兼新加坡科學院院士、ACM Fellow、IEEE Fellow、浙江省人工智能發展專家委員會委員等職位，由他領導的新國大人工智慧系統研究院設計的 SINGA 深度學習系統，是第一個進入國際頂級開源社區 Apache 孵化器的深度學習系統項目——一個可以讓用戶制定運營戰略和開發新產品的分佈式深度學習平臺。
黃銘鈞的研究興趣包括數據庫性能、索引技術、大數據、多媒體及空間數據庫處理、內存數據管理、雲計算和並行系統的研究與應用等，這些年來陸續在 ACM SIGMOD、VLDB、IEEE ICDE 等國際會議和 ACM TODS, IEEE TKDE, VLDB 等期刊發表 200 多篇論文，被引用 19134 餘次，H-Index 為 74（2018 年 9 月的 Google Scholar 數據），並且多次受邀擔任 SIGMOD、VLDB 和 IEEE ICDE 等多個數據庫業內頂尖會議的委員會主席。
據《火星財經》報道，在擔任新加坡國立大學計算機學院院長期間（2007 年—2013 年），黃銘鈞甚至成功將新國大在 QS 計算機學科的排名提升到世界第 8。
這些引人矚目的成就，並未將黃銘鈞「困」在象牙塔裡，反而成為他向工業界進擊的「燃料」。
區塊鏈+醫療=MediLOT
近年來，隨著硬件和數據的日漸完善，機器學習與深度學習在業界得到了廣泛的應用，然而在具體落地的過程中依然存在數據提取耗、存儲格式不統一、非結構化數據、數據清洗、數據缺失、數據重複等問題，尤其在 AI 醫療診斷領域，醫療編碼規範的不統一和醫療信息的複雜性更是制衡著該領域的發展。
針對以上問題，黃銘鈞帶領團隊打造出了 MediLot——一個基於區塊鏈的醫療保健數據管理和分析平臺，藉助區塊鏈的防篡改特點，保障不同醫療保健機構之間的醫療記錄的歸檔，使得數據來源追蹤、數據分析以及根據病人喜好量身訂造的醫療變得可能，將醫療管理和研究推向更好的未來。
MediLot 官網展示的技術底層
在黃銘鈞看來，理想的醫療數據共享體系應以患者為中心，患者擁有最高權限管理自己的病史記錄。簡而言之，患者可以授權 MediLot 將自身病史數據的訪問權限記錄在區塊鏈上，在有需要時通過鏈下點對點網絡將數據發給第三方機構使用，醫生也可以通過平臺上的算法和分析模型預測病人病情的發展，從而做出最精準的醫療診斷。
MediLot 並非停留在概念上的「意淫」系統，而是已經在新加坡國立大學醫院（NUH）中落地使用。今年年初，啟動 ICO 的 MediLOT 很快就拿到了兩筆大額投資，新加坡政府部門也表達了參與意願。
從長期來看，MediLOT 上的完整臨床診斷數據，對於年輕醫生的經驗成長和提振中小規模醫院的醫療水準，不可不說是個寶藏。
區塊鏈的底層優化
黃銘鈞的研究向來走在社會的前沿。面對熱火朝天的區塊鏈市場，黃銘鈞冷靜地指出目前區塊鏈領域尚存在的一些問題：區塊鏈系統的性能有限，遠遠低於最先進的數據庫系統的預期。
這項結果在他與團隊共同研究設計的區塊鏈測評套件 BLOCKBENCH 中得到證實——BLOCKBENCH 是首個研究和比較許可型區塊鏈的性能的 benchmark。在論文中，黃銘鈞與團隊提出了 4 種改進區塊鏈的方法：
將存儲、執行引擎和共識層彼此解耦，然後獨立優化和擴展；
接納新的硬件：多核 CPUs 和大內存、可信硬件；
分片分區：區塊鏈本質上是一種複製狀態機系統，系統內每一個節點維護了相同的數據；
而黃銘鈞並未讓優化工作停留在「紙上談兵」，隨後與團隊共同發佈了高性能的區塊鏈數據存儲系統 ForkBase，旨在支持需要數據版本控制、分叉和防篡改等功能的區塊鏈系統。
「創業從很大程度上來說，是系統研究員生活中不可或缺的一部分。一創業，就必須關注整個系統的研發，而不僅僅是做局部的設計，來支撐自己提出的理論。」這是黃銘鈞一直以來堅守的治學理念，他也用身體力行的成果向我們展示了這份堅守。
在 CNCC 2018 大會現場，我們將榮幸在現場聆聽黃銘鈞先生題為《企業級區塊鏈系統：從 0 到 1，再到無窮》的大會演講，雷鋒網 AI 科技評論將第一時間為大家帶來最新報道。
更多講者信息及議程，歡迎移步 CNCC 2018 大會官網瞭解，大會現已開放購票渠道，在 9 月 21 日之前完成報名即可享受優惠。
大會官網：http://cncc.ccf.org.cn
閱讀更多 AI科技評論 的文章
