A lista de vencedores da sexta edição do “Prémio Olympus” foi oficialmente revelada no Fórum Global de Professores de Armazenamento de Dados 2026. Sete equipas de investigação de topo, tanto nacionais como internacionais, conquistaram um Prémio Olympus e seis Prémios Pioneiros Olympus, graças às suas pesquisas de ponta e inovações tecnológicas na área do armazenamento de dados. O “Prémio Olympus” foi estabelecido pela Huawei (Huawei) em 2019 e, até hoje, tornou-se um dos prémios profissionais mais influentes na área do armazenamento de dados.
Este ano, o concurso atraiu mais de 160 especialistas e académicos de 30 instituições de ensino superior e centros de investigação de todo o mundo. Após uma rigorosa avaliação, sete equipas destacaram-se. No evento, Chang Sheng, diretor do departamento de gestão de investigação e desenvolvimento da linha de produtos de armazenamento de dados da Huawei, anunciou simultaneamente as duas grandes direções técnicas e desafios da sétima edição do “Prémio Olympus”, incentivando as equipas de investigação de todo o mundo a continuarem a investir na investigação básica em armazenamento de dados.
Duas grandes direções técnicas da sétima edição do “Prémio Olympus” anunciadas
A primeira direção é a “tecnologia de armazenamento com o melhor custo-benefício por bit”, focando na inovação dos meios de armazenamento, com o objetivo de permitir que grandes volumes de dados sejam “armazenados e acessíveis”, ao mesmo tempo que suporta o acesso de alto desempenho a dados em estado. Esta direção abrange especificamente dois desafios: “tecnologia de armazenamento de ultra alta densidade e recuperação eficiente de grandes volumes de dados”, e “meios de armazenamento em memória para dados em estado e tecnologia de aceleração de armazenamento próximo”, fornecendo suporte técnico crucial para os sistemas de armazenamento de próxima geração.
A segunda direção é a “base de dados nativa de AI Agentic”, cujo objetivo é superar o gargalo de fornecimento de dados para cargas de trabalho de agentes, construindo ativos digitais empresariais que sejam compreensíveis, confiáveis, rastreáveis e reutilizáveis por AI, acelerando assim a implementação em larga escala da AI. Esta direção também inclui dois desafios: “tecnologia de fornecimento de dados eficiente centrada na eficiência de produção de Tokens”, e “tecnologia de representação de conhecimento de alta generalização e evolutiva baseada em grafos de conhecimento ontológicos”, focando na resolução dos desafios de governança de dados no processo de aplicação da AI.