В середине октября в Шанхае прошел третий ежегодный форум HUAWEI CONNECT, глобальное мероприятие для ИТ и телеком-индустрии, собравшее свыше 30 тысяч посетителей. Тема нынешней конференции четко просматривалась уже в названии: Activate Intelligence, что можно перевести как «Включай интеллект». В самом деле, значительная часть ключевых докладов была посвящена технологии искусственного интеллекта (ИИ, также AI — Artificial intelligence) и возможным форматам ее применения в различных индустриях.
Открывая конференцию, председатель компании Huawei Эрик Сюй (Eric Xu) в своем докладе указал, насколько влиятельной и ценной для будущего является технологии ИИ. Опыт Huawei свидетельствует, что ИИ способен полностью заменить людей в определенных задачах, а также автоматизировать производственные циклы и снизить затраты. Это самая ценная характеристика ИИ, отличающая его от нынешней классической информатизации, которая не приводит к автоматическому снижению затрат на производство.
Эрик Сюй коснулся также темы, как именно ИИ влияет на различные индустрии. Например, интеграция ИИ в транспортную отрасль повысит эффективность дорожного движения; благодаря синхронному переводу в режиме реального времени на несколько языков коммуникации между людьми будут проще, чем когда-либо ранее; автономное вождение и электромобили приведут к резким изменениям в автомобильной промышленности. А в области здравоохранения, раннего предупреждения болезней и прецизионного лечения можно ожидать увеличения продолжительности жизни. Список можно продолжить и далее.
В минувшем году компания запустила Huawei Cloud EI и HiAI, что уже дало значительный толчок ИИ в различных отраслях промышленности. Тем не менее, пока человечество находится лишь на второй фазе интеграции ИИ, когда технология только миновала точечные попытки применения, и сейчас ИИ начинает применяться в более широком масштабе. Но на последующих этапах искусственный интеллект будет развиваться намного быстрее, чем на начальных стадиях.
Однако на ранних этапах ИИ воспринимается довольно прохладно. Несколько исследований, проведенных различными агентствами, свидетельствуют, что только 4% предприятий инвестировали в развертывание ИИ, около 2% розничных торговцев развернули ИИ, и 5% smart-городов реализовали у себе те или иные технологии применения ИИ. Особо интересна следующая цифра: уровень предложения и спроса на специалистов ИИ по всему миру составляет всего 1%.
Вместе с тем, согласно прогнозам Huawei, к 2025 году в мире будет насчитываться свыше 40 млрд личных умных устройств, а у 90% пользователей устройств будут умные цифровые помощники. Коэффициент использования данных достигнет 86%, и сервисы на базе искусственного интеллекта станут привычными и общедоступными.
Стратегия Huawei в области ИИ
Чтобы ускорить глобальное внедрение ИИ, Huawei определил следующие десять векторов развития этой технологии. Они включают:
1. Более быстрое обучение моделей ИИ. Пока что такой процесс занимает дни или даже месяцы. Необходимо сократить его до несколько минут.
2. Доступная вычислительная мощность. В настоящее время вычислительные ресурсы стоят дорого и для работы ИИ их недостаточно. Развитие технологий ИИ требует имеющийся в избытке и доступной компьютерной мощности.
3. Развертывание ИИ и конфиденциальность пользователей. Сейчас технология в основном используется в облаке и мало интегрировано в бизнес-среду. Необходимо, чтобы ИИ проникал повсюду.
4. Новые алгоритмы. Сегодня в сфере ИИ применяются устаревшие алгоритмы, разработанные еще в 1980-х и ранее. Новые алгоритмы должны быть более энерго- и информационно эффективными. Это означает, что они должны генерировать удовлетворительный результат при меньшем объеме вычислений и потребленной энергии.
5. Автоматизация ИИ. Пока что каждый проект в сфере является очень трудоемким. В будущем мы должны кардинально автоматизировать проекты по ИИ, особенно это касается процессов маркировки данных, сбора данных, создания и обучения модели.
6. Практическое применение. Очевидно, что многие высокоэффективные модели и алгоритмы лучше выполняют тестовые задания, чем работают в реальном мире. Потому модели промышленного уровня в будущем качественно решать практические задачи.
7. Обновление модели. В будущем модели должны адаптироваться к изменениям и обновляться в режиме реального времени. Таким образом, точность любой заданной модели не должна быть статичной.
8. Синергия между ИИ и другими технологиями. Каждая глобальная технология обеспечивает максимальную ценность только в сочетании с другими технологиями. Поэтому в перспективе мы должны содействовать повышению синергии между ИИ и другими технологиями, такими как облака, Интернет вещей, edge computing (периферийные вычисления), блокчейн, большие данные и т. д.
9. Поддержка единой платформы. В настоящее время проекты по ИИ могут выполнять только высококвалифицированные специалисты. Нужна единая платформа, которая предоставит необходимые инструменты автоматизации, облегчая и ускоряя разработку приложений
10. Доступность специалистов. Отсутствие специалистов по искусственному интеллекту, особенно ученых, уже давно рассматривается в качестве одного из главных препятствий на пути прогресса в области ИИ. Решение этой задачи требует интеллектуальных, автоматизированных и простых в использовании платформ ИИ, инструментов, услуг, а также учебных и образовательных программ для подготовки большого числа инженеров-ученых.
По мнению Huawei, именно эти десять направлений заложат прочную основу для будущего роста Artificial intelligence.
Решения, оптимизированные под ИИ
В рамках конференции компания представила целый ряд комплексных решений для всех сценариев применения ИИ. Среди них:
- Серия чипсетов Ascend, оптимизированных под ИИ-вычисления. В серию входят продукты Ascend Max, Mini, Lite, Tiny и Nano, основанные на единой масштабируемой архитектуре. При этом анонсированные на конференции продукты Ascend 910 обладают самой большой в мире вычислительной плотностью в одном чипе, в то время как Ascend 310 является наиболее эффективным AI SoC для низкоэнергетических вычислений.
- CANN (вычислительная архитектура для нейросетей): процессорная операторская библиотека и высокоавтоматизированный операторский пакет инструментальных средств разработки.
- MindSpore: унифицированная платформа обучения и логического вывода для устройств, периферийных и облачных вычислений (как автономных, так и сетевых).
- Поддержка приложений: сервисы Full-pipeline (ModelArts), иерархические API-интерфейсы и предустановленные решения.
Напомним также, что в сентябре 2017 года Huawei представила сервисную платформу для искусственного интеллекта Huawei Cloud EI для предприятий и государственных органов. Полгода спустя компания объявила о выходе HiAI — ИИ-движка для умных устройств. Сервисы HiAI предназначены для запуска на платформе Huawei Cloud EI. Портфолио комплексных ИИ-решений, подходящих под любые сценарии использования, ориентировано на интеграцию с Huawei Cloud EI и HiAI.
Важное достижение в сегменте квантовых вычислений
В ходе конференции HUAWEI CONNECT 2018 компания представила облачную сервисную платформу HiQ для моделирования квантовых вычислений, которая включает симулятор квантовых вычислений и среду квантового программирования на симуляторе.
За счет мощных вычислительных ресурсов cloud-платформы Huawei, HiQ предоставляет облачные сервисы при полном (full) и одноамплитудном (single-amplitude) моделировании. В частности, платформа HiQ способна моделировать квантовые схемы как минимум с 42 квантовыми битами (кубит) при полном моделировании и с как минимум 81 квантовым битом при одноамплитудном моделировании. Кроме того, в схемах малой глубины (low-depthcircuits) количество квантовых битов при одноамплитудном моделировании может достигать 169.
Квантовые вычисления по праву можно назвать технологией будущего. Те задачи, на решение которых классическому компьютеру может потребоваться десятки тысяч лет, квантовая ЭВМ способна решить всего за несколько минут или даже секунд. Вместе с тем, квантовые вычисления связаны с целым рядом технических вызовов — это касается программного и аппаратного обеспечения, алгоритмов и систем. Разработка такой сложной системы требует мощного прорыва в области аппаратного обеспечения, систем управления, ПО и алгоритмов.
«Квантовые вычисления — это революционная технология, отличающаяся от классических вычислений, — утверждает д-р Мань-Хун Юн (Man-HongYung), старший научный консультант Huawei по программному обеспечению и алгоритмам для квантовых вычислений. — Huawei сделала важный шаг вперед в разработке новых технологий в области квантовых вычислений. Мы продолжим развивать это направление, при этом платформа Huawei HiQ будет находиться в открытом доступе».
HiSec Intelligent — безопасность на новом уровне
Следующий важный анонс, сделанный Huawei в рамках HUAWEI CONNECT, касался HiSec —интеллектуальной стратегии безопасности. HiSec исповедует принцип Identify, Protect, Detect, Respond и Recover (IPDRR, Идентифицировать – Предотвратить — Детектировать — Среагировать — Восстановить). Стратегия нацелена на предоставление заказчикам эффективной и ориентированной на будущее комплексной безопасности. Кроме того, стратегия нацелена на обеспечение безопасности пяти ключевых технологических направлений: Интернет вещей, облачная архитектура SoftCOM, приватные облака, безопасный город (Safe City) и коммуникационные сети 5G.
Анонсированная стратегия безопасности HiSec Intelligent насчитывает три ключевых аспекта:
- Комплексная защита: использование концепции устойчивости сети для обеспечения непрерывности основных услуг.
- Интеллектуальность и эффективность: обеспечение интеллектуальной идентификации, автоматической реакции и эффективного процесса O&M (Operation and Maintenance — операционная деятельность и поддержка).
- Нацеленность на будущее.
AI + Digital Platform — решение для корпоративного сектора
Подразделение, отвечающее в Huawei за корпоративный бизнес — Enterprise Business Group — в ходе HUAWEI CONNECT 2018 анонсировало платформу AI + Digital Platform. Как пояснили в компании, данная платформа поможет предприятиям успешно конкурировать в современном цифровом мире. В состав Digital Platform входят следующие решения:
Huawei FusionStorage 8.0 — полностью конвергированное облачное хранилище со временем реагирования на операции ввода-вывода около 300 микросекунд, распределенной архитектурой без шлюзов и высоконадежной конфигурацией типа «активный-активный».
Сеть облачных центров обработки данных Huawei CloudFabric высокой производительности — способна в течение минуты обеспечить прием и отправку 10 тысяч контейнеров.
Huawei Atlas — программно-аппаратная вычислительная платформа для быстрой обработки рабочих нагрузок, связанных с искусственным интеллектом. В состав Atlas входят интеллектуальные модули, панели, периферийные станции и устройства для создания инфраструктуры на базе технологии ИИ. На HUAWEI CONNECT 2018 компания анонсировала первый на рынке миниатюрный интеллектуальный модуль ускорителя Atlas 200, способный производить анализ HD-видео в режиме реального времени, ускоритель Atlas 300 AI для ЦОД и edge-серверов, периферийную станцию Atlas 500 AI размером с ТВ-приставку и универсальную платформу Atlas 800 AI.
ИИ в концепции «умного города»
Компания Huawei является одним из мировых лидеров в построении Safe City и Smart City. Так, решение Huawei Safe City Solution внедрили в 230 городах в 90 странах. Однако применение продвинутого искусственного интеллекта при построении умного города переносит технологию на принципиально новый уровень.
Используя опыт и разработки Huawei, Тяньцзиньская экономическая зона спроектировала и разработала решение «1 + 4 + N» Smart City на базе технологии искусственного интеллекта (название расшифровывается как «один центр, четыре платформы и дополнительные высокотехнологичные приложения»). Единица в этом решении обозначает Интеллектуальный Центр Управления (ИЦУ) City Brain, который обеспечивает сбор и обработку помощи ИИ данных, полученных из правительственных, корпоративных и гражданских сервисов через интернет, в что числе — Интернет вещей. Подобные мощные аналитические ресурсы помогли превратить новый район Биньхай — район городского подчинения города Тяньцзинь с населением 2,423 млн чел — в «умный город».
Решение «1 + 4 + N» Smart City состоит из четырех ИИ-платформ, которые постоянно обмениваются данными с ИЦУ для предоставления различных интеллектуальных сервисов: Resident Voices, Sensing the City, Resident Care и Enterprise Services.
Сервис Resident Voices, использующий технологии распознавания речи и семантического анализа, позволяет городской администрации «услышать голос» каждого жителя в самом буквальном смысле. Sensing the City, опирающийся на технологии распознавания изображений и корреляционного анализа, анализирует взаимоотношения между людьми, местами, автомобилями и вещами для создания боле высокого уровня комфорта. Resident Care — интегрирует технологии глубинного обучения и корреляционного анализа на всем протяжении сервисного цикла для создания персонализированных предложений для жителей. Наконец, Enterprise Services применяет многомерный и корреляционный анализ для изучения внутренних связей между отраслями, чтобы точно оценивать доступность сервисных ресурсов на всем протяжении жизненного цикла организации/предприятия.
Помимо концепции «умных» городов, инженеры Huawei предлагают концепцию «умных» кампусов. По сути, это адаптированная проекция технологии Smart City на кампус предприятия. За счет создания «умных» кампусов предприятия могут получить более глубокое, комплексное и точное представление о потребностях клиентов. При разработке платформы «умного» кампуса Huawei использует четыре ключевых принципа. Во-первых, принцип интеллектуальной модели — платформа способна обеспечить взаимодействие, сотрудничество, интеграцию и инновацию. Во-вторых, принцип кампусного пространства — пространственные ограничения больше не становятся препятствиями, поскольку кампусы перемещаются из реального мира в виртуальные сообщества. В-третьих, бизнес-модель — платформа помогает клиентам перейти с традиционной автономной модели к многомерному бизнесу и оптимизировать его коммерческий потенциал за счет коллективных транзакций. И наконец, новый принцип работы кампуса — транзакции становятся видимыми, управляемыми и контролируемыми за счет перехода с исходных запланированных транзакций к транзакциям «по требованию».
