искусственный интеллект

На главную

Три технологии ИИ 2020 года, которые определят будущее отрасли

Технологии искусственного интеллекта активно развиваются во всем мире. Машинное обучение и нейронные сети находят новые сферы применения. Каждый год появляются многообещающие кейсы и решения. Расскажем о трех из них, которые стали явным трендом 2020 г., хотя появились немного раньше.

Генеративный ИИ

Последние достижения в области искусственного интеллекта позволили многим компаниям разработать алгоритмы и инструменты для автоматического создания искусственных 3D и 2D изображений. Такой генеративный («творческий») ИИ позволяет компьютерам создавать тексты, аудиофайлы, изображения и другой контент. В одном из обзоров журнала MIT Technology, который издается Массачусетским технологическим институтом, генеративный ИИ назван одним из самых многообещающих достижений в мире искусственного интеллекта за последнее десятилетие. По мнению специалистов, его уже можно использовать в следующем поколении приложений для автоматического программирования, разработки контента, создания образцов изобразительного искусства и другой творческой, дизайнерской и инженерной деятельности. Например, NVIDIA разработала программное обеспечение, которое может создавать фотореалистичные лица, имея в распоряжении лишь несколько фотографий реальных людей. Генеративный искусственный интеллект также может помочь в здравоохранении, создавая протезы, органические молекулы и другие предметы с нуля при активации с помощью 3D-печати, CRISPR и других технологий.

Федеративное машинное обучение

Данный подход предполагает распределение работы искусственного интеллекта. Вместо централизованного сбора и хранения информации в одном месте, для последующей работы с новыми алгоритмами, процесс обучения происходит непосредственно на удаленных точках (пользовательских устройствах или локальных серверах). Такой подход, в первую очередь избавляет от необходимости перемещать большие объемы данных на центральный сервер для задач машинного обучения и соответственно снимает острый вопрос конфиденциальности данных. Последний фактор важен, например, для медицинских организаций. Компания Intel недавно объединилась с Медицинской школой Университета Пенсильвании для развертывания сети федеративного обучения в 29 международных медицинских и исследовательских учреждениях. Целью проекта является повышение эффективности диагностики при выявлении опухолей головного мозга. Команда исследователей опубликовала свои выводы о федеративном обучении и его использовании в здравоохранении, представив их на конференции Supercomputing 2020. Согласно опубликованным данным, благодаря методу федеративного машинного обучения удалось достичь 99% точности в процессе идентификации опухолей.

«Фактически, федеративное машинное обучение — возможность владельцам данных делиться ими, соблюдая конфиденциальность. Этот механизм будет востребован, например, страховыми компаниями в рамках процессов урегулирования убытков, когда важно досконально выявить все взаимосвязи между участниками ДТП. SAS сталкивался с тем, что один и тот же мошенник получал возмещение ущерба за одно и то же ДТП из разных страховых компаний. И происходило это, потому что у страховых компаний нет возможности корректно и без ущерба обмениваться необходимой информацией о клиентах», — комментирует Александр Тихонов, генеральный директор SAS Россия/СНГ.

Нейросетевое сжатие данных

Ключевым недостатком любой нейронной сети является то, что она требует больших вычислительных ресурсов и памяти, что затрудняет развертывание во встроенных системах с ограниченными аппаратными ресурсами. Решить эту проблему призвана технология нейросетевого сжатия данных, для которого используются такие методы как: сокращение и совместное использование параметров, квантование, факторизация низкого ранга, переносимые или компактные свёрточные фильтры.

Технология нейросетевого сжатия решает проблему необходимости использования большого объема вычислительных ресурсов и памяти

Например, недавно компания NVIDIA разработала новый тип технологии сжатия видео, который заменяет традиционный видеокодек нейронной сетью и позволяет резко сократить полосу пропускания, необходимую для передачи сигнала. Как утверждают разработчики, по сравнению с распространенным сегодня кодеком H.264, технология на основе нейросетевого сжатия данных обеспечивает десятикратный рост эффективности.

«Здесь важно затронуть еще один тренд, получивший широкое распространение в последнее время и во многом продиктованный условиями новой пост-пандемической реальности, — ИИ в облаке. Технологии облачных решений обеспечили вычислительную мощность и возможности масштабирования, необходимые для использования искусственного интеллекта. Если раньше нужно было приобретать дорогостоящую инфраструктуру, то сейчас достаточно выбрать провайдера облачных сервисов и воспользоваться услугами аренды и поддержки», — добавляет Александр Тихонов, генеральный директор SAS Россия/СНГ.

Другие статьи

Композитный ИИ: что это такое и зачем он нужен?

Композитный ИИ: что это такое и зачем он нужен?

По мере проникновения ИИ в сферу практического применения целостная концепция стремительно разветвляется на целый пучок специализированных направлений. В последний год все более активно говорят о композитном ИИ. Что же такого особенного в этой технологии и не является ли она просто еще одним модным термином?

Читать полностью

Разработан чат-бот с искусственным интеллектом для борьбы с мошенниками

Разработан чат-бот с искусственным интеллектом для борьбы с мошенниками

Люди не доверяют другим людям — теперь мошенники пользуются и этой маленькой особенностью человеческого характера. Подобный вывод легко можно сделать, изучив истории из первых рук. В соцсетях пользователи во всех подробностях рассказывают, почему попались на крючок и как недоверчивость сыграла на руку именно вымогателям, а вовсе не жертве, как было бы логично предположить.

Читать полностью

Зачем создавать межгосударственный совет по этике ИИ

Зачем создавать межгосударственный совет по этике ИИ

Искусственный интеллект — это паровой двигатель 21 века, который приведет к новой промышленной революции. Но у внедрения ИИ есть и оборотная сторона: сокращение рабочих мест, распространение автоматически генерируемых «фейк» новостей, внедрение систем тотальной слежки. Бернард Марр (Bernard Marr), футуролог и эксперт в области ИИ уверен, что для контроля ИИ необходимо создавать межгосударственные регулирующие органы, которые смогут остановить гонку ИИ-вооружений и выработать правила этического использования искусственного интеллекта.  

Читать полностью

Новости

Новый алгоритм поможет беспилотным машинам отличить лето от зимы

Без GPS автономные транспортные средства легко теряют ориентацию. Однако новый алгоритм, разработанный в Калифорнийском технологическом институте, позволяет машинам «понимать», где они находятся, просто осматривая окружающее пространство. Подобные разработки были и ранее, но впервые технология работает независимо от сезонных изменений местности.

23/07

Читать полностью

Искусственный интеллект показал высокую эффективность при диагностике преэклампсии — опасного осложнения беременности

Ежегодно во всем мире от преэклампсии умирают 50 тыс. женщин и полмиллиона младенцев, а еще пять миллионов рождаются преждевременно. Вместе с тем, медицинская диагностика этого опасного осложнения все еще затруднена. Но похоже, ученые из Ирландии нашли способ повысить эффективность раннего выявления с помощью технологий искусственного интеллекта.

20/07

Читать полностью

Ученые заставили робота озвучивать свои мысли

Если вы пользуетесь  виртуальными помощниками, то знаете, что искусственный интеллект не всегда  понимает ваши вопросы. Бывает и так, что умное навигационное приложение заводит  вас в какой-то переулок, вместо нужного вам шоссе. Чтобы свести подобные недоразумения к минимуму, ученые разработали робота, который думает вслух. Таким образом они дали возможность людям слышать мыслительный процесс робота и лучше понимать логику его решений.

02/06

Читать полностью

Разработана обувь с ИИ: она сама определяет препятствия и не дает споткнуться

Обувь, которая подскажет, куда идти — звучит как сказка. Но это уже реальность. Такое решение разработали инженеры австрийской компании Tec-Innovation, которые сумели объединить обычную обувь с технологиями искусственного интеллекта. Туфли InnoMake обнаруживают препятствия в зоне видимости и таким образом помогают слабовидящим людям не споткнуться о ступеньку или бордюр. 

28/05

Читать полностью
Все новости
Вернуться на главную