Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации (Минкомсвязи) сообщает о том, что в Объединённых Арабских Эмиратах (ОАЭ) открылся первый на Ближнем Востоке российский центр цифровых инноваций и ИКТ.

Центр распахнул двери в «Кремниевой долине» в Дубае (Dubai Internet City). Его резиденты будут работать над новыми продуктами и услугами в сфере искусственного интеллекта, облачного хостинга, больших данных, информационной безопасности, электронного правительства, «умных» городов, электронного образования и т. д.

Новая площадка создана под эгидой Минкомсвязи. Содействие в реализации проекта оказал Российский экспортный центр.

«Россия активно инвестирует в различные экономики и собирается занять положение одной из крупнейших цифровых держав в мире. Мы давно наблюдаем за Ближним Востоком как за большим, устойчивым и перспективным регионом. Кроме того, здесь нам удалось найти надёжных партнёров в лице Российского совета предпринимателей в Дубае и северных эмиратах. Поэтому для пилотной платформы и был выбран именно Дубай», — заявляют в Минкомсвязи.

Ожидается, что новый центр поможет российским IT-компаниям расширить присутствие на рынках Ближнего Востока и Северной Африки. 

NVIDIA активно вкладывается в сферу автономных автомобилей. Буквально недавно она объединила усилия с AB Volvo в разработке ИИ-платформы для автономных грузовиков. А теперь компания представила 22-й по производительности в мире (если ориентироваться на публичный рейтинг Top 500) суперкомпьютер — DGX SuperPOD. Задача этой системы — предоставить инфраструктуру ИИ, которая отвечает огромным требованиям программы развёртывания автономных транспортных средств.

Система была построена всего за три недели на основе 96 суперкомпьютеров NVIDIA DGX-2H с использованием интерконнекта Mellanox. Суперкомпьютер в состоянии обеспечить 9,4 петафлопс вычислительной производительности и рассчитан на глубинное обучение массы нейронных сетей, необходимых для создания безопасного самоходного транспорта. 

Заказчики могут самостоятельно построить такой же суперкомпьютер, заказав аналогичные конфигурации DGX-2 у партнёров NVIDIA. DGX SuperPOD оснащён 1536 тензорными ускорителями NVIDIA Tesla V100, объединённых NVIDIA NVSwitch и интерконнектом Mellanox InfiniBand. 

Компания поясняет, что обучение автономного автомобиля — это сложнейшая задача, требующая больших вычислительных ресурсов. Одна машина, собирающая данные, генерирует 1 терабайт информации в час. Если умножить это на годы вождения всего автопарка, то речь идёт о петабайтах данных. Они используются для обучения авто правилам дорожного движения, а также для выявления потенциальных сбоев в нейронных сетях, работающих в автономных машинах, которые затем повторно обучаются в непрерывном цикле — суперкомпьютер трудится над этими задачами круглосуточно. 

«Лидерство в области требует первенства и в вычислительной инфраструктуре, — подчеркнул вице-президент по инфраструктуре ИИ в NVIDIA Клемент Фарабет (Clement Farabet). — Мало направлений ИИ столь же требовательны к ресурсам, как обучение автономных автомобилей — эта задача требует десятки тысяч раз переобучать нейронные сети, чтобы удовлетворить требованиям максимальной точности и надёжности. И здесь ничто не заменит такие ​​мощные вычислительные ресурсы, какие имеются у DGX SuperPOD».

Например, программно-аппаратная платформа DGX SuperPOD способна обучить модель ResNet-50 менее чем за две минуты. Когда эта модель появилась в 2015 году, потребовалось 25 дней, чтобы обучить её на системе с единственной картой NVIDIA K80. DGX SuperPOD работает в 18 000 раз быстрее. В то время как другие системы из списка Top 500 с сопоставимым уровнем производительности используют тысячи серверов, DGX SuperPOD занимает малое пространство — примерно в 400 раз меньше, чем его ближайшие соперники.

Недавно мы писали большой материал, посвящённый июньскому обновлению публичного рейтинга суперкомпьютеров Top 500. В нём, в частности, упоминались проблемы, связанные с оценкой реальной производительности систем. Дело в том, что в список попадают суперкомпьютеры, которые прошли тест High-Performance Linpack (HPL) вне зависимости от того, используются ли они для реальных нагрузок HPC или ИИ. Но есть и другая сторона дела: Linpack оценивает 64-бит производительность систем в вычислениях с плавающей запятой, но многие современные нагрузки в области ИИ не всегда требуют такой точности, и потому реальная производительность может быть заметно выше.

Именно это недавно продемонстрировала Национальная лаборатории Ок-Риджа, протестировав свой суперкомпьютер Summit (текущий лидер среди участников публичного рейтинга Top500, создан IBM при участии NVIDIA и Mellanox) в особом тесте HPL-AI, призванном оценивать производительность суперкомпьютеров в задачах машинного обучения и искусственного интеллекта. В этом тесте Summit набрал 445 петафлопс — втрое больше стабильных 148,6 петафлопс в тесте HPL.

HPL, представленный три десятка лет назад, остаётся эталоном для измерения производительности систем Top500 в задачах HPC. Более современная альтернатива — HPCG Benchmark — пока так и не достигла заветной цифры в 500 участников рейтинга. 

Однако нынешние суперкомпьютеры теперь используются и в сфере «искусственного интеллекта», а не только для классических «тяжёлых» расчётов. При этом в большинстве ИИ-моделей применяются вычисления половинной или смешанной точности — принципиально иной метод, который позволяет исследователям повысить вычислительную эффективность, получив доступ к неиспользованному потенциалу производительности современных суперкомпьютеров.

Чтобы учесть этот фактор и был предложен тест HPL-AI, представляющий собой развитие HPL для оценки производительности вычислений смешанной точности, широко используемых для обучения моделей искусственного интеллекта. Методология HPL-AI изложена в документе, опубликованном на SC 2018 Аззамом Хайдаром (Azzam Haidar), Джеком Донгаррой и его командой.

«Методы смешанной точности становятся все более важными для повышения вычислительной эффективности суперкомпьютеров, как для традиционного моделирования с методами итеративного уточнения, так и для задач ИИ, — отметил господин Донгарра. — Так же, как HPL позволяет сравнивать потенциал систем в вычислениях двойной точности, этот новый подход, основанный на HPL, позволяет сравнивать возможности суперкомпьютеров в задачах смешанной точности».

NVIDIA удалось осуществить весь массив вычислений в рамках тестового запуска HPL-AI на Summit всего за полчаса — втрое быстрее, чем исполняется оригинальный HPL. В ряде задач, как можно видеть, это может давать кратно ощутимое преимущество. Напомним: в Summit используется 27 000 графических ускорителей NVIDIA Tesla V100.

Учёные используют суперкомпьютеры с поддержкой вычислений смешанной точности для моделирования и задач искусственного интеллекта в области химии, атомной энергетики, нефтегазовой промышленности и так далее.

Компания Gyrfalcon Technology анонсировала компактное устройство 2803 Plai Plug, призванное повысить производительность компьютеров при выполнении операций, связанных с искусственным интеллектом (ИИ).

Новинка представляет собой ИИ-акселератор, выполненный в виде USB-брелока. Поддерживается интерфейс USB 3.0, обеспечивающий пропускную способность до 5 Гбит/с.

В составе решения применён чип Gyrfalcon Lightspeeur 2803S. Заявлено быстродействие в 16,8 триллиона операций в секунду (TOPS) при энергопотреблении 700 мВт. Таким образом, производительность в расчёте на 1 Вт затрачиваемой энергии достигает 24 TOPS. Отмечается, что устройство Gyrfalcon 2803 Plai Plug может использоваться при решении таких задач, как распознавание изображений, обнаружение и отслеживание перемещения объектов, обработка естественной речи, визуальная аналитика, распознавание лиц, бизнес-аналитика и пр. 

SDK поддерживает фреймворки TensorFlowe, Caffe, ResNet, MobileNet, VGG CNN. Правда, компания теперь требует от потенциальных покупателей портфолио ИИ-проектов и примерные планы по использованию новинки и оставляет за собой право отказать в доступе к SDK и документации. Приобрести новинку можно будет по ориентировочной цене 70 долларов США. Конкурирующий продукт Intel Neural Compute Stick 2 (NCS 2) с VPU-процессорами Myriad X стоит $100.

Amazon объявила о публичном запуске Amazon Personalize — службы Amazon Web Services (AWS), которая облегчает разработку систем рекомендаций и персонализации контента для веб-сайтов и мобильных приложений, а также поддерживает настройку воронки продаж. Сейчас сервис доступен в некоторых регионах AWS, включая восток США (Огайо и Северная Вирджиния), запад США (Орегон), Азиатско-Тихоокеанский регион (Токио, Сингапур) и ЕС (Ирландия). В ближайшее время Amazon планирует добавить поддержку для других регионов.

«Мы рады поделиться с клиентами AWS нашим опытом, накопленным в течение двух десятилетий использования машинного обучения для предоставления качественного сервиса на Amazon.com, — сказал вице-президент AWS по машинному обучению Свами Сивасубраманян (Swami Sivasubramanian).  — Клиенты давно спрашивали нас о Amazon Personalize, и теперь мы с нетерпением хотим увидеть, как они используют этот сервис, чтобы порадовать своих пользователей. Самое впечатляющее то, что использование наших сервисов на базе искусственного интеллекта, таких как Amazon Personalize, не требует никакого опыта в машинном обучении, чтобы немедленно начать обучать, настраивать и развёртывать модель в соответствии с требованиями бизнеса».

Amazon запустила новый сервис AWS — Personalize, данная служба поможет даже при отсутствии опыта работы с ИИ, использовать всю мощь машинного обучения, чтобы на лету формировать рекомендации и персонализированный контент для клиентов

Personalize был анонсирован ещё в прошлом году на конференции Amazon re.Invent. Он представляет собой полностью управляемую службу, которая обучает, настраивает и развёртывает пользовательские модели машинного обучения в облаке, формируя необходимую инфраструктуру и управляя такими вещами, как обработка данных, извлечение функций, обучение алгоритмов и их оптимизация, а также хостинг. Клиенты предоставляют сервису данные об активности пользователей в их приложениях или на веб-сайтах (например, клики, просмотры страниц, регистрации и покупки), в дополнение к инвентаризации элементов, которые они хотят рекомендовать (например, статьи, продукты, видео или музыка) и демографической информации (например, возраст или географическое положение). Получив всю эту информацию, Personalize при помощи специального API формирует необходимые рекомендации по товарами и услугам для каждого из клиентов.

Такие компании, как Domino’s, Yamaha, Subway, видеохостинг Spuul и свадебная компания Zola уже используют Personalize для формирования списка предпочитаемых блюд и рекомендаций по ингредиентам, выбора музыкальных инструментов и разработки индивидуального стиля.

«С тысячами фильмов и телепередач в нашем каталоге предоставить зрителям наиболее интересный для них контент — это непростая задача. Чтобы обеспечить более быстрый и эффективный доступ к контенту, мы хотим предоставить нашим пользователям сервис рекомендаций высочайшего качества, отвечающие их интересам и предпочтениям. Amazon Personalize позволил нам легко и быстро запустить сервис персональных рекомендаций, несмотря на то, что ранее у нашей команды не было опыта работы с искусственным интеллектом и машинным обучением. Нам понадобилось всего 3 дня, чтобы разобраться в этом сервисе Amazon и создать первый набор данных, чтобы сформировать рекомендации. Теперь мы можем предоставить каждому зрителю уникальный опыт видеопросмотра», — поделился Даниэль Мюллер (Daniel Muller), руководитель облачной инфраструктуры Spuul.

Компании SberCloud, облачный провайдер Сбербанка, и NVIDIA объявили о подписании соглашения о сотрудничестве в рамках Петербургского международного экономического форума 2019 года.

Стороны займутся разработкой и внедрением на российском рынке продуктов и услуг на основе искусственного интеллекта (ИИ). Соответствующее направление в настоящее время считается одним из самых перспективных на глобальном IT-рынке.

В рамках сотрудничества компания SberCloud создает AI Cloud — продукт, построенный на системах NVIDIA DGX-2, высокопроизводительных вычислительных комплексах, созданных специально для решения задач искусственного интеллекта.

Ожидается, что партнёрство SberCloud и NVIDIA позволит сделать услугу Data Science As a Service доступной как для крупнейших российских корпораций, так и для предприятий малого и среднего бизнеса, а также научных и образовательных учреждений.

Пользователи AI Cloud с помощью единого портала управления смогут работать со всеми ключевыми направлениями искусственного интеллекта: анализ и синтез речи, компьютерное зрение, распознавание символов и текстов, система поддержки принятия решений, автоматическое обучение компьютерных систем. 

Команды SolidRun и Gyrfalcon Technology объединили усилия с целью создания вычислительного модуля SolidRun i.MX 8M Mini SoM, предназначенного для реализации различных проектов в области Интернета вещей, интеллектуальных систем и пр.

Новинка имеет размеры 47 × 30 мм. В зависимости от модификации применяется процессор NXP i.MX8M Mini S (одно ядро ARM Cortex-A53 с частотой 1,8 и одно ядро ARM Cortex-M4 с частотой до 400 МГц), чип NXP i.MX8M Mini D (два ядра ARM Cortex-A53 с частотой 1,8 и одно ядро ARM Cortex-M4 с частотой до 400 МГц) или процессор NXP i.MX8M Mini Q D (четыре ядра ARM Cortex-A53 с частотой 1,8 и одно ядро ARM Cortex-M4 с частотой до 400 МГц).

Младшая версия несёт на борту 3 Гбайт оперативной памяти LPDDR4-3000, две другие — 4 Гбайт. В качестве опции доступен интегрированный флеш-чип eMMC.

Особенность модуля — наличие движка Gyrfalcon Technology Lightspeeur 2803S, предназначенного для ускорения выполнения операций, связанных с искусственным интеллектом.

Покупатели смогут заказать версию с поддержкой беспроводной связи Wi-Fi 802.11b/g/n и Bluetooth 4.2/5.0. Имеется сетевой контроллер Gigabit Ethernet.

Цена решения SolidRun i.MX 8M Mini SoM составит от 56 долларов США. Примерно за 180 долларов можно будет приобрести дополнительную плату HummingBoard Pulse с набором различных разъёмов. 

Работающая на рынке IT-безопасности компания «Смарт Лайн Инк» анонсировала новый сервис, использующий технологии машинного обучения и системы искусственного интеллекта на базе нейронных сетей для поиска уязвимостей систем хранения данных в корпоративной среде, мониторинга мошеннических ресурсов и активностей в DarkNet.

Разработанное «Смарт Лайн Инк» решение осуществляет проверку внешней серверной инфраструктуры, а также выявление недостатков в реализации систем хранения информации. В рамках регулярных обследований проводится поиск серверов с текущими или архивными данными, журналами информационных систем, а также анализ обнаруженных данных с помощью механизмов машинного обучения на наличие в них чувствительной информации, включая персональные данные, информацию с признаками коммерческой тайны и другие сведения. Кроме того, ИИ осуществляет постоянный мониторинг предложений о продаже данных в группах Telegram, на различных закрытых площадках и форумах, а также ресурсах в DarkNet.

По итогам мониторинга система формирует отчёт с указанием выявленных открытых данных и уязвимостей, а также рекомендаций специалистов компании «Смарт Лайн Инк» по их устранению. Также возможно оперативное уведомление владельца данных непосредственно в момент обнаружения открытых ресурсов — по электронной почте или через мессенджеры.

По словам представителей разработчика «Смарт Лайн Инк», проблема доступа к базам данных организаций через уязвимости или ошибки конфигурации приобретает всё большую актуальность. «Если раньше такие базы копировались и выставлялись на продажу, то теперь хакерские группировки стали уничтожать данные и требовать у владельцев выкуп», — говорится в заявлении компании.

Материалы по теме:

• Вышла новая версия системы контроля рабочих станций сотрудников StaffCop Enterprise 4.0;
• DLP-система Solar Dozor 6.4 получила новые инструменты расследования инцидентов;
• InfoWatch разработала платформу для интеграции DLP-системы и корпоративных решений сторонних производителей.

Источник:

• devicelock.com

В отечественных организациях наиболее часто используемым типом решений на базе технологий машинного обучения и систем искусственного интеллекта (ИИ) в настоящий момент являются виртуальные помощники и инструменты для прогнозного анализа. Об этом свидетельствует исследование, проведённое Российской ассоциацией электронных коммуникаций и Национальным исследовательским университетом «Высшая школа экономики» при поддержке Microsoft.

Опросы экспертов в области ИИ показали, что в пятилетней перспективе компании планируют ещё более активно использовать в своих бизнес-процессах «умные» системы. В частности, 39% респондентов сообщили о готовности развивать интеллектуальные решения для прогнозной аналитики, треть опрошенных (34%) заявили о намерении использовать ИИ для анализа изображений и 33% — для обработки запросов на естественном языке. Также ожидается, что в течение 5 лет применение искусственного интеллекта покажет взрывной рост в робототехнике и самоуправляемых механизмах.

В качестве основных преимуществ применения продуктов на базе искусственного интеллекта более половины (58%) опрошенных экспертов назвали оптимизацию бизнес-процессов, чуть меньше — 49% — выделили разработку новых продуктов и услуг, а 41% после внедрения ИИ ожидают увеличения производительности труда. При этом прогнозируется, что лидерами по внедрению и использованию «умных» систем и сервисов в России станут предприятия, работающие в области маркетинга, финансов, телекоммуникаций и в промышленной сфере.

С полной версией аналитического исследования РАЭК и НИУ ВШЭ можно ознакомиться на сайте microsoft.com.

Материалы по теме:

• Большинство финансовых компаний используют искусственный интеллект;
• В России появится комитет по стандартизации в сфере искусственного интеллекта;
• Названы препятствия на пути развития искусственного интеллекта в России.

Источник:

• news.microsoft.com

Компания Microsoft оснастит новую штаб-квартиру компании Bee’ah, строящуюся невдалеке от Дубая (ОАЭ), широким набором футуристических возможностей на базе искусственного интеллекта, включая виртуальную ИИ-персону для сотрудников и посетителей, которая будет заниматься различными задачами, включая планирование совещаний, поиск мест для парковки и оформление заказов на обед.

Этот проект является примером расширяющейся облачной стратегии Microsoft, которая в последние годы стала включать использование инструментария Интернета вещей для таких отраслей, как строительство, производство и розничная торговля.

Совместно с Microsoft разработкой технологий для крупнейшей в ОАЕ компании по переработке отходов занимается Johnson Controls, с которой в 2018 году она представила интеллектуальный термостат на базе цифрового помощника Microsoft Cortana.

Здание штаб-квартиры площадью 80 000 квадратных футов (7,4 тыс. м²) откроется в декабре этого года. Здание находится рядом с центром переработки отходов Bee'ah в Шардже, примерно в 10 милях (16 км) к северу от Дубая.

Microsoft рассказала, что виртуальный ИИ-помощник позволит автоматизировать выполнение административных задач, которые отнимают немало времени у сотрудников. В частности, он будет регулировать температуру в здании, бронировать конференц-залы и выполнять другие рутинные обязанности. Масштабы использования ИИ все ещё определяются, но, как ожидается, круг выполняемых им задач будет включать сотни позиций.

Здание, спроектированное известным архитектором Захой Хадид (Zaha Hadid), будет внешне выглядеть как окружающие его песчаные дюны. Электроэнергия для него будет поставляться из полностью возобновляемых источников энергии. Bee'ah будет необходимо уделять пристальное внимание использованию энергии. Для этого компания будет использовать решение Microsoft Azure Digital Twins, с помощью которого для мониторинга среды создаётся цифровой двойник  системы IoT-устройств здания.