Компания Huawei анонсировала самый производительный в мире кластер для обучения нейронных сетей, который называется Atlas 900. Как заявляет сама компания, данная высокопроизводительная платформа поможет «сделать ИИ доступнее для широкого спектра научных исследований и инновационных бизнес-решений».

В основе кластера Atlas 900 лежат процессоры Ascend 910, которые и были разработаны специально для решения задач, связанных с ИИ. Точное количество чипов в системе не уточняется, но отмечается что их там «тысячи».

Остальные характеристики кластера Huawei также предпочла оставить в тайне.

Однако китайская компания с гордостью заявила, что на обучение нейросети ResNet-50, которая является чуть ли не золотым стандартом для измерения производительности в машинном обучении, кластеру Atlas 900 при использовании 1024 процессоров Ascend 910 понадобилось всего 59,8 секунды. Это на 10 секунд меньше предыдущего мирового рекорда.

По словам Huawei, высокопроизводительная система Atlas 900 может быть задействована для решения задач в самых разных сферах: от астрономии, прогнозирования погоды и автономного вождения до разведки нефтяных месторождений.

Компания также обеспечила доступ к Atlas 900 посредством собственного облачного сервиса Huawei Cloud, тем самым обеспечив своим клиентам из различных отраслей простой способ использовать вычислительные мощности новой системы. Также заметим, что Huawei предлагает доступ университетам и научно-исследовательским организациям по всему миру с большой скидкой.

Компания SAP, являющаяся одним из крупнейших европейских производителей программного обеспечения для корпоративного рынка, объявила о выпуске новой платформы для работы с данными Data Intelligence.

Ключевой особенностью SAP Data Intelligence является поддержка технологий машинного обучения и систем искусственного интеллекта на базе нейронных сетей. В составе решения представлены инструменты для создания и работы с моделями данных, их наполнения, обучения, переобучения, прогнозирования и дальнейшей промышленной эксплуатации. Продукт может интегрироваться с SAP-системами и с любым другим программным обеспечением предприятия.

SAP Data Intelligence упрощает сбор, анализ и визуализацию данных из различных источников, в том числе территориально распределённых. Платформа включает шаблоны для типовых сценариев использования данных, содержит среду для их исследования и разработки моделей машинного обучения, позволяет комбинировать информационные потоки из структурированных и неструктурированных источников, а также решать прочие задачи.

Подробные сведения о продукте доступны на сайте sap.com.

Второй крупнейший игрок на рынке программируемых матриц компания Xilinx представил новые ускорители на ПЛИС модели Alveo U50. Ускорители выполнены в формфакторе PCIe-адаптеров с низким профилем и занимают на материнской плате один слот. До этого в семействе продуктов Alveo были представлены лишь двухслотовые модели, требующие дополнительного питания PCIe. Устройства построены на 16-нм чипах с архитектурой FPGA UltraScale+.

Адаптеры Xilinx Alveo U50 питаются исключительно через слот и свободны от подключения дополнительных разъёмов, что, безусловно, означает пониженное потребление и меньшую производительность. Но эти жертвы могут окупиться сполна. Ускорители Alveo U50 можно установить практически в любой сервер, где есть хоть один свободный слот PCIe. Это решение может стать массовым и оказаться тем камешком с горы, который вызовет лавину интереса к продукции Xilinx и экосистеме ИИ-платформ компании. Фактически Alveo U50 могут стать для Xilinx оружием победы, как бы громко это ни звучало.

Отказ от дополнительного питания свёл пиковое потребление адаптера Alveo U50 до 75 Вт или до номинального значения 50 Вт. Тем самым адаптер Xilinx оказался конкурентом NVIDIA Tesla T4 и предназначен для платформ ИИ с функцией принятия решений. Это могут быть как локальные (пограничные) системы, так и облачные. Компания Xilinx активно работает с облачным сервисом Amazon (AWS) и предоставляет драйверы, компиляторы и другие необходимые программные компоненты.

Интерфейс Xilinx Alveo U50 ― это PCI Express 4.0 с поддержкой спецификаций CCIX. В семействе ускорителей Alveo шину PCIe 4.0 и CCIX поддерживает только старшее решение Alveo U280. Это ещё один плюс в копилку преимуществ младшего и, как надеются в Xilinx, массового решения. Другим преимуществом стало использование в качестве бортовой памяти массива HBM2 объёмом 8 Гбайт с пропускной способностью до 460 Гбайт/с. Адаптеры U200 и U250 используют память DDR4, которая дешевле, но не так быстра.

Наконец, адаптеры Alveo U50 поддерживают протокол NVMe-oF. Это означает, что адаптер снимает с процессора задачу по обслуживанию передачи пакетов данных и обеспечивает минимальные задержки при работе с данными ― на уровне обмена с прямым подключением, хотя может находиться удалённо. Сетевой разъём у адаптера, кстати, QSFP28, который позволяет обмениваться данными со скоростью до 100 Гбит/с. Также предусмотрена модификация Alveo U50DD с двумя портами QSFP28. О цене вопроса не сообщается, но будет явно не выше цен на адаптеры NVIDIA Tesla T4.

Состоялось первое расширенное заседание Технического комитета по стандартизации № 164 «Искусственный интеллект» (ТК 164).

Названный комитет был сформирован 25 июля 2019 года. Ожидается, что его работа будет способствовать внедрению в нашей стране технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения. Комитет займётся созданием нормативно-технической базы в области ИИ и продвижением российских стандартов на международный уровень.

Нужно отметить, что в состав комитета вошли более 70 организаций и компаний. Среди них — Минкомсвязи России, Минздрав России, МГУ имени М.В. Ломоносова, МФТИ, «Сбербанк», «Яндекс», Фонд перспективных исследований и пр.

Отмечается, что в ходе заседания было принято решение о создании пяти рабочих групп: «Основополагающие стандарты», «Качество систем искусственного интеллекта», «Прикладные технологии искусственного интеллекта», «Большие данные» и «Искусственный интеллект в образовании».

«Благодаря разрабатываемым стандартам потребитель технологий искусственного интеллекта сможет убедиться, например, что беспилотный автомобиль безопасен для пассажиров и окружающих, а качество работы системы поддержки принятия медицинских решений не уступает квалификации опытного врача», — говорят участники заседания. 

Компания ABBYY объявила о приобретении разработчика платформы для комплексного анализа бизнес-процессов TimelinePI. Условия сделки не разглашаются.

Созданный TimelinePI программный комплекс относится к классу решений Process Intelligence (PI) и в полной мере использует технологии машинного обучения и системы искусственного интеллекта на базе нейронных сетей. Продукт позволяет в реальном времени получать подробную информацию о работе бизнес-процессов в организации и текущем положении дел, сведения о производительности сотрудников, «узких местах» в корпоративной среде и возможных рисках для бизнеса, а также проверять, соответствует ли текущее положение дел в компании регламенту, оценивать эффект от внедрения той или иной IT-системы и решать прочие задачи вплоть до прогнозной аналитики.

В опубликованном ABBYY сообщении подчёркивается, что дальнейшее развитие и совершенствование платформы TimelinePI станет одним из ключевых элементов стратегии компании на рынках интеллектуальной обработки информации и цифровой трансформации бизнеса. Платформа TimelinePI будет дополнена ИИ-разработками ABBYY, что позволит системе понимать бизнес-процессы на глубинном уровне с использованием технологий обработки естественного языка. ABBYY будет предлагать заказчикам платформу как отдельно, так и в составе существующих и перспективных решений компании.

С поглощением TimelinePI компания ABBYY намерена выступить на новом для себя поле: активно развивающемся рынке интеллектуальных решений и методов глубинной аналитики бизнес-процессов Process Mining. По оценке Gartner, в 2018 году мировой рынок такого ПО составил $160 млн. Аналитики Research and Markets прогнозируют, что к 2023 году он достигнет $1,42 млрд и будет расти более, чем на 50% ежегодно.

Gartner прогнозирует быстрое развитие проектов в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения.

Сейчас организации и компании, работающие с платформами ИИ и машинного обучения, реализуют в среднем по четыре проекта в соответствующих сферах. В целом, 59 % респондентов сообщили, что в том или ином виде применяют средства искусственного интеллекта.

В течение следующего года организации, которые уже применяют ИИ, намерены развернуть в среднем ещё по шесть проектов с использованием технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Таким образом, их количество достигнет десяти.

В 2021-м названный показатель, как ожидается, увеличится до 20, то есть вырастет в пять раз по сравнению с текущим годом. А в 2022 году, согласно прогнозам Gartner, организации и компании доведут количество проектов, связанных с ИИ, до 35. Иными словами, данная величина увеличится практически на порядок по сравнению с нынешним годом.

Средства искусственного интеллекта и машинного обучения позволяют автоматизировать выполнение многих рутинных операций, а также ускорить развёртывание новых сервисов и клиентских платформ. 

Российский системный интегратор КРОК разработал систему промышленной видеоаналитики, предназначенную для контроля и обеспечения безопасности на производственных предприятиях. Впервые решение было представлено на проходившей в Екатеринбурге выставке «Иннопром-2019».

Особенностью созданного специалистами КРОК продукта являются технологии машинного обучения и системы искусственного интеллекта на базе нейронных сетей. Комплекс в онлайн-режиме обрабатывает параллельные потоки данных с камер видеонаблюдения, отслеживает события по заданным параметрам и позволяет наглядно отображать ситуацию на трёхмерной информационной модели объекта.

Система видеоаналитики КРОК может применяться для мониторинга производственных площадей и инфраструктуры. Благодаря искусственному интеллекту комплекс способен распознавать лица сотрудников, следить за обстановкой на территории объекта, контролировать соблюдение техники безопасности, отслеживать местоположение персонала и доступ в опасные зоны, фиксировать возникающие инциденты и решать прочие задачи.

Комплекс поддерживает работу с любыми системами видеонаблюдения и безопасности, в том числе с промышленными носимыми устройствами. Возможно использование системы видеоаналитики в составе интеграционной платформы КРОК «Цифровой рабочий», которая собирает данные из различных информационных систем, в том числе поступающие от промышленных IoT-устройств — умных касок, браслетов, очков. В настоящее время продукт в пилотном режиме развёрнут в нескольких индустриальных предприятиях РФ. В частности, в крупной энергетической компании — для распознавания нарушений при работах на высоте, и на химическом комбинате — для выявления фактов отсутствия средств индивидуальной защиты.

Материалы по теме:

• Рынок промышленных IoT-платформ в России находится на этапе зарождения;
• «Галактика» представила систему управления производственными процессами;
• Эксперты: защита радиоуправляемого промышленного оборудования оставляет желать лучшего.

Источник:

• croc.ru

Исследование, проведённое компанией SAS и Ассоциацией сертифицированных специалистов по расследованию хищений и мошенничества (ACFE), говорит о том, что всё больше компаний и организаций будут применять защитные решения на основе искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения.

Речь идёт об инструментах нового поколения, предназначенных для борьбы с мошенничеством. ИИ-технологии и машинное обучение позволят повысить эффективность выявления преступных схем и прогнозирования рисков.

В настоящее время антифрод-инструменты на базе ИИ и машинного обучения применяют примерно 13 % организаций. Ещё 25 % компаний, принявших участие в исследовании, намерены внедрить подобные технологии в течение года или двух. Таким образом, к 2021-му около 40 % организаций будут использовать для борьбы с мошенничеством ИИ и машинное обучение.

Сейчас большинство организаций чаще всего пользуются преднастроенными отчётами по ключевым событиям мошенничества с использованием классических инструментов, например, от Microsoft Office. Это стандартный инструмент для 64 % компаний, охваченных исследованием. На втором месте по популярности стоит автоматический мониторинг с использованием экспертных бизнес-правил — его применяют 54 % организаций. Замыкает тройку визуальное исследование данных с использованием инструментов Business intelligence (BI) — 35 %.

Ожидается, что к 2021 году 72 % организаций будут использовать для борьбы с мошенничеством автоматический мониторинг данных, автоматическое обнаружение аномалий и др. Предиктивная аналитика планируется использоваться в 52 % организаций. 

Природные катаклизмы ежегодно уносят тысячи жизней и приводят к многомиллиардным убыткам. Причём с каждым годом ситуация только ухудшается. Быстрее и точнее прогнозировать атмосферные явления вскоре поможет новая система на основе технологий искусственного интеллекта (ИИ).

В разработке участвуют специалисты Университета штата Пенсильвания (Penn State), американского провайдера прогнозов погоды AccuWeather и испанского Альмерского университета (University of Almería).

Исследователи применяют фреймворк машинного обучения для обнаружения вращательного движения в структурах облаков, запечатлённых на спутниковых снимках. В частности, алгоритмы ищут образования в форме запятой, которые связаны с такими атмосферными явлениями, как град, грозы и бураны. Для тренировки модели использовались аннотированные вручную снимки — с упором как на форму, так и на параметры движения.

Пример спутникового снимка с атмосферным образованием в форме запятой

В результате, новая модель смогла с точностью до 99 % выявлять атмосферные образования указанного типа со средней скоростью 40 секунд на один прогноз. В целом, система позволяет охватить 64 % всех прогнозов плохой погоды, что превосходит результат для других используемых сейчас моделей. 

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.