По словам премьер-министра России Михаила Мишустина, сейчас степень внедрения искусственного интеллекта в области российской экономики составляет около 20 %, а к 2024 году планируется довести эти показатели до 50 %. В последнее время появилось немало разработок в нише IT-технологий, способных совершить прорыв в самых разных областях.
Гранты и компетенции
В прошлом году в рамках подготовки и повышения квалификации кадров для отрасли ИИ набор в вузы составил 3,2 тысячи студентов и преподавателей. Помимо этого, действует Национальный центр развития искусственного интеллекта, предоставляются гранты для малого и среднего бизнеса, реализующего проекты в данной сфере.
Банк России в ближайшее время планирует создать центр компетенций по ИИ. Как сообщила первый заместитель председателя финансовой организации Ольга Скоробогатова, сегодня IT-технологии позволяют автоматизировать огромные массивы данных, строить логические цепочки и принимать решения.
Ускоренное обучение
Наибольший интерес представляют технологии на основе нейросетей, то есть программ, являющиеся искусственными аналогами биологических нейронных сетей. Теоретически нейросети способны работать как человеческий мозг и обучаться выполнять определённые действия. На практике эти программы могут обрабатывать за короткий срок гигантские объёмы информации. Так, недавно специалисты из лаборатории исследований искусственного интеллекта российской корпорации Tinkoff Research создали новый алгоритм SAC-RND, с помощью которого процесс обучения роботов происходит в 20 раз быстрее и на 10 % эффективнее всех существующих аналогов.
Tinkoff Research занимается изучением наиболее перспективных сфер ИИ: это обработка естественного языка (NLP), компьютерное зрение (CV), обучение с подкреплением (RL), а также рекомендательные системы (RecSys). Результаты последнего исследования были признаны мировым научным сообществом и представлены на 40-й Международной конференции по машинному обучению (ICML) наряду с инновациями от Google DeepMind, Amazon и Sony. Кстати, ранее считалось, что использование случайных нейросетей (алгоритмов для последовательного и автоматического принятия решений) не подходит для офлайн-обучения роботов с подкреплением. Однако программисты из Tinkoff Research сумели экспериментальным путём опровергнуть это предубеждение.
Эксперты заключают, что новый алгоритм может использоваться в целях повышения безопасности беспилотных автомобилей, упрощения логистических цепочек, ускорения доставки и работы складов, оптимизации процессов горения на энергетических объектах и даже сокращения выбросов вредных веществ в окружающую среду. Кроме того, благодаря новой технологии со временем могут быть созданы универсальные роботы, способные совершенно автономно выполнять широкий круг задач.
В помощь врачам
Московские медики сегодня уже используют ИИ при постановке предварительных диагнозов. Но власти Москвы недавно объявили о намерении пойти дальше, и уже в ближайшие годы с помощью технологий искусственного интеллекта выявлять риски заболеваний у горожан.
Суть новых технологий в том, что они станут анализировать не только текущие жалобы пациентов и результаты последних исследований, но и все медицинские данные конкретного пациента за последние два года. Окончательный же диагноз будет ставиться по 95 видам патологий, которые часто являются причиной преждевременной смертности.
Как прокомментировала заместитель мэра Москвы по вопросам социального развития Анастасия Ракова, внедрение цифровых сервисов в область медицины позволяет разгрузить врачей, а также застраховать их от ошибок. Кроме того, применение IT-технологий повышает общее качество оказания медицинских услуг.
Управление электростанциями
А учёные Пермского национального исследовательского политехнического университета разработали новый программный продукт, который поможет улучшить сферу электроснабжения.
Старший преподаватель кафедры «Электротехника и электромеханика» ПНИПУ Григорий Килин и его коллеги изучают влияние различных режимов деятельности электростанций на качество их работы. Планируется создание нейросетевых моделей, которые будут обрабатывать полученные данные и «самообучаться» на основе работы с результатами. Далее на базе этих моделей будет предложена методика настройки и управления для газотурбинных электростанций малой и средней мощности. В рамках инновационной технологии будут учитываться такие качества, как надёжность электросистемы, ресурсосбережение и экологичность.
– Мы планируем внедрить целый комплекс нейросетевых моделей для самых разных режимов работы таких электростанций, – рассказывает Григорий Килин. – Сейчас мы создаём и обучаем такие модели, тестируем их и всесторонне исследуем. Надеемся, что в перспективе научим электростанции самостоятельно «распознавать» различные ситуации и адекватно на них реагировать.
Кстати, проект учёных реализуется в рамках гранта Российского фонда фундаментальных исследований.
Прогнозы на будущее
Возможно, в самое ближайшее время будут созданы технологии, которые позволят существенно увеличить продолжительность жизни. Об этом поведал новый алгоритм, разработанный специалистами Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР).
Автор проекта Евгений Гарин рассказал, что перед искусственным интеллектом была поставлена задача проанализировать статистические данные с 1776 по 2019 год с целью поиска скрытых корреляций между научной и экономической сферой и обнаружения ранее неизвестных закономерностей.
Ученые ТУСУР рассчитали, что каждый очередной технологический цикл в истории цивилизации имеет длительность от 35 до 50 лет и влияет на количество населения и среднюю продолжительность жизни людей. По мере развития цивилизации количество населения растёт, качество жизни улучшается, риски для жизни и здоровья уменьшаются, смертность падает. Поскольку технический прогресс существенно облегчает условия труда, а медики со временем научились исцелять многие недуги, которые раньше считались неизлечимыми.
Созданный томскими исследователями алгоритм способен спрогнозировать вероятность открытий, в том числе и в области медицины, которые напрямую воздействуют на такие параметры, как прирост населения и продолжительность жизни. Так, алгоритм показал, что уже в первой половине этого столетия будут изобретены технологии, способствующие долголетию. Кроме того, риски смертности среди детей, рождённых после 2040 года, окажутся минимальными за всю историю существования человечества.
Суперкомпьютер на все случаи жизни
Пока, как правило, существующие нейросети настроены на узкий круг задач. В связи с этим активно ведутся разработки по расширению возможностей искусственного интеллекта, чтобы всё было «в одном флаконе».
Например, в Московском государственном университете имени Ломоносова запущен суперкомпьютер «МГУ-270». Система включает более 1500 графических ускорителей, в том числе новейшие NVIDIA A100, а также более 300 серверных процессоров AMD EPYC 7702.
Фото: МГУ
«МГУ-270» был разработан совместно несколькими университетскими подразделениями под руководством специалистов факультета ВМК. Он предназначен для проведения фундаментальных и прикладных исследований в области искусственного интеллекта, естественных наук, медицины, психологии, социологии, экономики и других дисциплин. Кроме того, «МГУ-270» войдёт в общую сеть научных суперкомпьютерных центров РФ.
По данным пресс-службы МГУ, исследователи займутся «разработкой математических методов машинного обучения для обработки текстовой научной информации большого объёма, интеллектуальным анализом изображений для высокопроизводительного фенотипирования растений и точного земледелия, прогнозированием качества гетерогенных каналов в сетях передачи данных на основе вероятностных моделей и методов машинного обучения».
Также суперкомпьютер может помочь в изучении дальнего космоса, развитии новых методов в материаловедении, медицине и других областях, требующих больших вычислительных мощностей.
Ирина Шлионская
ГОР