Французская транснациональная компания LVMH, владелец дома моды Louis Vuitton и производителя парфюмерии Christian Dior, заключила сделку с Google с целью использования разработок компании в сфере искусственного интеллекта для предоставления богатым клиентам индивидуального подхода при совершении покупок в интернете.

Bloomberg

Как сообщили топ-менеджеры компаний, Google, являющаяся подразделением холдинга Alphabet Inc., будет работать с отдельными брендами LVMH, производящими предметы роскоши, для улучшения прогнозирования спроса и управления запасами, а также для улучшения рекомендаций, предоставляемых клиентам по целевым товарам. Финансовые условия сделки не разглашаются.

Пандемия коронавируса ускорила переход к онлайн-покупкам товаров премиум-брендов, поскольку у потребителей вошло в обиход покупать дорогие товары, не видя и не касаясь их в магазине. Обеспечение бесперебойной и быстрой онлайн-торговли при одновременном обеспечении наличия необходимых запасов в нужном месте и в нужное время стало решающим, когда магазины были закрыты во время локдауна.

В заявлении компаний указано, что ИИ будет использоваться для улучшения работы всех подразделений LVMH, от разработки продукта до цепочки поставок и взаимодействия между сотрудниками и клиентами. Цель состоит в том, чтобы сделать клиентский опыт «более динамичным».

Контракт рассчитан на срок не менее пяти лет и включает обучение персонала LVMH с помощью Google Cloud. «Партнёрство с Google Cloud поможет LVMH „лучше понять потребителя“», — заявил генеральный директор Google Cloud Томас Куриан (Thomas Kurian).

Первоначально партнёрство будет касаться 15 ведущих брендов LVMH, а затем будет распространено на всю группу.

Данные берутся из публикации Искусственный интеллект: алгоритмы поиска

Компании Google и Seagate анонсировали создание модели машинного обучения, способной предсказать выход из строя накопителей памяти задолго до того, как они перестанут работать. Решение этого вопроса оказалось не таким простым даже для Google, имеющей многолетний опыт разработки ИИ и обращения с HDD в дата-центрах.

extremetech.com

Ещё в 2016 году компания Blackblaze сообщала о мониторинге пяти SMART-атрибутов, позволяющих предсказать поломку жёсткого диска. Эксперты обнаружили, что значения атрибутов SMART 5, 187, 188, 197 и 198 хорошо коррелируют с выходом накопителей из строя. Выяснилось, что у 76,7 % сломавшихся HDD наблюдались те или иные ошибки, связанные с указанными проблемами и только 4,2 % дисков с соответствующими сбоями сохранили полную работоспособность. Тем не менее компании так и не удалось доказать точную зависимость между этими показателями.

extremetech.com

Таблица выше демонстрирует, насколько ошибка одного из атрибутов SMART повышает вероятность некорректного значения одного из других атрибутов. Только два из них демонстрируют прямую зависимость. В 2016 году сбои HDD с трудом поддавались анализу.

Теперь Google и Seagate собирают некое неопределённое количество SMART-информации и сведений от центров хранения и обработки данных, использующих множество дисков, а также логи HDD (OVD и FARM) и данные о производстве накопителей, включая номера моделей и партий. Другими словами, Google собирает намного больше информации, чем Blackblaze несколько лет назад.

По данным Google, использовались две системы предсказания сбоев, при этом модель «классификатор таблиц» AutoML обеспечила 98-процентную точность предсказания. Хотя модель вызывает некоторые вопросы у специалистов, в Google заявляют, что новая ИИ-модель помогает идентифицировать наиболее распространённые причины поломок жёстких дисков, «позволяя полевым группам предпринимать проактивные действия для снижения числа отказов при совершении операций до того, как они произошли».

«Мы уже планируем распространить действие системы на все диски Seagate — и не можем дождаться того, чтобы посмотреть, какие преимущества это даст нашим OEM-партнёрам и нашим пользователям!» — заключает Google.

Исследователи из Национальной лаборатории им. Лоуренса в Беркли применили инновационный метод для изучения процессов деградации литиевых аккумуляторов с быстрой зарядкой. Учёные создали уникальный алгоритм машинного обучения на базе рентгеновских снимков химических процессов в батареях и добавили в модель данные из других исследований по этой теме. Созданный таким образом «научный ИИ» способен быстрее разобраться в проблеме, чем учёные.

Источник изображения: Jacqueline Orrell/SLAC National Accelerator Laboratory

В своём исследовании учёные использовали усовершенствованный источник света, излучающий в диапазоне от инфракрасного до рентгеновского. Одновременно проводились десятки экспериментов с использованием методов химической визуализации или сканирующей просвечивающей рентгеновской микроскопии (STXM). Литиевая батарея подвергалась циклическим заряду и разряду, а оборудование одновременно следило за физическими и химическими процессами в сотне частиц батареи на 50 различных энергетических уровнях.

Полученные в ходе эксперимента 5 000 изображений «скормили» специально созданному алгоритму машинного обучения. И это был не простой алгоритм, который мог извлекать те или иные данные из картинок. Утверждается, что алгоритм анализировал изображения, исходя из целого ряда предварительно введённых данных и моделей, полученных в других исследованиях по сходной тематике. Фактически, повторим, учёные утверждают о «научном ИИ», который мог «осмысленно» анализировать нужную, а не случайную информацию.

Созданный в лаборатории алгоритм, сочетающий машинное обучение и рентгеновскую микроскопию, обещает сэкономить годы исследований, сравнительно быстро проведя анализ поведения частиц в аккумуляторах под нагрузкой и прояснив фундаментальные процессы, которые при этом происходят в материалах внутри аккумуляторов.

Патрик Херринг (Patrick Herring), старший научный сотрудник исследовательского института Toyota, который поддерживал эту работу в рамках своей программы ускоренного проектирования материалов, сказал: «Понимая фундаментальные реакции, происходящие в батарее, мы можем продлить ее срок службы, обеспечить более быструю зарядку и, в конечном итоге, проектировать батареи из лучших материалов».

Война за право владения интеллектуальной собственностью компании ARM длится ещё с прошлого года. NVIDIA пытается получить разрешение на полный выкуп, а конкуренты и регуляторы всячески этому препятствуют. Герман Хаузер, соучредитель ARM, попытался предположить, почему все так боятся этой сделки.

На разработках компании ARM и одноименном наборе инструкций строится практически весь рынок смартфонов. Также у ARM есть перспективы в компьютерах и на серверном рынке. Именно поэтому NVIDIA уже который месяц борется за разрешение на приобретение этой компании. Чтобы успокоить регулирующие органы от правовых аспектов, американский производитель графических процессоров обещает не вмешиваться в оригинальную бизнес-модель ARM и даже собирается построить в Кембридже ведущий исследовательский центр ИИ, который останется на балансе ARM. Тем не менее переговоры между NVIDIA и регулирующими органами по всему миру пока не достигли консенсуса. И этому есть объяснение.

По словам соучредителя ARM Германа Хаузера, недавно представленный NVIDIA процессор Grace для машинного обучения является доказательством того, что компания склонна к монополизации рынка, если ей будет разрешено провести покупку. Он считает, что технологический гигант может сделать проприетарный интерфейс NVLink эксклюзивным для своих ARM-процессоров (для подключения своих же GPU), что создаст неравные условия на рынке серверных устройств.

Впрочем, это всего лишь предположение компетентного специалиста, который пытается рассудить действия компании и предугадать возможные ходы. Тем более, NVIDIA ещё не получила право на приобретение ARM, да и NVLink существует ещё с 2014 года, и не совсем ясно, как именно он может навредить рынку.

И все же, остальные игроки на рынке электроники скорее согласны с мнением Германа Хаузера и постоянно выражают обеспокоенность по поводу сделки между ARM и NVIDIA. Компании Google, Qualcomm и другие сомневаются, что NVIDIA сможет честно конкурировать, имея под рукой богатый опыт ARM. Пока никто не может назвать конкретных причин, но страх перед совершением такой крупной сделки есть у всех. Тем более всех пугает тот факт, что NVIDIA уже разработала, представила и собирается выпустить свой первый процессор ARM, даже несмотря на трудности со сделкой.

Текущий председатель правления Huawei Сюй Чжицзюнь (Xu Zhijun) на недавней встрече с аналитиками заявил, что компания продолжит наращивать инвестиции в программное обеспечение для умных автомобилей для повышения их автоматизации. Он подчеркнул, что Huawei в автомобильной сфере станет постепенно наращивающим позиции поставщиком компонентов в области интеллектуальных транспортных сетей.

Любопытно, что недавно один из блогеров в социальной сети Weibo опубликовал видео работы автопилота Huawei, добавив: «Как утверждается, это демонстрация беспилотного вождения в электромобиле Arcfox Polar Fox Alpha S, оснащённом интеллектуальной системой вождения Huawei. Можно видеть, что автопилот Alpha S находится в высокой степени готовности, работает естественно и хорошо даже на сложных участках дороги».

Источник также упомянул, что несколько дней назад на ежегодной конференции с аналитиками Сюй Чжицзюнь объявил, что три автомобильные компании заключили партнёрские соглашения с Huawei: BAIC New Energy, Chongqing Changan Automobile и Guangzhou Automobile — вместе они должны запустить на этой неделе автомобильную марку и представить упомянутый автомобиль Arcfox Polar Fox Alpha S. Сообщается, что машина может быть доступна в различных вариантах, включая наиболее продвинутую версию с интеллектуальной платформой Huawei HI Smart Car и операционной системой HarmonyOS.

Сюй Чжицзюнь сказал, что Huawei не создаёт свои автомобили, а помогает автомобильным компаниям выпускать продвинутые машины. Huawei собирается расширять количество партнёров среди автопроизводителей. Компания сейчас работает с тремя партнёрами и готовит выпуск интеллектуальных автомобилей под тремя марками. Машины с платформой Huawei HI Smart Car будут отличаться наличием логотипа Huawei в салоне, но это коснётся только тех моделей, которые предлагают продвинутую интеллектуальную систему помощи водителю.

Как и ожидалось, Microsoft официально объявила о покупке Nuance Communications. В рамках окончательного соглашения Microsoft поглотит Nuance по цене $56 за акцию — это на 23 % выше рыночной стоимости. С учётом чистых долгов приобретаемой компании, сумма сделки составит $19,7 млрд — это вторая по масштабу покупка программного гиганта после LinkedIn за $24 млрд в 2016 году. Сделка была единогласно одобрена советами директоров Nuance и Microsoft.

По словам программного гиганта, Nuance — один из лидеров рынка облачных технологий и ИИ, и имеет богатый опыт в области здравоохранения и корпоративного искусственного интеллекта. Марк Бенджамин (Mark Benjamin) останется исполнительным директором Nuance и будет подчиняться исполнительному вице-президенту по облачным технологиям и ИИ в Microsoft Скотту Гатри (Scott Guthrie). Сделка должна завершиться в этом календарном году.

Microsoft уверяет, что покупка позволит улучшить позиции в области здравоохранения и расширит возможности предложений Microsoft Cloud for Healthcare, представленных в 2020 году. Инициатива направлена на удовлетворение комплексных облачных потребностей быстро трансформирующейся и растущей индустрии здравоохранения.

Nuance является первопроходцем и лидером в области диалогового ИИ и облачных сопровождающих клинических служб для медицинских работников. Продукты Nuance включают Dragon Ambient eXperience, Dragon Medical One и PowerScribe One для рентгенологических отчётов — всё это ведущие SaaS-предложения для распознавания речи в клинической практике, построенные на базе Microsoft Azure. Решения Nuance легко взаимодействуют с основными системами здравоохранения, включая давнюю интеграцию с электронными медицинскими картами (EHR), что облегчает медицинский документооборот и даёт поставщикам возможность предоставлять улучшенные услуги пациентам. Решениями Nuance в настоящее время пользуются более 55 % врачей и 75% рентгенологов в США, а также 77 % американских больниц. Выручка Nuance Healthcare Cloud выросла на 37 % в годовом исчислении в 2020 финансовом году компании (закончился в сентябре 2020 года).

Приобретение Nuance компанией Microsoft — логичное развитие партнёрства двух компаний в медицинской сфере. Nuance и Microsoft обещают улучшить свои предложения, а также соответствовать самым строгим стандартам конфиденциальности и безопасности.

Помимо здравоохранения, Nuance имеет наработки в области искусственного интеллекта, автоматизированного взаимодействия с клиентами, виртуальных помощников, цифровых и биометрических решений во всех отраслях промышленности. Все эти предложения будут улучшены с помощью интеграции облачных технологий Microsoft, включая Azure, Teams и Dynamics 365.

По словам информаторов Bloomberg, в настоящее время Microsoft ведёт активные переговоры о покупке компании Nuance Communications, занимающейся разработками в области искусственного интеллекта и речевых технологий. Соглашение может быть объявлено уже на этой неделе. Напомним — технологии Nuance лежат в основе голосового помощника Apple Siri.

Simon Dawson | Bloomberg

Как утверждается, обсуждаемая цена сделки может составить около $56 за акцию, хотя условия всё ещё могут измениться. Таким образом, по данным Bloomberg, сумма сделки составит около $16 млрд. Акции Nuance выросли в этом году на 3,4 %, что дало компании рыночную оценку почти в $13 млрд. Но рост оказался заметно ниже средних показателей 2020 года для индекса S&P 500 — в 9,9 %. Для сравнения, акции Microsoft выросли на 15 %.

По данным Bloomberg, сделка с Nuance может стать вторым по величине приобретением Microsoft, уступив только сделке по поглощению Linked In за $24 млрд в 2016 году. Microsoft и Nuance сотрудничают с 2019 года в области технологий, позволяющих врачам фиксировать голосовые разговоры при посещении пациентов и вводить данные в электронные медицинские карты.

Рыночная стоимость Microsoft сейчас превышает $1,93 трлн, и корпорация активно занимается поглощениями. В прошлом месяце появились сообщения о желании программного гиганта купить более чем за $10 миллиардов Discord — сообщество чатов для видеоигр. Она также недавно приобрела игровую компанию Zenimax Media за $7,5 млрд.

Компания tinyBuild опубликовала новый трейлер стелс-хоррора Hello Neighbor 2. Ролик посвящён продвинутости искусственного интеллекта, который управляет таинственным соседом.

Hello Neighbor 2 — это ужастик, в котором вы в роли местного журналиста пытаетесь узнать тайны своего странного соседа мистера Питерсона. Последний обладает продвинутым самообучающимся искусственным интеллектом на базе неких алгоритмов и нейросети — он выслеживает вас и адаптируется к каждому вашему действию.

Искусственный интеллект постоянно изучает местность и ищет способы устроить засаду на игрока. Он следит за шаблонами передвижений и, если они кажутся эффективными, копирует их. Кроме того, у искусственного интеллекта есть распорядок дня, который нарушает игрок: спать, есть, готовить и, возможно, идти в лес, чтобы выкопать подозрительные мешки. Наконец, сосед будет использовать те же объекты, что и вы, для тех же целей.

Действие Hello Neighbor 2 разворачивается в городе Рейвен Букс, где пропадают люди. Подозрение местного журналиста падает на мистера Питерсона. Вам предстоит проследить за своим соседом и понять, что же он скрывает.

Hello Neighbor 2 выйдет на ПК и Xbox Series X и S в этом году.

С февраля по апрель 2021 года Intel в России проводит второй сезон CV Academy — серию открытых вебинаров по компьютерному зрению, глубокому обучению и оптимизации производительности алгоритмов. Цель проекта — расширить знания разработчиков, уже имеющих опыт в данной области, а также помочь тем, кто имеет опыт разработки на С++/Python и базовые знания в области машинного и глубокого обучения, ближе познакомиться с указанными темами.

Вебинары CV Academy возобновляются с 10 февраля 2021 года. Планируется провести 12 вебинаров в течение февраля, марта и апреля. Темы: основные методы автоматического распознавания речи, синтез речи на основе нейронных сетей, обзор техник и моделей обработки естественного языка, применение компьютерного зрения в медицине, федеративное машинное обучение, компиляторы для нейронных сетей и т. д.

Для участия в вебинарах необходима регистрация на странице CV Academy на Timepad. Регистрация проводится отдельно на каждое мероприятие — можно выбрать наиболее интересные для себя темы. Вебинары будут проводиться еженедельно по средам, с 19:00 до 20:00. Подробное описание вебинаров, а также оперативная информация об изменениях в расписании доступны на той же странице.

Вебинары проводят эксперты мирового уровня — инженеры подразделения Intel IOTG Computer Vision в России. Слушатели CV Academy узнают о технологиях, работа над которыми ведется в Центрах исследований и разработок Intel в России, а также получат информацию о карьерных возможностях в сфере компьютерного зрения.

Intel в России ведет сейчас активный набор опытных разработчиков по направлениям, связанным с искусственным интеллектом, и одной из ключевых задач CV Academy является создание кадрового резерва специалистов в данной области. Непосредственным предшественником CV Academy был проект для студентов CV School, в котором приняло участие более 400 слушателей. А 30 участников проекта в итоге устроились на стажировку в компанию.

Первый сезон CV Academy состоялся в ноябре-декабре 2020 года. Среди тем были изучение набора инструментов OpenVINO Toolkit, обзор методов сопровождения объектов на видео, методики обработки звука в OpenCV, алгоритмы 3D-реконструкции в OpenCV в режиме реального времени, подготовка данных для тренировки нейронных сетей и так далее. Материалы прошедших вебинаров доступны на сайте Академической программы в Intel.

TSMC не приходится жаловаться из-за отсутствия клиентов на её передовые техпроцессы. Освободившиеся после ввода американских санкций от HiSilicon квоты готовы занять молодые китайские игроки. Например, компания Cambricon, которая начала выпускать на мощностях тайваньского подрядчика процессоры для решения задач ИИ.

Сообщается, что TSMC приступила к массовому производству 7-нм ИИ-чипа (MLU) компании Cambricon. Она стала первой, кто из китайских разработчиков ИИ-чипов вышел на местную биржу STAR для высокотехнологических компаний. Cambricon интересна тем, что была создана в 2016 году и разработала блок нейронного ускорителя для процессоров Kirin 980 компании Huawei. Санкции против Huawei серьёзно подкосили бизнес Cambricon, но не сломили её и вывели на новую орбиту.

Новый ИИ-чип Cambricon MLU 290 на 7-нм техпроцессе содержит 46 млрд транзисторов. По сравнению с предыдущей 16-нм разработкой MLU 270, новый чип MLU 290 обеспечивает 4-кратное увеличение пиковой производительности, 12-кратное увеличение пропускной способности памяти и 19-кратное увеличение пропускной способности межкристальной связи.

На базе MLU 290, который подходит как для тренировки моделей, так и для принятия решений, выпускаются карты ускорителей с несколькими чипами: MLU290-M5 и Xuansi 1000. Карты ускорителей используют разработанную компанией Cambricon технологию MLU-Link, обеспечивающую производительность в задачах ИИ до 1024 TOPS с максимальным тепловыделением 350 Вт. Интеллектуальный ускоритель Xuansi 1000, например, объединяет четыре MLU 290 с максимальной производительностью ИИ более 4,1 PetaOPS для операций INT4. Аналитики считают, что Cambricon имеет шанс разрушить монополию NVIDIA в Китае.

Компания Facebook анонсировала крупное обновление системы текстового замещения (Automatic Alt Text), которая генерирует описание фотографий для слабовидящих людей. Теперь ИИ может распознавать в 10 раз больше объектов на снимках, размещённых в Facebook и Instagram. Об этом пишет CNET.

Эндрю Хойл, CNET

Соцсеть утверждает, что теперь система может описывать действия, ориентиры, виды животных и другие детали. Также она может распознавать композицию и, например, указывать, что в центре стоят два человека и трое сбоку. Ранее она бы описала ситуацию, как присутствие пятерых на снимке. Также ИИ сможет соотносить объекты на снимке: например, выделить, что дом находится на фоне горы.

Воспроизвести описание смогут различные программы, такие как VoiceOver от Apple. Это призвано помочь пользователям, которые испытывают проблемы со зрением, понять контекст фотоснимка из социальных сетей. Это может улучшить коммуникацию с друзьями или родственниками.

Данные берутся из публикации Отрасли и направления искусственного интеллекта: взгляд «с высоты птичьего полёта»

Данные берутся из публикации Искусственный интеллект и сознание: imitation game

Проведённая в августе этого года симуляция воздушного боя между человеком и ИИ оказалась разгромной для живого оператора. Это подтвердило необходимость в развитии программы эволюции воздушного боя (ACE), инициированной Управлением перспективных исследовательских программ в области обороны (DARPA). На днях американское агентство подписало контракты с пятью контрагентами, которые будут разрабатывать пять ИИ для ближнего воздушного боя.

Источник изображения: DARPA

Разрабатывать алгоритмы для истребителей и их ведомых будут Boeing, EpiSci, Технологический научно-исследовательский институт Джорджии, Heron Systems и PhysicsAI. Боевой ИИ должен будет работать как самостоятельно, так и в паре с таким же беспилотным истребителем или с пилотируемым истребителем. Если точнее, то от разработчиков требуется создать алгоритм, реализующий схемы ближнего боя один на один, двое на одного и два на два.

Предусмотрено три этапа испытания алгоритмов. На первом этапе ИИ будет сражаться в компьютерной симуляции. На втором этапе под управлением ИИ будет проведена имитация воздушного боя между небольшими самолётами. Наконец, на третьем этапе, который пройдёт в 2023 году, ИИ будут имитировать ближний воздушный бой на боевых истребителях.

Концепция «мозаичных боевых действий». Источник изображения: DARPA

В целом программа ACE (Air Combat Evolution) является частью более масштабной программы Мозаичного поля битвы (Mosaic Warfare). По мере развития алгоритмов ИИ и управляемости боевыми действиями на новом уровне, военные будут расширять масштаб взаимодействия ИИ и живой силы до полномасштабных боевых столкновений с участием всех родов войск.

Возвращаясь к программе ACE, отметим, что обучение ИИ навыкам боевого пилотирования планируется осуществлять подобно обучению живых курсантов — от азов до высших умений. Этой и другими разработками в поддержку программы ACE будут заниматься другие участники программы. Так, по программе T2 (ACE) компания SoarTech разработает методологию измерения доверия пилотов к действиям ИИ и взаимодействию с человеко-машинными интерфейсами. По программе T3 (ACE) компании Dynetics и Lockheed Martin создадут набор данных и модель для анализа масштабирования воздушных боёв с участием одновременно многих самолётов.

Учебно-боевой самолёт L-29 «Альбатрос», которым будет управлять ИИ в имитации ближнего воздушного боя

Исполнитель программы T4 (ACE) компания Calspan поставит для оборудования ИИ полномасштабные боевые самолёты L-39 для соответствующей фазы испытаний (это чехословацкие учебно-боевые «Альбатросы»). Разработка собственно алгоритмов боевых ИИ относится к программе T1 (ACE).