Теги → нейроны
Быстрый переход

Учёные придумали, как повысить эффективность ИИ — нужны нейросети с разными, а не одинаковыми искусственными нейронами

Учёные Имперского колледжа Лондона подтвердили свою гипотезу о том, что использование разных видов искусственных нейронов (вычислительных блоков) при создании систем искусственного интеллекта (ИИ) повышает эффективность работы нейросетей. На эту идею учёных натолкнуло строение человеческого мозга и снежинки.

Pixabay

Pixabay

В природе не бывает двух одинаковых снежинок, как и одинаковых нейронов головного мозга млекопитающих. По мнению британских учёных, именно потому, что у искусственных сетей абсолютно одинаковые нейроны, человеческий мозг по-прежнему превосходит ИИ по многим параметрам — быстрее учится, адаптируется к меняющимся условиям, переключается с одной задачи на другую.

Участвовавший в исследовании, результаты которого опубликованы в журнале Nature Communications, специалист по вычислительной нейробиологии Дэниел Гудман (Daniel Goodman), пояснил порталу NEO.LIFE разницу между способностью к обучению и адаптации к меняющимся обстоятельствам у человеческого мозга и ИИ.

ИИ можно обучить, например, известной аркадной видеоигре Pong. «По краям поля движутся две ракетки, которые поочерёдно отбивают мячик. Обученный ИИ будет играть в эту игру идеально. Лучше, чем человек, — говорит Гудмен. — Однако стоит придвинуть ракетки хотя бы на пиксель ближе друг к другу, и ИИ не сможет играть в неё, так как он обучен только на конкретные параметры игры и не может справиться с любыми, даже самыми незначительными изменениями в ней». Такой проблемы у человека не существует, и причина, как считает ученый, кроется в том, что все нейроны головного мозга человека разные.

Лаборатория интеллектуальных систем и сетей Имперского колледжа немного изменила каждую составляющую в нейросети, сделанной по образцу головного мозга, и это повысило эффективность и точность её работы на 20 %. Кроме того, учёные попытались как можно более точно воспроизвести импульсную работу сетей мозга, что также повысило эффективность нейросети: улучшились показатели работы ИИ по распознаванию речи, получению и интерпретации голосовых команд. Вдобавок изменение времени активации искусственных нейронов позволило повысить эффективность выполнения задач с временным компонентом, таких как распознание произносимых подряд цифр.

В свою очередь, нейробиолог из лаборатории в Колд-Спринг-Харбор (штат Нью-Йорк, США) Парта Митра (Partha Mitra) считает, что дело скорее в том, как скомпонованы нейроны. И в зависимости от того, как выстроены нейроны (даже если они одинаковы), их можно использовать для решения разных задач.

Митра и его британский коллега Гудмен считают, что в ближайшее время появятся пластичные системы ИИ, построенные на чипах с различными искусственными нейронами — нейроморфные системы. И благодаря пластичности, важной особенности естественных нейронных сетей, ИИ сможет научиться, например, безошибочно играть в Pong с изменяющимися параметрами, говорят учёные.

Представлен аналоговый нейронный процессор, наиболее точно имитирующий работу мозга человека

Компания Rain Neuromorphics завершила создание цифрового проекта процессора, наиболее точно имитирующего работу мозга человека. Чип содержит 10 тыс. цифровых нейронов и будет выпущен с использованием 180-нм техпроцесса. Масштабирование и снижение технологических норм поможет создать решение для задач искусственного интеллекта с предельно низким потреблением и мощными когнитивными функциями.

На увелеичееном снимке показаны цифровые нейроны, разным цветом помечены входы и выходы. Источник изображения: Rain Neuromorphics

На увеличееном снимке показаны цифровые нейроны, разным цветом помечены входы и выходы. Источник изображения: Rain Neuromorphics

Как известно, мозг человека представляет собой нейросеть из примерно 90 млрд нейронов. Вход каждого нейрона — это множество «волосков», называемых дендритами. По ним распространяется потенциал (импульс напряжения), который заставляет нейрон реагировать тем или иным образом. Для реакции нейрона необходима усреднённая сумма потенциалов всех сигналов со множества дендритов, что делает мозг «аналоговым компьютером».

Реакция нейрона также представлена потенциалом действия, но он распространяется по другим нервным «волоскам» — аксонам. Как правило, у нейронов по одному аксону (выходу), который заканчивается синапсом — местом взаимодействия с дендритами других нейронов, если говорить о головном мозге. Синапс — это бесконтактный переход от аксона к дендриту, взаимодействие между которыми представляет собой уже химическую реакцию, а не электрический сигнал. Но дальше по дендриту снова побежит электрический импульс.

Пример строения нервной ткани головного мозга

Пример строения нервной ткани головного мозга

В чипе химию мозга повторить либо сложно, либо невозможно. Поэтому имитация всегда будет условной и чип Rain Neuromorphics в этом плане не стал исключением. Но зато в плане воспроизводства дендритов совершён прогресс. К каждому аксону цифрового нейрона подведено множество дендритов (входов других цифровых нейронов), что наиболее полно на сегодняшний день отражает строение головного мозга. Синапсы при этом образуются в месте соединения дендритов и аксонов, но они, конечно же, представляют электрический, а не химический контакт.

Воспроизводство аксонов предложено оригинальным методом. Разработчики Rain Neuromorphics взяли в качестве образца вертикальные каналы, создаваемые при производстве памяти 3D NAND, но вместо флеш-памяти (затворов), они покрыли аксоны-каналы материалом, создающим в месте контакта с дендритом переход ReRAM. Таким образом, синапс в предложенном решении — это резистивный переход, который управляет импульсом напряжения на входе нейрона. Более того, дендриты соединяют аксоны с нейронами случайным образом, почти как в мозге человека до обучения.

Колонны-аксоны с поперечными случайными связями-дендритами. Источник изображения: Rain Neuromorphics

Колонны-аксоны с поперечными случайными связями-дендритами. Источник изображения: Rain Neuromorphics

Конечно, применительно к полупроводниковой литографии ни о какой случайности речи не может быть. Случайные связи не случайны, а созданы с оглядкой на определённый алгоритм. Задача стоит создать так называемые разреженные матрицы, которые в процессе последующего обучения создадут нейронную сеть. Но это очень близко к тому, как устанавливаются связи между нейронами в головном мозге.

По словам разработчиков, первые чипы смогут обеспечить 125 миллионов параметров INT8 для обработки зрения, речи, естественного языка и рекомендаций, потребляя при этом менее 50 Вт. Компания ожидает, что образцы будут доступны в 2024 году, а кремний будет готов к коммерческим поставкам в 2025 году. Подробнее о разработке можно прочесть на сайте EE Times.

«Лаборатория Касперского» разработала систему машинного зрения

«Лаборатория Касперского», российский разработчик средств обеспечения информационной безопасности, выйдет на рынок компьютерного зрения с новым программным продуктом.

Здесь и ниже изображения pixabay.com

Здесь и ниже изображения pixabay.com

Решение, как сообщает газета «Ведомости», получило название Kaspersky Neural Networks. Это специализированная система аналитики, способная распознавать объекты, попадающие в поле зрения камеры беспилотных летательных аппаратов (БПЛА).

Отмечается, что программное обеспечение способно анализировать изображения, поступающие сразу с нескольких дронов. Причём функционирует система в режиме реального времени.

Предполагается, что разработка «Лаборатории Касперского» заинтересует спасательные службы. Решение Kaspersky Neural Networks может распознавать людей, оказавшихся в зоне бедствия, дома, автомобили, животных и пр.

Выполнение анализа может осуществляться непосредственно на борту беспилотного летательного аппарата. Известно, что программное обеспечение уже использует производитель дронов «Альбатрос». 

Американский стартап выпустит шлем для считывания мыслей за $50 тыс.

Калифорнийский стартап Kernel готовится к началу поставок специального шлема, способного анализировать активность нейронов мозга. Другими словами, речь идёт об устройстве, способном в некотором роде читать мысли пользователя. Стоимость гаджета составит $50 тыс., сообщает издательство Bloomberg.

Одна из версий прототипа шлема (Источник изображения: Bloomberg)

Одна из версий прототипа шлема (Источник изображений: Bloomberg)

Технология, стоящая в основе разработки компании Kernel, существует уже относительно давно. Однако до настоящего момента она была представлена только в устройствах с комплектом сопутствующего оборудования, которое могло занимать площадь целой комнаты и при этом стоить миллионы долларов. Американская компания хочет сделать эту технологию более доступной для простых пользователей. Кроме того, научным командам разработчик готов предоставлять свой гаджет для исследований на безвозмездной основе.

Футуристичный шлем для анализа мозговой активности получил название Flow. Он, как заверяет Kernel, «способен считывать показатели активности нейронов в реальном времени и с высокой точностью определять закономерности мозговой активности», используя лазеры. Всё, что требуется от пользователя — надеть шлем на голову и подключить устройство по кабелю USB Type-C к компьютеру.

Kernel также разработала другой шлем под названием Flux. Он способен считывать «скорость движения срабатывания нейронов в реальном времени» и предоставлять информацию о «сложной мозговой активности, лежащей в основе таких нейробиологических функций, как возбуждение, эмоции, внимание, память и обучение», указано на сайте компании. По данным Bloomberg, пока неясно, какой именно из двух шлемов поступит в продажу по цене в $50 тыс., а также сколько будет стоить второй.

Исследователи могут использовать информацию, собираемую шлемами компании Kernel, для изучения процессов старения мозга, различных психологических расстройств, инсультов или даже, как пишет Bloomberg, активности мозга в момент «психоделических приключений».

Шлем Flow для записи сигналов активности мозга используют лазеры, которые проникают через кожу и череп. В отличие от того же устройства Neuralink, которое имплантируется в виде чипа в мозг, разработка компании Kernel использует неинвазивную методику исследования. Однако тут же следует указать, что неинвазивный метод является менее точным. Кроме того, он более подвержен действию внешних источников электромагнитных помех.

Дополнительной особенностью шлема Flow является его способность считывать изменения уровня кислорода в крови. Шлем Flux в свою очередь оснащён функцией магнитоэнцефалографии, которая позволяет измерять и визуализировать магнитные поля, возникающие вследствие электрической активности мозга.

В число первых клиентов, которые получат подобные шлемы, попадут исследовательские институты и частные медицинские организации, занимающиеся изучением работы мозга. Как передаёт Bloomberg, в перспективе компания Kernel хочет снизить цены на свои разработки до стоимости обычных смартфонов.

Google анонсировала новую нейросеть MUM — она улучшит поиск и сервисы компании

Google объявила о разработке мультимодальной нейросети под названием MUM (Multitask Unified Model). Она призвана улучшить результаты выдачи органического поиска и остальные продукты компании. Искусственный интеллект обучен работать на 75 языках и может совмещать информацию из них всех. Это упростит получение нужного результата для пользователей, сообщается в блоге разработчиков.

google

google

Создатели уточнили, что MUM работает на архитектуре глубоких нейронных сетей Transformer. В отличие от проекта BERT, новинка в 1000 раз мощнее. Благодаря своей мультимодальности, MUM может сформировать более обширное понимание окружающего мира. Она умеет не только понимать текст и картинки, но аудио- и видеофайлы.

Google

Google

Например, при запросе «Поход на гору Фудзияма», MUM предоставит информацию о наиболее комфортных маршрутах. Кроме этого, поиск может понять, что в контексте пеших прогулок пользователю может потребоваться специальное снаряжение, и предложит его. Из-за более глубокого знания окружающего мира, нейросеть может учитывать погоду. Например, осенью на горе начинается сезон дождей, поэтому ИИ может предложить купить непромокаемую куртку. Также можно будет сфотографировать какой-то предмет и спросить поисковик, подойдёт ли он для поставленной цели.

Google

Google

Сроки запуска MUM пока не уточняются. По словам разработчиков, они только начали тестирование нейросети. Несмотря на это, они планируют начать её интеграцию в ближайшие месяцы.

Искусственный интеллект Sony доиграет за вас игру, если вы устали или отвлеклись

Сообщается, что компания Sony запатентовала технологию обучения нейросети стилю игры пользователя. Искусственный интеллект поможет человеку с прохождением игры и заменит его в случае, если игрок вынужден будет отвлечься на посторонние задачи.

Смысл любой игры заключается в том, чтобы играть в неё и приятно проводить за ней время. Но бывают ситуации, когда на игру либо нет времени, либо что-то отвлекает от неё. Для таких случаев Sony разработала алгоритм, который следит за стилем игры конкретного человека и перенимает его. В дальнейшем обученная таким образом нейросеть сможет продолжить игру вместо вас и даже завершить её.

В то же время технология Sony предполагает делать отметки о прохождении этапов игры искусственным интеллектом. Впоследствии человек может пройти именно эти этапы для получения, например, особых бонусов, которые будут доступны только при прохождении игры живым игроком, а не ботом.

Иллюстрация из патента Sony

Иллюстрация из патента Sony

У разработанной специалистами Sony технологии достаточно полезных предложений как помочь человеку в одиночной или многопользовательской онлайн-игре. При прохождении игр тоже бывает рутина, так почему бы не переложить выполнение монотонных или повторяющихся задач на плечи «железного болвана»?

Intel продолжает второй сезон бесплатных вебинаров CV Academy для опытных разработчиков

Компания Intel продолжает второй сезон проекта CV Academy для опытных разработчиков — вебинары по компьютерному зрению, глубокому обучению и оптимизации.

17 марта 19:00 – 20:30 — Применение компьютерного зрения в медицине

Регистрация: https://jsc-intel.timepad.ru/event/1446273

На вебинаре Вы узнаете о современных подходах к решению вычислительно трудоемких задач в области медицины (хирургия, гистология, исследование ДНК) и биохимии.

Спикером выступит Дмитрий Куртаев, инженер по разработке ПО, Intel, нейросетевой хирург, IOTG Russia.

24 марта 19:00 – 20:30 — Компиляторы для нейронных сетей

Регистрация: https://jsc-intel.timepad.ru/event/1446273

Будут рассмотрены существующие компиляторы, их плюсы и минусы, особенности и концепции. Будут описаны основные программные методы, которые используются для выбора оптимального способа исполнения алгоритма на устройстве из всех возможных. Также Вы узнаете о перспективах развития данной области.

Спикер — Александр Новак, разработчик из команды Neural Network Compilers, Intel, IOTG Russia.

14 апреля 19:00 – 20:30 — Оптимизация нейронных сетей

Регистрация: https://jsc-intel.timepad.ru/event/1446273

На вебинаре будут рассмотрены актуальные методы, позволяющие ускорить вычисление нейронных сетей. Особое внимание будет уделено методам квантизации нейросетей как наиболее эффективным с точки зрения критерия “точность – ускорение”. Вы узнаете, как сделать мир интеллектуального Интернета вещей еще умнее.

Спикер — Александр Козлов, инженер по глубокому обучению, Intel, IOTG Russia.

Регистрация на вебинары CV Academy обязательна и позволяет:

  • Узнать о новейших трендах в AI / Deep Learning от экспертов мирового уровня
  • Принять участие в живой Q&A сессии с ведущими разработчиками Intel
  • Получить эксклюзивный доступ к видеозаписям вебинаров

Все вебинары в рамках CV Academy, на которые открыта регистрация:

  • 17 марта — Применение компьютерного зрения в медицине
  • 24 марта — Компиляторы для нейронных сетей
  • 31 марта — OpenCV для встраиваемых платформ
  • 7 апреля — Введение в OpenCV G-API, современный API в области компьютерного зрения
  • 14 апреля — Оптимизация нейронных сетей
  • 21 апреля — Оптимизация производительности
  • 28 апреля — Concept-Based polymorphism в С++

Британские и российские физики предложили новый способ решения ИИ-задач на оптических компьютерах

Исследователи из Кембриджского университета и Сколковского института науки и технологий (Сколтех) предложили новый способ сложных вычислений на оптических компьютерах. Эта теоретическая работа может лечь в основу нового подхода к использованию нейронных сетей, решению задач искусственного интеллекта и много другого, с чем классические компьютеры справляются с трудом.

Источник изображения: University of Cambridge

Источник изображения: University of Cambridge

Идея заключается в том, что вместо традиционного использования сложения световых сигналов (волн) от двух и более источников с последующей интерпретацией полученного результата на состояния «0» или «1», световые сигналы умножаются. Идею изучили и предложили профессор факультета прикладной математики и теоретической физики Кембриджского университета и Центра Сколтеха по фотонике и квантовым материалам (CPQM) Наталья Берлофф и аспирант Сколтеха Никита Строев.

«Оказалось, что самое главное — это найти способ объединить эти импульсы [в оптоволокне], — отмечает Никита Строев. — Если правильно их объединить и добиться нужной интенсивности света, свет будет усиливаться, оказывая влияние на фазы отдельных импульсов и, тем самым, подсказывая решение для нелинейных задач».

Уточним, предложенное решение не годится для повсеместного универсального использования. Речь идёт, например, о создании вычислительных оптических систем для решения задач по типу нахождения оптимальных решений (минимумов), что во многом напоминает работу квантовых вычислителей в режиме так называемого квантового отжига. Только в случае квантовых систем остаётся проблема с разрушением состояния кубитов, а со светом мы уже научились работать.

Впрочем, учёные не скрывают, что они только в начале пути. «Прежде чем будет доказано превосходство оптических систем над существующими компьютерами в решении сложных вычислительных задач, предстоит разобраться с такими серьезными проблемами, как снижение шума, исправление ошибок, улучшение масштабируемости, поиск объективно оптимального решения и т.д.», — сообщается в пресс-релизе Сколтеха.

«Если наш подход адаптировать под конкретные типы задач, не исключено, что оптические компьютеры можно будет использовать для решения реальных проблем, с которыми классические компьютеры уже не в состоянии справиться», — сказала в заключение Наталья Берлофф.

ИИ научился рисовать изображения по их текстовому описанию

Скоро андроиды будут не только мечтать об электроовцах, но даже смогут изобразить их на холсте. На днях компания OpenAI, к основанию которой в своё время приложил руку Илон Маск, сообщила, что смогла обучить нейронную сеть создавать рисунки из коротких текстовых подписей. Это первое решение, когда ИИ создаёт сложное и связное визуальное представление, используя лишь короткое текстовое пояснение. Профессия художника-иллюстратора может исчезнуть.

Источник изображения: OpenAI

Источник изображения: OpenAI

Для графических представлений подписей компанией OpenAI обучено программное обеспечение Dall-E. Для обучения через нейросеть прогнали набор данных из 12 млрд изображений и их подписей, которые были найдены в Интернете. Результат обучения впечатлил даже создателей.

«Мы обнаружили, что он [Dall-E] обладает разнообразным набором возможностей, включая создание антропоморфных версий животных и объектов, комбинирует несвязанные концепции правдоподобными способами, рендерит текст и применяет преобразования к существующим изображениям», — написала компания. Ниже на иллюстрации представлен пример изображений, которые Dall-E нарисовал на базе двух текстовых сообщений, одно о детёныше дайконе (редисе) в балетной пачке выгуливающей собаку, а второе — о кресле в форме авокадо.

Иллюстрация маленькой редиски дайкон в балетной пачке, выгуливающей собаку, автор DALL-E

Иллюстрация маленькой редиски (дайкон) в балетной пачке, выгуливающей собаку, автор DALL-E

Кресло в форме авокадо, автор DALL-E

Кресло в форме авокадо, автор DALL-E

Программа Dall-E, сочетающая в своём названии имя художника-сюрреалиста Сальвадора Дали и имя мультяшного персонажа Wall-E, имеет в своей основе текстовый генератор под названием GPT-3 (Generative Pre-Training). Генератор GPT-3 компания OpenAI представила весной прошлого года и готовится к коммерциализации API для этой разработки. Система, обученная GPT-3, оказалась способной создавать связные тексты как для чат-ботов, так и виде развёрнутых статей на любую тематику. В дополнение к GPT-3 пакет Dall-E прошёл также обучение текстом и графикой, показав тот результат, который всем нам ещё предстоит осмыслить.

Разработчики из OpenAI признают, что Dall-E обладает «потенциалом значительного и широкого общественного воздействия», добавив, что компания «планирует проанализировать потенциальное влияние подобных Dall-E решений на определенные рабочие процессы и профессии, долгосрочные этические проблемы и другие вопросы, связанные с этой технологией».

СМИ: Facebook разрабатывает агрегатор новостей на базе ИИ — он будет публиковать основные выжимки из них

Соцсеть Facebook разрабатывает специальный новостной сервис для своих пользователей. В отличие от конкурентов, он будет создан на базе искусственного интеллекта, который будет публиковать основные выжимки из новостей. Об этом пишет BuzzFeed со ссылкой на аудиозапись внутренней встречи компании.

ICTV

ICTV

Агрегатор будет работать благодаря нейросети под названием TLDR (Too Long Didn’t Read), которая будет показывать пользователю новости в виде маркированного списка. Кроме этого, ИИ сможет озвучивать новости и работать в качестве голосового помощника. Какие ещё у него будут функции, не уточняется.

Издание отмечает, что представители СМИ негативно отреагировали на информацию о новом агрегаторе новостей. Причина кроется в огромном количестве рекламы и создании платформы, где новостям предстоит конкурировать с дезинформацией от ненадёжных источников.

«Иногда мне кажется, что в штаб-квартире Facebook есть кто-то, чья работа состоит в том, чтобы придумать новые способы уничтожения любого подобия интеллекта в Америке», — заявил главный редактор радиостанции WNYC Одри Купер (Audrey Cooper).

Журналисты Buzz Feed отмечают, что в числе новых разработок участники обсуждали новую социальную сеть Horizon для VR, универсальный онлайн-переводчик и датчик для считывания мозговых команд.

Интерес Amazon к ускорителям Habana развернул курс акций Intel после длительного падения

Недавние заявления Intel о начале сотрудничества с AWS и поставках ускорителей Habana Labs для нужд этого подразделения Amazon вызвали активное обсуждение данной новости. Купленная в 2019 году компания Habana Labs впервые позволяет Intel говорить о коммерческом успехе соответствующих разработок, заявляя об амбициях в сфере ускорителей для систем искусственного интеллекта.

Источник изображения: ServeTheHome

Источник изображения: ServeTheHome

Уже через несколько месяцев после покупки израильского разработчика Habana Labs представители Intel сочли нужным заявить, что развитие линейки ускорителей Nervana будет прекращено, а покупку одноимённой компании в 2016 году нужно будет признать ошибкой с инвестиционной точки зрения. В отсутствие серийных ускорителей Intel Xe с «графической» архитектурой подобный успех разработок Habana Labs можно считать стремительным и не совсем ожидаемым. Amazon — крупный игрок в облачном сегменте, и если его заинтересовали процессоры Habana Gaudi, то это говорит об их хорошем рыночном потенциале.

Представители Habana Labs в интервью ресурсу Barron’s пояснили, что модели систем искусственного интеллекта становятся всё сложнее, а потому заниматься их обучением становится всё дороже. Архитектура процессоров Habana Gaudi позволяет существенно улучшить соотношение быстродействия и затрат при создании таких систем. Это касается не только начальных расходов на создание аппаратной базы, но и эксплуатационных затрат.

Системы на базе процессоров Habana Gaudi будут хорошо масштабироваться, по словам представителей разработчика. Аналитики KeyBanc Capital Markets отмечают, что сотрудничество Intel и AWS вряд ли значительно увеличит профильную выручку первой из компаний в следующем году, но инвесторам оно даёт положительный сигнал. По крайней мере, Intel демонстрирует способность защищать свои интересы в зарождающихся сегментах рынка, где до сих пор безраздельно властвовали конкуренты вроде той же NVIDIA. Если предложение Intel окажется дешевле, то будет пользоваться хорошим спросом. Помимо самих ускорителей Habana, контракт с AWS позволит Intel продавать больше сопутствующих комплектующих — тех же центральных процессоров Xeon, например.

Фондовый рынок уже отреагировал на новости о сотрудничестве Intel с AWS ростом курса акций первой из компаний на 2,5 %. Всего с конца ноября акции Intel подорожали на 6 %, но за предыдущие шесть месяцев курс снизился на 20 %. Инвесторы болезненно восприняли летние откровения руководства Intel по поводу задержки с освоением 7-нм технологии.

Imagination предложила нейронный процессор для систем автопилота

Британская компания Imagination Technologies держит руку на пульсе технического прогресса, предлагая передовые разработки не только в мобильном сегменте, но и в секторе систем искусственного интеллекта для автоматизации управления транспортом. Новое семейство нейронных процессоров Imagination может в разы превзойти конкурирующие решения по уровню быстродействия.

Источник изображения: Imagination Technologies

Источник изображения: Imagination Technologies

Семейство нейронных процессоров IMG Series4, по словам британских разработчиков, сочетает высокую степень масштабируемости с выдающейся энергетической эффективностью. Например, удельная производительность одного ядра составляет 12,5 трлн операций в секунду (TOPS) при уровне энергопотребления менее 1 Вт. Восьмиядерный блок позволяет поднять быстродействие до 100 TOPS, а кластер из шести блоков обеспечивает производительность на уровне 600 TOPS. Выпускаться нейронные процессоры IMG Series4 могут по 7-нм технологии, их пиковая тактовая частота достигает 1,5 ГГц.

Для сравнения, передовой процессор NVIDIA Orin семейства DRIVE AGX Xavier предлагает быстродействие на уровне 30 TOPS, а для достижения 320 TOPS в одной системе нужно объединить не только два таких процессора, но и два дискретных графических процессора с архитектурой Turing. На практике для охлаждения таких комбинаций нередко приходится использовать жидкостные системы.

Клиентам Imagination необходимый для создания процессоров на основе IMG Series4 инструментарий будет доступен с декабря этого года. В одном блоке могут объединяться два, четыре, шесть или восемь ядер. Особенности компоновки этого нейронного процессора сокращают время отклика пропорционально росту количества ядер. Таким образом, время реакции восьмиядерной комбинации меньше, чем двухъядерной.

Специальная технология сегментации данных и локального кеширования позволяет сократить требования к пропускной способности внешнего интерфейса до десяти раз. Процессоры Imagination данной серии соответствуют требованиям отраслевого стандарта ISO 26262 в области безопасности и безотказности работы. По словам разработчиков, новые процессоры работают с нейронными сетями в 1000 раз быстрее, чем центральные процессоры для встраиваемой техники, а по сравнению с графическими процессорами такого класса преимущество достигает ста раз. Дебют своего профильного решения в Imagination считают своевременным, ссылаясь на увеличение спроса на системы активной помощи водителю в три раза к 2027 году, прогнозируемое специалистами ABI Research.

«ВКонтакте» протестирует нейросеть для борьбы с оскорблениями и травлей в комментариях

Соцсеть «ВКонтакте» проведёт эксперимент по борьбе с нетерпимостью и травлей в комментариях при помощи нейросети. Об этом сообщается в пресс-центре компании. Разработчики в течение суток будут тестировать функции, которые призваны сократить число оскорблений.

Первой функцией станет фильтр враждебных высказываний, который будет удалять комментарии с угрозами. Администраторы сообществ смогут увидеть все враждебные комментарии и добавить автора в чёрный список, если он часто нарушает правила.

Вторая — рекомендации по отказу от оскорблений. Во время написания комментария соцсеть будет анализировать, есть ли в тексте признаки оскорблений. Если система находит их, то пользователь получит предложение отказаться от агрессивного высказывания. В прошлом году функция позволила сократить число оскорбительных высказываний на 36 %.

Администраторы пабликов смогут включить фильтр враждебных высказываний в настройках сообществ. Несмотря на это, в соцсети сохранится стандартная форма подачи жалоб на оскорбления. По итогам тестирования «ВКонтакте» примет решения об улучшении и дальнейшем использовании функций.

Отечественный ИИ-вахтёр: представлена умная система пропускного контроля «Зоркий»

В эти дни на ВДНХ проходит выставка «Интерполитех-2020», где можно увидеть передовые российские радиоэлектронные разработки. Одной из них является комплекс высокоинтеллектуальной системы контроля «Зоркий», созданный холдингом «Швабе» Госкорпорации Ростех. Система распознаёт лица, фиксирует температуру тела человека, отслеживает движения и оставленные предметы, а также делает многое другое, что необходимо для организации безопасных пропускных режимов.

Фото: «Швабе»

Фото: «Швабе»

Платформа «Зоркий» объединяет видеокамеры с функциями адаптивной ИК-подсветки, нейросетевую аналитику и встроенную аппаратную криптозащиту. Камеры оборудованы сервисными датчиками, которые определяют попытки вывести оборудование из строя. Связь оборудования в рамках платформы обеспечивает встроенное телекоммуникационное оборудование, поэтому «Зоркий» не зависит от внешних линий связи и самостоятельно поддерживает видеотрансляцию, телефонную связь, локальный Интернет и возможность подключения измерительной аппаратуры.

«Платформа «Зоркий» позволяет выстроить комплекс безопасности любого масштаба, адаптировав его под требования и технические особенности конкретного проекта. Специализированные модули в составе комплекса позволяют строить на базе нашего решения системы самого разного назначения: охраны периметра, контроля кассовых операций, защиты банкоматов, распознавания номеров, пожарной сигнализации. Комплекс может включать видеонаблюдение и аудиоконтроль. Управление и мониторинг осуществляется как из централизованного пункта, так и с удалённых рабочих мест», — рассказал генеральный директор «Швабе» Алексей Патрикеев.

Бренд «Зоркий» позаимствован от серии одноимённых фотоаппаратов — у семейства малоформатных дальномерных фотоаппаратов, которые выпускались в СССР с 1948 по 1988 год. В новой роли «Зоркий» отражает задачи и функционал новой платформы — интеллектуальную идентификацию пола, возраста и личности даже за солнцезащитными очками или масками, что становится обычным в период пандемии коронавируса COVID-19.

Искусственный интеллект поможет избавить законодательство США от устаревших норм

Работа по актуализации законодательства отнимает много времени и сил. Порой годы уходят на выявление устаревших законов. Новая инициатива американских властей направлена на использование в этих целях потенциала искусственного интеллекта. В эксперименте будут участвовать сразу несколько федеральных ведомств США.

Источник изображения: Dreamstime

Источник изображения: Dreamstime

Административно-бюджетное управление в составе администрации президента США на этой неделе заявило о расширении эксперимента по применению системы искусственного интеллекта для поиска технических ошибок и устаревших норм в законодательных и отраслевых нормах. С 2019 года подобным анализом занималось Министерство здравоохранения и социальных служб США. В итоге искусственный интеллект выявил сотни ошибок и устаревших требований — например, требующих от заявителя отправки документов по факсимильной связи.

Несколько федеральных агентств вызвались принять участие во второй фазе эксперимента. Среди них замечены министерства, отвечающие за транспорт, сельское хозяйство и труд, а также Министерство внутренних дел США. Участникам предоставлена определённая гибкость в определении методов анализа и выбора подрядчиков, которые разработают необходимое программное обеспечение и проведут конечные работы. Администрация Дональда Трампа считает снижение административных барьеров одним из своих приоритетов, поэтому подобные проекты получают одобрение на высшем уровне.

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
YouTube обнаружила, что миллионы видео подпадают под ошибочные жалобы о нарушении авторских прав 23 мин.
Следующий трейлер «революционного» ролевого экшена Steelrising покажут на The Game Awards 2021 8 ч.
Улучшенное издание SpellForce 3 вышло на ПК — владельцам базовой версии полагается бесплатное обновление 8 ч.
Представлен дистрибутив CentOS Stream 9 9 ч.
Декабрьскую подборку PlayStation Now возглавили ремастеры GTA III и Final Fantasy X 9 ч.
Ubisoft устроила раздачу экономической стратегии Anno 1404 10 ч.
Загадочный игровой опыт по мотивам «Матрицы» оказался кинематографическим демо для консолей нового поколения 10 ч.
В преддверии выхода крупного аддона Final Fantasy XIV установила рекорд онлайна в Steam 12 ч.
Работа над ошибками: наглядное видеосравнение релизной графики Halo Infinite с прошлогодним трейлером 12 ч.
Пентагон признал участие в борьбе против группировок хакеров-вымогателей 13 ч.