искусственный интеллект

- КиТ :: Будь в СЕТИ!

Технологии искусственного интеллекта активно развиваются во всем мире. Машинное обучение и нейронные сети находят новые сферы применения. Каждый год появляются многообещающие кейсы и решения. Расскажем о трех из них, которые стали явным трендом 2020 г., хотя появились немного раньше.

Генеративный ИИ

Последние достижения в области искусственного интеллекта позволили многим компаниям разработать алгоритмы и инструменты для автоматического создания искусственных 3D и 2D изображений. Такой генеративный («творческий») ИИ позволяет компьютерам создавать тексты, аудиофайлы, изображения и другой контент. В одном из обзоров журнала MIT Technology, который издается Массачусетским технологическим институтом, генеративный ИИ назван одним из самых многообещающих достижений в мире искусственного интеллекта за последнее десятилетие. По мнению специалистов, его уже можно использовать в следующем поколении приложений для автоматического программирования, разработки контента, создания образцов изобразительного искусства и другой творческой, дизайнерской и инженерной деятельности. Например, NVIDIA разработала программное обеспечение, которое может создавать фотореалистичные лица, имея в распоряжении лишь несколько фотографий реальных людей. Генеративный искусственный интеллект также может помочь в здравоохранении, создавая протезы, органические молекулы и другие предметы с нуля при активации с помощью 3D-печати, CRISPR и других технологий.

Федеративное машинное обучение

Данный подход предполагает распределение работы искусственного интеллекта. Вместо централизованного сбора и хранения информации в одном месте, для последующей работы с новыми алгоритмами, процесс обучения происходит непосредственно на удаленных точках (пользовательских устройствах или локальных серверах). Такой подход, в первую очередь избавляет от необходимости перемещать большие объемы данных на центральный сервер для задач машинного обучения и соответственно снимает острый вопрос конфиденциальности данных. Последний фактор важен, например, для медицинских организаций. Компания Intel недавно объединилась с Медицинской школой Университета Пенсильвании для развертывания сети федеративного обучения в 29 международных медицинских и исследовательских учреждениях. Целью проекта является повышение эффективности диагностики при выявлении опухолей головного мозга. Команда исследователей опубликовала свои выводы о федеративном обучении и его использовании в здравоохранении, представив их на конференции Supercomputing 2020. Согласно опубликованным данным, благодаря методу федеративного машинного обучения удалось достичь 99% точности в процессе идентификации опухолей.

«Фактически, федеративное машинное обучение — возможность владельцам данных делиться ими, соблюдая конфиденциальность. Этот механизм будет востребован, например, страховыми компаниями в рамках процессов урегулирования убытков, когда важно досконально выявить все взаимосвязи между участниками ДТП. SAS сталкивался с тем, что один и тот же мошенник получал возмещение ущерба за одно и то же ДТП из разных страховых компаний. И происходило это, потому что у страховых компаний нет возможности корректно и без ущерба обмениваться необходимой информацией о клиентах», — комментирует Александр Тихонов, генеральный директор SAS Россия/СНГ.

Нейросетевое сжатие данных

Ключевым недостатком любой нейронной сети является то, что она требует больших вычислительных ресурсов и памяти, что затрудняет развертывание во встроенных системах с ограниченными аппаратными ресурсами. Решить эту проблему призвана технология нейросетевого сжатия данных, для которого используются такие методы как: сокращение и совместное использование параметров, квантование, факторизация низкого ранга, переносимые или компактные свёрточные фильтры.

Технология нейросетевого сжатия решает проблему необходимости использования большого объема вычислительных ресурсов и памяти

Например, недавно компания NVIDIA разработала новый тип технологии сжатия видео, который заменяет традиционный видеокодек нейронной сетью и позволяет резко сократить полосу пропускания, необходимую для передачи сигнала. Как утверждают разработчики, по сравнению с распространенным сегодня кодеком H.264, технология на основе нейросетевого сжатия данных обеспечивает десятикратный рост эффективности.

«Здесь важно затронуть еще один тренд, получивший широкое распространение в последнее время и во многом продиктованный условиями новой пост-пандемической реальности, — ИИ в облаке. Технологии облачных решений обеспечили вычислительную мощность и возможности масштабирования, необходимые для использования искусственного интеллекта. Если раньше нужно было приобретать дорогостоящую инфраструктуру, то сейчас достаточно выбрать провайдера облачных сервисов и воспользоваться услугами аренды и поддержки», — добавляет Александр Тихонов, генеральный директор SAS Россия/СНГ.

Другие статьи

Гений или двоечник? Почему ИИ справляется с закономерностями и теряется в связях

Любой человек, если на него со всех сторон и крайне интенсивно начнет сыпаться информация быстро скажет: «Хватит!» Специально обученный профессионал, привыкший изучать данные, продержится дольше. Но время играет против него: он начнет ошибаться, уставать и тоже сдастся. Быстро разбираться с огромными массивами данных — вот то, с чем ИИ справляется на пятёрку. Однако не всё так гладко. У ИИ есть одна большая проблема — он туповат.

Читать полностью

Медицинский ум: чем может помочь искусственный интеллект здравоохранению

Ни в ближайшее время, ни в обозримом будущем искусственный интеллект не заменит врачей. Он может заменить собой только человека, который на работе занимается перекладыванием файлов — из одной папки в другую. Никакого механического доктора Ватсона, который жужжит 5 минут, а потом выдаёт целительную пилюлю каждому больному, у нас не будет.  Провал интеллекта? Или мы сами вообразили, что микроскопом надо забивать гвозди, и просто не умеем использовать технологию правильно?

Читать полностью

Как ИИ помог российскому банку в 2 раза повысить вторичные продажи кредитных продуктов

Технологии развиваются — потребности клиентов растут. С банковским сервисом современный человек и вовсе идет рука об руку — каждый день мы используем дистанционные каналы банка и обращаем внимание на любые изменения в интерфейсе. В итоге, персонализированность и высокий уровень защищенности данных — минимальный набор опций, который ожидает получить клиент от банка. Но этого мало, чтобы удивить. Как банки справляются с клиентскими ожиданиями? «Почта банк» успешно встроил технологии искусственного интеллекта (ИИ) в свои процессы и на личном опыте убедился в их эффективности.

Читать полностью Новости

ИИ помогает дронам находить людей, потерявшихся в лесу

Группа исследователей из Университета Иоганна Кеплера использовала дроны, тепловизоры и технологии искусственного интеллекта для повышения эффективности поиска людей, заблудившихся в лесу. Как оказалось, предложенный подход дает хорошие результаты.

31/12

Читать полностью

Три технологии ИИ 2020 года, которые определят будущее отрасли

Технологии искусственного интеллекта активно развиваются во всем мире. Машинное обучение и нейронные сети находят новые сферы применения. Каждый год появляются многообещающие кейсы и решения. Расскажем о трех из них, которые стали явным трендом 2020 г., хотя появились немного раньше.

30/12

Читать полностью

SAS стала лидером ведущих аналитических рейтингов по ИИ

Решения компании удостоились признания Gartner, Forreser и IDC

20/11

Читать полностью

Beyond Tomorrow: как аналитика и искусственный интеллект помогают проходить через экономические потрясения

Виртуальная конференция SAS

18/11

Читать полностью

Почти половина компаний мира увеличат инвестиции в цифровизацию на фоне пандемии

ИТ стали ключевым фактором, позволяющим организациям по всему миру без шоков переходить к новой реальности. В связи с этим исследователи IDC ждут роста расходов на ИТ и увеличения инвестиций по отдельным направлениям.

18/11

Читать полностью

85% компаний по всему миру ускорили автоматизацию из-за пандемии

Подавляющее большинство предприятий по всему миру были вынуждены ускорить автоматизацию своих бизнес-процессов. Это стало откровением для топ-менеджеров, которые не предполагали, что способны цифровизироваться не за месяцы и годы, а за считанные недели.

16/11

Читать полностью

Ведущие компании мира хотят увеличить продажи за счет больших данных, ИИ и логистики

Крупные европейские, азиатские и американские компании пытаются спрогнозировать спрос в конкретных регионах присутствия для исключения случаев недостатка товара на складе. Для этого они планируют повысить прозрачность цепочек поставок, задействовать ИИ и большие данные.

08/10

Читать полностью

Половина компаний мира планирует устранять последствия экономического спада с помощью ИИ

Искусственный интеллект и машинное обучение сыграют значительную роль в восстановлении бизнеса после кризиса 2020 г. Продолжать цифровизацию с упором на эти технологии компании планируют вне зависимости от динамики изменений ИТ-бюджетов.

30/09

Читать полностью

ИИ поменял правила игры на кредитном рынке в условиях пандемии

Стремительное распространение COVID-19 привело к серии экономических потрясений по всему миру. Остановка предприятий, запреты на перемещение, сбои в цепочках поставок — все эти факторы создали ряд финансовых рисков, среди которых кредитные дефолты, повышенная волатильность рынков и т.д. В таких условиях требуются совершенно новые инструменты для оценки кредитных рисков. Применение ИИ позволило построить новые модели оценки, настроить бизнес-правила, обнаружения событий, тем самым перезагрузить автоматизированную систему принятия решений.

09/09

Читать полностью

SAS анонсировала новую версию аналитической платформы Viya 4

Новая версия SAS Viya 4 станет доступна в конце 2020 г.

ПодпискаБудь в СЕТИ! Новости социальных сетей - всегда актуальное
 
Группы: ВК | OK | Tg