`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Как изменилось финансирование ИТ-направления в вашей организации?

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Тимур Ягофаров

Project Brainwave – ИИ работает в реальном времени

+44
голоса

Контрактный производитель электроники Jabil внедрил на своем сборочном конвейере систему контроля качества, построенную на базе технологии искусственного интеллекта. Для этого была использована аппаратная архитектура, разработанная для ускорения вычислений, которые выполняются искусственным интеллектом (ИИ) в реальном времени. Она была создана в рамках проекта Microsoft Project Brainwave. Причем в ней задействована программируемая логика FPGA производства Intel. Вот уж неожиданное возвращение альянса, прежде известного как Wintel. Главная особенность этого проекта заключается в возможности производить анализ методами ИИ в режиме реального времени, причем с приемлемыми расходами и с самой низкой задержкой в отрасли (про это представители Microsoft утверждают на основании внутренних измерений производительности и их сравнения с общедоступной информацией других организаций).

На прошедшей 7–9 мая в Сиэтле конференции разработчиков Build Microsoft объявила о выпуске предварительной версии Project Brainwave, интегрированной с платформой машинного обучения Azure Machine Learning. Заявлено, что это позволяет говорить про Azure, как самую эффективную облачную платформу для ИИ.

Марк Руссинович, технический директор Microsoft Azure, говорит, что предварительная версия Project Brainwave знаменует начало разработок Microsoft по применению широких возможностей FPGA в самых разных целях. «Я полагаю, это первый шаг к превращению FPGA в потребительскую платформу более широкого применения», — говорит Руссинович.

Предварительная версия Project Brainwave позволяет очень быстро распознавать изображения для различных целей, включая то, что требуется Jabil. Появляется возможность производить вычисления на основе ИИ в реальном времени, вместо того чтобы разделять задания на небольшие части и выполнять их по отдельности. Проект работает на основе TensorFlow, одной из наиболее распространенных вычислительных платформ для ИИ, которая использует глубокие нейронные сети, грубо моделирующие работу человеческого мозга. Кроме того, Microsoft работает над добавлением поддержки Microsoft Cognitive Toolkit — еще одной популярной платформы для глубокого обучения.

Microsoft объявила также о выпуске ограниченной предварительной версии Project Brainwave для умных сенсоров (Intelligent Edge). В результате пользователи получат выгоду от ускорения вычислений, производимых непосредственно на их предприятиях, даже если соответствующие системы не подключены к сети или Интернету. По признанию ИТ-менеджера Jabil Райан Литвак, доступность Project Brainwave на умных сенсорах позволяет использовать эту систему непосредственно в производственных помещениях, что очень важно для обеспечения практичности и прибыльности всех операций. В планах Jabil расширить проект, вывести его за рамки пилотного и применять для всех производственных операций. Кроме прочего, Jabil ищет способы использования ИИ в Project Brainwave для более точного определения приближающихся сроков обслуживания производственных систем, чтобы сокращать время простоя.

Примечательно, что общедоступная предварительная версия Project Brainwave выходит через пять лет после того, как Дуг Бюргер, бывший академический ученый, а теперь руководитель исследовательской группы в Microsoft, впервые предложил использовать FPGA для повышения эффективности вычислений. Пока он вынашивал эту идею, в области ИИ произошли большие сдвиги. Появился большой спрос на системы, способные обрабатывать огромные объемы данных, необходимые приложениям на основе ИИ для сканирования документов и изображений, распознавания речи, перевода текстов на другие языки и выполнения многих других задач.

Бюргер говорит, что Project Brainwave идеально подходит для удовлетворения вычислительных потребностей ИИ. Аппаратную архитектуру Project Brainwave можно быстро совершенствовать, перестраивая структуру FPGA после каждого улучшения, удовлетворяя требования динамично меняющихся алгоритмов ИИ. По всем прогнозам, спрос на системы, способные быстро и с приемлемыми расходами решать задачи ИИ, будет только расти. Поэтому компании ищут всё новые возможности для применения ИИ, например для анализа неструктурированных данных, таких как видео, и разрабатывают все более сложные алгоритмы ИИ, способные, например, находить в видеопотоке кадры с городами, стоящими на берегах океанов.

Когда Бюргер и его команда начали работать над проектом, превратившимся в Project Brainwave, микросхемы FPGA не были новинкой, но никто еще не рассматривал всерьез возможность их использования для крупномасштабных вычислений. Поэтому надо было доказать, что в использовании FPGA есть практический смысл. Так для работы над проектом, сначала получившим название Project Catapult, команда Бюргера нашла партнеров — разработчиков поисковой системы Bing и облачной платформы Azure.

Эрик Чанг, старший исследователь из группы Microsoft Silicon Systems Futures и технический руководитель Project Brainwave, охарактеризовал Bing как систему, «стесненную лишь малой задержкой». Это означает, что пользователь Bing вводит поисковый запрос и ожидает, что получит результат почти мгновенно. Поэтому инженеры, работающие над Bing, постоянно ищут способы повысить качество поиска, тогда как объем и сложность данных, которые приходится обрабатывать поисковой системе, только растут. С помощью FPGA разработчикам удалось быстро встроить в Bing поисковые технологии на основе глубоких нейронных сетей и значительно ускорить выдачу результатов поиска.

Тед Вэй, старший менеджер программ Azure Machine Learning, говорит, что программируемые микросхемы имеют еще одно большое преимущество: их можно легко перепрограммировать, когда появляются новые достижения, тогда как другое оборудование приходится полностью обновлять, что может занимать месяцы или годы. Последние несколько лет микросхемы FPGA используются и для ускорения работы облачных сетей Azure.

Для многих потребителей самое большое преимущество Project Brainwave — это возможность использовать ИИ для анализа данных по мере их поступления в режиме реального времени. Компания Esri, разрабатывающая продукты для геопространственного анализа данных, использует средства обработки трафика в реальном времени, чтобы разделять земельные участки по категориям, таким как «здания», «лес» и «вода», и прогнозировать время прибытия тысяч транспортных средств. Эти проекты требуют анализа больших объемов разнородных данных, полученных из разных источников, включая спутниковую съемку, видеонаблюдение и различные датчики.

С улучшением продуктов на основе ИИ, потребности в обработке больших объемов данных в реальном времени только увеличиваются. Например, можно извлекать информацию из тысяч видеопотоков, чтобы отслеживать автомобили, велосипеды, автобусы, пешеходов и другие объекты для выявления шаблонов и аномалий дорожного движения. Другой пример — анализ в реальном времени данных спутниковой съемки для обнаружения различных объектов, таких как поврежденные дома. Поэтому Esri обсуждает с Microsoft возможности использования Project Brainwave для более эффективного и экономичного анализа данных в реальном времени с помощью ИИ.

+44
голоса

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 
IDC
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT