На днях, компания Intel провела в Москве традиционную предновогоднюю конференцию, на которой рассказала о планах на будущее. Оказывается, приоритетными задачами для корпорации является не только выпуск новых поколений процессоров, но и продвижение интернет-вещей, а также развитие искусственного интеллекта. По словам представителей компании, данная стратегия приводит к развитию как аппаратного, так и программного комплекса.
В настоящее время около 95% серверов, которые используются в мире для машинного обучения, построены на процессорах Intel Xeon. А в 2017 году, Intel пообещала представить его замену - совершенно новый высокопроизводительный процессор, разработанный специально для решения подобных задач. Конечно, в продаже появится и очередное обновление линейки процессоров Core под кодовым названием Cannonlake, выполненные по 10-нм техпроцессу. Что же касается программного обеспечения, то тут много внимания уделено глубокому обучению – подразделу машинного обучения, в котором используются нейронные сети. По заверениям компании, настоящий момент для этого самый благоприятный, ведь за годы эволюции технологий искусственного интеллекта создано немало алгоритмов и накоплены большие объемы данных, на которых их можно тренировать. Примечательно, что разработкой библиотек, необходимых для новых алгоритмов, в том числе нейронных сетей, занимается российская команда программистов в нижегородском офисе Intel. В уходящем году, этот коллектив уже успел разработать несколько интересных продуктов.
Нейронные сети уже сейчас все чаще применяются для автоматического выявления заданных объектов в видеопотоке, который, к примеру, постоянно генерируют камеры видеонаблюдения. Потенциальные пользователи – силовые структуры. Можно осуществлять поиск по лицам людей, маркам и номерам автомобилей и так далее. Еще одна сфера применения подобных алгоритмов – медицина. Так, для индийских врачей был разработан проект по использованию нейронных сетей для определения вероятности благоприятного исхода офтальмологических операций. Следующий шаг – их применение для анализа генома человека с целью подбора оптимального решения.
Наконец, еще одним важным направлением развития в течение последних нескольких лет остаются интернет вещи. По данным компании, сейчас в мире уже насчитывается более 50 миллиардов «умных» устройств, которые генерируют в год более 44 ЗБ данных. Таких рекордных показателей удалось добиться благодаря значительному удешевлению технологии: за последние 10 лет цены на сенсоры снизились в 2 раза, на широкополосный доступ в интернет – в 40 раз, а стоимость обработки информации в 60 раз. Интернет вещи за последнее время из «дорогих игрушек» стали действительно полезными гаджетами. Например, компания Bosch, разработала систему мониторинга загрязненности воздуха в городе, построенную с использованием данной технологии.
Автор - Артем Костенко
В настоящее время около 95% серверов, которые используются в мире для машинного обучения, построены на процессорах Intel Xeon. А в 2017 году, Intel пообещала представить его замену - совершенно новый высокопроизводительный процессор, разработанный специально для решения подобных задач. Конечно, в продаже появится и очередное обновление линейки процессоров Core под кодовым названием Cannonlake, выполненные по 10-нм техпроцессу. Что же касается программного обеспечения, то тут много внимания уделено глубокому обучению – подразделу машинного обучения, в котором используются нейронные сети. По заверениям компании, настоящий момент для этого самый благоприятный, ведь за годы эволюции технологий искусственного интеллекта создано немало алгоритмов и накоплены большие объемы данных, на которых их можно тренировать. Примечательно, что разработкой библиотек, необходимых для новых алгоритмов, в том числе нейронных сетей, занимается российская команда программистов в нижегородском офисе Intel. В уходящем году, этот коллектив уже успел разработать несколько интересных продуктов.
Нейронные сети уже сейчас все чаще применяются для автоматического выявления заданных объектов в видеопотоке, который, к примеру, постоянно генерируют камеры видеонаблюдения. Потенциальные пользователи – силовые структуры. Можно осуществлять поиск по лицам людей, маркам и номерам автомобилей и так далее. Еще одна сфера применения подобных алгоритмов – медицина. Так, для индийских врачей был разработан проект по использованию нейронных сетей для определения вероятности благоприятного исхода офтальмологических операций. Следующий шаг – их применение для анализа генома человека с целью подбора оптимального решения.
Наконец, еще одним важным направлением развития в течение последних нескольких лет остаются интернет вещи. По данным компании, сейчас в мире уже насчитывается более 50 миллиардов «умных» устройств, которые генерируют в год более 44 ЗБ данных. Таких рекордных показателей удалось добиться благодаря значительному удешевлению технологии: за последние 10 лет цены на сенсоры снизились в 2 раза, на широкополосный доступ в интернет – в 40 раз, а стоимость обработки информации в 60 раз. Интернет вещи за последнее время из «дорогих игрушек» стали действительно полезными гаджетами. Например, компания Bosch, разработала систему мониторинга загрязненности воздуха в городе, построенную с использованием данной технологии.
Автор - Артем Костенко
