Intel представила свою стратегию развития на 2017 год

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.

- Мы говорим уже не о компонентах, а о платформах, – утверждает Питер Гляйснер, вице-президент Intel и директор по продажам в ЕС

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.

Первым стало решение c открытым исходным кодом MKL-DNN, представляющее набор математических примитивов для ускорения работы нейронных сетей. Еще одной российской разработкой явились алгоритмы более высокого уровня, такие, как библиотека DAAL, в которой содержатся «строительные кирпичики» для все тех же нейронных сетей, которые можно использовать как на локальных системах, так и на вычислительных кластерах. По словам руководителя команды, Ивана Кузьмина, до конца 2016 года будет выпущен еще один программный продукт Deep Learning SDK, – простой и удобный инсталляционный пакет для нейросетей, позволяющих облегчить установку, компиляцию и их развертывание. Данное решение позволяет выгрузить один из наборов данных, выбрать топологию нейронной сети, запустить процесс тренировки ее алгоритма, и в итоге получить интерактивную модель, отражающую параметры обученной нейронной сети, после чего алгоритм можно устанавливать на конечное устройство.

Программисты Intel в России проектируют и сами алгоритмы, оптимизируя их для партнеров, создавая тем самым законченное решение. Например, компания RecFaces, использует технологии нейросетей для сервисов распознавания лиц на основе биометрических данных. Благодаря разработке, продавцы-консультанты в магазинах, могут узнавать в лицо любимых покупателей, членов программ лояльности и делать им эксклюзивные и персонализированные предложения. Кроме того, можно построить различные рекламные боты, которые будут рассказывать вам именно о тех товарах, которые вам интересны. Внутри компаний с помощью технологии распознавания лиц на базе нейросетей можно организовать контроль прохода в помещения и вести учет рабочего времени.

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.

Перспективным направлением в Intel считают автономные автомобили. Только в совместный проект с компанией BMW, корпорация намерена инвестировать свыше $250 млн. Отдачу, Intel ожидает получить уже в 2021 году.

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.

Intel планирует развивать систему в комплексе, разрабатывая решения для вертикалей, горизонтальные платформы, новые стандарты, протоколы совместимости и также развивая всю экосистему в целом. Следуя своей стратегии, корпорация берет за основу удачные бизнес-проекты, создает инструменты для аналитики, разрабатывает платформу, а затем представляет аппаратные технологии для задач аналитики больших данных: ЦОДы, системы хранения и сети. Как видим, жизнь диктует новые условия игры, и компания Intel старается меняться, чтобы оставаться на гребне волны. Посмотрим, к чему это приведет в будущем.
Автор - Артем Костенко