Ang Lim Go, HPE - Über Schwarmintelligenz, Quantenüberlegenheit und die Wolken

Dr. Eng Lim Goh - Vizepräsident und Chief Technology Officer für High Performance Computing und

künstliche Intelligenz bei Hewlett PackardUnternehmen 27 Jahre lang arbeitete er als CTO bei Silicon Graphics. Zu seinen Forschungsinteressen gehört die Differenzierung der Menschheit auf dem Weg von der Analytik zum induktiven maschinellen Lernen, zum deduktiven Denken und zur künstlichen Intelligenz, die für die allgemeine Intelligenz spezifisch ist. Setzt seine Forschung zur menschlichen Wahrnehmung von virtueller und erweiterter Realität fort.

Ausgezeichnet mit der NASA-Medaille für außergewöhnliche LeistungenFortschritte in der Technologie als Hauptforscher eines Experiments an Bord der ISS für den Betrieb autonomer Supercomputer in erweiterten Weltraummissionen. Neben der Mitentwicklung von Blockchain-basierten Schwarmerkundungsanwendungen überwacht er den Einsatz von KI in Formel-1-Rennen, industrialisiert die Technologie hinter dem Champion-Poker-Bot und entwirft gemeinsam Systeme zur Simulation eines biologisch detaillierten Säugetiergehirns. Erhielt sechs US-Patente, weitere fünf sind angemeldet.

HPE (Hewlett Packard Enterprise) - Amerikanisches IT-Unternehmen wurde 2015 gegründetmit HP Inc. nach der Teilung der Hewlett-Packard Corporation. Vererbtes Geschäft im Segment der Unternehmenskunden - es produziert Server, Supercomputer, Datenspeichersysteme, Datenspeichernetzwerke, Netzwerkgeräte und konvergierte Systeme und ist auch am Aufbau von Cloud-Infrastrukturen beteiligt.

"Die Cloud wird in der Welt der Big Data weiterhin wichtig sein."

- Cloud-Technologien gehen seit langem über Innovationen hinaus zu modernen IT-Standards. Welche Rolle spielen sie heute bei der Entwicklung neuer Produkte?

- Bei HPE haben wir uns auf unser Computing konzentriertEntwicklung als Teil des Trends „Peripherie zu Cloud“, hauptsächlich weil die meisten Daten zuerst an die Peripherie gehen. Wir müssen alle Daten von der Peripherie in die Cloud übertragen, zum Beispiel die Daten von Supermärkten, Autos, wenn es sich um ein vernetztes Auto (ein Auto, das bidirektional mit anderen Systemen kommunizieren kann - HiTech), die Luftfahrtindustrie und Krankenhäuser handelt. In vielen Fällen übertragen wir Daten in die Cloud, um sie dann zu analysieren und das Ergebnis an die Peripherie zurückzusenden.

Cloud Computing ist wichtig, weil es erlaubtVerwenden Sie die gesamte in der Cloud konzentrierte Rechenleistung, während sie an der Peripherie normalerweise geringer ist. Die herkömmliche Methode besteht darin, zuerst Daten an der Peripherie zu erfassen und dann intelligente Peripheriegeräte so zu konfigurieren, dass nur die erforderlichen Informationen an die Cloud gesendet werden. Die Cloud verfügt über alle Computerressourcen, um maschinelles Lernen durchzuführen, Analysen durchzuführen und Ergebnisse zu erhalten, die an die Peripherie zurückgesendet werden. Aus diesem Grund glauben wir, dass die Cloud in der Welt der Big Data weiterhin wichtig sein wird.

- Warum künstliche Intelligenz verwenden, um neue Rechenzentren zu erstellen? Was ist in diesem Zusammenhang der Hauptzweck?

- Rechenzentren (DPC) werdenkomplexer und Benutzer anspruchsvoll. In Bezug auf die Komplexität des Rechenzentrums verfügen Sie heute über eine große Anzahl zentraler (CPU) und grafischer (GPU) Prozessoren für AI mit vielen Kernen. Es gibt auch große Datenflüsse, deren Speicherung und Bewegung organisiert werden müssen. All dies verbraucht viel Energie und erhöht die Komplexität von Rechenzentren.

GPU (Grafikprozessor) - spezialisierter GrafikprozessorGerät zur Verarbeitung von Grafiken und visuellen Effekten. Im Gegensatz zur CPU (Zentraleinheit) ist die GPU-Architektur besser für paralleles Rechnen geeignet und verfügt über einen viel schnelleren Speicher. Moderne GPUs können nicht nur zur Verarbeitung von Grafiken verwendet werden, sondern auch für dieselbe Art von mathematischen Berechnungen, für die die Verarbeitungsgeschwindigkeit wichtiger ist. Gleichzeitig kann die Verarbeitungsgeschwindigkeit der GPU im Vergleich zur CPU tausendfach höher sein.

Prozessorkerne - unabhängige Prozessoren auf einem montiertphysischer Chip. Mit dieser Methode können Sie die physische Größe des Chips, seinen Stromverbrauch und seine Wärmeableitung reduzieren sowie die Leistung erheblich steigern, ohne die Architektur der Prozessoren zu ändern.

Für Benutzer gelten auch deren Anforderungenstark erhöht. In der Vergangenheit kauften sie Geräte, starteten sie und während das System funktionierte, waren die Benutzer zufrieden. Aber heute fragen sie: "Funktionieren meine Anwendungen optimal?" - da nicht immer eine direkte Steigerung der Rechenleistung zu einer proportionalen Steigerung der Produktivität führt.

Als Ergebnis haben Sie Benutzeranforderungen,Die Komplexität von Rechenzentren bedeutet, dass Sie mehr KI implementieren müssen, um die Daten anzuzeigen und bessere Entscheidungen zu treffen. Das Problem ist, dass wir nicht genügend Daten haben, um die KI beim Lernen zu unterstützen. Rund 10.000 Kunden haben an unserem Projekt teilgenommen und ihre Daten im Rechenzentrum an die Cloud gesendet. Jetzt senden wir die Ergebnisse der Verarbeitung von KI-Daten an jedes dieser Rechenzentren zurück, um deren Arbeit zu optimieren.

- Wird AI derzeit aktiv bei der Erstellung von Geräten für Firmenkunden eingesetzt? Wie schnell sollten Sie ähnliche Technologien für Büro- und Heimprodukte erwarten?

- Wenn du die Fähigkeit meinst zu gebenPrognosen basierend auf der Geschichte, dann ist es bereits jetzt sehr weit verbreitet. Heute wird es in vielen Bereichen eingesetzt: im Finanzbereich, um den Wert von Aktien vorherzusagen, wann sie verkauft und gekauft werden sollen, um Derivate auf den Finanzmärkten zu bewerten oder um Anomalien bei Röntgenstrahlen in der Medizin zu berechnen. Es gibt Autos, die klug genug sind, um zu verstehen, dass beispielsweise Vibrationen im Stoßdämpfer etwas Schlechtes bedeuten, und Informationen darüber an den Fahrer zu senden. Durch die Geschichte lernen, um Entscheidungen und Vorhersagen treffen zu können, ist Realität geworden. Aber mutigere Vorhersagen, dass ein Übermensch auftauchen wird, sind immer noch Science-Fiction. Es ist jedoch wichtig, jetzt darüber nachzudenken.

"Quantencomputer, die die Optimierungsmethode verwenden, lassen den Computer mit KI schneller lernen."

- Für gewöhnliche Menschen ist es schwierig zu verstehen, was genau Quantencomputer sind, von denen sie heute so viel sprechen. Wie definieren Sie sie für sich selbst?

- Zunächst verstehe ich Quanten nichtdie Mechanik. Ich verstehe die Verschränkung von Quantenzuständen, die Überlagerung und Messung des Zusammenbruchs mit dem klassischen Zustand nicht. Aber es spielt keine Rolle. Ich akzeptiere alle drei dieser Konzepte. Ich gebe zu, dass sie existieren. Da ich ausgebildeter Ingenieur bin, verwende ich nur das, was ich besser verstehe. Zum Beispiel unterschiedliche Energieniveaus von Elektronen in einem Atom: niedrig, hoch und sehr hoch. Eine Verschränkung liegt ferner vor, wenn zwei Atome so nahe kommen, dass sie sich zu verwickeln beginnen. Wir haben auch über den Zusammenbruch einer Funktion gesprochen, wenn ein anfangs unsicheres System einen der zulässigen Zustände als Ergebnis der Messung „auswählt“. Ich gebe die Existenz dieser drei Konzepte zu, die es mir aus technischer Sicht ermöglichen, alle verschiedenen Quantensysteme zu kombinieren, die derzeit für die Verarbeitung von Quanteninformationen entwickelt werden.

- In jüngerer Zeit machte Google viel Lärm und kündigte die Erreichung der "Quantenüberlegenheit" an. Verwenden Sie Quantentechnologien in Ihren Entwürfen?

- Ich denke, wir werden die analoge Technologie bekommenMessungen im Quantencomputer in den nächsten zehn Jahren. Im digitalen Sinne wird es jedoch mehr als zehn Jahre dauern, bis ein Quantencomputer wie die heutige Maschine funktioniert. Eines der größten Probleme besteht darin, die Verschränkung und Überlagerung lange genug stabil zu halten, um Berechnungen durchführen zu können. Heutzutage haben sie viele Fehler und ihre Korrektur erfordert viel mehr Qubits, um ein rechnerisches Qubit zu unterstützen. Daher behaupte ich, dass es mehr als zehn Jahre dauern wird, bis ein Quantencomputer besser wird als klassische Computer. Daher gibt es noch Zeit, aber wenn es erscheint, können wir die Reihenfolge der Dinge radikal ändern.

Quantenüberlegenheit - die Fähigkeit von QuantencomputernProbleme lösen, die klassische Computer kaum lösen können. Google hatte bereits Pläne angekündigt, die Quantenüberlegenheit bis Ende 2017 mit einer Reihe von 49 supraleitenden Qubits zu demonstrieren. Dies wurde jedoch erst am 23. Oktober 2019 als Ergebnis der Zusammenarbeit mit der NASA angekündigt, um ein ähnliches Ergebnis zu erzielen. Laut Google wurde "eine Quantenüberlegenheit auf einem Array von 54 Qubits erreicht, von denen 53 funktionsfähig waren und zur Durchführung von Berechnungen in 200 Sekunden verwendet wurden, was einen gewöhnlichen Supercomputer etwa 10 Tausend Jahre gekostet hätte."

Qubit (vom Quantenbit) - Quantenentladung oder kleinstes Element fürSpeichern von Informationen in einem Quantencomputer. Wie ein Bit erlaubt ein Qubit zwei Eigenzustände, die mit 0 | 1 bezeichnet sind, aber es kann auch in ihrer "Überlagerung" sein, dh gleichzeitig in beiden Zuständen. Bei jeder Messung des Zustands eines Qubits geht es versehentlich in einen seiner eigenen Zustände über. Die Qubits können miteinander „verwickelt“ werden, dh ihnen kann eine nicht beobachtbare Verbindung auferlegt werden, die sich darin ausdrückt, dass sich bei jeder Änderung eines von mehreren Qubits die anderen im Einklang damit ändern.

- Wie hängt ein Quantencomputer mit künstlicher Intelligenz zusammen?

- KI nutzt maschinelles Lernen, es lernt mitmit der Geschichte. Dies geschieht durch Versuch und Irrtum, er versucht eine Geschichte, sagt falsch voraus, korrigiert, dann eine andere Geschichte - um vorherzusagen, wenn nicht, dann richtig. Und so tausend Versuche. Zehntausend Versuche. Hundert Tausend. Eine Million oder zehn Millionen. Er muss viele Versuche unternehmen, um sich einzuschalten, bis er den richtigen Algorithmus für die Vorhersagen anzeigt. Ich glaube, dass Quantencomputer mithilfe der Optimierungsmethode den Computer mit KI schneller lernen lassen. Damit er nicht so viele Versuche machen und millionenfach versuchen muss, das richtige Ergebnis zu erzielen. Ein Quantencomputer ermöglicht es ihm, sehr schnell ein gutes Maß an Vorhersagen zu erreichen.

Blockchain und Schwarmintelligenz

- Wie werden Blockchain-Technologien auf Unternehmensebene eingesetzt?

- KI und Blockchain sind sehr eng miteinander verbunden. Wir glauben, dass nicht die Blockchain selbst, sondern die zugrunde liegende Technologie für Peripheriegeräte wichtig sein wird. Da die Daten an die Peripherie gesendet werden, sollten Sie so viel wie möglich tun, um die Rechenleistung der Cloud zu sparen. Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Million HD-HD-Kameras. Sie können keinen Datenstrom von einer Million Kameras in die Cloud senden. Sie müssen Computer an die Peripherie anschließen, die intelligent genug sind, um zu entscheiden: „Ich muss dies nicht senden. Ich werde nur das senden. " Aber dann brauchen Sie intelligente Computer. Wir glauben, dass die Fähigkeit, mehrere Peripheriecomputer zu einer Gruppe, einem „Schwarm“ für das Schwarmtraining, zu verbinden, wichtig wird. Dies liegt an der Schwarmintelligenz - beide sind miteinander verbunden.

Die genaue Definition der Schwarmintelligenz ist noch nichtformuliert. Schwarmintelligenz (Swarm Intelligence) beschreibt das kollektive Verhalten eines dezentralen, sich selbst organisierenden Systems. RI-Systeme bestehen in der Regel aus vielen Agenten (Boids), die lokal miteinander und mit der Umgebung interagieren. Verhaltensideen kommen normalerweise aus der Natur, insbesondere aus biologischen Systemen. Jeder Junge folgt sehr einfachen Regeln. Trotz der Tatsache, dass es kein zentrales Verhaltensmanagementsystem gibt, das jedem von ihnen anzeigt, was zu tun ist, führen lokale und etwas zufällige Interaktionen zur Entstehung eines intelligenten Gruppenverhaltens, das nicht von einzelnen Boyids kontrolliert wird. Im Allgemeinen sollte RI ein Multiagentensystem sein, das sich selbst organisiert und insgesamt ein angemessenes Verhalten aufweisen sollte.

Wenn wir über unsere Methode des Schwarmtrainings sprechen, danner ist so. Angenommen, ein Krankenhaus bietet Schulungen an, isoliert seine Daten, teilt keine Daten und teilt nur die Ergebnisse seiner Schulungen. So sind die anderen Krankenhäuser. Dieser gesamte Übertragungsprozess wird durch die Blockchain-Technologie koordiniert. Wir sind sicher, dass dies erforderlich ist, da wir möchten, dass alle Peripheriegeräte unabhängig voneinander funktionieren, aber insgesamt als Schwarm.

Wir wollen kein zentrales Management.denn im schwarm ist es nicht. Ein Bienenschwarm hat eine Bienenkönigin im Bienenstock. Aber sie gibt keine Anweisungen, während der Schwarm fliegt. Die Bienen koordinieren sich. Und erst wenn sie in den Bienenstock zurückkehren, kommunizieren sie mit der Bienenkönigin, dienen ihr und so weiter. Aber wenn sie sich im Schwarm befinden, sind sie geschult und müssen die Aktionen untereinander koordinieren. Und so lebt der Schwarm. Aber wie kann man es ohne Führer koordinieren? Blockchain Daher ist Blockchain für die Peripherie wichtig. Wenn nur ein Anführer den Schwarm koordiniert und er ausfällt, funktioniert der gesamte Schwarm nicht. Bienen müssen nach einem anderen Anführer suchen. Es gibt keinen Anführer in der Blockchain.

- Was können Sie über RI-Technologien sagen? Ist die Analogie zu neuronalen Netzen hier angemessen?

"Roy ist genau wie ein neuronales Netzwerk." Jede einzelne Biene oder jeder einzelne Server an der Peripherie verfügt über ein eigenes neuronales Netzwerk. Jedes Krankenhaus hat wie ein Schwarm ein eigenes neuronales Trainingsnetzwerk. Mit Blockchain kann dieses Training jedoch von allen Krankenhäusern gemeinsam genutzt werden. Daher hat jede Biene, jedes Krankenhaus oder jeder Computer an der Peripherie ein eigenes neuronales Netzwerk. Aber wenn sie ihr Lernen von Biene zu Biene teilen, verwenden sie Blockchain. Infolgedessen verwenden sie sowohl neuronale Netze als auch Blockchain. Das neuronale Netzwerk wird zum Selbststudium verwendet, und die Blockchain wird zum Teilen mit anderen verwendet.

"Erdverantwortung zieht junge Ingenieure an"

- Unternehmen legen heute besonderen Wert auf Umweltschutz. Welche Maßnahmen ergreift HPE in seiner Arbeit, um die Umwelt zu schonen?

- Dies ist ein wichtiges Thema. Erstens sind wir als Unternehmen für die Erde verantwortlich. Zweitens möchten viele junge Ingenieure einen Job in einem Unternehmen bekommen, das diese Verantwortung wahrnimmt. Ja, ich denke, dass in dieser neuen Generation eine Tendenz zu größerem Bewusstsein besteht. Wir wollen junge Ingenieure gewinnen. Und drittens sind dies die richtigen Dinge.

Wir haben zwei große Wiederherstellungszentren inUSA und Schottland. Nach groben Schätzungen haben wir im vergangenen Jahr 99% der restaurierten Altgeräte gekauft, verarbeitet und verkauft, insgesamt 3 Millionen US-Dollar. Aus den Rückständen gewinnen wir die meisten Rohstoffe: Silber, Gold - und verwenden sie wieder. Und nur ein sehr kleiner Prozentsatz, etwa 0,3%, wird weggeworfen.

Der zweite Bereich ist die Kundeninteraktion inBereiche des Umweltschutzes. Eines meiner Lieblingsbeispiele ist eine Anwendung unseres Kunden Salling Group zur Bekämpfung des irrationalen Gebrauchs von Lebensmitteln. Heute sind rund 2.000 Supermärkte mit ihnen verbunden. Zum Beispiel beabsichtigen Geschäfte, 26.912 Lebensmittel wegzuwerfen, weil sie abgelaufen sind. Wenn Einzelhändler solche Produkte mit einem großen Rabatt verkaufen, können sie ihre Gewinne um 10% steigern und Kunden können Waren zu einem niedrigen Preis erhalten.

Ein weiterer Bereich ist saubere Energie. Weltweit wird eine große Menge Kohlendioxid produziert, weil die Menschen Energie brauchen. Wir arbeiten sehr eng mit dem ITER-Projekt (International Experimental Nuclear Reactor) zusammen, um zu versuchen, die Kernfusion zur Energieerzeugung zu nutzen. Die Komplexität der Kernfusion besteht darin, das Plasma in einem Magnetfeld zu halten, das sich um TOKAMAK (eine Ringkammer mit Magnetspulen - „High Tech“) dreht. Wir bieten einen Supercomputer zur Berechnung der optimalen Struktur des TOKAMAK-Magnetfelds, um das Plasma stabil zu halten.