Dr. Eng Lim Goh- Vicepresidente y Tecnólogo Jefe de Computación de Alto Rendimiento y
Galardonado con la Medalla de la NASA para Excepcionalavanza en tecnología como investigador principal de un experimento a bordo de la EEI para la operación de supercomputadoras autónomas en misiones espaciales extendidas. Además de cocrear aplicaciones de aprendizaje de enjambre basadas en blockchain, supervisa el despliegue de IA en las carreras de Fórmula 1, industrializa la tecnología detrás del bot de poker campeón y diseña conjuntamente sistemas para simular un cerebro de mamífero biológicamente detallado. Obtuve seis patentes estadounidenses, otras cinco están pendientes.
HPE (Hewlett Packard Enterprise)es una empresa estadounidense de TI fundada en 2015año junto con HP Inc. después de la división de Hewlett-Packard Corporation. Heredó el negocio en el segmento de clientes corporativos: produce servidores, supercomputadoras, sistemas de almacenamiento de datos, redes de almacenamiento, equipos de red, sistemas convergentes y también participa en la construcción de infraestructuras en la nube.
"La nube seguirá siendo importante en el mundo de los grandes datos"
- Las tecnologías en la nube han ido mucho más allá de la innovación a los estándares modernos de TI. ¿Qué papel juegan hoy en el desarrollo de nuevos productos?
- En HPE, enfocamos nuestra informáticadesarrollo como parte de la tendencia de "periférico a la nube", principalmente porque la mayoría de los datos van primero a la periferia. Tenemos que transferir todos los datos de la periferia a la nube, por ejemplo, los datos de supermercados, automóviles, si estamos hablando de un automóvil conectado (un automóvil que puede comunicarse bidireccionalmente con otros sistemas, HiTech), la industria de la aviación y los hospitales. En muchos casos, transferimos datos a la nube para luego analizarlos y enviar el resultado a la periferia.
La computación en la nube es importante porque permiteusa toda la potencia informática concentrada en la nube, mientras que en la periferia suele ser menor. La forma tradicional es primero recopilar datos en la periferia y luego configurar periféricos inteligentes para enviar solo la información necesaria a la nube. La nube tiene todos los recursos informáticos para realizar aprendizaje automático, hacer análisis, obtener resultados que se enviarán de vuelta a la periferia. Por eso creemos que la nube seguirá siendo importante en el mundo de los grandes datos.
- ¿Por qué utilizar la inteligencia artificial para crear nuevos centros de datos? ¿Cuál es su propósito principal en este contexto?
- Los centros de datos (DPC) se están convirtiendomás complejo y usuarios exigentes. En cuanto a la complejidad del centro de datos, hoy tiene una gran cantidad de procesadores centrales (CPU) y gráficos (GPU) para IA, que tienen muchos núcleos. También hay grandes flujos de datos, cuyo almacenamiento y movimiento deben organizarse. Todo esto consume mucha energía y aumenta la complejidad de los centros de datos.
GPU (unidad de procesamiento de gráficos)- procesador gráfico, especializadoun dispositivo para procesar gráficos y efectos visuales. A diferencia de la CPU (unidad central de procesamiento), la arquitectura GPU es más adecuada para la computación paralela y tiene una memoria mucho más rápida. Las GPU modernas se pueden utilizar no sólo para el procesamiento de gráficos, sino también para cálculos matemáticos similares, para los cuales la velocidad de procesamiento es más importante. Al mismo tiempo, la velocidad de procesamiento de datos de la GPU en comparación con la CPU puede ser miles de veces mayor.
Núcleos de procesador- procesadores independientes ensamblados en unochip físico. Este método permite reducir el tamaño físico del chip, su consumo de energía y disipación de calor, así como aumentar significativamente el rendimiento sin cambiar la arquitectura del procesador.
En cuanto a los usuarios, sus requisitos también sonEn gran medida. En el pasado, compraron equipos, lo lanzaron y, mientras el sistema funcionaba, los usuarios estaban satisfechos. Pero hoy preguntan: "¿Mis aplicaciones funcionan de manera óptima?" - dado que no siempre un aumento directo en la potencia de cómputo da un aumento proporcional en la productividad.
Como resultado, tiene requisitos de usuario,la complejidad de los centros de datos, lo que significa que necesita implementar más inteligencia artificial, que vería los datos y ayudaría a tomar mejores decisiones. El problema es que no tenemos suficientes datos para ayudar a AI a aprender. Alrededor de 10 mil clientes ingresaron a nuestro proyecto y enviaron sus datos en el centro de datos a la nube. Ahora estamos enviando los resultados del procesamiento de datos de IA a cada uno de estos centros de datos para optimizar su trabajo.
- ¿Se utiliza actualmente AI activamente en la creación de equipos para clientes corporativos? ¿Qué tan pronto debe esperar tecnologías similares en productos de oficina y hogar?
- Si te refieres a la capacidad de darpronósticos basados en la historia, entonces ya se usa mucho ahora. Hoy se usa en muchas áreas: en finanzas, para predecir el valor de las acciones, cuándo vender y comprar, en fijar precios de derivados en los mercados financieros, o para calcular anomalías en rayos X en medicina. Hay automóviles que son lo suficientemente inteligentes como para comprender que, por ejemplo, la vibración en un amortiguador significa algo malo y enviar información al conductor. Aprender a través de la historia para poder tomar decisiones y predicciones se ha convertido en una realidad. Pero las predicciones más audaces de que aparecerá un superhombre siguen siendo ciencia ficción. Sin embargo, es importante comenzar a pensar en ello ahora.
"Las computadoras cuánticas, utilizando el método de optimización, harán que la computadora con IA aprenda más rápido"
- Es difícil para la gente común entender exactamente qué son las computadoras cuánticas, de las cuales se dice tanto hoy. ¿Cómo los define usted mismo?
- Para empezar, no entiendo cuánticaLa mecánica. No entiendo el enredo de los estados cuánticos, la superposición y la medición del colapso al estado clásico. Pero no importa. Acepto los tres conceptos. Admito que existen. Como soy ingeniero de formación, uso solo lo que entiendo más. Por ejemplo, diferentes niveles de energía de electrones en un átomo: bajo, alto y muy alto. Además, el enredo es cuando dos átomos se acercan tanto que comienzan a enredarse. También hablamos sobre el colapso de una función cuando un sistema inicialmente incierto "selecciona" uno de los estados admisibles como resultado de la medición. Admito la existencia de estos tres conceptos, lo que me permite desde un punto de vista de ingeniería combinar todos los diferentes sistemas cuánticos que se están desarrollando actualmente para el procesamiento de información cuántica.
- Más recientemente, Google hizo mucho ruido, anunciando el logro de la "superioridad cuántica". ¿Usas tecnologías cuánticas en tus diseños?
- Creo que obtendremos la tecnología analógicamediciones en computación cuántica en los próximos diez años. Pero en el sentido digital, para que una computadora cuántica funcione como la máquina de hoy, tomará más de diez años. Uno de los mayores problemas es cómo mantener el entrelazamiento y la superposición lo suficientemente estables como para hacer cálculos. Hoy tienen muchos errores y su corrección requiere muchos más qubits para admitir un qubit computacional. Por lo tanto, sostengo que llevará más de diez años llegar al punto en que una computadora cuántica será mejor que las computadoras clásicas. Por lo tanto, todavía hay tiempo, pero cuando aparece, podemos cambiar radicalmente el orden de las cosas.
Superioridad cuántica– la capacidad de los dispositivos de computación cuánticaresolver problemas que las computadoras clásicas son prácticamente incapaces de resolver. Google había anunciado previamente planes para demostrar la supremacía cuántica antes de finales de 2017 utilizando una serie de 49 qubits superconductores, pero el logro real de tal resultado no se anunció hasta el 23 de octubre de 2019 como resultado de la colaboración con la NASA. Según Google, “la supremacía cuántica se logró con una matriz de 54 qubits, de los cuales 53 eran funcionales y se utilizaban para realizar cálculos en 200 segundos que a una supercomputadora convencional le llevaría unos 10.000 años”.
Qubit (del bit cuántico)- descarga cuántica o elemento más pequeño paraalmacenar información en una computadora cuántica. Como un bit, un qubit permite dos estados propios, denotados 0|1, pero también puede estar en su “superposición”, es decir, en ambos estados simultáneamente. Cada vez que se mide el estado de un qubit, éste pasa aleatoriamente a uno de sus propios estados. Los qubits pueden "entrelazarse" entre sí, es decir, se les puede imponer una conexión no observable, expresada en el hecho de que con cualquier cambio en uno de varios qubits, el resto cambia junto con él.
- ¿Cómo se relaciona una computadora cuántica con la inteligencia artificial?
- AI utiliza el aprendizaje automático, aprende conusando la historia Esto sucede por prueba y error, prueba una historia, predice incorrectamente, corrige, luego otra historia, para predecir, si no, luego corregir. Y así mil intentos. Diez mil intentos. Cien mil Un millón o diez millones. Necesita hacer muchos intentos para sintonizar, hasta que muestre el algoritmo correcto para los pronósticos. Creo que las computadoras cuánticas, utilizando el método de optimización, harán que la computadora con IA aprenda más rápido. Para que no tenga que hacer tantos intentos e intentar un millón de veces para lograr el resultado correcto. Una computadora cuántica le permitirá alcanzar rápidamente un buen nivel de predicciones.
Blockchain e inteligencia de enjambre
— ¿Cómo se utilizan las tecnologías blockchain en las empresas?
- AI y blockchain están muy relacionados. Creemos que no la cadena de bloques en sí, sino la tecnología que subyace será importante para los periféricos. Dado que los datos fluirán hacia la periferia, querrá hacer todo lo posible para ahorrar la potencia informática de la nube. Imagine que tiene un millón de cámaras HD de alta definición. No puede enviar flujo de datos desde un millón de cámaras a la nube. Tendrá que colocar computadoras en la periferia que sean lo suficientemente inteligentes como para decidir: “No necesito enviar esto. Enviaré solo esto ". Pero entonces necesitas computadoras inteligentes. Creemos que la capacidad de combinar muchas computadoras periféricas en un grupo, un "enjambre" para la formación de enjambres será importante. Esto se debe a la inteligencia del enjambre: ambos están interconectados.
La definición exacta de inteligencia de enjambre todavía no esformulado La inteligencia de enjambre (inteligencia de enjambre) describe el comportamiento colectivo de un sistema descentralizado y autoorganizado. Los sistemas RI, como regla, consisten en muchos agentes (boids), que interactúan localmente entre sí y con el entorno. Las ideas de comportamiento generalmente provienen de la naturaleza, especialmente de los sistemas biológicos. Cada boyd sigue reglas muy simples. A pesar de que no existe un sistema centralizado de gestión del comportamiento que les indique a cada uno de ellos qué hacer, las interacciones locales y algo aleatorias conducen a la aparición de un comportamiento grupal inteligente que no está controlado por Boyids individuales. En general, RI debería ser un sistema de múltiples agentes, que tendría un comportamiento de autoorganización, que en total debería exhibir un comportamiento razonable.
Si hablamos de nuestro método de entrenamiento de enjambre, entoncesEl es así. Supongamos que un hospital brinda capacitación, aislando sus datos, no comparte datos y solo comparte los resultados de su capacitación. Así son los otros hospitales. Todo este proceso de transferencia se coordina a través de la tecnología blockchain. Estamos seguros de que es necesario, porque queremos que todos los dispositivos periféricos funcionen, aunque de forma independiente, pero en su conjunto como un enjambre.
No queremos tener una gestión centralizada,porque en el enjambre no lo es. Un enjambre de abejas tiene una abeja reina en la colmena. Pero ella no da instrucciones mientras el enjambre vuela. Las abejas se coordinan. Y solo cuando regresan a la colmena, se comunican con la abeja reina, la sirven, etc. Pero cuando están dentro del enjambre, están entrenados, tienen que coordinar acciones entre ellos. Y así vive el enjambre. ¿Pero cómo coordinarlo sin un líder? Blockchain Por lo tanto, blockchain es importante para la periferia. Si solo hay un líder que coordina el enjambre, y él se retira, entonces el enjambre completo no funciona. Las abejas tienen que buscar otro líder. No hay líder en la cadena de bloques.
- ¿Qué puedes decir sobre las tecnologías RI? ¿La analogía con las redes neuronales es apropiada aquí?
"Roy es exactamente como una red neuronal". Cada abeja o servidor individual en la periferia tiene su propia red neuronal. Cada hospital, como un enjambre, tiene su propia red neuronal de entrenamiento separada. Pero blockchain permite que esta capacitación se comparta en todos los hospitales. Por lo tanto, cada abeja, hospital o computadora en la periferia tiene su propia red neuronal. Pero cuando comparten su aprendizaje de abeja en abeja, usan blockchain. Como resultado, usan redes neuronales y blockchain. La red neuronal se usa para el autoaprendizaje, y la cadena de bloques se usa para compartir con otros.
"La responsabilidad de la Tierra atrae a jóvenes ingenieros"
- Hoy, las corporaciones prestan especial atención al cuidado del medio ambiente. ¿Qué tipo de medidas toma HPE en su trabajo para cuidar el medio ambiente?
- Este es un tema importante.Primero, nosotros, como empresa, somos responsables de la Tierra. En segundo lugar, muchos ingenieros jóvenes quieren incorporarse a una empresa que siente tanta responsabilidad. Sí, creo que en esta nueva generación hay una tendencia hacia una mayor conciencia. Queremos atraer a jóvenes ingenieros. Y en tercer lugar, estas son las cosas correctas.
Tenemos dos grandes centros de recuperación enEstados Unidos y Escocia. Según estimaciones aproximadas, durante el año pasado compramos, procesamos y vendimos el 99% de los equipos antiguos restaurados, por un total de $ 3 millones. De los residuos extraemos la mayoría de las materias primas: plata, oro, y las reutilizamos. Y solo se desecha un porcentaje muy pequeño, alrededor del 0.3%.
La segunda área es la interacción del cliente enáreas de protección ambiental. Uno de mis ejemplos favoritos es una aplicación de nuestro cliente, la compañía Salling Group, diseñada para combatir el uso irracional de los alimentos. Hoy, cerca de 2,000 supermercados están conectados a ellos. Por ejemplo, las tiendas tienen la intención de tirar 26,912 alimentos porque han expirado. Al vender dichos productos con un gran descuento, los minoristas pueden aumentar sus ganancias en un 10% y los clientes pueden obtener productos a un precio bajo.
Otra área es la energía limpia. Se produce una gran cantidad de dióxido de carbono en el mundo, porque las personas necesitan energía. Estamos trabajando muy de cerca con el proyecto ITER (Reactor nuclear experimental internacional) para tratar de utilizar la fusión nuclear para la producción de energía. La complejidad de la fusión nuclear es mantener el plasma en un campo magnético que gira alrededor de TOKAMAK (una cámara toroidal con bobinas magnéticas - "HiTech"). Proporcionamos una supercomputadora para calcular la estructura óptima del campo magnético TOKAMAK para mantener estable el plasma.