Dr Eng Lim Goh- Vice-président et technologue en chef pour le calcul haute performance et
Décerné la médaille de la NASA pour exceptionnelleles avancées technologiques en tant que chercheur principal d'une expérience à bord de l'ISS pour le fonctionnement de superordinateurs autonomes dans des missions spatiales étendues. En plus de co-créer des applications d'exploration d'essaim basées sur la blockchain, il supervise le déploiement de l'IA dans les courses de Formule 1, industrialise la technologie derrière le robot de poker champion et conçoit conjointement des systèmes pour simuler un cerveau de mammifère biologiquement détaillé. A obtenu six brevets américains, cinq autres sont en attente.
HPE (Hewlett Packard Enterprise)est une société informatique américaine fondée en 2015année en collaboration avec HP Inc. après la division de Hewlett-Packard Corporation. A hérité de l'activité dans le segment des entreprises - elle produit des serveurs, des superordinateurs, des systèmes de stockage de données, des réseaux de stockage, des équipements réseau, des systèmes convergents et est également impliquée dans la construction d'infrastructures cloud.
«Le cloud restera important dans le monde du big data»
- Les technologies cloud sont depuis longtemps allées au-delà de l'innovation pour atteindre les normes informatiques modernes. Quel rôle jouent-ils aujourd'hui dans le développement de nouveaux produits?
- Chez HPE, nous avons concentré notre informatiquedéveloppement dans le cadre de la tendance «périphérique vers cloud», principalement parce que la plupart des données vont d'abord à la périphérie. Nous devons transférer toutes les données de la périphérie vers le cloud, par exemple, les données des supermarchés, des voitures, si nous parlons d'une voiture connectée (une voiture qui peut communiquer bidirectionnellement avec d'autres systèmes - HiTech), de l'industrie aéronautique et des hôpitaux. Dans de nombreux cas, nous transférons les données vers le cloud, puis analysons les données et renvoyons le résultat à la périphérie.
Le cloud computing est important car il permetutiliser toute la puissance de calcul concentrée dans le cloud, alors qu'à la périphérie elle est généralement moindre. La méthode traditionnelle consiste à collecter d'abord les données sur la périphérie, puis à configurer les périphériques intelligents pour n'envoyer que les informations nécessaires au cloud. Le cloud dispose de toutes les ressources informatiques pour effectuer un apprentissage automatique, effectuer des analyses, obtenir des résultats qui seront renvoyés à la périphérie. C'est pourquoi nous pensons que le cloud restera important dans le monde du big data.
- Pourquoi utiliser l'intelligence artificielle pour créer de nouveaux centres de données? Quel est son objectif principal dans ce contexte?
- Les centres de données (DPC) deviennentplus complexe et exigeant pour les utilisateurs. En ce qui concerne la complexité du centre de données, vous disposez aujourd'hui d'un grand nombre de processeurs centraux (CPU) et graphiques (GPU) pour l'IA, qui ont de nombreux cœurs. Il existe également d'importants flux de données dont le stockage et la circulation doivent être organisés. Tout cela consomme beaucoup d'énergie et augmente la complexité des centres de données.
GPU (unité de traitement graphique)- processeur graphique, spécialiséun appareil de traitement de graphiques et d'effets visuels. Contrairement au CPU (unité centrale de traitement), l’architecture GPU est mieux adaptée au calcul parallèle et dispose d’une mémoire beaucoup plus rapide. Les GPU modernes peuvent être utilisés non seulement pour le traitement graphique, mais également pour des calculs mathématiques similaires, pour lesquels la vitesse de traitement est plus importante. Dans le même temps, la vitesse de traitement des données du GPU par rapport au CPU peut être des milliers de fois supérieure.
Cœurs de processeur- processeurs indépendants assemblés sur unpuce physique. Cette méthode permet de réduire la taille physique de la puce, sa consommation électrique et sa dissipation thermique, mais également d'augmenter considérablement les performances sans modifier l'architecture du processeur.
Quant aux utilisateurs, leurs exigences sont égalementconsidérablement augmenté. Dans le passé, ils achetaient du matériel, le lançaient et, pendant que le système fonctionnait, les utilisateurs étaient satisfaits. Mais aujourd'hui, ils demandent: "Mes applications fonctionnent-elles de manière optimale?" - car pas toujours une augmentation directe de la puissance de calcul donne une augmentation proportionnelle de la productivité.
En conséquence, vous avez des besoins des utilisateurs,la complexité des centres de données, ce qui signifie que vous devez implémenter davantage d'intelligence artificielle, qui afficherait les données et aiderait à prendre de meilleures décisions. Le problème est que nous ne disposons pas de suffisamment de données pour aider l'IA à apprendre. Environ 10 000 clients sont entrés dans notre projet et ont envoyé leurs données sur le centre de données vers le cloud. Maintenant, nous renvoyons les résultats du traitement des données de l'IA à chacun de ces centres de données afin d'optimiser leur travail.
- L'IA est-elle actuellement activement utilisée pour créer des équipements pour les entreprises? Dans combien de temps devriez-vous vous attendre à des technologies similaires dans les produits de bureau et de maison?
- Si vous voulez dire la capacité de donnerprévisions basées sur l'histoire, alors il est déjà très largement utilisé maintenant. Aujourd'hui, il est utilisé dans de nombreux domaines: en finance, pour prédire la valeur des actions, quand vendre et acheter, pour évaluer les produits dérivés sur les marchés financiers, ou pour calculer les anomalies des radiographies en médecine. Il y a des voitures assez intelligentes pour comprendre que, par exemple, les vibrations dans un amortisseur signifient quelque chose de mauvais et envoyer des informations à ce sujet au conducteur. Apprendre à travers l'histoire afin de pouvoir prendre des décisions et des prédictions est devenu une réalité. Mais les prévisions plus audacieuses qu'un superman apparaîtra sont toujours de la science-fiction. Cependant, il est important de commencer à y penser maintenant.
"Les ordinateurs quantiques, en utilisant la méthode d'optimisation, rendront l'ordinateur avec l'IA plus rapide"
- Il est difficile pour les gens ordinaires de comprendre exactement ce que sont les ordinateurs quantiques, dont tant de choses sont dites aujourd'hui. Comment les définissez-vous?
- Pour commencer, je ne comprends pas le quantumla mécanique. Je ne comprends pas l'intrication des états quantiques, la superposition et la mesure de l'effondrement à l'état classique. Mais cela n'a pas d'importance. J'accepte ces trois concepts. J'avoue qu'ils existent. Comme je suis ingénieur de formation, je n'utilise que ce que je comprends le mieux. Par exemple, différents niveaux d'énergie des électrons dans un atome: faible, élevé et très élevé. De plus, l'intrication se produit lorsque deux atomes sont si proches qu'ils commencent à s'emmêler. Nous avons également parlé de l'effondrement d'une fonction lorsqu'un système initialement incertain «sélectionne» l'un des états admissibles à la suite d'une mesure. J'admets l'existence de ces trois concepts, ce qui me permet d'un point de vue technique de combiner tous les différents systèmes quantiques en cours de développement pour le traitement de l'information quantique.
- Plus récemment, Google a fait beaucoup de bruit, annonçant la réalisation de la «supériorité quantique». Utilisez-vous des technologies quantiques dans vos conceptions?
- Je pense que nous aurons la technologie analogiquemesures en informatique quantique au cours des dix prochaines années. Mais au sens numérique, il faut plus de dix ans pour qu'un ordinateur quantique fonctionne comme la machine d'aujourd'hui. L'un des plus gros problèmes est de savoir comment maintenir l'intrication et la superposition stables suffisamment longtemps pour effectuer des calculs. Aujourd'hui, ils contiennent de nombreuses erreurs et leur correction nécessite beaucoup plus de qubits pour prendre en charge un qubit de calcul. Par conséquent, je soutiens qu'il faudra plus de dix ans pour atteindre le point où un ordinateur quantique deviendra meilleur que les ordinateurs classiques. Par conséquent, il est encore temps, mais lorsqu'il apparaît, nous pouvons changer radicalement l'ordre des choses.
Supériorité quantique– la capacité des appareils informatiques quantiquesrésoudre des problèmes que les ordinateurs classiques sont pratiquement incapables de résoudre. Google avait précédemment annoncé son intention de démontrer la suprématie quantique avant la fin de 2017 en utilisant un ensemble de 49 qubits supraconducteurs, mais la réalisation d'un tel résultat n'a été annoncée que le 23 octobre 2019 grâce à une collaboration avec la NASA. Selon Google, « la suprématie quantique a été obtenue sur un ensemble de 54 qubits, dont 53 étaient fonctionnels et ont été utilisés pour effectuer des calculs en 200 secondes qui prendraient environ 10 000 ans à un superordinateur conventionnel ».
Qubit (à partir du bit quantique)- décharge quantique ou plus petit élément pourstocker des informations dans un ordinateur quantique. Comme un bit, un qubit autorise deux états propres, notés 0|1, mais il peut aussi être dans leur « superposition », c'est-à-dire dans les deux états simultanément. Chaque fois que l’état d’un qubit est mesuré, il passe de manière aléatoire vers l’un de ses propres états. Les qubits peuvent être « intriqués » les uns avec les autres, c'est-à-dire qu'une connexion inobservable peut leur être imposée, exprimée par le fait qu'avec tout changement dans l'un des nombreux qubits, les autres changent de concert avec lui.
- Quel est le lien entre un ordinateur quantique et l'intelligence artificielle?
- L'IA utilise l'apprentissage automatique, elle apprend avecen utilisant l'histoire. Cela se produit par essais et erreurs, il essaie une histoire, prédit incorrectement, corrige, puis une autre histoire - pour prédire, sinon, puis corriger. Et donc mille tentatives. Dix mille tentatives. Cent mille. Un million ou dix millions. Il doit faire de nombreuses tentatives pour se connecter, jusqu'à ce qu'il affiche l'algorithme correct pour les prévisions. Je crois que les ordinateurs quantiques, en utilisant la méthode d'optimisation, rendront l'ordinateur avec l'IA plus rapide. Pour qu'il n'ait pas à faire autant de tentatives et à essayer un million de fois pour obtenir le résultat correct. Un ordinateur quantique lui permettra d'atteindre très rapidement un bon niveau de prédictions.
Blockchain et swarm intelligence
— Comment les technologies blockchain sont-elles utilisées dans les entreprises ?
- L'IA et la blockchain sont étroitement liées. Nous pensons que ce n'est pas la blockchain elle-même, mais la technologie qui la sous-tendra sera importante pour les périphériques. Étant donné que les données circuleront vers la périphérie, vous voudrez faire autant que possible pour économiser la puissance de calcul du cloud. Imaginez que vous ayez un million de caméras HD haute définition. Vous ne pouvez pas envoyer de flux de données d'un million de caméras vers le cloud. Vous devrez placer à la périphérie des ordinateurs suffisamment intelligents pour décider: «Je n'ai pas besoin d'envoyer cela. Je n'enverrai que cela. » Mais alors vous avez besoin d'ordinateurs intelligents. Nous pensons que la capacité de combiner de nombreux ordinateurs périphériques en un seul groupe, un seul «essaim» pour la formation des essaims, deviendra importante. Cela est dû à l'intelligence en essaim - ils sont tous deux interconnectés.
La définition exacte de l'intelligence en essaim n'est toujours pasformulé. L'intelligence en essaim décrit le comportement collectif d'un système décentralisé et auto-organisé. Les systèmes RI, en règle générale, se composent de nombreux agents (boids), interagissant localement entre eux et avec l'environnement. Les idées de comportement proviennent généralement de la nature, en particulier des systèmes biologiques. Chaque boyd suit des règles très simples. Malgré le fait qu'il n'existe pas de système de gestion du comportement centralisé qui indiquerait à chacun ce qu'il faut faire, des interactions locales et quelque peu aléatoires conduisent à l'émergence d'un comportement de groupe intelligent qui n'est pas contrôlé par les Boyids individuels. En général, RI devrait être un système multi-agents, qui aurait un comportement d'auto-organisation, qui au total devrait présenter un comportement raisonnable.
Si nous parlons de notre méthode d'entraînement à l'essaim, alorsil est comme ça. Supposons qu'un hôpital dispense une formation, isole ses données, qu'il ne partage pas de données et ne partage que les résultats de sa formation. Les autres hôpitaux aussi. L'ensemble de ce processus de transfert est coordonné par la technologie de la blockchain. Nous sommes sûrs que cela est nécessaire, car nous voulons que tous les périphériques fonctionnent, bien qu'indépendamment, mais dans leur ensemble comme un essaim.
Nous ne voulons pas d'une gestion centralisée,parce que dans l'essaim ce n'est pas. Un essaim d'abeilles a une reine dans la ruche. Mais elle ne donne aucune instruction pendant que l'essaim vole. Les abeilles se coordonnent. Et seulement lorsqu'ils retournent dans la ruche, ils communiquent avec la reine des abeilles, la servent, etc. Mais quand ils sont à l'intérieur de l'essaim, ils sont entraînés, ils doivent coordonner les actions entre eux. Et ainsi l'essaim vit. Mais comment le coordonner sans leader? Blockchain Par conséquent, la blockchain est importante pour la périphérie. S'il n'y a qu'un seul chef qui coordonne l'essaim et qu'il abandonne, alors l'essaim entier ne fonctionne pas. Les abeilles doivent chercher un autre leader. Il n'y a pas de leader dans la blockchain.
- Que pouvez-vous dire sur les technologies RI? L'analogie avec les réseaux de neurones est-elle appropriée ici?
"Roy est exactement comme un réseau de neurones." Chaque abeille ou serveur individuel à la périphérie possède son propre réseau de neurones. Chaque hôpital, comme un essaim, possède son propre réseau neuronal d'entraînement. Mais la blockchain permet de partager cette formation entre tous les hôpitaux. Par conséquent, chaque abeille, hôpital ou ordinateur à la périphérie a son propre réseau neuronal. Mais quand ils partagent leur apprentissage d'abeille en abeille, ils utilisent la blockchain. En conséquence, ils utilisent à la fois les réseaux de neurones et la blockchain. Le réseau neuronal est utilisé pour l'auto-étude et la blockchain est utilisée pour partager avec d'autres.
«La responsabilité de la Terre attire les jeunes ingénieurs»
- Aujourd'hui, les entreprises accordent une attention particulière à la protection de l'environnement. Quel type de mesures HPE prend-il dans son travail pour protéger l'environnement?
- C'est un sujet important.Premièrement, en tant qu’entreprise, nous sommes responsables de la Terre. Deuxièmement, de nombreux jeunes ingénieurs souhaitent rejoindre une entreprise qui se sent responsable. Oui, je pense que dans cette nouvelle génération il y a une tendance vers une plus grande conscience. Nous voulons attirer de jeunes ingénieurs. Et troisièmement, ce sont les bonnes choses.
Nous avons deux grands centres de récupération àUSA et Ecosse. Selon des estimations approximatives, au cours de la dernière année, nous avons acheté, transformé et vendu 99% du vieil équipement restauré, pour un total de 3 millions de dollars. Des résidus, nous extrayons la plupart des matières premières: argent, or - et les réutilisons. Et seul un très faible pourcentage, environ 0,3%, est jeté.
Le deuxième domaine est l’interaction avec les clientsdomaines de la protection de l'environnement. Un de mes exemples préférés est une application de notre client, la société Salling Group, conçue pour lutter contre l'utilisation irrationnelle des aliments. Aujourd'hui, environ 2 000 supermarchés y sont connectés. Par exemple, les magasins ont l'intention de jeter 26 912 aliments parce qu'ils sont périmés. En vendant de tels produits à un prix très avantageux, les détaillants peuvent augmenter leurs bénéfices de 10% et les clients peuvent acheter des produits à bas prix.
Un autre domaine est l'énergie propre. Une énorme quantité de dioxyde de carbone est produite dans le monde, car les gens ont besoin d'énergie. Nous travaillons en étroite collaboration avec le projet ITER (International Experimental Nuclear Reactor) pour essayer d'utiliser la fusion nucléaire pour la production d'énergie. La complexité de la fusion nucléaire est de maintenir le plasma dans un champ magnétique qui tourne autour de TOKAMAK (une chambre toroïdale à bobines magnétiques - «HiTech»). Nous fournissons un supercalculateur pour calculer la structure optimale du champ magnétique TOKAMAK afin de maintenir le plasma stable.