Dr inż. Lim Goh- Wiceprezes i dyrektor ds. technologii, High Performance Computing oraz
Nagroda Medalu NASA za wyjątkowepostępy w technologii jako główny badacz eksperymentu na pokładzie ISS do działania autonomicznych superkomputerów w rozszerzonych misjach kosmicznych. Oprócz współtworzenia aplikacji do eksploracji rojów opartych na blockchain, nadzoruje wdrażanie sztucznej inteligencji w wyścigach Formuły 1, uprzemysławia technologię stojącą za mistrzem pokera i wspólnie projektuje systemy do symulacji biologicznie szczegółowego mózgu ssaków. Mam sześć patentów w USA, kolejnych pięć jest w toku.
HPE (Hewlett Packard Enterprise)to amerykańska firma informatyczna utworzona w 2015 roku wraz z HP Inc.po podziale Hewlett-Packard Corporation.Odziedziczył biznes w segmencie klientów korporacyjnych - produkujeserwery, superkomputery, systemy przechowywania danych, sieci pamięci masowej, sprzęt sieciowy, systemy konwergentne, a także zajmuje się budową infrastruktur chmurowych.
„Chmura pozostanie ważna w świecie dużych zbiorów danych”
- Technologie chmurowe od dawna wykraczają poza innowacje w stosunku do nowoczesnych standardów IT. Jaką rolę odgrywają dziś w opracowywaniu nowych produktów?
- W HPE skoncentrowaliśmy się na komputerachrozwój w ramach trendu „urządzeń peryferyjnych w chmurze”, głównie dlatego, że większość danych trafia najpierw na peryferia. Musimy przenieść wszystkie dane z peryferii do chmury, na przykład dane supermarketów, samochodów, jeśli mówimy o podłączonym samochodzie (samochodzie, który może dwukierunkowo komunikować się z innymi systemami - HiTech), przemyśle lotniczym i szpitalach. W wielu przypadkach przesyłamy dane do chmury, aby następnie je przeanalizować i odesłać z powrotem na peryferie.
Przetwarzanie w chmurze jest ważne, ponieważ pozwalawykorzystuj całą moc obliczeniową skoncentrowaną w chmurze, podczas gdy na peryferiach jest to zwykle mniej. Tradycyjnym sposobem jest najpierw gromadzenie danych na peryferiach, a następnie konfigurowanie inteligentnych urządzeń peryferyjnych w celu wysyłania tylko niezbędnych informacji do chmury. Chmura ma wszystkie zasoby komputerowe do przeprowadzania uczenia maszynowego, przeprowadzania analiz, uzyskiwania wyników, które zostaną odesłane z powrotem na peryferie. Dlatego uważamy, że chmura pozostanie ważna w świecie dużych zbiorów danych.
- Po co używać sztucznej inteligencji do tworzenia nowych centrów danych? Jaki jest jego główny cel w tym kontekście?
- Stają się centra danych (DPC)bardziej złożone i wymagające użytkownicy. Jeśli chodzi o złożoność centrum danych, dziś masz dużą liczbę procesorów centralnych (CPU) i graficznych (GPU) dla AI, które mają wiele rdzeni. Istnieją również duże przepływy danych, których przechowywanie i przemieszczanie musi być zorganizowane. Wszystko to zużywa dużo energii i zwiększa złożoność centrów danych.
GPU (procesor graficzny)to procesor graficzny, specjalizowane urządzenie do przetwarzania grafiki i efektów wizualnych.W przeciwieństwie do CPU (Central Processing Unit), architektura GPU jest lepiej przystosowana do obliczeń równoległych i maNowoczesne procesory graficzne mogą być używane nie tylko do przetwarzania grafiki, ale także do tego samego rodzaju obliczeń matematycznych, które są bardziej zainteresowane szybkością przetwarzania.Jednocześnie szybkość przetwarzania procesora graficznego w porównaniu z procesorem możebyć tysiące razy wyższe.
Rdzenie procesora— niezależne procesory zmontowane na jednym fizycznym chipie.Zmniejsz rozmiar fizyczny, zużycie energii i rozpraszanie ciepła przez układ scalony oraz radykalnie zwiększ wydajność bez zmiany architektury procesora.
Jeśli chodzi o użytkowników, ich wymagania również sąznacznie wzrosła. W przeszłości kupili sprzęt, uruchomili go, a gdy system działał, użytkownicy byli zadowoleni. Ale dziś pytają: „Czy moje aplikacje działają optymalnie?” - ponieważ nie zawsze bezpośredni wzrost mocy obliczeniowej daje proporcjonalny wzrost wydajności.
W rezultacie masz wymagania użytkowników,złożoność centrów danych, co oznacza, że musisz wdrożyć więcej sztucznej inteligencji, która wyświetlałaby dane i pomagała podejmować lepsze decyzje. Problem polega na tym, że nie mamy wystarczającej ilości danych, aby pomóc AI w nauce. Około 10 tysięcy klientów zgłosiło się do naszego projektu i wysłało swoje dane z centrum danych do chmury. Teraz przesyłamy wyniki przetwarzania danych AI z powrotem do każdego z tych centrów danych w celu zoptymalizowania ich pracy.
- Czy sztuczna inteligencja jest obecnie aktywnie wykorzystywana do tworzenia sprzętu dla klientów korporacyjnych? Jak szybko spodziewać się podobnych technologii w produktach biurowych i domowych?
- Jeśli masz na myśli zdolność dawaniaprognozy oparte na historii, są już teraz bardzo szeroko stosowane. Obecnie jest wykorzystywany w wielu obszarach: w finansach, do przewidywania wartości akcji, kiedy sprzedać i kupić, w wycenie instrumentów pochodnych na rynkach finansowych lub do obliczania anomalii w promieniach rentgenowskich w medycynie. Istnieją samochody, które są wystarczająco inteligentne, aby zrozumieć, że na przykład wibracja amortyzatora oznacza coś złego i przesłać informacje o tym do kierowcy. Uczenie się przez historię, aby móc podejmować decyzje i przewidywania, stało się rzeczywistością. Ale odważniejsze przewidywania, że pojawi się nadczłowiek, wciąż są science fiction. Jednak ważne jest, aby zacząć o tym myśleć teraz.
„Komputery kwantowe, stosując metodę optymalizacji, przyspieszą naukę komputera z AI”
- Zwykłym ludziom trudno jest dokładnie zrozumieć, czym są komputery kwantowe, o których dziś tyle się mówi. Jak je definiujesz?
- Na początek nie rozumiem kwantumechanika. Nie rozumiem uwikłania stanów kwantowych, superpozycji i pomiaru zapaści do stanu klasycznego. Ale to nie ma znaczenia. Akceptuję wszystkie trzy z tych koncepcji. Przyznaję, że istnieją. Ponieważ z wykształcenia jestem inżynierem, używam tylko tego, co rozumiem więcej. Na przykład różne poziomy energii elektronów w atomie: niski, wysoki i bardzo wysoki. Ponadto splątanie ma miejsce, gdy dwa atomy zbliżają się tak blisko, że zaczynają się zaplątać. Mówiliśmy także o załamaniu funkcji, gdy początkowo niepewny system „wybiera” jeden z dopuszczalnych stanów w wyniku pomiaru. Przyznaję istnienie tych trzech koncepcji, które pozwalają mi z technicznego punktu widzenia łączyć wszystkie różne systemy kwantowe, które są obecnie opracowywane do przetwarzania informacji kwantowej.
- W ostatnim czasie Google narobiło dużo hałasu, ogłaszając osiągnięcie „wyższości kwantowej”. Czy wykorzystujesz technologie kwantowe w swoich projektach?
- Myślę, że dostaniemy technologię analogowąpomiary w obliczeniach kwantowych w ciągu następnych dziesięciu lat. Ale w sensie cyfrowym, aby komputer kwantowy działał jak dzisiejsza maszyna, zajmie to więcej niż dziesięć lat. Jednym z największych problemów jest utrzymanie stabilności splątania i superpozycji na tyle długo, aby wykonać obliczenia. Dzisiaj mają wiele błędów, a ich korekta wymaga znacznie więcej kubitów, aby obsłużyć jeden kubit obliczeniowy. Dlatego twierdzę, że osiągnięcie stanu, w którym komputer kwantowy będzie lepszy niż klasycznych komputerów, potrwa ponad dziesięć lat. Dlatego jest jeszcze czas, ale kiedy się pojawi, możemy radykalnie zmienić kolejność rzeczy.
Wyższość kwantowaZdolność kwantowych urządzeń obliczeniowych do rozwiązywania problemów, których klasyczne komputery praktycznie nie są w stanie rozwiązaćrozwiązać. Google wcześniej ogłosił plany zademonstrowania supremacji kwantowej do końca 2017 r. przy użyciu macierzy 49 nadprzewodzących kubitów, ale w rezultacie nie zostało to ogłoszone aż do 23 października 2019 r.Według Google "supremacja kwantowa została osiągnięta na tablicy 54 kubitów, z których 53 były funkcjonalne i zostały użyte do wykonania obliczeń w 200 sekund, co konwencjonalnemu superkomputerowi zajęłoby około 10 000 lat".
Qubit (z bitu kwantowego)to wyładowanie kwantowe, czyli najmniejszy pierwiastek służący do przechowywania informacji w komputerze kwantowym.Podobnie jak bit, kubit zezwala na dwa stany własne, oznaczone przez 0|1, ale możebyć w ich "superpozycji", czyli w obu stanach jednocześnie.W każdym pomiarze stanu kubitu przypadkowo przechodzi on w jeden z własnych stanów.Kubity mogą być ze sobą "splątane", to znaczy mogą byćNarzucona jest nieobserwowalna zależność, w której za każdym razem, gdy zmienia się jeden z kilku kubitów, pozostałe zmieniają się wraz z nim.
- W jaki sposób komputer kwantowy jest powiązany ze sztuczną inteligencją?
- AI używa uczenia maszynowego, uczy sięużywając historii. Dzieje się to metodą prób i błędów, wypróbowuje jedną historię, niepoprawnie przewiduje, koryguje, a następnie inną historię - przewidzieć, jeśli nie, to poprawić. I tak tysiące prób. Dziesięć tysięcy prób. Sto tysięcy. Milion lub dziesięć milionów. Musi podjąć wiele prób dostrojenia, dopóki nie wyświetli prawidłowego algorytmu dla prognoz. Wierzę, że komputery kwantowe, stosując metodę optymalizacji, przyspieszą naukę komputera z AI. Aby nie musiał podejmować tylu prób i próbować milion razy, aby osiągnąć poprawny wynik. Komputer kwantowy pozwoli mu bardzo szybko osiągnąć dobry poziom prognoz.
Blockchain i inteligencja roju
— W jaki sposób technologie blockchain są wykorzystywane na poziomie przedsiębiorstwa?
- AI i blockchain są bardzo ściśle powiązane. Uważamy, że nie sam łańcuch blockchain, ale technologia, która leży u jego podstaw, będzie ważna dla urządzeń peryferyjnych. Ponieważ dane będą płynąć na peryferia, będziesz musiał zrobić jak najwięcej, aby zaoszczędzić moc obliczeniową chmury. Wyobraź sobie, że masz milion kamer HD o wysokiej rozdzielczości. Nie możesz wysłać strumienia danych z miliona kamer do chmury. Będziesz musiał postawić komputery na peryferiach, które są wystarczająco inteligentne, aby zdecydować: „Nie muszę tego wysyłać. Wyślę tylko to. ” Ale wtedy potrzebujesz inteligentnych komputerów. Wierzymy, że zdolność łączenia wielu komputerów peryferyjnych w jedną grupę, jeden „rój” do szkolenia roju stanie się ważna. Wynika to z inteligencji roju - oba są ze sobą połączone.
Dokładna definicja inteligencji roju wciąż nie jestsformułowane. Inteligencja roju (inteligencja roju) opisuje zbiorowe zachowanie zdecentralizowanego, samoorganizującego się systemu. Systemy RI z reguły składają się z wielu agentów (boidów), lokalnie współdziałających ze sobą i ze środowiskiem. Pomysły zachowania zwykle pochodzą z natury, zwłaszcza z systemów biologicznych. Każdy boyd stosuje bardzo proste zasady. Pomimo faktu, że nie ma scentralizowanego systemu zarządzania zachowaniem, który wskazywałby każdemu z nich, lokalne i nieco przypadkowe interakcje prowadzą do pojawienia się inteligentnych zachowań grupowych, które nie są kontrolowane przez poszczególnych Boyidów. Ogólnie rzecz biorąc, RI powinien być systemem wieloagentowym, który miałby samoorganizujące się zachowanie, które w sumie powinno wykazywać pewne rozsądne zachowanie.
Jeśli mówimy o naszej metodzie treningu roju, toon jest taki. Załóżmy, że jeden szpital zapewnia szkolenie, izolując jego dane, nie udostępnia danych, a jedynie udostępnia wyniki swojego szkolenia. Podobnie jak inne szpitale. Cały proces transferu jest koordynowany za pomocą technologii blockchain. Jesteśmy pewni, że jest to potrzebne, ponieważ chcemy, aby wszystkie urządzenia peryferyjne działały, choć niezależnie, ale jako całość jak rój.
Nie chcemy mieć scentralizowanego zarządzania,bo w roju tak nie jest. Rój pszczół ma w ulu królową pszczół. Ale nie daje żadnych instrukcji, gdy rój lata. Pszczoły koordynują się. I dopiero po powrocie do ula komunikują się z królową pszczół, służą jej i tak dalej. Ale kiedy są w roju, są szkoleni, muszą koordynować działania między sobą. I tak rój żyje. Ale jak go koordynować bez lidera? Blockchain Dlatego blockchain jest ważny dla peryferii. Jeśli tylko jeden przywódca koordynuje rój, a on odpadnie, wówczas cały rój nie działa. Pszczoły muszą szukać innego lidera. W blockchain nie ma lidera.
- Co możesz powiedzieć o technologiach RI? Czy odpowiednia jest tu analogia z sieciami neuronowymi?
„Roy jest dokładnie jak sieć neuronowa”. Każda pojedyncza pszczoła lub serwer na peryferiach ma swoją własną sieć neuronową. Każdy szpital, podobnie jak rój, ma swoją osobną sieć neuronową. Ale blockchain pozwala na dzielenie się tym szkoleniem we wszystkich szpitalach. Dlatego każda pszczoła, szpital lub komputer na peryferiach ma swoją własną sieć neuronową. Ale kiedy dzielą się swoją nauką od pszczół do pszczół, używają blockchain. W rezultacie używają zarówno sieci neuronowych, jak i blockchain. Sieć neuronowa służy do samokształcenia, a łańcuch bloków służy do udostępniania innym.
„Odpowiedzialność za ziemię przyciąga młodych inżynierów”
- Dzisiaj korporacje zwracają szczególną uwagę na ochronę środowiska. Jakie środki podejmuje HPE w swoich działaniach na rzecz ochrony środowiska?
Przede wszystkim jako firma jesteśmy odpowiedzialni za Ziemię.Po drugie, wielu młodych inżynierów chce dostać pracę w firmie, która czuje sięTak, myślę, że w tym nowym pokoleniu istnieje tendencja do większej świadomości.Chcemy przyciągać młodych inżynierów, a po trzecie, to są słuszne rzeczy.
Mamy dwa duże centra odzyskiwaniaUSA i Szkocja. Według przybliżonych szacunków w ciągu ostatniego roku kupiliśmy, przetworzyliśmy i sprzedaliśmy 99% odnowionego starego sprzętu, o łącznej wartości 3 mln USD. Z pozostałości wydobywamy większość surowców: srebro, złoto - i wykorzystujemy je ponownie. I tylko bardzo niewielki procent, około 0,3%, jest wyrzucany.
Drugi obszar to interakcja z klientemobszary ochrony środowiska. Jednym z moich ulubionych przykładów jest aplikacja naszego klienta, firmy Salling Group, zaprojektowana w celu zwalczania nieracjonalnego używania żywności. Obecnie podłączonych jest do nich około 2000 supermarketów. Na przykład sklepy zamierzają wyrzucić 26 912 artykułów spożywczych, ponieważ wygasły. Sprzedając takie produkty z wielką zniżką, detaliści mogą zwiększyć swoje zyski o 10%, a klienci mogą uzyskać towary po niskiej cenie.
Kolejnym obszarem jest czysta energia. Na świecie produkowana jest ogromna ilość dwutlenku węgla, ponieważ ludzie potrzebują energii. Ściśle współpracujemy z projektem ITER (International Experimental Nuclear Reactor), aby spróbować wykorzystać syntezę jądrową do produkcji energii. Złożoność syntezy jądrowej polega na utrzymaniu plazmy w polu magnetycznym, które obraca się wokół TOKAMAK (toroidalnej komory z cewkami magnetycznymi - „HiTech”). Zapewniamy superkomputer do obliczania optymalnej struktury pola magnetycznego TOKAMAK w celu utrzymania stabilności plazmy.