Dr Eng Lim Goh- Vicepreședinte și Tehnolog șef pentru Calcul de înaltă performanță și
A primit medalia NASA pentru excepțieavansează în tehnologie ca principal investigator al unui experiment la bordul ISS pentru operarea supercomputerelor autonome în misiuni spațiale extinse. În plus față de co-crearea aplicațiilor de explorare a roiurilor bazate pe blockchain, el supraveghează desfășurarea AI în cursele de Formula 1, industrializează tehnologia din spatele botului de poker campion și proiectează împreună sisteme pentru simularea unui creier de mamifer detaliat biologic. Aveți șase brevete americane, alte cinci sunt în curs de așteptare.
HPE (Hewlett Packard Enterprise)este o companie IT americană fondată în 2015an împreună cu HP Inc. după divizarea Hewlett-Packard Corporation. A moștenit afacerea pe segmentul de clienți corporativi - produce servere, supercalculatoare, sisteme de stocare a datelor, rețele de stocare, echipamente de rețea, sisteme convergente și este, de asemenea, implicată în construirea infrastructurilor cloud.
„Cloud-ul va rămâne important în lumea datelor mari”
- Tehnologiile cloud au depășit de mult inovația la standardele IT moderne. Ce rol joacă astăzi în dezvoltarea de noi produse?
- La HPE, ne-am concentrat calcululdezvoltarea ca parte a tendinței „periferice la cloud”, în principal pentru că majoritatea datelor se duc mai întâi la periferie. Trebuie să transferăm toate datele de la periferie în cloud, de exemplu, datele din supermarketuri, mașini, dacă vorbim despre o mașină conectată (o mașină care poate comunica bidirecțional cu alte sisteme - HiTech), industria aviației și spitale. În multe cazuri, transferăm datele în cloud pentru a analiza apoi datele și pentru a trimite rezultatul înapoi la periferie.
Calcularea în cloud este importantă deoarece permitefolosiți toată puterea de calcul concentrată în cloud, în timp ce la periferie este de obicei mai mică. Modul tradițional este de a colecta mai întâi datele de la periferie, apoi de a configura periferice inteligente pentru a trimite numai informațiile necesare în cloud. Cloudul dispune de toate resursele de calcul pentru a efectua învățarea mașinii, pentru a face analize, pentru a obține rezultate care vor fi trimise înapoi la periferie. De aceea, credem că cloud-ul va rămâne important în lumea datelor mari.
- De ce să folosiți inteligența artificială pentru a crea noi centre de date? Care este scopul principal în acest context?
- Centrele de date (DPC) devinmai complexe și care cer utilizatorii. În ceea ce privește complexitatea centrului de date, astăzi aveți un număr mare de procesoare centrale (CPU) și grafice (GPU) pentru AI, care au multe nuclee. Există, de asemenea, fluxuri mari de date, a căror stocare și mișcare trebuie organizate. Toate acestea consumă multă energie și crește complexitatea centrelor de date.
GPU (unitate de procesare grafică)- procesor grafic, specializatun dispozitiv pentru procesarea graficelor și efectelor vizuale. Spre deosebire de CPU (unitatea centrală de procesare), arhitectura GPU este mai potrivită pentru calculul paralel și are memorie mult mai rapidă. GPU-urile moderne pot fi folosite nu numai pentru procesarea grafică, ci și pentru calcule matematice similare, pentru care viteza de procesare este mai importantă. În același timp, viteza de procesare a datelor a GPU-ului în comparație cu procesorul poate fi de mii de ori mai mare.
Nucleele procesorului- procesoare independente asamblate pe unul singurcip fizic. Această metodă face posibilă reducerea dimensiunii fizice a cipului, consumul de energie și disiparea căldurii și, de asemenea, creșterea semnificativă a performanței fără a schimba arhitectura procesorului.
În ceea ce privește utilizatorii, cerințele lor sunt de asemeneaa crescut foarte mult. În trecut, au cumpărat echipament, l-au lansat și, în timp ce sistemul funcționa, utilizatorii au fost mulțumiți. Dar astăzi se întreabă: „Aplicațiile mele funcționează optim?” - întrucât nu întotdeauna o creștere directă a puterii de calcul dă o creștere proporțională a productivității.
Drept urmare, aveți cerințe ale utilizatorului,complexitatea centrelor de date, ceea ce înseamnă că trebuie să implementați mai multe AI, care să vadă datele și să ajute la luarea deciziilor mai bune. Problema este că nu avem suficiente date pentru a ajuta AI să învețe. Aproximativ 10 mii de clienți au intrat în proiectul nostru și și-au trimis datele din centrul de date în cloud. Acum trimitem rezultatele procesării datelor AI la fiecare din aceste centre de date pentru a optimiza activitatea lor.
- În prezent, AI este utilizat în mod activ în crearea de echipamente pentru clienții corporativi? Cât de curând trebuie să vă așteptați la tehnologii similare în produsele de birou și casă?
- Dacă te referi la capacitatea de a daprognozele bazate pe istorie, atunci sunt deja foarte utilizate pe scară largă acum. Astăzi este utilizat în multe domenii: în finanțe, pentru a prezice valoarea stocurilor, când să vândă și cumpăra, în prețuri derivate pe piețele financiare sau pentru a calcula anomaliile în radiografii în medicină. Există mașini suficient de inteligente pentru a înțelege că, de exemplu, vibrația într-un amortizor înseamnă ceva rău și trimite informații despre acesta șoferului. Învățarea prin istorie pentru a putea lua decizii și predicții a devenit o realitate. Dar preziceri mai îndrăznețe conform cărora va apărea un supraom sunt încă science fiction. Cu toate acestea, este important să începeți să vă gândiți la asta acum.
„Calculatoarele cuantice, folosind metoda de optimizare, vor face computerul cu AI să învețe mai rapid”
- Este dificil pentru oamenii obișnuiți să înțeleagă ce sunt exact calculatoarele cuantice despre care vorbesc atât de mult astăzi. Cum le definiți pentru voi?
- Pentru început, nu înțeleg cuantumulmecanica. Nu înțeleg legătura dintre stările cuantice, suprapunerea și măsurarea prăbușirii la starea clasică. Dar nu contează. Accept toate aceste trei concepte. Recunosc că există. Întrucât sunt inginer pregătind, folosesc doar ceea ce am înțeles mai mult. De exemplu, diferite niveluri de energie ale electronilor într-un atom: scăzute, mari și foarte mari. Mai mult, încurcarea este atunci când doi atomi se apropie atât de aproape încât încep să se încurce. De asemenea, am vorbit despre prăbușirea unei funcții atunci când un sistem inițial incert „selectează” una dintre stările admise ca urmare a măsurării. Recunosc existența acestor trei concepte, ceea ce îmi permite din punct de vedere inginer să combin toate sistemele cuantice diferite care sunt dezvoltate în prezent pentru procesarea cuantică a informațiilor.
- Mai recent, Google a făcut mult zgomot, anunțând realizarea „superiorității cuantice”. Folosești tehnologii cuantice în proiectele tale?
- Cred că vom obține tehnologia analogicămăsurători în calculul cuantic în următorii zece ani. Dar, în sens digital, pentru ca un computer cuantic să funcționeze ca mașina de astăzi, va dura mai mult de zece ani. Una dintre cele mai mari probleme este modul de a menține înțelegerea și superpoziția stabile suficient de mult timp pentru a face calcule. Astăzi au multe erori, iar corectarea lor necesită mult mai multe cbiti pentru a susține un qubit de calcul. Prin urmare, susțin că va dura mai mult de zece ani pentru a ajunge la punctul în care un computer cuantic va deveni mai bun decât computerele clasice. Prin urmare, mai este timp, dar când apare, putem schimba radical ordinea lucrurilor.
Superioritate cuantică– capacitatea dispozitivelor de calcul cuanticrezolva probleme pe care computerele clasice sunt practic incapabile să le rezolve. Google a anunțat anterior planuri de a demonstra supremația cuantică înainte de sfârșitul anului 2017 folosind o serie de 49 de qubiți supraconductori, dar realizarea efectivă a unui astfel de rezultat a fost anunțată abia pe 23 octombrie 2019, ca urmare a colaborării cu NASA. Potrivit Google, „supremația cuantică a fost obținută pe o serie de 54 de qubiți, dintre care 53 erau funcționali și au fost utilizați pentru a efectua calcule în 200 de secunde, care ar dura un supercomputer convențional aproximativ 10.000 de ani”.
Qubit (din bitul cuantic)- descărcare cuantică sau cel mai mic element ptstocarea informațiilor într-un computer cuantic. Ca un bit, un qubit permite două stări proprii, notate 0|1, dar poate fi și în „suprapunerea” lor, adică în ambele stări simultan. Ori de câte ori starea unui qubit este măsurată, acesta trece aleatoriu într-una dintre propriile stări. Qubiții pot fi „încurcați” unul cu celălalt, adică li se poate impune o legătură neobservabilă, exprimată prin faptul că, cu orice modificare a unuia dintre mai mulți qubiți, restul se schimbă în acord cu acesta.
- Cum este legat un computer cuantic cu inteligența artificială?
- AI folosește învățarea automată, învață cufolosind povestea. Acest lucru se întâmplă prin încercare și eroare, el încearcă o poveste, prezice incorect, corectează, apoi o altă poveste - pentru a prezice, dacă nu, apoi corecta. Și așa o mie de încercări. Zece mii de încercări. O sută de mii. Un milion sau zece milioane. El trebuie să facă multe încercări de a face tonul, până când afișează algoritmul corect pentru prognoze. Cred că calculatoarele cuantice, folosind metoda de optimizare, vor face computerul cu AI să învețe mai rapid. Așa că nu trebuie să facă atâtea încercări și să încerce de un milion de ori pentru a obține rezultatul corect. Un computer cuantic îi va permite să obțină foarte repede un nivel bun de predicții.
Informații despre blockchain și roi
— Cum sunt utilizate tehnologiile blockchain în cadrul întreprinderilor?
- AI și blockchain sunt foarte strâns legate. Credem că nu blockchain-ul în sine, dar tehnologia care stă la baza ei va fi importantă pentru periferice. Deoarece datele vor curge la periferie, veți dori să faceți cât mai mult posibil pentru a economisi puterea de calcul a norului. Imaginați-vă că aveți un milion de camere HD de înaltă definiție. Nu puteți trimite fluxul de date dintr-un milion de camere foto în cloud. Va trebui să puneți computere pe periferia suficient de inteligente pentru a decide: „Nu am nevoie să trimit acest lucru. Voi trimite numai asta. ” Dar atunci ai nevoie de computere inteligente. Considerăm că abilitatea de a conecta mai multe calculatoare periferice într-un singur grup, un „roi” pentru pregătirea roiurilor va deveni importantă. Acest lucru se datorează inteligenței roiurilor - ambele sunt interconectate.
Definiția exactă a inteligenței roiului nu este încăformulate. Inteligența Swarm descrie comportamentul colectiv al unui sistem descentralizat, de autoorganizare. Sistemele RI, de regulă, constau din mai mulți agenți (boiduri), care interacționează local între ei și cu mediul. Ideile de comportament provin de obicei din natură, în special din sistemele biologice. Fiecare băiat respectă reguli foarte simple. În ciuda faptului că nu există un sistem centralizat de gestionare a comportamentului care să indice fiecăruia dintre ei ce trebuie să facă, interacțiunile locale și oarecum aleatorii duc la apariția unui comportament inteligent de grup care nu este controlat de Boyids individuale. În general, RI ar trebui să fie un sistem multi-agent, care să aibă un comportament de auto-organizare, care în total ar trebui să prezinte un anumit comportament rezonabil.
Dacă vorbim despre metoda noastră de pregătire a roiurilor, atunciel este asa. Să presupunem că un spital oferă instruire, izolând datele sale, nu împărtășește date și împărtășește doar rezultatele pregătirii sale. La fel și celelalte spitale. Întregul proces de transfer este coordonat prin tehnologia blockchain. Suntem siguri că este nevoie, pentru că dorim ca toate dispozitivele periferice să funcționeze, deși independent, dar în ansamblu ca un roi.
Nu dorim să avem un management centralizat,pentru că în roi nu este. Un roi de albine are o albină regină în stup. Dar ea nu dă instrucțiuni în timp ce roiul zboară. Albinele se coordonează. Și numai atunci când se întorc în stup, comunică cu albina regină, o servesc și așa mai departe. Dar atunci când sunt în interiorul roiului, sunt antrenați, trebuie să coordoneze acțiunile între ei. Și așa trăiește roiul. Dar cum să o coordonezi fără un lider? Blokcheyn. Prin urmare, blockchain este important pentru periferie. Dacă există un singur lider care coordonează roiul și el renunță, atunci întregul roi nu funcționează. Albinele trebuie să caute un alt lider. Nu există un lider în blockchain.
- Ce poți spune despre tehnologiile RI? Este adecvată analogia cu rețelele neuronale aici?
"Roy este exact ca o rețea neuronală." Fiecare albină sau server individual de la periferie are propria rețea neuronală. Fiecare spital, ca un roi, are propria sa rețea neuronală de formare separată. Dar blockchain permite ca această pregătire să fie împărtășită în toate spitalele. Prin urmare, fiecare albină, spital sau computer de la periferie are propria rețea neurală. Dar când își împărtășesc învățarea de la albină la albină, folosesc blockchain. Drept urmare, folosesc atât rețele neuronale, cât și blockchain. Rețeaua neurală este folosită pentru auto-studiu, iar blockchain-ul este folosit pentru a partaja cu alții.
„Responsabilitatea Pământului atrage tinerii ingineri”
- Astăzi, corporațiile acordă o atenție specială îngrijirii mediului. Ce fel de măsuri ia HPE în activitatea sa pentru îngrijirea mediului?
- Acesta este un subiect important.În primul rând, noi, ca companie, suntem responsabili pentru Pământ. În al doilea rând, mulți ingineri tineri doresc să se alăture unei companii care simte o asemenea responsabilitate. Da, cred că în această nouă generație există o tendință spre o conștiință mai mare. Vrem să atragem tineri ingineri. Și în al treilea rând, acestea sunt lucrurile potrivite.
Avem două centre mari de recuperare înSUA și Scoția. Conform estimărilor brute, în ultimul an am cumpărat, procesat și vândut 99% din echipamentele vechi restaurate, în valoare totală de 3 milioane de dolari. Din reziduuri extragem majoritatea materiilor prime: argint, aur - și le reutilizăm. Și doar un procent foarte mic, aproximativ 0,3%, este aruncat.
Al doilea domeniu este interacțiunea cu clienții înzone de protecție a mediului. Unul dintre exemplele mele preferate este o aplicație de la clientul nostru, Salling Group, concepută pentru a combate utilizarea irațională a alimentelor. Astăzi, aproximativ 2.000 de supermarketuri sunt conectate la ele. De exemplu, magazinele intenționează să arunce 26.912 produse alimentare pentru că au expirat. Vânzând astfel de produse la o reducere mare, comercianții cu amănuntul își pot crește profiturile cu 10%, iar clienții pot obține mărfuri la un preț scăzut.
O altă zonă este energia curată. O cantitate uriașă de dioxid de carbon este produsă în lume, deoarece oamenii au nevoie de energie. Lucrăm foarte strâns cu proiectul ITER (International Experimental Nuclear Reactor) pentru a încerca să folosim fuziunea nucleară pentru producerea de energie. Complexitatea fuziunii nucleare constă în păstrarea plasmei într-un câmp magnetic care se învârte în jurul TOKAMAK (o cameră toroidă cu bobine magnetice - „HiTech”). Oferim un supercomputer pentru a calcula structura optimă a câmpului magnetic TOKAMAK pentru a menține plasmă stabilă.