doktor Eng Lim Goh- Viceprezident a hlavný technológ pre vysokovýkonnú výpočtovú techniku a
Udelená medaila NASA za výnimočnútechnologický pokrok ako hlavný výskumný pracovník experimentu na palube ISS pre prevádzku autonómnych superpočítačov v dlhodobých vesmírnych misiách. Popri spoločnom vytváraní aplikácií na prieskum rojov založených na blockchainoch dohliada aj na nasadenie AI v pretekoch Formuly 1, industrializuje technológiu za šampiónkou šampiónov a spoločne navrhuje systémy na simuláciu biologicky podrobného mozgu cicavcov. Mám šesť amerických patentov, ďalších päť čaká na vybavenie.
HPE (Hewlett Packard Enterprise)je americká IT spoločnosť založená v roku 2015rok spolu s HP Inc. po rozdelení spoločnosti Hewlett-Packard Corporation. Zdedila podnikanie v segmente firemných klientov – vyrába servery, superpočítače, systémy na ukladanie dát, siete na ukladanie dát, sieťové zariadenia, konvergentné systémy a podieľa sa aj na budovaní cloudových infraštruktúr.
„Cloud vo svete veľkých dát zostane dôležitý“
- Cloudové technológie už dávno presahujú inováciu až po moderné IT štandardy. Akú úlohu dnes zohrávajú pri vývoji nových výrobkov?
- V spoločnosti HPE sme sa zamerali na výpočtyvývoj v rámci trendu „od periférie k cloudu“, hlavne preto, že väčšina údajov ide najskôr na perifériu. Musíme prenášať všetky údaje z periférie do cloudu, napríklad údaje o supermarketoch, autách, ak hovoríme o prepojenom aute (automobile, ktoré môže obojsmerne komunikovať s inými systémami - HiTech), leteckom priemysle a nemocniciach. V mnohých prípadoch prenášame údaje do cloudu, aby sme ich následne analyzovali a výsledok odoslali späť na perifériu.
Cloud computing je dôležitý, pretože to umožňujevyužívajú všetok výpočtový výkon sústredený v cloude, zatiaľ čo na periférii je zvyčajne menší. Tradičným spôsobom je najprv zbierať údaje na periférii a potom nakonfigurovať inteligentné periférie tak, aby do cloudu posielali iba potrebné informácie. Cloud má všetky výpočtové zdroje na vykonávanie strojového učenia, analýzy, získavania výsledkov, ktoré sa budú odosielať späť do periférnych zariadení. Preto veríme, že cloud bude vo svete veľkých dát naďalej dôležitý.
- Prečo používať umelú inteligenciu na vytváranie nových dátových centier? Aký je jeho hlavný účel v tejto súvislosti?
- Dátové centrá (DPC) sa stávajúzložitejšie a náročnejšie na používateľov. Pokiaľ ide o zložitosť dátového centra, dnes máte veľké množstvo centrálnych (CPU) a grafických (GPU) procesorov pre AI, ktoré majú veľa jadier. Existujú tiež veľké toky údajov, ktorých ukladanie a pohyb musia byť organizované. To všetko spotrebuje veľa energie a zvyšuje zložitosť dátových centier.
GPU (jednotka na spracovanie grafiky)- grafický procesor, špecializovanýzariadenie na spracovanie grafiky a vizuálnych efektov. Na rozdiel od CPU (centrálnej procesorovej jednotky) je architektúra GPU vhodnejšia pre paralelné výpočty a má oveľa rýchlejšiu pamäť. Moderné GPU sa dajú použiť nielen na grafické spracovanie, ale aj na podobné matematické výpočty, pri ktorých je dôležitejšia rýchlosť spracovania. Zároveň môže byť rýchlosť spracovania dát GPU v porovnaní s CPU tisíckrát vyššia.
Jadrá procesorov- nezávislé procesory zostavené na jednomfyzický čip. Táto metóda umožňuje znížiť fyzickú veľkosť čipu, jeho spotrebu a odvod tepla a tiež výrazne zvýšiť výkon bez zmeny architektúry procesora.
Pokiaľ ide o používateľov, ich požiadavky sú tiežvýrazne vzrástol. V minulosti kupovali zariadenia, uviedli ich do prevádzky a počas prevádzky systému boli používatelia spokojní. Dnes sa však pýtajú: „Fungujú moje aplikácie optimálne?“ - keďže nie vždy priame zvýšenie výpočtového výkonu vedie k proporcionálnemu zvýšeniu produktivity.
Výsledkom sú požiadavky používateľov,zložitosť dátových centier, čo znamená, že musíte implementovať viac AI, čo by umožňovalo prezerať údaje a pomáhať robiť lepšie rozhodnutia. Problém je v tom, že nemáme dostatok údajov na to, aby sme sa AI naučili. Do nášho projektu vstúpilo asi 10 tisíc zákazníkov a poslali svoje údaje v dátovom centre do cloudu. Teraz posielame výsledky spracovania údajov AI späť do každého z týchto dátových centier, aby sme optimalizovali ich prácu.
- Je AI v súčasnosti aktívne využívaná pri vytváraní vybavenia pre firemných klientov? Ako skoro by ste mali očakávať podobné technológie v kancelárskych a domácich výrobkoch?
- Ak máte na mysli schopnosť daťprognózy založené na histórii, teraz sa už veľmi často používa. Dnes sa používa v mnohých oblastiach: vo financiách, na predpovedanie hodnoty zásob, kedy predávať a nakupovať, pri oceňovaní derivátov na finančných trhoch alebo na výpočet anomálií v röntgenovom žiarení v medicíne. Existujú autá, ktoré sú dostatočne inteligentné na to, aby pochopili, že napríklad vibrácie v tlmiči znamenajú niečo zlé, a o tom posielajú informácie vodičovi. Učenie sa históriou, aby bolo možné robiť rozhodnutia a predpovede, sa stalo realitou. Odvážnejšie predpovede, že sa objaví superman, sú však stále sci-fi. Je však dôležité o tom začať premýšľať hneď teraz.
„Kvantové počítače pomocou optimalizačnej metódy zrýchlia počítač s AI.“
- Je ťažké pre bežných ľudí presne pochopiť, čo sú kvantové počítače, o ktorých sa dnes toho veľa hovorí. Ako ich definujete pre seba?
- Na začiatok nerozumiem kvantovomechanika. Nerozumiem zapleteniu kvantových stavov, superpozícii a meraniu kolapsu do klasického stavu. Ale na tom nezáleží. Prijímam všetky tieto tri pojmy. Priznávam, že existujú. Pretože som školením inžinier, používam iba to, čomu viac rozumiem. Napríklad rôzne energetické úrovne elektrónov v atóme: nízka, vysoká a veľmi vysoká. Ďalej, zapletenie je, keď sa dva atómy dostanú tak blízko, že sa začnú zapletať. Hovorili sme tiež o kolapse funkcie, keď pôvodne neistý systém „vyberie“ jeden z prípustných stavov v dôsledku merania. Priznávam existenciu týchto troch konceptov, ktoré mi umožňujú z technického hľadiska kombinovať všetky rôzne kvantové systémy, ktoré sa v súčasnosti vyvíjajú na spracovanie kvantových informácií.
- Spoločnosť Google nedávno vydala veľa hluku a oznámila dosiahnutie „kvantovej nadradenosti“. Používate vo svojich dizajnoch kvantové technológie?
- Myslím, že dostaneme analógovú technológiumerania v kvantovom výpočte v nasledujúcich desiatich rokoch. Ale v digitálnom zmysle, aby kvantový počítač fungoval ako dnešný stroj, bude to trvať viac ako desať rokov. Jedným z najväčších problémov je to, ako udržať spletenie a superpozíciu stabilné dosť dlho na to, aby bolo možné vykonať výpočty. Dnes majú veľa chýb a ich korekcia si vyžaduje oveľa viac qubits, aby podporila jeden výpočtový qubit. Preto tvrdím, že dosiahnutie bodu, v ktorom bude kvantový počítač lepší ako klasické počítače, potrvá viac ako desať rokov. Preto stále existuje čas, ale keď sa objaví, môžeme radikálne zmeniť poradie vecí.
Kvantová nadradenosť– schopnosť kvantových výpočtových zariadeníriešiť problémy, ktoré klasické počítače prakticky nedokážu vyriešiť. Google už skôr oznámil plány na preukázanie kvantovej nadvlády pred koncom roka 2017 pomocou poľa 49 supravodivých qubitov, ale skutočné dosiahnutie takéhoto výsledku bolo oznámené až 23. októbra 2019 ako výsledok spolupráce s NASA. Podľa Google „kvantová nadvláda bola dosiahnutá na poli 54 qubitov, z ktorých 53 bolo funkčných a boli použité na vykonanie výpočtov za 200 sekúnd, ktoré by konvenčnému superpočítaču trvali asi 10 000 rokov“.
Qubit (z kvantového bitu)- kvantový výboj alebo najmenší prvok preukladanie informácií v kvantovom počítači. Podobne ako bit, qubit umožňuje dva vlastné stavy, označené 0|1, ale môže byť aj v ich „superpozícii“, to znamená v oboch stavoch súčasne. Kedykoľvek sa meria stav qubitu, náhodne prechádza do jedného zo svojich vlastných stavov. Qubity môžu byť „zapletené“ do seba, to znamená, že na ne môže byť vnútené nepozorovateľné spojenie vyjadrené v tom, že pri akejkoľvek zmene jedného z niekoľkých qubitov sa zvyšok mení v súlade s ním.
- Ako súvisí kvantový počítač s umelou inteligenciou?
- AI používa strojové učenie, ktoré sa učípomocou príbehu. Stáva sa to pokusom a omylom, pokúsi sa jeden príbeh, nesprávne predpovedá, opravuje a potom iný príbeh - predpovedať, ak nie, opraviť. A tak tisíc pokusov. Desať tisíc pokusov. Sto tisíc. Milión alebo desať miliónov. Potrebuje veľa pokusov o naladenie, až kým nezobrazí správny algoritmus predpovedí. Verím, že kvantové počítače pomocou optimalizačnej metódy spôsobia, že sa počítač s AI naučí rýchlejšie. Aby nemusel robiť toľko pokusov a miliónkrát sa snažiť dosiahnuť správny výsledok. Kvantový počítač mu umožní veľmi rýchlo dosiahnuť dobrú úroveň predpovedí.
Blockchain a roj inteligencie
— Ako sa technológie blockchain používajú v podnikoch?
- AI a blockchain spolu úzko súvisia. Veríme, že pre periférne zariadenia nebude dôležitá samotná blockchain, ale technológia, ktorá je jej základom. Pretože dáta budú prúdiť na perifériu, budete chcieť urobiť všetko pre to, aby ste ušetrili výpočtovú silu cloudu. Predstavte si, že máte milión HD kamier s vysokým rozlíšením. Do cloudu nemôžete posielať dátový tok z milióna kamier. Budete musieť umiestniť počítače na perifériu, ktoré sú dosť inteligentné, aby ste sa rozhodli: „Toto nemusím posielať. Pošlem iba toto. “ Ale potom potrebujete inteligentné počítače. Veríme, že schopnosť kombinovať veľa periférnych počítačov do jednej skupiny, jedného „roja“ pre výcvik roja bude dôležitá. Je to kvôli inteligencii rojov - obidve sú vzájomne prepojené.
Presná definícia inteligencie roja stále nie jeformulovaná. Swarm inteligencia (Swarm inteligencia) opisuje kolektívne správanie decentralizovaného, samoorganizovaného systému. Systémy RI sa spravidla skladajú z mnohých agentov (boids), ktoré lokálne vzájomne pôsobia medzi sebou a so životným prostredím. Myšlienky správania zvyčajne pochádzajú z prírody, najmä z biologických systémov. Každý chlapec sa riadi veľmi jednoduchými pravidlami. Napriek tomu, že neexistuje centralizovaný systém riadenia správania, ktorý by každému z nich naznačoval, čo majú robiť, miestne a do istej miery náhodné interakcie vedú k vzniku inteligentného skupinového správania, ktoré nie je kontrolované jednotlivými chlapcami. Vo všeobecnosti by RI mal byť multiagentovým systémom, ktorý by sa choval samoregulačne, čo by malo celkovo vykazovať určité rozumné správanie.
Ak hovoríme o našej metóde výcviku rojov, potomon je taký. Predpokladajme, že jedna nemocnica poskytuje školenie, izoluje svoje údaje, nezdieľa údaje a iba zdieľa výsledky svojho školenia. To isté platí aj pre ostatné nemocnice. Celý tento proces prenosu je koordinovaný technológiou blockchain. Sme si istí, že je to potrebné, pretože chceme, aby všetky periférne zariadenia fungovali, hoci nezávisle, ale ako celok ako roj.
Nechceme mať centralizovanú správu,pretože v roji to tak nie je. Roj včiel má včelú kráľovnú. Ale kým roj letí, nedáva žiadne pokyny. Včely sa navzájom koordinujú. A až keď sa vrátia do úľa, komunikujú s včelou kráľovnou, slúžia jej a tak ďalej. Keď sú však v roji, sú trénovaní, musia medzi sebou koordinovať činnosti. A tak roj žije. Ale ako to koordinovať bez vodcu? Blokcheyn. Preto je blockchain dôležitý pre perifériu. Ak existuje len jeden vodca, ktorý koordinuje roj a vypadne, celé roj nefunguje. Včely musia hľadať iného vodcu. V blockchainu nie je žiaden vodca.
- Čo môžete povedať o technológiách RI? Je tu vhodná analógia s neurálnymi sieťami?
"Roy je presne ako neurónová sieť." Každá jednotlivá včela alebo server na periférii má svoju vlastnú neurálnu sieť. Každá nemocnica, podobne ako roj, má vlastnú samostatnú tréningovú neurónovú sieť. Blockchain ale umožňuje zdieľať tento tréning vo všetkých nemocniciach. Preto každá včela, nemocnica alebo počítač na periférii má svoju vlastnú nervovú sieť. Ale keď zdieľajú svoje učenie od včiel k včelám, používajú blockchain. Ako výsledok používajú neurónové siete a blockchain. Neurónová sieť sa používa na samoštúdium a blockchain sa používa na zdieľanie s ostatnými.
„Zodpovednosť za Zemi priťahuje mladých technikov“
- Podniky dnes venujú osobitnú pozornosť starostlivosti o životné prostredie. Aké opatrenia podniká spoločnosť HPE pri starostlivosti o životné prostredie?
- Toto je dôležitá téma.Po prvé, my ako spoločnosť sme zodpovední za Zem. Po druhé, veľa mladých inžinierov chce vstúpiť do spoločnosti, ktorá cíti takú zodpovednosť. Áno, myslím si, že v tejto novej generácii je trend smerom k väčšiemu povedomiu. Chceme prilákať mladých inžinierov. A po tretie, toto sú tie správne veci.
V meste máme dve veľké záchranné centráUSA a Škótsko. Podľa hrubých odhadov sme za posledný rok kúpili, spracovali a predali 99% obnoveného starého zariadenia v celkovej výške 3 milióny dolárov. Zo zvyškov vyťažíme väčšinu surovín: striebro, zlato - a znovu ich použijeme. A iba veľmi malé percento, asi 0,3%, je vyhodených.
Druhou oblasťou je interakcia so zákazníkmi v roku 2007oblasti ochrany životného prostredia. Jedným z mojich obľúbených príkladov je aplikácia od nášho klienta Salling Group, ktorá je navrhnutá na boj proti iracionálnemu použitiu potravín. Dnes je k nim pripojených asi 2 000 supermarketov. Napríklad obchody majú v úmysle vyhodiť 26 912 potravín, pretože ich platnosť vypršala. Predajcovia takýchto výrobkov za veľkú zľavu môžu zvýšiť svoj zisk o 10% a zákazníci môžu získať tovar za nízku cenu.
Ďalšou oblasťou je čistá energia. Vo svete sa produkuje obrovské množstvo oxidu uhličitého, pretože ľudia potrebujú energiu. Veľmi úzko spolupracujeme s projektom ITER (Medzinárodný experimentálny jadrový reaktor), aby sme sa pokúsili využiť jadrovú fúziu na výrobu energie. Zložitosťou jadrovej fúzie je udržať plazmu v magnetickom poli, ktoré sa točí okolo TOKAMAKu (toroidná komora s magnetickými cievkami - HiTech). Poskytujeme superpočítač na výpočet optimálnej štruktúry magnetického poľa TOKAMAK s cieľom udržať plazmu stabilnú.