Блог компанії De Novo

AI/ML

Сторінка 2

Прагнення країн до технологічного суверенітету підштовхує їх до розробки власної політики у сфері ШІ, побудови суверенних хмар та розвитку незалежних обчислювальних потужностей. Багато держав активно інвестують у подібні проєкти, побоюючись того, що втрата темпу в технологічних перегонах може навіть призвести до втрати частини державного суверенітету.

Зараз багато говорять про те, що AI/ML підвищує ефективність роботи в тих чи інших сферах діяльності. Але, штучний інтелект це всього лише один з багатьох інструментів доступних бізнесу. Ним ще треба вміти користуватися, тому важливо дивитися на реальний досвід компаній й тих підходів, які вони використовують під час реалізації ШІ-проектів.

Технології AI/ML застосовуються сьогодні у багатьох сферах діяльності. Десь результат помітно одразу, десь він проявляється згодом. Але є низка напрямків, де застосування ШІ дає найбільш відчутний ефект, це розробка ПЗ, взаємодія з клієнтами тощо.

Один із технологічних лідерів ШІ-галузі, компанія OpenAI замислився над створенням власних чіпів для задач, пов'язаних із генеративним штучним інтелектом. У цій справі повинні допомогти фахівці Broadcom.

Сьогодні складно знайти галузь економіки чи науки, де тією чи іншою мірою не застосовувалися б методи штучного інтелекту. Успішних прикладів багато, давайте ж розглянемо кілька характерних реалізацій, які цілком можливо, вплинуть на відповідні галузі вже в найближчому майбутньому.

При створенні та навчанні AI/ML-моделей основні витрати припадають сьогодні на апаратне забезпечення, але чим далі, тим більше грошей йде й на інші компоненти процесу. Наприклад, все дорожче коштує розмітка даних.

Машинне навчання в Україні може ефективно працювати не лише у військовій галузі — мирна розбудова також йому до снаги. Це наочно підтверджує досвід компанії Kernel, яка використовує ML-технології для прогнозування врожайності полів. Про цей цікавий та корисний проєкт розповіли на семінарі AI Meetup експерти MK-Consulting та самої Kernel.

Компанія xAI, створена Ілоном Маском, на початку вересня запустила кластер Colossus. Маючи сотню тисяч прискорювачів NVIDIA H100, це, ймовірно, найпотужніша, на цей час, GenAI-система у світі. Щоправда, деякі експерти вказують на певні невідповідності у технічних характеристиках. 

Штучний інтелект, Інтернет речей, хмарні сервіси, квантові обчислення — всі ці чудові технології можуть бути не лише на користь, а й на шкоду. В першій половині 2024 року стало зрозуміло, що кіберзлочинці все активніше користуються найсучаснішими інструментами, часто обходячи в цьому питанні відділи кібербезпеки. Але попри все це, ефективна протидія можлива.  

Компанія NVIDIA розробила каталог попередньо навчених моделей та налаштованих програмних інструментів NIM Agent Blueprints, для створення та впровадження застосунків у галузі генеративного AI. Доступні моделі призначені для створення ШІ-аватарів, розробки лікарських засобів, автоматизації роботи з клієнтами. Список розширюватиметься щомісяця. 

За розрахунками аналітичної компанії IDC, сумарні світові витрати на штучний інтелект, зокрема застосунки, інфраструктуру, різноманітні сервіси та технічну підтримку, до 2028 року зростуть удвічі порівняно з поточним роком й сягнуть $632 млрд.

Нещодавно на території Європейського Союзу набув чинності EU AI Act — перший в історії всеосяжний регламент, спрямований на регулювання у галузі штучного інтелекту. Які його особливості та на які напрямки він може здійснити найбільший вплив у майбутньому?