Блог компании De Novo

AI/ML

Страница 2

Стремление стран к технологическому суверенитету подталкивает их к разработке собственной политики в сфере ИИ, построению суверенных облаков и развитию независимых вычислительных мощностей. Многие государства активно инвестируют в подобные проекты, опасаясь того, что потеря темпа в технологической гонке может, ни много ни мало, привести и к потере части государственного суверенитета.

Сейчас много говорят о том, что AI/ML повышает эффективность работы в тех или иных сферах деятельности. Но, искусственный интеллект сам по себе это всего лишь один из многих инструментов доступных бизнесу. Им еще надо уметь пользоваться, поэтому так важно смотреть на реальный опыт компаний и тех подходов, которые они используют в ходе реализации ИИ-проектов.

Технологии AI/ML применяются сегодня во многих сферах деятельности. Где-то результат очевиден сразу, где-то — проявляется со временем. Но, сегодня есть ряд направлений, где применение ИИ дает наиболее заметный эффект. В их числе — разработка ПО, работа с клиентами и др.

Один из технологических лидеров ИИ-отрасли, компания OpenAI всерьез задумалась о разработке собственных чипов для задач, связанных с генеративным искусственным интеллектом. В этом деле ей должны помочь специалисты Broadcom.

Сегодня сложно найти сферу экономики или науки, где в той или иной мере не применялись бы методы искусственного интеллекта. Успешных примеров много, давайте же рассмотрим несколько характерных реализаций, которые вполне возможно, окажут влияние на соответствующие отрасли уже в самом ближайшем будущем.

При создании и обучении AI/ML-моделей основные затраты приходятся сегодня на аппаратное обеспечение, но чем дальше, тем больше денег уходит и на другие составляющие процесса. Например, все дороже обходится разметка данных.

Машинное обучение в Украине может эффективно работать не только в военной отрасли — мирное развитие также ему по силам. Это наглядно подтверждает опыт компании Kernel, использующей ML-технологии для прогнозирования урожайности полей. Об этом интересном и важном проекте рассказали на семинаре AI Meetup эксперты MK-Consulting и самой Kernel.

Компания xAI, основанная Илоном Маском, в начале сентября запустила кластер Colossus. Обладая сотней тысяч ускорителей NVIDIA H100 это, вероятно, самая мощная, на данный момент, GenAI-система в мире. Правда, некоторые эксперты указывают на определенные нестыковки в технических характеристиках. 

Искусственный интеллект, Интернет вещей, облачные сервисы, квантовые вычисления — все эти замечательные технологии могут служить не только на благо, но и во вред. В первой половине 2024 года стало очевидно, что киберпреступники все активнее пользуются самыми современными инструментами, нередко обходя в этом вопросе отделы кибербезопасности. Но, эффективное противодействие возможно. 

Компания NVIDIA разработала каталог предварительно обученных моделей и настроенных программных инструментов NIM Agent Blueprints, для создания и внедрения приложений в сфере генеративного AI. Доступные модели предназначены для создания ИИ-аватаров, разработки лекарственных препаратов, автоматизации работы с клиентами. Список будет расширяться. 

По расчетам аналитической компании IDC, суммарные мировые расходы на искусственный интеллект, включая приложения, инфраструктуру, различные сервисы и техническую поддержку к 2028 году вырастут вдвое по сравнению с текущим годом и достигнут $632 млрд.

Не так давно на территории Европейского Союза вступил в силу в силу EU AI Act — первый в истории всеобъемлющий регламент, направленный на регулирование в области искусственного интеллекта. Каковы его особенности и на какие сферы он может повлиять в будущем?