Технологиям искусственного интеллекта требуются огромные объёмы электроэнергии. По мнению главы компании Arm Рене Хааса (Rene Haas), это может привести к тому, что уже к концу текущего десятилетия общие объёмы потребляемой системами ИИ энергии превзойдут объёмы энергопотребления Индии, самой густонаселённой страны в мире.

Источник изображения: Gerd Altmann / pixabay.com

По словам Хасса, поиск способов предотвратить прогнозируемое утроение энергопотребления к 2030 году имеет первостепенное значение, если человечество хочет достигнуть целей, которые возлагаются на ИИ.

«Мы по-прежнему находимся на раннем этапе развития возможностей [искусственного интеллекта]. Чтобы эти системы стали лучше, им потребуется дополнительное обучение — этап, который включает в себя бомбардировку программного обеспечения огромными наборами данных. Этот процесс рано или поздно столкнётся с пределом наших энергетических мощностей», — рассказал Хаас в интервью Bloomberg.

Хаас формально ставит себя в один ряд с растущим числом людей, выражающих обеспокоенность по поводу возможного ущерба, который ИИ может нанести мировой энергетической инфраструктуре. Но он также заинтересован в том, чтобы отрасль перешла на использование чипов с Arm-архитектурами, которые всё больше завоёвывают популярность в центрах обработки данных. Технологии компании, которые к настоящему моменту получили широкое распространение в смартфонах, разработаны с целью более эффективного использования энергии по сравнению с традиционными серверными чипами.

Arm рассматривает ИИ в качестве одного из основных драйверов своего роста. Технологии компании уже используются в процессорах, являющихся основой серверных систем AWS, Microsoft и Alphabet, разработавших собственные чипы для снижения своей зависимости от Intel и AMD.

По словам Хааса, используя больше чипов, изготовленных по индивидуальному заказу, компании могут сократить ограничивающие факторы и повысить энергоэффективность их систем. Такая стратегия может снизить энергопотребление центров обработки данных более чем на 15 %. Однако отрасль нуждается в более масштабных технологических прорывах.

Амнон Шашуа (Amnon Shashua) известен как основатель стартапа машинного зрения Mobileye и компании по изучению искусственного интеллекта AI21 Labs. В 2022 году, опираясь на полученный в этих сферах опыт, он создал Mentee Robotics —стартап в области робототехники. Сегодня компания представила гуманоидного робота Menteebot, главными преимуществами которого создатель называет продвинутое машинное зрение и обучающийся генеративный ИИ.

Источник изображений: Mentee Robotics

«Мы находимся на пороге сближения компьютерного зрения, понимания естественного языка, мощных и детальных симуляторов, а также методологий перехода от моделирования к реальному миру, — заявил Шашуа. — В Mentee Robotics мы рассматриваем эту конвергенцию как отправную точку для разработки будущего универсального двуногого робота, который сможет передвигаться повсюду (как человек) с помощью мозга, выполняя работу по дому и осваивая новые навыки, которым он ранее не был обучен».

Представленный робот во многом является прототипом, хотя его создатели считают, что добились достаточного прогресса, чтобы оправдать публичный дебют после двух лет напряжённой работы. Творческий и инженерный состав Mentee Robotics впечатляет. Помимо Шашуа, в команду основателей входят бывший директор Facebook✴ по исследованиям ИИ Лиор Вольф (Lior Wolf) и профессор Еврейского университета в Иерусалиме Шай Шалев-Шварц (Shai Shalev-Shwartz). Эта команда при содействии венчурной фирмы Ahren Innovation Capital помогла привлечь инвестиции в размере $17 млн.

«Большие языковые модели используются для интерпретации команд и “продумывания” необходимых шагов для выполнения задачи. Особое внимание уделяется способности сочетать передвижение и ловкость, то есть динамическое балансирование робота при переносе тяжестей или движении манипуляторов», — говорится в пресс-релизе компании.

Mentee Robotics утверждает, что новый робот адаптирован как для промышленного, так и для потребительского рынков, в отличие от конкурирующих моделей. Компания рассчитывает выпустить готовый к производству прототип к началу 2025 года.

Компания Waymo (входит в холдинг Alphabet), специализирующаяся на разработке технологий автономного вождения, приступила во вторник к тестированию сервиса роботакси в американском городе Атланта, пишет ресурс TechCrunch. Это уже пятый город США, где будет тестироваться сервис Waymo.

Источник изображения: Sandy Karp/X

По словам представительницы Waymo Сэнди Карп (Sandy Karp), в ближайшие месяцы Waymo запустит несколько автомобилей со страхующими водителями для сбора картографических данных и ознакомления с окружающей средой Атланты, после чего приступит к тестированию роботакси без присутствия на переднем сиденье сотрудника компании, ответственного за безопасность.

Как и во многих других штатах США, в Джорджии нет законов, регулирующих использования беспилотных автомобилей. Поэтому Waymo может хоть сейчас использовать здесь полностью автономные транспортные средства без водителя за рулём, при условии, что они соответствуют условиям минимальных рисков штата.

Waymo отказалась раскрыть ресурсу планы по возможному запуску коммерческого сервиса роботакси в Атланте и других городах, где она начала собирать картографические данные. «Мы сосредоточены на масштабировании нашей полностью автономной службы такси Waymo One в городах, где мы работаем, продолжая безопасно и ответственно продвигать нашу автономную технологию посредством поездок в различных городах по всей территории США», — сообщила Карп.

На прошлой неделе Waymo начала коммерческие перевозки с помощью роботакси в Лос-Анджелесе. В марте регулирующие органы Калифорнии одобрили заявку Waymo на коммерческую эксплуатацию беспилотных такси в Сан-Франциско. С ноября 2022 года Waymo предлагает поездки на беспилотном транспорте в аэропорт Финикса, а также в центральной части города. Также планируется запуск роботакси Waymo в Остине.

Поддержанная инвестициями Билла Гейтса (Bill Gates) и Джеффа Безоса (Jeff Bezos) компания Synchron, которая конкурирует с широко раскрученной в прессе компанией Neuralink Илона Маска (Elon Musk), начала собирать команду добровольцев для массовых испытаний собственных мозговых имплантатов.

Источник изображения: Synchron

Речь идёт о многих десятках человек. Для начала испытаний необходимо разрешение Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA), которое компания должна получить.

Нейрозонд Synchron считается более безопасным на всех этапах его использования, чем устанавливаемый прямо на мозг под череп чип Neuralink. Зонд Synchron вводится в яремную вену и по кровеносным сосудам подводится к участку моторной коры головного мозга. К настоящему времени зонд установили десяти пациентам: четырём в Австралии и шестерым в США. Благодаря зонду пациенты с парализованными конечностями получили возможность управлять курсором мышки на экране компьютера, а это прямой путь к социализации больных, которые сейчас обречены на одиночество и информационный вакуум.

По словам представителя компании, она создала реестр пациентов и медицинских учреждений, заинтересованных в участии в испытаниях. На данный момент с Synchron связались около 120 центров клинических испытаний. Это позволяет надеяться на привлечение десятков потенциально ценных кандидатов для участия в испытаниях, которые могут длиться несколько лет, прежде чем будут опубликованы результаты. Проведение подобных испытаний станет шагом в сторону коммерциализации мозгового имплантата Synchron и это, судя по всему, произойдёт намного раньше, чем в случае Neuralink.

Cроки поставок ИИ-ускорителей Nvidia H100 сократились с 3–4 до 2–3 месяцев (8–12 недель), сообщает DigiTimes со ссылкой на заявление директора тайваньского офиса компании Dell Теренса Ляо (Terence Liao). ODM-поставщики серверного оборудования отмечают, что дефицит специализированных ускорителей начал снижаться по сравнению с 2023 годом, когда приобрести Nvidia H100 было практически невозможно.

Источник изображения: Nvidia

По словам Ляо, несмотря на сокращение сроков выполнения заказов на поставки ИИ-ускорителей, спрос на это оборудование на рынке по-прежнему чрезвычайно высок. И несмотря на высокую стоимость, объёмы закупок ИИ-серверов значительно выше закупок серверного оборудования общего назначения.

Окно поставок в 2–3 месяца — это самый короткий срок поставки ускорителей Nvidia H100 за всё время. Всего шесть месяцев назад он составлял 11 месяцев. Иными словами, клиентам Nvidia приходилось почти год ждать выполнение своего заказа. С начала 2024 года сроки поставок значительно сократились. Сначала они упали до 3–4 месяцев, а теперь до 2–3 месяцев. При таком темпе дефицит ИИ-ускорителей может быть устранён к концу текущего года или даже раньше.

Частично такая динамика может быть связана с самими покупателями ИИ-ускорителей. Как сообщается, некоторые компании, имеющие лишние и нигде не использующиеся H100, перепродают их для компенсации огромных затрат на их приобретение. Также нынешняя ситуация может являться следствием того, что провайдер облачных вычислительных мощностей AWS упростил аренду ИИ-ускорителей Nvidia H100 через облако, что в свою очередь тоже частично помогает снизить на них спрос.

Единственными клиентами Nvidia, которым по-прежнему приходится сталкиваться с проблемами в поставках ИИ-оборудования, являются крупные ИИ-компании вроде OpenAI, которые используют десятки тысяч подобных ускорителей для быстрого и эффективного обучения своих больших языковых ИИ-моделей.

На хакатоне Mistral AI, прошедшем в Сан-Франциско на минувшей неделе, разработчики Стэн Жирар (Stan Girard) и Quivr Brain представили тест LLM Colosseum с открытым исходным кодом, основанный на классическом аркадном файтинге Street Fighter III. Тест предназначен для определения самой эффективной языковой модели ИИ в не совсем традиционной, но зрелищной манере.

Источник изображений: YouTube / Matthew Berman

ИИ-энтузиаст Мэтью Берман (Matthew Berman) решил провести с помощь теста LLM Colosseum своеобразный турнир между языковыми моделями, о чём он поделился в своём видео. В нём же Берман показал один из поединков между ИИ. Кроме того, он рассказал, как можно установить этот проект с исходным кодом на домашний ПК или Mac и оценить его самостоятельно.

Это не совсем типичный тест LLM. Как правило, маленькие языковые модели имеют преимущество в задержке и скорости, что приводит к победе в большинстве виртуальных боёв. В файтингах очень важна скорость реакции игроков на ответные действия своих оппонентов. То же правило работает и в случае противостояния ИИ против ИИ.

Источник изображений: OpenGenerativeAI team

Языковая модель в реальном времени принимает решение, как ей сражаться. Поскольку LLM представляют собой текстовые модели, их обучили в игре Street Fighter III с помощью текстовых подсказок. ИИ сначала дали проанализировать контекст игры в целом, а затем подсказали, как реагировать на то или иное игровое действие в той или иной ситуации, не забыв про вариативность ходов. ИИ обучили приближаться или отдаляться от противника, а также использовать различные приёмы вроде огненного шара, мегаудара, урагана и мегаогненного шара.

Источник изображения: OpenGenerativeAI team

Продемонстрированный на видео бой между ИИ выглядит динамично. Оппоненты действуют стратегически, блокируют удары противника и используют специальные приёмы. Однако к настоящему моменту проект LLM Colosseum позволяет использовать только одного игрового персонажа, Кена.

Согласно тестам Жирара, лучшей языковой моделью в турнире Street Fighter III оказалась GPT 3.5 Turbo от OpenAI. Среди восьми участников она достигла самого высокого рейтинга ELO — 1776.

В отдельной серии тестов, организованных Банджо Обайоми (Banjo Obayomi), специалистом по продвижению продуктов AWS компании Amazon, спарринги проводились между четырнадцатью языковыми моделями в рамках 314 индивидуальных матчей. Здесь в конечном итоге победила языковая модель claude_3_haiku от Anthropic с рейтингом ELO 1613.

ФГУП «НАМИ» вывел автомобиль Lada Vesta с системой автономного вождения на дороги общего пользования и специальный испытательный полигон для тестирования. Об этом пишет информационное агентство ТАСС со ссылкой на директора по информационным и интеллектуальным системам ФГУП «НАМИ» Дениса Ендачева.

«Беспилотные технологии в автомобильной промышленности — это не только один из ключевых трендов, но уже и объективная реальность. Специалисты ФГУП "НАМИ" на протяжении многих лет участвуют в разработке и тестировании подобных технологий. В настоящий момент для тестирования беспилотных технологий на дорогах общего пользования и на специальном испытательном полигоне используется автомобиль Lada Vesta», — рассказал господин Ендачев.

Он сообщил, что тестируемая в настоящее время система автономного вождения показывает стабильность в работе и позволяет автомобилю двигаться в беспилотном режиме в городском потоке. Было отмечено, что разрабатываемые российскими учёными подобные системы позволят снизить стоимость перевозки пассажиров в такси, а также удешевят грузоперевозки. «Я уверен, что подобные технологии в ближайшем времени будут активно применяться большинством автопроизводителей», — добавил господин Ендачев.

Напомним, в марте 2022 года правительство России утвердило программу экспериментально-правового режима по эксплуатации беспилотного транспорта. В то же время отмечалось, что интеграция беспилотного транспорта с ИИ-технологиями является важной частью программы цифровой трансформации экономики страны. В России беспилотные автомобили на территории «Иннополиса» (ОЭЗ в Татарстане) и на федеральной территории Сириус тестирует компания «Яндекс». Кроме того, в прошлом году на трассе М-11 «Нева» было запущено движение беспилотных грузовиков «Камаз».

Intel и Microsoft представили на проходящей конференции в Тайбэе своё универсальное определение «ПК с искусственным интеллектом». В понимании обоих производителей, далеко не все актуальные модели ПК и ноутбуков, представленных сегодня на рынке, ему соответствуют, даже несмотря на то, что они оснащены новейшими процессорами с ИИ-ускорителями и ИИ-помощником Copilot на базе большой языковой модели, который входит в состав операционной системы Windows 11.

Источник изображений: Intel

В октябре прошлого года компания Intel запустила программу AI PC Acceleration Program, призванную побудить независимых разработчиков программного обеспечения, а также производителей аппаратных средств присоединиться к расширению экосистемы ПК, оснащённых технологиями искусственного интеллекта. На конференции в Тайбэе производитель процессоров сообщил, что будет более активно помогать разработчикам ПО и аппаратных средств в рамках этого процесса. Intel представила специальные комплекты разработчиков на базе NUC с новейшими процессорами Core Ultra (Meteor Lake) для разработки программных решений с поддержкой ИИ, а также поделилась чётким определением «ПК с искусственным интеллектом», каким его представляет компания Microsoft.

Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в течение последних лет открыло огромные возможности для внедрения новых аппаратных и программных функций в проверенную временем платформу ПК. Однако само по себе определение «ПК с искусственным интеллектом» или ИИ ПК по-прежнему оставалось расплывчатым. Ведущие мировые производители процессоров, включая Intel, AMD, Apple уже разработали и выпустили свои аппаратные решения, оснащённые специальными блоками ускорения работы ИИ-алгоритмов (NPU), которые располагаются на кристаллах чипов рядом с обычными ядрами CPU и GPU. На рынке скоро также должны появиться ноутбуки на базе процессоров Qualcomm, тоже оснащённых такими ИИ-ускорителями. Однако у каждой компании имеется свой взгляд на то, что представляет собой компьютер с искусственным интеллектом.

Ранее Intel уже заявляла, что к концу 2025 году планирует оснастить 100 млн ПК по всему миру своими процессорами с NPU. Для достижения этих целей производитель заручился поддержкой более сотни независимых поставщиков программного обеспечения и уже к концу 2024 года планирует вывести на рынок более 300 различных приложений с поддержкой искусственного интеллекта. Согласно прогнозам аналитического агентства Canalys, конкуренция на рынке ПК с технологиями ИИ в ближайшие годы будет усиливаться. И если к концу 2024 года доля поставок ПК с поддержкой искусственного интеллекта составит 19 % от общемировых объёмов поставок компьютеров, то 2027 эта доля вырастет уже до 60 %.

В новом совместно разработанном Microsoft и Intel определении говорится, что компьютер с искусственным интеллектом будет поставляться с нейронным сопроцессором (NPU), центральным и графическим процессорами, поддерживающими ИИ-помощника Microsoft Copilot, а также будет иметь физическую клавишу вызова ИИ-помощника Copilot непосредственно на клавиатуре, которая заменит правую клавишу Windows. Copilot — это чат-бот с искусственным интеллектом, созданный на основе LLM (большой языковой модели) и в данный момент активно внедряющийся компанией Microsoft в её операционную систему Windows 11. В настоящее время он работает через облачные сервисы, но, как сообщается, компания планирует реализовать локальную обработку Copilot непосредственно на ПК для повышения его производительности и оперативности. Озвученное Intel и Microsoft определение «ПК с искусственным интеллектом» означает, что большинство уже выпущенных ноутбуков на процессорах Intel Meteor Lake и AMD Ryzen AI последних поколений, поставляющихся без выделенной клавиши вызова Copilot, на самом деле не соответствуют официальным критериям Microsoft. В то же время можно ожидать, что все ключевые производители ПК и ноутбуков рано или поздно скорректируют характеристики своих решений для соответствия этим требованиям.

Хотя Intel и Microsoft сейчас занимаются совместным продвижением нового определения ИИ ПК, у самой Intel есть более простое определение для таких систем. В нём описывается ПК с CPU, GPU и NPU, в котором каждый из этих компонентов имеет свои собственные возможности ускорения выполнения задач, специфичных для искусственного интеллекта. Intel предлагает распределять рабочие нагрузки ИИ между указанными компонентами в зависимости от типа необходимых вычислений. При этом на NPU компания предлагает возлагать нагрузки ИИ с низкой интенсивностью, с которыми он сможет справляться с высокой степенью энергоэффективности. Сюда можно отнести, например, обработку фотографий, а также аудио и видео. NPU сможет ускорить выполнение этих задач непосредственно на компьютере, а не полагаясь на специальные облачные сервисы. В Intel отмечают, что таким образом получится одновременно увеличить время автономности систем с NPU, повысить их производительность, а также реализовать высокий уровень конфиденциальности данных за счёт хранения всей информации на локальном компьютере, а не в Сети. Использование NPU в низкоинтенсивных нагрузках также освободит ресурсы центрального и графического процессоров, которые можно будет использовать для других задач. Возможности CPU и GPU предлагается использовать при более интенсивных ИИ-нагрузках, где мощностей NPU может оказаться недостаточно. При необходимости ресурсы NPU и GPU также можно будет использовать одновременно, например, для запуска ресурсоёмких языковых моделей.

Разные модели искусственного интеллекта имеют разные требования к объёму используемой памяти и скорости компонентов, которые необходимы для их работы. Одни могут создавать более сложные и точные языковые модели, другие обеспечивают более высокую скорость выполнения поставленных задач. Intel говорит, что вопрос доступного объёма памяти у ПК станет ключевым для запуска LLM. Некоторые модели требуют 16 Гбайт ОЗУ, другим требуется вдвое больше. В перспективе это может привести к значительному увеличению стоимости потребительских компьютеров с ИИ, особенно в сегменте ноутбуков, однако Microsoft пока не определила минимальные требования к доступной памяти. Очевидно, что компания продолжит сотрудничество с производителями ПК и ноутбуков, чтобы найти нужный компромисс. Для каждого сегмента потребительских устройств, вероятно, будут выставлены свои требования. Но вполне можно ожидать, что даже в системах начального уровня с искусственным интеллектом появится больше памяти, а ПК с 8 Гбайт ОЗУ будут встречаться крайне редко или вообще исчезнут.

Что касается специальных комплектов разработчиков программного обеспечения с поддержкой ИИ, то для них Intel представила системы ASUS NUC Pro 14, оснащённые процессорами Core Ultra (Meteor Lake). Это компактные неттопы, оснащённые несколькими портами USB 3.2, а также интерфейсами Thunderbolt, предлагающие до 96 Гбайт ОЗУ. Более подробные характеристики указанных систем компания не сообщает, однако отмечает, что они также предлагают набор предустановленного специального программного обеспечения, инструментов, компиляторов и драйверов, необходимых для разработки программ с поддержкой ИИ. Установленные инструменты включают, среди прочего, Cmake, Python и OpenVino. Платформа Intel также поддерживает ONNX, DirectML и WebNN и другие средства для разработки и оптимизации программного обеспечения. Intel отмечает, что на её оборудовании с использованием OpenVino уже разработано более 280 различных открытых и оптимизированных ИИ-моделей, на базе ONNX — 173 моделей, а на базе Hugging Face — 150. При этом самые популярные модели скачиваются более 300 тыс. раз в месяц.

Компания уже сотрудничает с десятками крупных поставщиков программного обеспечения по вопросу интеграции ИИ в их продукты. В их числе Zoom, Adobe, Autodesk и многие другие. Однако Intel хочет расширить экосистему разработчиков, добавив к ней небольшие независимые команды и даже разработчиков-одиночек. Именно для них компания подготовила специальные комплекты разработчиков. Первые устройства для разработки программного обеспечения с ИИ-функциями будут выдаваться на текущей конференции в Тайбэе. В перспективе Intel также хочет предоставить указанные комплекты разработчиков тем, кто в силу разных причин не может участвовать в подобных мероприятиях. Однако эта часть программы AI PC Acceleration Program пока не началась из-за различных ограничений в разных странах и других логистических проблем.

Intel планирует предлагать комплекты разработчиков по льготной цене, однако конкретных деталей по этому поводу производитель не предоставил. В перспективе компания также планирует предоставлять разработчикам доступ к аналогичным аппаратным средствам на базе своих будущих платформ.

Также компания планирует укрепить сотрудничество с различными университетами, представляя их факультетам информатики указанные комплекты разработчика. Для поддержки сообщества разработчиков на сайте Intel также имеется специальный центр знаний, в котором содержатся видеоуроки, инструкции, различная документация, дополнительные материалы и даже образцы кода.

Для независимых поставщиков аппаратного обеспечения в рамках программы Open Labs компания Intel предлагает круглосуточный доступ к своим ресурсам для тестирования и оптимизации аппаратных средств, а также ранним образцам её оборудования в лабораториях в США, Китае и Тайване. Компания заявляет, что в рамках программы Open Labs более ста различных команд разработчиков уже представили около 200 различных аппаратных компонентов.

Основатель и владелец компании Neuralink Илон Маск (Elon Musk) анонсировал следующий продукт Neuralink — Blindsight (дословно — «Слепое зрение»). Это устройство предназначено для восстановления зрения. Ещё несколько лет назад Илон Маск заявил, что Neuralink сможет вернуть зрение слепым людям. Теперь, после успешной демонстрации игры в шахматы при помощи мозгового импланта, исполнение обещаний Маска кажется делом недалёкого будущего.

Источник изображения: Computerra

«Первое применение, к которому мы собираемся стремиться у людей, — это восстановление зрения, и даже если у кого-то никогда не было зрения, как если бы он родился слепым, мы верим, что все равно можем восстановить зрение. Зрительная часть коры все ещё существует. Даже если они никогда раньше не видели, мы уверены, что они смогут увидеть», — заявил Маск на Neuralink Show & Tell в 2022 году.

«Вы хотите иметь возможность читать сигналы мозга. Вы хотите иметь возможность записывать сигналы. В конечном итоге вы хотите иметь возможность сделать это для всего мозга, а затем распространить это на остальную часть вашей нервной системы, если у вас повреждён спинной мозг или шея», — добавил он.

В ноябре 2023 года Илон Маск сообщил, что Neuralink работает над чипом машинного зрения, но на его подготовку уйдёт несколько лет. В то время компания была сосредоточена на получении одобрения регулирующих органов на свои первые испытания на людях. 20 марта 2024 года Маск в своём аккаунте социальной сети X опубликовал короткое сообщение о следующем продукте компании.

Источник изображения: Twitter

Позже Маск добавил, что имплант Blindsight уже тестируется на обезьянах. «Поначалу разрешение [искусственного зрения] будет низким, как в ранней графике Nintendo, но в конечном итоге может превысить нормальное человеческое зрение», — написал Маск в X и добавил, что ни одна обезьяна не погибла и не получила серьезных травм от устройства Neuralink.

В январе этого года первый парализованный доброволец перенёс операцию по установке в черепную коробку импланта Neuralink, который позволил ему научиться управлять курсором на ноутбуке буквально при помощи мысли. Компания на этой неделе опубликовала видео, демонстрирующие обретённые после этой операции добровольцем новые физические возможности.

Американский стартап Figure показал первые плоды сотрудничества с компанией OpenAI по расширению возможностей гуманоидных роботов. Figure опубликовала новое видео со своим роботом Figure 01, ведущим диалог с человеком в режиме реального времени. Машина на видео отвечает на вопросы и выполняет его команды.

Источник изображения: Figure

Стремительный темп развития проекта Figure 01 и компании Figure в целом не может не впечатлять. Бизнесмен и основатель стартапа Бретт Эдкок (Brett Adcock) «вышел из тени» год назад, после того как компания привлекла внимание крупных игроков на рынке робототехники и технологий искусственного интеллекта, включая Boston Dynamics, Tesla Google DeepMind, Archer Aviation и других, и поставила цель «создать первого в мире коммерчески доступного гуманоидного робота общего назначения».

К октябрю того же года Figure 01 «встал на ноги» и продемонстрировал свои возможности в выполнении базовых автономных задач. К концу всё того же 2023 года робот обрёл возможность обучаться выполнению различных задач. К середине января Figure подписала первый коммерческий контракт на использование Figure 01 на автомобильном заводе компании BMW в североамериканском штата Северная Каролина.

В прошлом месяце Figure опубликовала видео, на котором Figure 01 выполняет работу на складе. Практически сразу после этого компания анонсировала разработку второго поколения машины и объявила о сотрудничестве с OpenAI «по разработке нового поколения ИИ-моделей для гуманоидных роботов». Сегодня Figure поделилась видео, в котором демонстрируются первые результаты этого сотрудничества.

Через свою страницу в X (бывший Twitter) Адкок сообщил, что встроенные в Figure 01 камеры отправляют данные в большую визуально-языковую модель ИИ, обученную OpenAI, в то время как собственные нейросети Figure «также через камеры робота захватывает изображение окружения с частотой 10 Гц». Алгоритмы OpenAI также отвечают за возможность робота понимать человеческую речь, а нейросеть Figure преобразует поток полученной информации в «быстрые, низкоуровневые и ловкие действия робота».

Глава Figure утверждает, что во время демонстрации робот не управлялся дистанционно и видео показано с реальной скоростью. «Наша цель — научить мировую модель ИИ управлять роботами-гуманоидами на уровне миллиардов единиц», — добавил руководитель стартапа. При таком темпе развития проекта ждать осталось не так уж и долго.

Американский стартап Cerebras Systems представил гигантский процессор WSE-3 для машинного обучения и других ресурсоёмких задач, для которого заявляется двукратный прирост производительности на ватт потребляемой энергии по сравнению с предшественником.

Cerebras WSE-3. Источник изображений: Cerebras

Площадь нового процессора составляет 46 225 мм². Он выпускается с использованием 5-нм техпроцесса компании TSMC, содержит 4 трлн транзисторов, 900 000 ядер и объединён с 44 Гбайт набортной памяти SRAM. Его производительность в операциях FP16 заявлена на уровне 125 Пфлопс.

Один WSE-3 составляет основу для новой вычислительной платформы Cerebras CS-3, которая, по утверждению компании, обеспечивает вдвое более высокую производительность, чем предыдущая платформа CS-2 при том же энергопотреблении в 23 кВт. По сравнению с ускорителем Nvidia H100 платформа Cerebras CS-3 на базе WSE-3 физически в 57 раз больше и примерно в 62 раза производительнее в операциях FP16. Но учитывая размеры и энергопотребление Cerebras CS-3, справедливее будет сравнить её с платформой Nvidia DGX с 16 ускорителями H100. Правда, даже в этом случае CS-3 примерно в 4 раза быстрее конкурента, если речь идёт именно об операциях FP16.

Cerebras CS-3

Одним из ключевых преимуществ систем Cerebras является их пропускная способность. Благодаря наличию 44 Гбайт набортной памяти SRAM в каждом WSE-3, пропускная способность новейшей системы Cerebras CS-3 составляет 21 Пбайт/с. Для сравнения, Nvidia H100 с памятью HBM3 обладает пропускной способностью в 3,9 Тбайт/с. Однако это не означает, что системы Cerebras быстрее во всех сценариях использования, чем конкурирующие решения. Их производительность зависит от коэффициента «разрежённости» операций. Та же Nvidia добилась от своих решений удвоения количества операций с плавающей запятой, используя «разреженность». В свою очередь Cerebras утверждает, что добилась улучшения примерно до 8 раз. Это значит, что новая система Cerebras CS-3 будет немного медленнее при более плотных операциях FP16, чем пара серверов Nvidia DGX H100 при одинаковом энергопотреблении и площади установки, и обеспечит производительность около 15 Пфлопс против 15,8 Пфлопс у Nvidia (16 ускорителей H100 выдают 986 Тфлопс производительности).

Одна из установок Condor Galaxy AI

Cerebras уже работает над внедрением CS-3 в состав своего суперкластера Condor Galaxy AI, предназначенного для решения ресурсоёмких задач с применением ИИ. Этот проект был инициирован в прошлом году при поддержке компании G42. В его рамках планируется создать девять суперкомпьютеров в разных частях мира. Две первые системы, CG-1 и CG-2, были собраны в прошлом году. В каждой из них сдержится по 64 платформы Cerebras CS-2 с совокупной ИИ-производительностью 4 экзафлопса.

В эту среду Cerebras сообщила, что построит систему CG-3 в Далласе, штат Техас. В ней будут использоваться несколько CS-3 с общей ИИ-производительностью 8 экзафлопсов. Если предположить, что на остальных шести площадках также будут использоваться по 64 системы CS-3, то общая производительность суперкластера Condor Galaxy AI составит 64 экзафлопса. В Cerebras отмечают, что платформа CS-3 может масштабироваться до 2048 ускорителей с общей производительностью до 256 экзафлопсов. По оценкам экспертов, такой суперкомпьютер сможет обучить модель Llama 70B компании Meta✴ всего за сутки.

Помимо анонса новых ИИ-ускорителей Cerebras также сообщила о сотрудничестве с компанией Qualcomm в вопросе создания оптимизированных моделей для ИИ-ускорителей Qualcomm с Arm-архитектурой. На потенциальное сотрудничество обе компании намекали с ноября прошлого года. Тогда же Qualcomm представила свой собственный ИИ-ускорители Cloud AI100 Ultra формата PCIe. Он содержит 64 ИИ-ядра, 128 Гбайт памяти LPDDR4X с пропускной способностью 548 Гбайт/с, обеспечивает производительность в операциях INT8 на уровне 870 TOPS и обладает TDP 150 Вт.

Источник изображения: Qualcomm

В Cerebras отмечают, что вместе с Qualcomm они будут работать над оптимизацией моделей для Cloud AI100 Ultra, в которых будут использоваться преимущества таких методов, как разреженность, спекулятивное декодирование, MX6 и поиск сетевой архитектуры.

«Как мы уже показали, разрежённость при правильной реализации способна значительно повысить производительность ускорителей. Спекулятивное декодирование предназначено для повышения эффективности модели при развёртывании за счёт использования небольшой и облегченной модели для генерации первоначального ответа, а затем использования более крупной модели для проверки точности этого ответа», — отметил гендиректор Cerebras Эндрю Фельдман (Andrew Feldman).

Обе компании также рассматривают возможность использования метода MX6, представляющего собой форму сжатия размера модели путём снижения её точности. В свою очередь, поиск сетевой архитектуры представляет собой процесс автоматизации проектирования нейронных сетей для конкретных задач с целью повышения их производительности. По словам Cerebras, сочетание этих методов способствует десятикратному повышению производительности на доллар.

Чат-боты, сгенерированные картинки, видео и другие подобные развлечения с искусственным интеллектом — это интересно и местами полезно. Но более важным станет практическое внедрение ИИ в производство, транспорт и материальную экономику в целом. В конечном итоге выиграет тот, кто буквально будет «пахать и строить» на ИИ, заменив человека в производственной сфере. Китай сделал важный шаг к этому: благодаря ИИ там смогли навести порядок на железной дороге.

Источник изображения: Xinhua

Простой обыватель даже не может себе представить, чего стоит содержать дорогу, инфраструктуру и парк техники в порядке, а также обеспечивать движение составов. Это потенциально убыточные мероприятия с огромной ответственностью. Китай, как и другие страны, вскоре ощутит проблемы со стареющим населением. При этом железнодорожная сеть в стране растёт и предполагает соединение высокоскоростными ж/д магистралями все города с населением свыше 500 тыс. человек. Скорость подвижного состава также растёт, что делает человеческий фактор наиболее слабым звеном.

Протокол управления данными для внедрения ИИ-алгоритмов на железной дороге в Китае был внедрён оператором национальной сети железных дорог — китайской государственной компанией China State Railway Group — в 2022 году. Доступ к данным должен был быть ограничен и защищён от стороннего вмешательства и утечек. Алгоритмы управления были проверены людьми, и только после этого они были внедрены. Масштабные испытания начались в 2023 году. Результат ошеломил — железная дорога стала работать даже лучше, чем новая (сразу после ввода участков и составов в строй).

Датчики установлены на объектах инфраструктуры, на колёсные пары, на вагоны, чтобы учитывать вибрации, ускорение и амплитуды и это не говоря об обычной сигнальной автоматике. Объём собираемых для анализа данных достиг 200 Тбайт, а ведь это не картинки или видео, а обычные состояния регистров. Человек и сколь угодно большой коллектив не смог бы оперативно обрабатывать такой объём информации. Всё это данные о 45 тыс. км путей — это длиннее, чем экватор Земли. Обслужить всё это не хватит никакой рабочей силы.

Размещённая в Пекине система искусственного интеллекта в режиме реального времени обрабатывает огромные объёмы данных со всей страны и может предупреждать ремонтные бригады о нештатных ситуациях в течение 40 минут с точностью до 95 %. Рекомендации обычно направлены на предотвращение неисправностей — на профилактику потенциальных проблем. ИИ во всём этом потоке данных научили находить связи между событиями, которые недоступны для осознания в реальном масштабе времени.

За прошедший год ни одна из действующих высокоскоростных железнодорожных линий Китая не получила ни единого предупреждения о необходимости снижения скорости из-за серьёзных проблем с неровностями пути, в то время как количество мелких неисправностей на путях сократилось на 80 % по сравнению с предыдущим годом. Алгоритмы действуют настолько чётко, что даже повышают плавность хода в условиях сильных ветров и на мостах, снижая амплитуду колебаний составов и уменьшая нагрузку на пути и инфраструктуру. Звучит, как фантастика.

Подобные решения не только уменьшают потребность в обслуживающем персонале, но также снижают финансовую нагрузку на содержание железных дорог и, что самое важное, повышают безопасность движения. В Китае признают своё отставание от США в плане развития искусственного интеллекта, но если США не сможет конвертировать возможности ИИ в повышение производительности труда в материальной сфере, то это их преимущество будет лишь иллюзией.

Европейские учёные предложили адаптировать популярные ИИ-алгоритмы систем машинного зрения для анализа сделанных при помощи радаров снимков околоземного пространства и обнаружения на них миниатюрных частиц космического мусора.

Источник изображения: nasa.gov

Исследователи провели эксперимент, применив существующие нейросети, используемые в системах машинного зрения, для анализа данных с европейского радара TIRA — это 47-метровая радиотарелка, которая помогает наблюдать за околоземным пространством и получать изображения, на которых производится поиск космического мусора.

Авторы проекта попытались заменить стандартные алгоритмы анализа данных TIRA нейросетями семейства YOLO, которые применяются для поиска движущихся объектов на снимках. Версии нейросетей YOLOv5 и YOLOv8 обучили при помощи массива из 3000 снимков околоземного пространства и проверили их эффективность на примере 600 изображений с радаров, на которых были от одного до трёх частиц космического мусора.

Обе нейросети корректно обнаружили от 85 % до 97 % частиц размером от сантиметра при минимальном числе ложных срабатываний. Результат оказался выше того, что демонстрирует стандартный алгоритм TIRA. Учёные сделали вывод, что системы машинного зрения могут успешно применяться для поиска космического мусора в околоземном пространстве и для его отслеживания в реальном времени. Это поможет снизить число инцидентов, связанных с попаданием частиц космического мусора в работающие орбитальные аппараты.

По оценкам экспертов, на орбите Земли могут находиться более 170 млн частиц космического мусора.

Компания OpenAI добавила в свой ИИ-бот ChatGPT функцию «Чтение вслух», которая озвучивает ответы на запросы пользователей с помощью одним из пяти голосов. Функция может пригодиться, например, в дороге, когда отвлечься на экран устройства для чтения ответа на запрос может оказаться невозможно. Новая функция «Чтение вслух» уже доступна как в веб-версии ChatGPT, так и в приложениях ChatGPT для iOS и Android.

Источник изображения: Unsplash, Andrew Neel

Функция «Чтение вслух» поддерживает 37 языков и автоматически определяет язык ответа. Она доступна как для чат-ботов на базе GPT-4, так и для GPT-3.5. Следует добавить, что аналогичные возможности для своих ИИ-моделей ранее добавила компания Anthropic, один из основных конкурентов OpenAI.

В сентябре минувшего года ChatGPT запустил функцию голосового запроса, благодаря которой пользователи могут голосом проговаривать запрос для чат-бота, не печатая его в форме. Новая же функция позволяет настроить чат-бота таким образом, чтобы он всегда устно отвечал на запросы пользователя.

Для работы функции «Чтение вслух» в мобильных приложениях необходимо нажать и удерживать поле введённого запроса. В результате откроется специальный плеер «Чтение вслух», где можно выбрать настройки воспроизведения, приостановки или перемотки аудио-ответа. В веб-версии чат-бота для активации функции «Чтение вслух» под текстом ответа отображается значок динамика.

Китайский автопроизводитель Geely заявил об успешном выведении на низкую околоземную орбиту 11 спутников, предназначенных для обеспечения точной навигации её автономных транспортных средств. План компании состоит в том, чтобы к 2025 году нарастить численность своей спутниковой группировки до 72 аппаратов, а всего в неё должный войти 240 спутников.

Источник изображения: hdpic.club

Нынешний пуск стал для Geely вторым и был выполнен с площадки космодрома Сичан, который находится в юго-западной китайской провинции Сычуань. До этого спутники Geely выводились на низкую околоземную орбиту в июне 2022 года. Согласно имеющимся данным, помимо обеспечения поддержки высокоточного позиционирования беспилотных автомобилей спутниковая группировка Geely будет задействована для выполнения ряда других коммерческих функций, таких как обеспечение связи в секторе бытовой электроники. Кроме того, спутники могут использоваться для дистанционного зондирования Земли с использование ИИ-алгоритмов.

В спутниковых сетях Китая по-прежнему доминируют военные, но с 2014 года правительство Поднебесной разрешило частные инвестиции в космическую отрасль. С тех пор в этот сектор устремились коммерческие компании, некоторые из которых поддерживаются местными властями. Основная часть коммерческих компаний сосредоточилась на производстве спутников, тогда как некоторые из них разрабатывают небольшие ракеты-носители, в том числе многоразовые. По данным источника, в распоряжении Китая более 400 спутников, включая аппараты коммерческих компаний.