Искусственный интеллект

В мире искусственного интеллекта в 2024 году произошло немало прорывов: от новых моделей с открытым исходным кодом и мультимодальных возможностей до ИИ-агентов. Достижения этого года отражают стремление человечества расширять границы технологий и повышать качество жизни.

Это заметно в том числе на примере Яндекса. Например, в этом году нейросетевые модели нового поколения легли в основу Поиска с Яндекс Нейро, и технология стала доступна 100 млн пользователей. Причём Нейро помогает не только находить информацию, но и давать ответы на вопросы. А ещё YandexGPT решает множество задач, включая генерацию звука, картинок и видео.

Также Яндекс вручил научную премию в области машинного обучения — Yandex ML Prize. Совет премии выбрал из 160 заявок в пяти номинациях 14 лауреатов, представивших наиболее перспективные и значимые работы в таких областях, как генеративные модели, обработка естественного языка, компьютерное зрение, информационный поиск, распознавание и синтез речи, когнитивная робототехника.

Почему это важно. ИИ бесшовно интегрирован в нашу повседневную жизнь. Он присутствует во многих сферах: образовании, медицине, спорте, сельском хозяйстве, моде... И этот список непрерывно пополняется. Мы подробно рассказывали о том, как искусственный интеллект меняет мир и помогает диагностировать сложные болезни, как нейросети проникают в реальность и в современное искусство.

Экзафлопсный компьютер

Это суперкомпьютер с производительностью более 1 экзафлопс — он может выполнять квинтиллион (миллиард миллиардов) операций в секунду.

К примеру, банки и трейдеры часто используют расчёты по математическому методу Монте-Карло — для моделирования событий с неопределённой вероятностью. Это позволяет им прогнозировать курсы валют или изменения на фондовых рынках. На современном вычислительном оборудовании выполнение такой задачи занимает почти два часа. Использование экзафлопсной архитектуры обеспечивает ускорение в несколько тысяч раз — то есть сокращает время до секунды.

Эра экзафлопсных вычислений началась в мае 2022 года с запуском Frontier, расположенного в Ок-Риджской национальной лаборатории в Теннесси. Фактически суперкомпьютер может выполнять за секунду столько же вычислений, сколько 100 тысяч ноутбуков.

Долгое время Frontier возглавлял мировой рейтинг суперкомпьютеров. Но прогресс идёт вперёд: на протяжении последних трёх десятилетий суперкомпьютеры становились примерно в 10 раз быстрее каждые четыре года. И вслед за Frontier ещё несколько машин превзошли экзафлопсный порог.

В 2024 году были запущены новые суперкомпьютеры, и теперь пятёрка самых быстрых машин мира выглядит так:

1. El Capitan в Ливерморской национальной лаборатории имени Лоуренса в Калифорнии, США. Система дебютировала в списке осенью 2024 года с показателем 1,742 экзафлопс — настоящий прорыв в экзафлопсной архитектуре.

2. Frontier опустился на второе место. В ноябрьском списке система увеличила свой показатель до 1,353 экзафлопс.

3. Aurora в Аргоннском центре передовых вычислений в Иллинойсе, США, заняла третье место, достигнув 1,012 экзафлопс.

4. Система Eagle, установленная в облаке Microsoft Azure в США, заняла четвёртое место и остаётся самой высокопроизводительной облачной системой в топ-500. Её показатель составляет 561,2 петафлопс.

5. Система HPC6 центра Eni S.p.A в Феррера-Эрбоньоне в Италии, которую тоже официально запустили в этом году, с показателем 477,9 петафлопс стала самой быстрой в Европе.

Почему это важно. Суперкомпьютеры могут быстро решать задачи, справиться с которыми не могли менее производительные системы. Машины, способные обрабатывать научные данные с такой скоростью, позволят учёным проводить более сложное моделирование климатических изменений, ядерного деления, турбулентности и других сложных явлений.

Чиплеты

Это специализированные микросхемы, объединённые в цепочки и способные решать серьёзные инженерные задачи, ускорять и оптимизировать работу компьютеров. Долгое время основным подходом к созданию микросхем был монолитный подход согласно закону Мура (американского инженера, соучредителя Intel): технологический прогресс позволяет производить всё более миниатюрные и эффективные транзисторы, что ведёт к увеличению их количества на чипе. Благодаря этому вычислительная мощность компьютера возрастает, появляются новые функции и возможности, повышается энергоэффективность устройств.

Однако в 2022 году глава NVIDIA Дженсен Хуанг заявил, что закон Мура больше не работает: из-за физических ограничений дальнейшее увеличение количества транзисторов на кристалле становится всё более сложным.

Решением проблемы стало изобретение нового вида чипов. Технология заключается в разделении процессора на отдельные части — чиплеты. Они создаются отдельно друг от друга, а затем объединяются в один процессор.

Почему это важно. Чиплеты — это технология будущего, способная ускорить вычисления и повысить их эффективность, что особенно важно для сфер, где требуются большие вычислительные мощности:

• Машинное обучение и обучение нейросетей. Чиплеты позволяют создавать высокопроизводительные системы для ускоренного обучения и более точных результатов, открывая новые возможности в области искусственного интеллекта.

• Компьютерное зрение и обработка графики. Чиплеты могут увеличить скорость и эффективность алгоритмов, что важно для медицинской диагностики, видеонаблюдения и графического дизайна.

• Моделирование и 3D-печать. Чиплеты позволят ускорить прототипирование и воплощение в жизнь сложных дизайнерских и инженерных идей.

• Также чиплеты могут использоваться для создания более эффективных и надёжных компьютерных сетей.

Развитием чиплетной технологии сейчас занимаются (причём уже в рамках отраслевого стандарта) Intel, AMD, NVIDIA, Qualcomm, Broadcom и другие. Например, 26 июня 2024 года компания Intel продемонстрировала прототип оптического чиплета, совмещённого с процессором, который поддерживает пропускную способность до 4 Тбит/с. Компания считает технологию настоящим прорывом в области соединений с высокой пропускной способностью.

Механизм для прогнозирования Bellwether

Это масштабный проект холдинга Alphabet, который при помощи искусственного интеллекта позволяет оценить и предвидеть изменения в природных явлениях по всей планете.

Облачная инфраструктура Bellwether использует новейшие технологии вычислений, хранения данных и машинного обучения для сбора огромных объёмов информации о планете и её быстрой обработки. Это необходимо для выявления рисков, обнаружения изменений и многого другого.

В этом году команда проекта разработала два инструмента. Первый предназначен для прогнозирования риска лесных пожаров на пять лет вперёд. Он оценивает вероятность возникновения лесного пожара в любом месте, анализируя петабайты исторических данных об окружающей среде в сочетании с тысячами факторов риска: видами деревьев, характеристиками ветра, типом инфраструктуры и так далее.

Второй — это технология реагирования. Bellwether за несколько секунд сравнивает новые аэрофотоснимки места стихийного бедствия со старыми, а затем создаёт маркированную карту местности, чтобы помочь службам экстренного реагирования в течение нескольких секунд определить критически важную инфраструктуру и начать спасательные работы.

Почему это важно. Bellwether предназначен для того, чтобы человечество могло научиться интерпретировать и даже предвидеть изменения на Земле. Ведь планета постоянно меняется — от экстремальных погодных явлений до изменений в растительности и городских ландшафтах. Мир вокруг нас динамичен.

Платформа при помощи ИИ систематизирует и анализирует данные о мире природы и искусственной среде, открывая новые возможности для понимания того, как изменилась наша планета и что может произойти в будущем.

Квантовые коммуникации

Одним из главных способов защиты информации высокотехнологичного будущего может стать квантовая связь — обмен информацией, зашифрованной в состояниях связанных фотонов или ионов.

Создание единой квантовой сети должно позволить связать квантовые компьютеры и другие устройства (атомные телескопы или часы) с высочайшей точностью, скоростью и безопасностью синхронизации операций. Эта технология разрабатывается на базе явления квантовой телепортации: одновременного изменения квантового состояния двух связанных идентичных физических объектов, находящихся в разных местах, без непосредственного переноса самих квантовых частиц в пространстве.

В 2024 году три исследовательские группы из Китая, Нидерландов и США независимо друг от друга запустили экспериментальные прототипы квантового интернета, передавая данные по действующему городскому оптоволокну. В экспериментах обмен данными происходил на расстоянии нескольких десятков километров. Это важный шаг на пути к постоянно действующему квантовому интернету.

В сентябре этого года Россия вошла в число мировых лидеров в сфере квантовых технологий благодаря созданию 50-кубитного ионного квантового компьютера. Он базируется на уникальной кубитной технологии, которую российские учёные начали использовать третьими в мире после Австрии и США.

Настоящим прорывом года стал новейший квантовый чип Willow, который презентовали в начале декабря. Willow произвёл стандартное тестовое вычисление менее чем за пять минут, а экзафлопсному компьютеру Frontier (напомним, второму по мощности в мире) на это потребовалось бы 10 септиллионов лет — срок, значительно превышающий возраст Вселенной.

Почему это важно. Переход на квантовые технологии передачи данных — приоритетная задача в сфере коммуникаций как государственных, так и коммерческих структур всего мира. Новые параметры безопасности информации в целом и финансовых транзакций в частности, которые смогут применяться с внедрением квантовых технологий, приведут к разработке концепции квантовой финансовой системы, основанной на технологии блокчейна. В обращение могут быть введены квантовые деньги — новая цифровая валюта, защищённая от подделок и хищений. Для постоянного перехода к квантовым системам коммуникаций необходимо создание надёжного и доступного квантового компьютера, что, по прогнозам экспертов, может произойти уже в течение ближайших 10 лет.

Главная цель квантового интернета будущего — обеспечить квантовую криптографию. Но одновременно он предоставит ряд дополнительных преимуществ: повысит скорость передачи данных, даст возможность проводить квантовые вычисления в облаке, позволит учёным со всего мира совместно выполнять сложные исследования, будь то поиск параметров чёрных дыр или обнаружение новых частиц и молекулярных соединений. Эти данные смогут передаваться мгновенно без предварительной обработки и измерений.