• 1

    Цель

    Создание инновационного территориального центра в томской агломерации, концентрирующего передовые производства, качественные человеческие ресурсы и новую технологическую базу

  • 2

    Направления

    «Передовое производство», «Наука и образование», «Технологические инновации и новый бизнес», «Умный и удобный город», «Деловая среда»

  • 3

    Инвестиции

    250 млрд руб. – общий объем необходимых инвестиций до 2020 года. Объем подтвержденных внебюджетных средств – 65%

  • 4

    Участники

    12 федеральных министерств, 5 крупных компаний, институты развития, 6 университетов, 12 научных организаций, 400 малых и средних инновационных компаний и промышленных предприятий

  • 5

    Инструменты

    Более 50 федеральных инструментов и инициатив разной ведомственной принадлежности скоординированно используются для достижения цели Концепция

  • 6

    Дорожная карта

    65 мероприятий «дорожной карты» по реализации Концепции обеспечивают вовлечение заинтересованных сторон

  • 7

    Территории

    6 городских территорий томской агломерации развиваются в рамках Концепции: промышленный, внедренческий, научно-образовательный, историко-культурный, медицинский и спортивный парки

  • 8

    Кластеры

    6 кластеров являются основой реализации Концепции со специализацией в нефтехимии, ядерных технологиях, лесной промышленности, фармацевтике, медтехнике, IT, возобновляемых ресурсах, трудноизвлекаемых запасах

  • 9

    Рабочие места

    160 тысяч высокопроизводительных рабочих мест будет создано к 2020 году по итогам реализации Концепции

  • 10

    Проекты

    Более 100 промышленных, научно-образовательных, социальных и инфраструктурных проектов реализуется участниками Концепции

Как искусственный интеллект поможет томской «нефтянке»

27 июля 2017 12:38

Искусственный интеллект может помочь нефтедобывающим компаниям находить новые месторождения в Томской области, считает главный технический директор Nervana Systems (входит в корпорацию Intel) Амир Хосровшахи (Amir Khosrowshahi). В интервью РИА Томск он рассказал, на что способны «умные» машины, и в каких сферах они могут превзойти человека.

© официальная группа Intel Nervana на www.facebook.com

© официальная группа Intel Nervana на www.facebook.com

"Разумное" поведение

Под искусственным интеллектом (ИИ) принято понимать науку и технологии, моделирующие "разумное" поведение компьютерных программ и машин. Такие машины могут решить различные поставленные задачи, причем эти решения должны быть схожи с человеческими. В этом им помогают нейронные сети.

Искусственная нейронная сеть – это математическая модель, прототипом которой стала биологическая нейронная сеть. Она позволяет машинам распознавать объекты по картинкам и самообучаться. Это, по мнению специалистов, одна из основных задач искусственной нейронной сети из большого списка ее возможностей.

Распознавание изображений и текстов "умными" машинами активно используется многими компаниями. СМИ сообщали о том, что Facebook использует ИИ для поиска контента террористического характера в своей социальной сети. Беспилотные автомобили, приложения для смартфонов, которые "состаривают" лица на фотографии и подрисовывают им заячьи носик и ушки – это тоже работа нейронных сетей.

Одной из ведущих международных компаний по разработке в области искусственных нейронных сетей является Nervana Systems. В 2016 году ее купил "процессорный гигант" – корпорация Intel. Согласно информации из открытых источников, Nervana Systems была основана в 2014 году. В числе основателей – ученый-нейробиолог Амир Хосровшахи. Журналисты РИА Томск встретились с ним в Москве на конференции Intel, посвященной развитию искусственного интеллекта.

Разработка для нефтедобычи

– Моя компания продолжает работать с искусственными нейронными сетями, – рассказывает Хосровшахи. – И один из важных вопросов в этой деятельности – сейсморазведка для нефте- и газодобычи. Что предлагается: генерируем упругие волны, пускаем их через поверхность земли внутрь и записываем результаты обратного сигнала с помощью сенсоров. Это дает нам понимание, что именно находится под нашими ногами.

Далее при помощи полученных образов можно посмотреть, где проходят линии, привязанные к местам расположения нефти. И этот процесс – осуществление замеров, определения того, где есть высокая вероятность нахождения нефти – будет происходить с помощью использования нейросетей.

По разработке программного обеспечения и инструментов в этом направлении мы работаем с компанией Paradigm (ведущий международный разработчик программных решений для нефтегазовой отрасли).

– Кому может быть интересен этот проект?

– Уверен, что это будут и зарубежные, и российские нефтедобывающие компании. Они используют искусственный интеллект в той или иной форме. Даже небольшие улучшения в системе ИИ могут произвести большой эффект на доходы компаний.

– На ваш взгляд, какую часть работы возьмет на себя искусственный интеллект в ближайшем будущем? И что навсегда останется за человеком, за рабочими профессиями?

– Скорее всего, технологии будут развиваться очень быстро и так же быстро применяться в реальной жизни. То, что мы делаем сегодня, будет становиться все лучше и лучше. Системы будут эффективнее, производительнее, устойчивее. Они будут меньше ошибаться. И это я вижу уже сегодня. Как это скажется на рабочей силе – я не знаю, это трудно прогнозировать.

Могу только предположить, что искусственный интеллект действительно будет работать за некоторых специалистов. Кроме того, потребуется переобучить пользователей систем на основе ИИ, в том числе в нефтедобывающей отрасли.

Революционные решения

– Как оцениваете потенциал ИИ, и какие разработки вас по-настоящему поразили?

– Искусственный интеллект – это целый набор, очень модное саморазвивающееся течение. С этой технологией связаны революционные решения в различных областях, в частности, в медицине. Мне это особенно интересно, потому что до того, как я занялся Nervana Systems, мне довелось изучать нейросети, кортекс (верхний раздел мозга, состоящий преимущественно из нейронов), визуальную систему человеческого мозга.

Меня очень вдохновляет следующий пример. Сетчатка глаза человека является очень чувствительной тканью, и на ней отражается, есть ли у вас диабет. Происходит это примерно за пять лет до реальной постановки диагноза "диабет". Так вот есть приложение на основе ИИ, которое распознает признаки диабета по сетчатке глаза, причем делает это лучше врача.

Вы идете к врачу, делаете съемку глазного дна, сканируете сетчатку, и, используя саморазвивающиеся нейросети, анализируете полученный образ. Искусственный интеллект помогает нам получить раннюю диагностику заболевания, а это, в свою очередь, позволяет раньше начать лечение. Таких примеров много.

Другие направления – это распознавание текстов, речи. Базовая вещь – поиск в сетях Google, финансовая сфера. Искусственный интеллект повсюду.

– Как Intel намеревается ускорить развитие и внедрение ИИ? И насколько экономически целесообразно применять дорогостоящие системы на основе ИИ сегодня?

– Заниматься искусственным интеллектом можно на разных уровнях – это программное и аппаратное обеспечение, алгоритмы, так называемые "софт" и "хард". Intel работает на всех этих уровнях. Корпорация известна как производитель чипов, но давно вышла за эти рамки. Мы предлагаем целый набор продуктов, среди которых есть чипы под задачи ИИ. Разные формы ИИ требуют разные формы "железа". Наша работа – и есть наш вклад в развитие ИИ.

Да, зачастую системы, связанные с искусственным интеллектом, требуют больших вложений. Но с каждым днем все больше разработок коммерциализируется, все больше продуктов становятся доступнее, многие проекты выкладываются в открытом доступе – open source.

Ключевая технология, которую мы развиваем, – это процессы для глубокого обучения. А это, собственно, разворачивается в нейронных сетях. Это уровень высочайшего достижения.

Правило Intel, которое поддерживают и другие разработчики, – работать максимально быстро, чтобы новые технологии поскорее приходили к конечным пользователям.

Приведу пример. Румынские студенты создали одно из первых приложений по распознаванию китайских иероглифов. Это простые студенты – у них не было денег, они ничего не знали о китайских иероглифах. Но они создали модель, которая оказалась намного лучше других аналогичных моделей. У них получился доступный продукт.

Дополнительное обучение студентов

– Как вы работаете с российскими студентами?

– В России Intel работает с ведущими российскими вузами, в том числе и в направлении больших данных и искусственного интеллекта. Наша задача – делиться своей экспертизой со студентами.

Мы второй год обучаем студентов основам ИИ, машинного обучения и глубинного обучения в рамках наших дельта-курсов и во время Летней школы. В этом году Летняя школа пройдет в июле-августе на базе нижегородского офиса.

Также в этом году совместно с Национальным исследовательским университетом "Высшая школа экономики" (НИУ ВШЭ) разработали серию практических материалов по реализации алгоритмов машинного обучения с помощью специализированных библиотек, например, IntelDataAanalyticsAcceleration Library. А совместно с Волгоградским государственным техническим университетом (ВолГТУ) создали курс по автономному управлению беспилотниками, дронами, включающий в себя элементы машинного обучения.

Если вы хороший разработчик и обладаете хорошими знаниями в математике и фундаментальных науках, то у вас очень высокий шанс успеха. Добиться его может помочь наша университетская программа – Intel NervanaAIAcademy. Это бесплатные образовательные онлайн-курсы.

Будущее с искусственным интеллектом

– Как изменится наша жизнь, скажем, через пять лет, благодаря развитию ИИ?

– Одну вещь, что я выяснил и заучил на всю жизнь в отношении ИИ: изменения происходят настолько быстро и радикально, что невозможно прогнозировать будущее.

Сегодня вы используете мобильную связь, телефон. Вы можете давать телефону голосовые команды. Это уже нейронная сеть – голосовое управление. Много решений присутствует в нашей обычной жизни, в доме. Их будет становиться больше, и мы этого даже не заметим.

Но скажем так: это не будет идеальный конечный результат, речь о продолжающемся улучшении того, что есть. И, конечно же, появятся новые помощники человека – в быту, на работе, в медицине и так далее. Автомобили: через пять лет они еще не будут летать, но будут самостоятельно передвигаться по улицам без водителя.

– Фантастические, на первый взгляд, вещи. Поэтому не можем не спросить: смогут ли ученые вовремя остановится в развитии ИИ?

– Этика использования ИИ – горячий вопрос. Как нести ответственность за развитие искусственного интеллекта? Есть умнейшие люди как со стороны тех, кто считает, что ИИ – это большая угроза, так и с противоположного лагеря.

Илон Маск, Стивен Хокинг, Билл Гейтс говорили об угрозе. Маск дал миллиард долларов для отрытых разработок безопасного искусственного интеллекта. В Google DeepMind, занимающейся искусственным интеллектом, работает специальный совет по соблюдению этических норм.

С другой стороны, специалисты говорят, что нет повода для беспокойства – каждая новая система ИИ будет просто машиной, превосходящей предыдущую модель.

На мой взгляд, ответ где-то посередине. Ученым надо быть достаточно благоразумными, думать об этике. Надо помнить: когда у нас будет автомобиль без водителя, ему будет трудно принимать "человеческие" решения.

В Intel мы собираем все точки зрения и пытаемся балансировать. Мы всегда задумываемся над этическими вопросами. Это относится к любому программному или аппаратному обеспечению, которое мы создаем.

Источник: РИА Томск
Поделиться: