— Как искусственный интеллект применяется на фоне глобальной борьбы с коронавирусом?
— Искусственный интеллект (ИИ) начали применять в медицине задолго до эпидемии COVID-19. Еще в 1972 году был создан прототип программы ИИ для лечения инфекций крови. Сегодня он может обрабатывать массу неструктурированных данных, выявлять взаимосвязи, быстро находить и правильно интерпретировать изменения в состоянии пациентов. Например, в ситуации пандемии тепловизорные системы на базе ИИ позволили измерять температуру людей в автоматическом режиме. Это повышает эффективность профилактики и контроля инфекций.
C начала вспышки вируса мы с партнерами развернули множество медицинских приложений на базе искусственного интеллекта и 5G. Совместно с итальянским предприятием Advanced Global Solution запустили систему диагностики медицинских изображений на основе ИИ для «умного» анализа результатов компьютерной томографии (КТ), автоматической классификации пневмоний, визуализации очагов поражения и сравнения базовых гистограмм.
В Китае совместно с партнером создали решение, которое снижает время проведения процедуры КТ с 10–15 минут до 10–15 секунд, а ее точность увеличивает с 90 до 99%. Благодаря быстродействию ИИ врачи могут в кратчайшие сроки определить схему лечения и распределить медицинские ресурсы в зависимости от тяжести заболевания.
— Какие вызовы стоят сегодня перед разработчиками ИИ?
— Сохраняется дефицит квалифицированных кадров. В среднем подготовка одного специалиста в сфере ИИ занимает от двух до пяти лет. Ему необходимы фундаментальные знания в области математического анализа, статистики и теории вероятности, а также практические навыки работы с инструментами программирования и соответствующий опыт.
Кроме того, ИИ и нейросети требуют серьезных вычислительных мощностей и сложных инфраструктурных платформ. С учетом высокой стоимости ресурсов цена разработки ИИ получается очень ощутимой. А построение рабочих моделей ИИ занимает продолжительное время. Наша стратегия развития ИИ включает непрерывное обучение технологии студентов и молодых специалистов, а также продвижение нашего сценария быстрого развертывания ИИ. Собственные наработки позволили нам значительно увеличить скорость вывода новых продуктов на рынок.
— В каких отраслях внедрение и использование ИИ идет наиболее активно?
— ИИ-решения находят применение в различных областях: от производства потребительской электроники до оснащения дата-центров. В Китае технология наиболее распространена в обрабатывающей промышленности, электроэнергетике, транспорте. Среди глобальных технологических проектов лидируют разработки автопилотируемого транспорта и голосовых помощников. К 2025 году, по экспертным оценкам, такие цифровые помощники будут у 90% пользователей по всему миру.
— Какие ИИ-инициативы реализует в настоящий момент Huawei?
— Направление интеллектуальных вычислительных систем Huawei в России сравнительно молодо, оно было создано для соответствия глобальным трендам ИКТ-развития в мире и нашей стране. Цель — развивать вычислительные комплексы общего и специализированного назначения, такие как аппаратные платформы ИИ, а также создать программную экосистему Ascend. Huawei в России на постоянной основе работает с топ-10 российских компаний ИИ, и в последнее время мы видим приток интереса к расширению портфеля сервисов, запросы на изменения интерфейса, его «дружелюбности» к пользователю. Растет заинтересованность новых компаний в сотрудничестве в области ИИ. В период пандемии увеличился спрос на решения для организации проектов критической инфраструктуры. Наше партнерское решение на базе IТV и аппаратного комплекса Atlas, например, позволяет осуществлять высокоточные алгоритмы видеоанализа, такие как детектирование огня и дыма, обнаружение людей в опасных зонах, подсчет пешеходов и автомобилей для оценки загруженности улично-дорожной сети, обнаружение оставленных предметов в общественных местах и многие другие.
Кластер Huawei Atlas 900 использует Шанхайская астрономическая обсерватория в рамках проекта SKA (Square Kilometre Array) по созданию крупнейшего в мире радиотелескопа для исследования Вселенной. Программа инициирована 20 странами в 1993 году, ее годовой объем данных оценивается в 600 петабайт. Кластер позволил повысить скорость анализа и обработки полученных астрономических данных с 200 дней до десятков секунд.
Huawei выстраивает экосистему в рамках Ascend Partner Programme. За четыре года развития программа вовлекла более 1,3 млн разработчиков и более 14 тыс. поставщиков ПО. В 2019 году мы инвестировали в ее модернизацию и дальнейшее развитие $1,5 млрд, с тем чтобы расширить аудиторию разработчиков до 5 млн человек.
— Новая инфраструктура для ИИ напрямую зависит от технологии 5G. Как идет ее развитие, в том числе в России?
— ИИ требует быстрых и широких линий передачи данных, и технология 5G полностью им удовлетворяет. За прошедший год совместно с «Билайном» мы развернули базовые станции 5G рядом с московской инфекционной больницей, принимающей пациентов с COVID-19, создали пилотную зону 5G на территории действующего угольного разреза СУЭК, где сейчас происходит тестирование беспилотного и дистанционно-управляемого транспорта, а также организовали удаленный консилиум для сопровождения двух медицинских операций. С «МегаФоном» провели первый в истории киберcпортивный турнир, в ходе которого применялись технологии 5G и Cloud Gaming. В рамках партнерства с МТС организовали двусторонний голографический междугородный телемост с использованием 5G, а также протестировали решение для «умного» транспорта.
— Что будет способствовать росту вычислительной производительности оборудования и снижению издержек на высокие мощности?
— В следующие пять лет вычислительная мощность ИИ увеличится в 100 раз. ИИ станет новой технологией общего назначения (GPT) и составит базу свыше 80% всех мировых вычислительных ресурсов.
Мы фокусируемся на разработке инновационной процессорной архитектуры и создании полностью открытой экосистемы. Компания продвигает комплексный пакет ИИ-решений Atlas. Решение построено на базе архитектуры DaVinci, которая обеспечивает мощность на единицу площади в 1,5–2 раза больше, чем аналоги. Atlas 900 — первый в мире ИИ-кластер с полным жидкостным охлаждением, что позволяет снизить затраты электроэнергии на 60%. Энергоэффективность модуля Atlas 200 достигает показателя 2 TOPS/W — это превосходит показатели представленных на рынке решений в семь раз.
— Какие ИТ-кадры сегодня наиболее востребованы?
— Высококлассные ИТ-специалисты востребованы прежде всего в R&D-подразделениях. На конец 2019 года число сотрудников в Huawei Russian Research Institute (RRI) составляло до 800 человек. В ближайшие три—пять лет планируется увеличить штат до 1,5–2 тыс. RRI активно инвестирует в развитие российской научно-образовательной экосистемы, создавая условия для повышения элитарного кадрового потенциала в сфере высоких технологий.
Мы сотрудничаем более чем с 30 вузами в России, проводим специализированные мероприятия, принимаем участие в профильных комитетах и ассоциациях. В марте 2020 года RRI и МФТИ создали на базе Физтех-школы прикладной математики и информатики лабораторию для исследований и разработок в области ИИ и открыли программу поддержки аспирантов по этой теме. Молодые ученые, прошедшие отбор, получат оплачиваемую стажировку в одной из лабораторий компании.
