Просмотры: 1219
05.10.2022
Второе пленарное заседание Российского форума «Микроэлектроника 2022» было посвящено теме «Искусственный и гибридный интеллект: ЭКБ на новых принципах, алгоритмы, модели и технологии».
Старт обсуждению в прямом видеовключении с Дальнего Востока дала член-корреспондент РАН Валерия Грибова (ИАПУ ДВО РАН), выступившая с докладом «Искусственный интеллект (ИИ) и технологии для их разработки. Какими они должны быть?».
Она отметила, что хотя технологии ИИ на основе знаний активно развиваются, сегодня ведущими являются технологии машинного обучения, в первую очередь технологии нейронных сетей. В прошлом году в России был объявлен конкурс на создание центров сильного ИИ. Главные свойства такого ИИ – имитация различных интеллектуальных способностей человека, объяснимость предлагаемых человеку вариантов решений, поддержка комплекса задач анализа данных для принятия на их основе решений, адаптация к условиям взаимодействия с внешней средой.
Михаил Иванченко из ННГУ им. Н. И. Лобачевского выступил с докладом «Надежный и логически прозрачный искусственный интеллект: технологии и вызовы». Эксперт выделил такие проблемы ИИ, основанного на данных, как то, что он делает непредсказуемые и неожиданные ошибки (и будет делать их всегда, подчеркнул докладчик), и то, что решения ИИ непрозрачны и не имеют логического объяснения. Поэтому необходимо реализовывать такие технологии ИИ, которые вызывали бы доверие и понимание у конечного пользователя, обеспечивали бы безопасность (обнаружение проблем на ранней стадии) и оспоримость (возможность апелляции к решению ИИ).
В заключение Михаил Иванченко рассказал о выполняемом в ННГУ им. Н. И. Лобачевского научном проекте по созданию систем ИИ и машинного обучения, способных к выявлению и быстрой коррекции ошибок, в том числе благодаря имплементации логически объяснимых решений.
С докладом «Пространство, время и непрерывность как вычислительное превосходство нейроморфного компьютера» выступил Вячеслав Демин из НИЦ «Курчатовский институт». Он рассказал, что перечень успешных реализаций нейроморфных процессоров достиг уже двух десятков. Зарубежные страны осуществляют очень строгий контроль за этими технологиями, но, к счастью, в России уже имеются собственные прототипы нейроморфных процессоров.
Вячеслав Демин рассказал о разработке нейроморфных энергоэффективных чипов AltAI, осуществляемой ООО «Мотив Нейроморфные технологии», нейроморфные алгоритмы для этих процессоров создают программисты Курчатовского института.
Эксперт выразил мнение, что в гонке за созданием нейроморфных процессоров Россия вполне может не только не отстать, но и опередить конкурентов за счет развитой математической базы, алгоритмов и тех мер государственной поддержки, о которых говорилось на первом пленарном заседании сочинского Форума.
Новая электронная компонентная база, необходимая для внедрения отечественных систем ИИ, была темой выступления Алексея Михайлова из ННГУ им. Н. И. Лобачевского. Ключевым элементом этой новой ЭКБ является мемристор. Он был впервые описан в 1971 году как четвертый пассивный элемент электрических схем, который связывает изменение электрического заряда и магнитного потока. Мемристор эквивалентен нелинейному сопротивлению, величина которого зависит от предыстории протекания через него электрического заряда.
Докладчик рассказал о сквозном проекте с условным названием «Нейроэлектроника», в основе которого лежит мемристивная технология, представил его дорожную карту до 2030 года.
В ходе пленарного заседания были также рассмотрены человеко-машинные интерфейсы, перспективы создания ЭКБ для матриц энергонезависимой памяти терабитного масштаба и нейроморфных систем, программно-аппаратная реализация методов ИИ в социокиберфизических и робототехнических системах и ряд других актуальных вопросов на стыке ИИ и микроэлектроники.
Она отметила, что хотя технологии ИИ на основе знаний активно развиваются, сегодня ведущими являются технологии машинного обучения, в первую очередь технологии нейронных сетей. В прошлом году в России был объявлен конкурс на создание центров сильного ИИ. Главные свойства такого ИИ – имитация различных интеллектуальных способностей человека, объяснимость предлагаемых человеку вариантов решений, поддержка комплекса задач анализа данных для принятия на их основе решений, адаптация к условиям взаимодействия с внешней средой.
Михаил Иванченко из ННГУ им. Н. И. Лобачевского выступил с докладом «Надежный и логически прозрачный искусственный интеллект: технологии и вызовы». Эксперт выделил такие проблемы ИИ, основанного на данных, как то, что он делает непредсказуемые и неожиданные ошибки (и будет делать их всегда, подчеркнул докладчик), и то, что решения ИИ непрозрачны и не имеют логического объяснения. Поэтому необходимо реализовывать такие технологии ИИ, которые вызывали бы доверие и понимание у конечного пользователя, обеспечивали бы безопасность (обнаружение проблем на ранней стадии) и оспоримость (возможность апелляции к решению ИИ).
В заключение Михаил Иванченко рассказал о выполняемом в ННГУ им. Н. И. Лобачевского научном проекте по созданию систем ИИ и машинного обучения, способных к выявлению и быстрой коррекции ошибок, в том числе благодаря имплементации логически объяснимых решений.
С докладом «Пространство, время и непрерывность как вычислительное превосходство нейроморфного компьютера» выступил Вячеслав Демин из НИЦ «Курчатовский институт». Он рассказал, что перечень успешных реализаций нейроморфных процессоров достиг уже двух десятков. Зарубежные страны осуществляют очень строгий контроль за этими технологиями, но, к счастью, в России уже имеются собственные прототипы нейроморфных процессоров.
Вячеслав Демин рассказал о разработке нейроморфных энергоэффективных чипов AltAI, осуществляемой ООО «Мотив Нейроморфные технологии», нейроморфные алгоритмы для этих процессоров создают программисты Курчатовского института.
Эксперт выразил мнение, что в гонке за созданием нейроморфных процессоров Россия вполне может не только не отстать, но и опередить конкурентов за счет развитой математической базы, алгоритмов и тех мер государственной поддержки, о которых говорилось на первом пленарном заседании сочинского Форума.
Новая электронная компонентная база, необходимая для внедрения отечественных систем ИИ, была темой выступления Алексея Михайлова из ННГУ им. Н. И. Лобачевского. Ключевым элементом этой новой ЭКБ является мемристор. Он был впервые описан в 1971 году как четвертый пассивный элемент электрических схем, который связывает изменение электрического заряда и магнитного потока. Мемристор эквивалентен нелинейному сопротивлению, величина которого зависит от предыстории протекания через него электрического заряда.
Докладчик рассказал о сквозном проекте с условным названием «Нейроэлектроника», в основе которого лежит мемристивная технология, представил его дорожную карту до 2030 года.
В ходе пленарного заседания были также рассмотрены человеко-машинные интерфейсы, перспективы создания ЭКБ для матриц энергонезависимой памяти терабитного масштаба и нейроморфных систем, программно-аппаратная реализация методов ИИ в социокиберфизических и робототехнических системах и ряд других актуальных вопросов на стыке ИИ и микроэлектроники.
Комментарии читателей