Александр Чесалов – Как создать Центр искусственного интеллекта за 100 дней (страница 7)
– Нейронная сеть (artificial neural networks) – математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей – сетей нервных клеток живого организма. Также, под нейронной сетью понимают набор небольших вычислительных единиц, называемых нейронами, которые принимают входящие данные и учатся принимать решения с течением времени. Нейронные сети часто имеют многоуровневую структуру и являются причиной того, что алгоритмы глубокого обучения становятся более эффективными по мере увеличения объема наборов данных, в отличие от других алгоритмов машинного обучения, которые по мере увеличения объема данных могут выйти на плато.
– Глубокое обучение (deep learning) – это специализированное подмножество машинного обучения, которое использует многоуровневые нейронные сети для имитации принятия решений человеком, путем извлечения знаний из необработанных данных и их преобразования на каждом уровне. Эти уровни постепенно получают функции более высокого уровня из необработанных данных, что позволяет решать сложные проблемы с более высокой точностью, меньшим количеством функций и меньшей ручной настройкой. Алгоритмы глубокого обучения могут маркировать и категоризировать информацию и определять закономерности. Это то, что позволяет системам ИИ постоянно учиться на работе и улучшать качество и точность результатов, определяя, были ли решения правильными.
– Наука о данных (Data Science) – это процессы и методы извлечения знаний и идей из больших объемов разрозненных данных. Являясь междисциплинарной областью, она включает математику, статистический анализ, визуализацию данных, машинное обучение и многое другое. Наука о данных позволяет нам анализировать информацию, видеть закономерности, находить смысл в больших объемах данных и использовать их для принятия решений, или, как я часто говорю, получать «ценность» или «знания» из данных. Наука о данных может использовать разные методы искусственного интеллекта для анализа данных.
Итак, мне нужны были руководители групп разработки (именно «групп») и сами разработчики, которые бы работали в разных направлениях, решая задачи из некой составленной мной «матрицы», в которой по вертикали находились отрасли экономики, а по горизонтали технологии искусственного интеллекта (работа с «голосом», «текстом», «изображениями» и т.д.), а внутри, на их пересечении, располагались бы отраслевые задачи от наших потенциальных заказчиков и индустриальных партнеров. «Технари» мне нужны были еще и за тем, чтобы они помогали мне в процессе поиска индустриального партнера и привлечению новых заказов в Центр, показывая наши реальные наработки и компетенции.
По факту, все вышло несколько иначе, чем я себе это представлял…
С технарями ничего не получилось.
Времени собрать их было слишком мало, не говоря уже о том, чтобы в кратчайшие сроки сделать хоть сколь-нибудь работающий прототип для демонстрации заказчикам.
И, по факту, оставалось только одно – готовить презентационный материал, который бы раскрывал потенциал нашего будущего Центра, с темами («кейсами») для различных отраслей экономики и заказчиков.
Среди перспективных для нашего Центра были: государство, здравоохранение и промышленность. Позже мы переориентировались на телекоммуникационный рынок.
В силу того, что МГТУ им. Н. Э. Баумана посещают ежедневно большое число руководителей крупных предприятий и организаций, а также министров и чиновников из различных министерств и ведомств, буквально за первые недели у нас набралось несколько десятков предложений для заказчиков по разным темам.
Ниже я привожу визуальное изображение, которое отражает перечень из 75 взаимосвязанных задач от наших заказчиков, которые сформировались уже за пару месяцев подготовки к конкурсу по тематике искусственного интеллекта.
Читателю на столь маленькой картинке, к сожалению, будет плохо видно, но для общего понимания происходящих процессов и объема предстоящих работ, я все-таки публикую наш рабочий файл, в котором отражены все задачи наших заказчиков.
На что стоит также обратить свое внимание, так это на то, что задачи поступали от таких организаций, как Министерство обороны РФ, ФНС, Роскосмос, МВД, Министерство строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ, НИИ «Восход», РФЯЦ-ВНИИЭФ, Росатом, Министерство энергетики РФ и многих других.
Эта визуализация, в свою очередь, говорит о высокой потребности на рынке в использовании технологий искусственного интеллекта для решения локальных задач автоматизации в совершенно разных отраслях экономики.
Популярность нашего Центра стала потихоньку набирать обороты.
Другая совсем не маленькая проблема заключалась в том, чтобы определиться с направлением работ и темой будущей Программы.
Согласно требованиям конкурсной документации для участников отбора были определены 14 передовых направлений развития сферы искусственного интеллекта, в том числе «сильного» искусственного интеллекта, систем доверенного искусственного интеллекта и этических аспектов применения искусственного интеллекта, для определения тематик Центров, а именно:
– Направление «Искусственный интеллект для промышленности».
– Направление «Искусственный интеллект для медицины».
– Направление «Биометрические технологии искусственного интеллекта».
– Направление «Искусственный интеллект для оптимизации управленческих решений в целях снижения углеродного следа».
– Направление «Анализ естественного языка методами искусственного интеллекта».
– Направление «Искусственный интеллект для решения задач развития ТЭК и энергетики».
– Направление «Искусственный интеллект для „Умного города“ и транспорта».
– Направление «Искусственный интеллект для робототехники и управления беспилотными системами».
– Направление «Искусственный интеллект в сельском хозяйстве и производстве продуктов питания».
– Направление «Искусственный интеллект в биотехнологиях и генной инженерии».
– Направление «Доверенный искусственный интеллект».
– Направление «Межотраслевые технологии искусственного интеллекта и искусственный интеллект для иных приоритетных отраслей экономики и социальной сферы».
– Направление «Этические аспекты применения искусственного интеллекта».
– Направление «Искусственный интеллект для обеспечения кибербезопасности».
Проблема заключалась даже не столько с выбором какого-то направления (каждое из них по-своему интересно), сколько с тем, что в программе Центра в разделе «Описание тематики программы Центра» необходимо было привести научное обоснование выбранного направления и темы Центра, основанное на конкретных прикладных задачах, в том числе сформулированных индустриальным партнером, который, по своей сути, и определял основной вектор развития Центра искусственного интеллекта.
И, здесь, с выбором темы Программы центра, мне немного повезло.
Во-первых, индустриальным партнером стала компания АО «ЭР-Телеком Холдинг», о знакомстве с которой я расскажу несколько позже.
Во-вторых, тему для индустриального партнера я придумывал уже не просто сам, а со своей маленькой командой, состоящей из четырех человек, и индустриальным партнером в составе двух человек (!). Споров было, как всегда, много, но итоговый вариант был за партнером. Точку в наших дискуссиях поставил Денис Реймер – Директор по продуктам b2b и инновациям АО «ЭР-Телеком Холдинг».
Ну, и в-третьих, потому, что за основу, как самой темы Центра, так и ее Программы, я взял наработки из своей кандидатской диссертации, тема которой: «Анализ и выбор рациональной структуры региональных распределенных сетей передачи, обработки и хранения данных» и докторской диссертации: «Методология определения операционных характеристик и рациональной структуры региональных распределенных сервисных сетей передачи, обработки и хранения данных».
Таким образом «пазл», как говорят, начался складываться и мы определились со следующим:
– Направление: «Межотраслевые технологии искусственного интеллекта и искусственный интеллект для иных приоритетных отраслей экономики и социальной сферы».
– Тема 12: «Создание платформы машинного обучения для автоматизации интеллектуальных сетей передачи, обработки и хранения гетерогенных данных на основе технологий доверенного искусственного интеллекта».
Но, самое главное в том, что мы все-таки создали «Центр разработки и внедрения сильного и прикладного искусственного интеллекта МГТУ им. Н. Э. Баумана», но об этом мы также поговорим подробнее немного позже.
Первые страницы написаны. Работа закипела. Идем дальше…
Глава 3. 27.05.2021: Индустриальный партнер
Однажды, вышло так, что мне выпала возможность представлять наш будущий Центр искусственного интеллекта (ИИ) на одном из мероприятий – пленарной сессии «Россия – Германия, поддержка цифрового бизнеса / стартапы», прошедшей 27 мая 2021 года в инновационном центре «Сколково».
Если говорить формально, участники сессии проанализировали опыт применения мер по поддержке развития цифрового бизнеса и стартапов в Германии для стимулирования роста высокотехнологичных цифровых решений в России. Мероприятие прошло в рамках Российско-Германского перекрестного года «Экономика и устойчивое развитие» 2020—2022.