В Беркли научат машины принимать решения быстро

09:33 30.01.2017  (обновлено: 20:40 30.01.2017)   |  Наталья Дубова |  «Открытые системы»

Рубрика Технологии |   1524 прочтения



В Калифорнийском университете в Беркли начала работать лаборатория RISELab, которая будет специализироваться на аналитике реального времени.

Научно-исследовательская лаборатория RISELab, открывшаяся в Калифорнийском университете в Беркли, является преемником известной AMPLab, в которой родились суперзвезды мира Open Source — Apache Spark и Mesos. Как и AMPLab, новая лаборатория Беркли рассчитана на пять лет интенсивных исследований, однако главный фокус исследований будет иным. В AMPLab в основом занимались анализом статичной информации, на извлечение важных сведений из которой можно было потратить минуты или даже часы, создаваемые же в RISELab технологии будут нацелены на то, чтобы обеспечить возможность принимать решения за миллисекунды.

Расшифровка аббревиатуры RISE (Real-time Intelligence with Secure Execution — «защищенная аналитика реального времени») раскрывает суть направления работ лаборатории. Главным образом здесь будут заниматься технологиями искусственного интеллекта и анализа данных, собранных с помощью Интернета вещей. Пакетная аналитика остается в прошлом, уступив место системам принятия решений в реальном времени, анализирующим стремительные потоки информации от автомобилей, жилых домов, производственных линий и медицинских устройств.

Директор RISELab Ион Стоица
Директор RISELab Ион Стоица прежде возглавлял AMPLab, он сооснователь компании Databricks, которая занимается коммерческим продвижением технологии Spark

Миссия лаборатории — решить давно назревшую задачу: добиться того, чтобы машины могли быстро выполнять разумные действия на основании данных реального времени и контекстной информации об окружающем мире. В RISELab считают, что соответствующие технологии смогут найти применение во множестве областей — от систем предупреждения о землетрясениях до механизмов координации парков самоуправляемых автомобилей, кибербезопасности и финансовых услуг реального времени.

На сегодня в RISELab уже запущены несколько программных проектов. Среди них Drizzle — технология для ускорения на порядок работы модуля поточной аналитики Spark Streaming, Opaque — механизм шифрования данных для Spark, Allegro — система поддержки SQL-запросов, Arx — механизм сильного шифрования для баз данных, Clipper — сервис оперативной выдачи прогнозов с минимальной задержкой, Ground — сервис анализа контекста данных и ряд других.

Руководить лабораторией будут известные специалисты с опытом работы в области Больших Данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. Это Ион Стоица — сооснователь компании Databricks, возглавлявший также AMPLab; Джозеф Гонсалес — сооснователь компании Turi, разработчика платформы машинного обучения, которую в прошлом году приобрела Apple; Джо Хеллерстейн — ветеран отрасли баз данных и сооснователь компании Trifacta; Ралука Попа — сооснователь стартапа PreVeil, разрабатывающего системы сквозного шифрования.

Список спонсоров-основателей RISELab включает Amazon Web Services, Ant Financial, Capital One, Ericsson, GE Digital, Google, Huawei, IBM, Intel, Microsoft Research и VMWare. Специалисты этих компаний будут участвовать в создании технологий нового поколения совместно с сотрудниками лаборатории — профессорами, молодыми учеными, аспирантами и студентами Беркли.

В RISELab подчеркивают, что для проектов лаборатории обеспечение информационной безопасности станет одной из главных целей. Разрабатываемые системы должны будут с самого начала проектироваться с учетом требований безопасности: защита данных и кода должна быть гарантирована везде, где бы они ни использовались, — на граничных устройствах, в корпоративных ЦОД или в инфраструктуре публичных облаков. Так, специалисты Intel будут изучать возможность применения аппаратных технологий безопасности, в том числе расширений набора инструкций процессора Software Guard Extensions (SGX), в механизмах принятия решений реального времени, разрабатываемых в RISELab.


Теги: Open Source Большие данные Искусственный интеллект Интернет вещей

На ту же тему: