Технологии граничных вычислений (edge computing) предсматривают выполнение процедур анализа больших объемов данных (в том числе методами машинного обучения) на месте, там, где они были собраны — на заводе, нефтяной платформе или в офисе. Такие технологии нуждаются в быстрой передаче данных, которую обеспечивают сети связи 5G. В рамках соглашения с IBM компания Samsung реализует в своих устройствах для сетей 5G поддержку работы с облачными технологиями IBM, в том числе с платформой граничных вычислений, сервисами интеграции и искусственного интеллекта.

Samsung располагает рядом продуктов для связи в среднем и миллиметровом диапазоне, а также облачными и локальными программными решениями для создания частных сетей 5G. Недавно Samsung в числе 35 других компаний, включая Nokia, заключила с IBM соглашение о разработке систем для сетей 5G на платформе Red Hat OpenShift, позволяющей организовать управление сетью в облачной, локальной или гибридной конфигурации.

Ученые Сколковского института науки и технологий, французского института INRIA и японского RIKEN задумались о возможности применения интерфейсов мозг-компьютер для оценки уровня умственной нагрузки и эмоционального состояния человека.

Интерфейсы мозг-компьютер делятся на активные — позволяющие «силой мысли» управлять различной техникой и пассивные, которые лишь следят за психическим состоянием пользователя и пытаются классифицировать его эмоции. Электрическая активность мозга при этом регистрируется с помощью обычной электроэнцефалографии.

Но анализировать поток сигналов электроэнцефалографии и находить в нем закономерности, позволяющие понять состояние человека, весьма непросто — эксперименты показали, что даже такая, казалось бы, простая задача, как отличить высокую умственную нагрузку от низкой, решается существующими методами не так эффективно, чтобы ими можно было пользоваться на практике.

Соответственно, есть потребность в более надежных и точных механизмах обнаружения и классификации различных картин сигналов. Ученые решили попробовать задействовать для этого алгоритмы машинного обучения — классификаторы на основе римановой геометрии и сверточные нейронные сети, которые успешно применяются в активных интерфейсах мозг-компьютер. Было интересно выяснить, будут ли они действенными не только при выполнении заданий на воображаемую моторику — когда пользователь лишь представляет себе, что двигает конечностями, но и в задачах оценки умственной нагрузки и эмоций.

Было проведено сравнительное тестирование семи алгоритмов, два из которых ученые разработали сами путем усовершенствования римановых классификаторов. Вначале алгоритмы обучили на данных одного пользователя и потом проверялись с его же участием, а потом попробовали провести тестирование в группе, но это оказалось куда сложнее, так как электрическая активность мозга у всех разная. Опорные данные электроэнцефалографии при этом были позаимствованы из предыдущих экспериментов и из базы DEAP, которая была создана специально для исследований, посвященных анализу эмоций.

В итоге глубинная нейронная сеть показала гораздо лучшие характеристики при оценке умственной нагрузки, но с классификацией эмоций не справилась, а вот римановы алгоритмы успешно решали обе задачи.

Вместе с тем авторы заключили, что в целом пассивные интерфейсы мозг-компьютер меньше подходят для анализа эмоционального состояния, чем для оценки умственной нагрузки, и что при групповом тестировании точность результатов работы всех алгоритмов сильно уменьшается.

Ученые собираются продолжить работу, задействовав средства глубинного обучения, которые позволили бы обнаруживать малозаметные изменения закономерностей электрической активности мозга и, возможно, помогли бы обеспечить универсальность при испытаниях на большом количестве участников.

Нейробиологи предостерегают о том, что достижения в области глубокой стимуляции мозга, носимых анализаторов ЭЭГ и интерфейсов мозг-компьютер открывают возможности для манипуляций с разумом, в связи с чем растет потребность в законах, которые бы защищали людей путем регулирования использования подобных новшеств.

В США уже одобрены процедуры имплантации электродов в мозг для лечения болезни Паркинсона, эпилепсии и не только, а некоторые компании продают носимые устройства для мониторинга мозговой активности, способные отслеживать настроение и эмоции. Более того, ученые отмечают, что уже проверенная на животных возможность изменения состояния нейронов означает принципиальную возможность вмешательства в мысли человека. Например, не исключено, что нейротехнологии позволяет менять предпочтения людей без их согласия для маркетинговых или других целей.

Исследователи объединились в группу Morningside Group, которая требует внести во Всеобщую декларацию о правах человека ООН набор «нейроправ», призванных защитить от злоупотреблений новыми технологиями, в том числе права на собственную личность, свободу воли, ментальную приватность, равный доступ к средствам расширения возможностей мозга и защиту от алгоритмической предвзятости.

Первый прецедент внимания властей к этой сфере уже есть: в ноябре правительство Испании предложило новые правила регулирования искусственного интеллекта, в которых есть и пункты о нейроправах.

Компания Intel представила чип Clover Falls для решения задач искусственного интеллекта, который позиционируется в качестве расширения платформы для персональных компьютеров для коммерческого, а в дальнейшем, вероятно, и для массового рынка.

Clover Falls, или Intel Visual Sensing Controller, в компании назвали «безопасным средством, которое поможет сделать ПК еще более умным и защищенным за счет использования мощи искусственного интеллекта Intel; он будет монтироваться на материнских платах ноутбуков, открывая перед компьютерами с пониженным энергопотреблением новые возможности и помогая адаптировать их к окружающей действительности».

Итак, чем же на самом деле будет заниматься Clover Falls? Как и в отношении многих других аппаратных решений, связанных с искусственным интеллектом, об этом рассказывается до конца неясно. В качестве одного из примеров в Intel приводят автоматическую настройку яркости дисплея после обнаружения присутствия пользователя. Возможно, Clover Falls отводится роль сопроцессора искусственного интеллекта, который будет заниматься полупассивным мониторингом с минимальным энергопотреблением. Сегодня соответствующие задачи решает центральный процессор, выходящий время от времени из спящего режима. Если передать эти функции отдельному чипу, основной процессор ПК будет оставаться "в спячке", экономя энергию батареи.

В пресс-службе Intel охарактеризовали Clover Falls как «чип-помощник, который может взаимодействовать с датчиком любой камеры». Более подробная информация будет представлена на предстоящей международной выставке потребительской электроники CES 2021.

Не уточняя, для каких именно устройств предназначен новый чип Clover Falls, в Intel привели цитату вице-президента Dell Latitude and Mobility Products Меганы Патвардхан, указывавшей на возможность сотрудничества двух компаний. «Взаимодействие с Intel – это нечто гораздо большее, чем просто покупка процессора, который будет работать с нашими продуктами, – подчеркнула Патвардхан. – Наше участие в проектировании подтверждает приверженность Intel к совместному решению задач, связанных с уникальными продуктами, и использованию возможности всей системы в целом. Благодаря такому подходу мы можем предоставлять бизнес-пользователям удивительные функции новой платформы».

Развитие платформы Intel Evo

Тем, кто давно следит за Intel, подтекст всего этого должен быть знаком: когда компания столкнулась на рынке процессоров с жесткой конкуренцией, она стала исповедовать более целостный, «платформенный» подход к построению ПК. Хотя в Intel уверяют, что их чип Core 11-го поколения, Tiger Lake, сегодня является самым быстрым процессором для ноутбуков на планете (а судя по доступным обзорам, это действительно так), ожидается, что на CES в январе конкуренты из AMD представят мобильный процессор следующего поколения Ryzen 5000.

На практике «платформа» Intel подразумевала технологические улучшения, например, интерфейс Thunderbolt 3, который, по сути, оставался технологией исключительно Intel. Начиная с ядер Ice Lake 10-го поколения, компания внедряет функции искусственного интеллекта в рамках так называемого Gaussian Neural Accelerator. Как Clover Falls будет взаимодействовать с интегрированным ядром GNA, и как между ними будут разделены задачи, пока неясно.

Все эти технологические усовершенствования внедрялись ранее в рамках Project Athena. Теперь соответствующему проекту присвоено название Evo. Под этим брендом Intel совместно с партнерами будет проводить различные инженерные работы, направленные на «улучшение» мобильных компьютеров. К настоящему моменту в мире выпущено уже около 40 ноутбуков Evo, среди которых можно выделить Acer Swift 5, ASUS ZenBook Flip S, Dell XPS 13, HP Spectre x360, Lenovo Yoga 9i и Samsung Galaxy Book Flex 5G.

Компания Bolt (первоначально она называлась Taxify) занимается не только заказом такси, но и прокатом электросамокатов, а в прошлом году запустила службу доставки продуктов. В условиях карантина городские жители стали избегать общественного транспорта и больше пользоваться такси и службами доставки, что пошло компании на пользу. Основатель и глава компании Bolt, 26-летний Маркус Виллиг утверждает, что за год количество клиентов у нее выросло в два раза, а в зону деятельности вошло еще 50 городов. Bolt собирается в ближайшее время охватить своими услугами 200 городов в 40 странах Европы и Африки.

Привлеченные инвестиции пойдут в первую очередь на усиление мер безопасности. В 2021 году предполагается реализовать в приложении проверку водителей по лицу и автоматическое отслеживание маршрута методами прогнозирования с помощью искусственного интеллекта. Это поможет предотвратить опасные ситуации.

Особые надежды в Bolt связывают с электросамокатами. Компания намерена стать крупнейшим в Европе прокатчиком электросамокатов. Однако на этом рынке у нее тоже есть серьезные конкуренты: германская Tier Mobility в ноябре привлекла финансирование на 250 млн долл., а в декабре 160 млн долл. получила шведская компания VOI Technology.

Планы покупки английского разработчика процессоров Arm за фантастические 40 млрд долл. стали очередным этапом в эволюции компании Nvidia и ее постпенном переходе от амплуа производителя игровых чипов к законодателю мод в корпоративных ЦОДах.

Стратегическая цель Nvidia заключается в том, чтобы, используя свои передовые процессорные технологии, инновации, громкие приобретения (Mellanox, Cumulus и Arm) и стратегические альянсы (VMware, Check Point и Red Hat), сформировать полнофункциональные предложения оборудования и программного обеспечения, способные поставить мощь искусственного интеллекта на службу предприятиям, модернизирующим свои ЦОДы.

«Харизматичный и дальновидный основатель и генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг делает ставку на то, что искусственный интеллект больше нельзя относить к нишевым технологиям, и в перспективе в большинстве организаций он займет значительную часть ЦОДов», – указал Линли Гвеннап, глава аналитической компании Linley Group.

Хотя намерения Nvidia в отношении искусственного интеллекта ясны, при интеграции всех своих приобретений компания сталкивается с определенными трудностями. Предполагаемая сделка с Arm сопряжена с дополнительными сложностями, обусловленными возможными возражениями национальных регуляторов, а также опасениями относительно того, в какой степени Nvidia позволит Arm, которая сейчас лицензирует свою доминирующую технологию всем желающим, сохранить независимость.

Графические процессоры Nvidia: от игр до суперкомпьютеров

У Nvidia долгая история инноваций. Главный аналитик компании Moor Insights and Strategy Патрик Мурхед наблюдает за Nvidia еще с 1990-х годов, когда Хуанг, по сути, и создал отрасль массовых графических решений. (Одной из первых побед Nvidia стало принятие компанией Microsoft решения использовать графические компоненты молодой компании в своих игровых консолях Xbox.) Обычно появляющегося на крупнейших отраслевых мероприятиях зачастую в черной кожаной куртке Хуанга Мурхед характеризует как «одну из немногих рок-звезд, оставшихся среди основателей и генеральных директоров компаний».

Со своими графическими процессорами Nvidia довольно быстро стала лидером среди производителей высокоскоростных чипов для игровых устройств. Около 10 лет назад компания начала проверять возможности применения графических процессоров и на других рынках.

Одна из очевидных возможностей заключалась в использовании графических процессоров для выполнения специализированных приложений, требующих значительно более высокой производительности по сравнению с той, которую предоставляли стандартные центральные процессоры, выпускаемые традиционными лидерами этого рынка, Intel и AMD.

Графические процессоры Nvidia нашли пристанище в нишевых приложениях, к которым относились прежде всего высокопроизводительные вычисления, суперкомпьютеры и приложения машинного обучения. На начальном этапе их взяли на вооружение поставщики гипермасштабируемых облачных сервисов.

Следующая очевидная цель состояла в том, чтобы перейти от специализированных приложений высшего класса к более широкому рынку корпоративных ЦОДов, где соответствующие ускорители, обработка данных с использованием искусственного интеллекта и аналитика, предоставляемая графическими процессорами, могли бы применяться для выполнения сетевых функций, функций хранения и обеспечения безопасности.

Хуанг любит повторять, что Nvidia не пытается отобрать долю рынка у уже имеющихся поставщиков. Речь идет о создании новых рынков, основанных на технологиях искусственного интеллекта. Может показаться, что это звучит не вполне искренне, но Гвеннап согласен с тем, что Nvidia не ориентируется на традиционных операторов ЦОДов. Для большинства приложений в ЦОДах графические процессоры не заменят Intel Xeon, а высокопроизводительные коммутаторы Mellanox и интеллектуальные сетевые адаптеры не вытеснят унаследованное оборудование Cisco и Broadcom.

Nvidia выпускает также собственное семейство мощных серверов DGX, которые специально предназначены для приложений искусственного интеллекта в ЦОДах. Компания может поставлять их даже в виде готовых комплексов, объединяющих оборудование, программное обеспечение и необходимые услуги.

По словам Мурхеда, Nvidia, тем не менее, не хочет превращаться в производителя коробок и полностью осознает, что было бы неразумно начинать конкурировать с теми производителями серверов, которые становятся ее ключевыми клиентами. Серверы Nvidia подходят в первую очередь для редких академических и научно-исследовательских проектов, требующих экстраординарной вычислительной мощности. Они используются также в качестве»наконечника копья«в передовых исследовательских группах, которые создаются на наиболее инновационных предприятиях и изучают возможности широкомасштабного развертывания систем искусственного интеллекта в ЦОДах.

«Работая только с традиционными приложениями, вы, вполне вероятно, отдадите предпочтение традиционных поставщикам, – заметил Гвеннап. – Но многие компании видят в искусственном интеллекте путь к трансформации и все чаще обращают внимание на экспериментальные приложения, а Nvidia предлагает более мощные по сравнению с традиционными поставщиками решения».

Как приобретения Nvidia сочетаются друг с другом

В первом квартале 2020 финансового года Nvidia сообщила о том, что ее выручка в сегменте ЦОДов достигла 1,1 млрд долл., увеличившись за год на 80%. Главным образом этого удалось добиться за счет поставок графических процессоров и плат PCI OEM-производителям серверов. Но для охвата полного стека имеющихся у компании наработок было недостаточно.

В апреле Nvidia закрыла сделку на 7 млрд долл. с компанией Mellanox, выпускающей высокоскоростные коммутаторы Ethernet и Infiniband, а также интеллектуальные сетевые адаптеры. В мае был анонсирован план приобретения компании Cumulus Networks, предлагающей сетевую операционную систему на основе Linux.

Сделка с Mellanox имеет очень важное значение, поскольку позволяет Nvidia включиться в игру на сетевом поле. Технология интеллектуальных сетевых адаптеров Mellanox освобождает центральные процессоры от многих функций, связанных с интенсивной обработкой данных (сетевых, хранения и безопасности), в результате чего они могут сосредоточиться на решении своей основной задачи – выполнении приложений.

Высокоскоростная сеть и разгрузка центральных процессоров имеет особенно важное значение в современных ЦОДах, где приложения с помощью виртуализации и контейнеризации разбиваются на более мелкие задачи, компании внедряют масштабируемую архитектуру, а трафик внутри ЦОДов растет экспоненциально. Интеллектуальные сетевые адаптеры не только выполняют обработку быстрее, но и обеспечивают программирование, которое составляет основу концепции программно-конфигурируемых сетей и программно-конфигурируемых ЦОДов.

Сделка с Mellanox практически сразу начала приносить плоды. В октябре Nvidia анонсировала новый вид процессоров, разработанных на основе технологии интеллектуальных сетевых адаптеров Mellanox и получивший название сопроцессора для обработки данных (data processing unit, DPU). Под брендом BlueField в Nvidia интегрировали в так называемую архитектуру «ЦОД на чипе» традиционный центральный процессор Arm, DPU (интеллектуальный сетевой адаптер) и мощный графический процессор. Кроме того, анонсированы программная архитектура, выстраиваемая поверх оборудования, и набор инструментов, позволяющий разработчикам создавать новые приложения, которые будут запускаться на этой платформе.

Приобретая Cumulus, Nvidia получает сетевую операционную систему, которая добавляет еще один фрагмент в создаваемой структуре. Cumulus предлагает также инструмент для диагностики и управления сетью NetQ. Сделка укрепит давние отношения Nvidia с Cumulus и облегчит более глубокую интеграцию технологий, которые уже хорошо работают вместе. Коммутаторы Mellanox, к примеру, в настоящее время поставляются в комплекте с Cumulus Linux.

По словам старшего вице-президента Nvidia по сетевым технологиям Кевина Дирлинга, администраторам современных ЦОД больше нет смысла программировать отдельные устройства через интерфейс командной строки. «При существующей рабочей нагрузке все происходит с такой скоростью, что человеку за этим просто не угнаться, – подчеркнул он. – Все должно быть автоматизировано и интегрировано. Вот здесь-то на сцену и выходит Cumulus с открытой сетевой платформой, которую компании могут использовать в гибридных облачных средах».

«Речь идет о том, чтобы сделать инфраструктуру на территории клиента более облачной, – пояснил Мурхед. – С тем чтобы один оператор мог управлять десятками тысяч серверов с одной консоли. А группа специалистов по безопасности могла автоматизировать выполнение функций глубокого анализа пакетов, шифрования и выявления аномалий для более эффективного и разумного смягчения угроз».

Неопределенность с приобретением Arm

«Приобретение блокбастера Arm еще нельзя считать состоявшейся сделкой, – предупреждает аналитик IDC Шейн Рау. – Есть вероятность, что она будет заблокирована. Покупка должна быть одобрена регуляторами в США, где находится штаб-квартира Nvidia, в Англии, где расположена штаб-квартира Arm, и в Китае, поскольку продавцом Arm выступает китайская компания SoftBank. Даже если сделка состоится, на преодоление барьеров из выдвинутых регуляторами условий, которыми они наверняка обусловят свое согласие, уйдет полтора года, и, вероятно, пройдет еще год, прежде чем ее последствия начнут ощущаться на рынке».

«Различия между двумя этими компаниями порождают дополнительные вопросы, – добавил Гвеннап. – Nvidia продает чипы и платы, в то время как Arm лицензирует интеллектуальную собственность. У Nvidia большая часть дохода поступает от продаж ПК и от клиентов ЦОДов, тогда как для Arm главными направлениями являются смартфоны, потребительская электроника и микроконтроллеры. По факту 90% смартфонов на рынке работают под управлением процессоров Arm-архитектуры. Nvidia нужно пройти по довольно скользкой грани. Если у клиентов Arm (Apple, Qualcomm, Samsung или Huawei) создастся впечатление, что Nvidia (сама являющаяся клиентом Arm) получает определенные преференции, они могут выбрать себе какого-то другого поставщика».

Объявляя о сделке, Хуанг торжественно пообещал, что Arm останется независимой. Но Nvidia и Arm уже поддерживают близкие партнерские отношения сразу в двух направлениях: для обеспечения совместимости графических процессоров Nvidia с экосистемой Arm и для объединения архитектуры ускорителей глубинного обучения Nvidia с платформой искусственного интеллекта Arm.

Несмотря на обещание Nvidia сохранить нейтралитет Arm, в IDC считают, что Nvidia не преминет воспользоваться интеллектуальной собственностью Arm и ее технологическим конвейером при выстраивании своего основного бизнеса. Направление ЦОДов после приобретения Mellanox стало в последнем финансовом квартале самым крупным для Nvidia, и именно здесь намечается синергия с развивающимся бизнесом серверных процессоров Arm.

В соответствии с наиболее вероятным сценарием Nvidia будет придерживаться взвешенного подхода, сохраняя мобильный бизнес Arm независимым, чтобы не раздражать ее клиентов, и активно инвестируя при этом в разработки для ЦОДов.

С точки зрения корпоративных клиентов, дополнительную технологическую интеграцию Nvidia и Arm, а также инновации, возникающие в результате объединения инженерных усилий двух этих компаний, можно только приветствовать.

Союз Nvidia с ключевыми игроками отрасли

Руководители большинства корпоративных ИТ-служб никогда не будут сидеть лицом к лицу с торговым представителем Nvidia и подписывать с ним прямое соглашение. Компания остается поставщиком технологий, которые встраиваются в системы OEM-производителями. Но Nvidia начинает работать с основными поставщиками сетевого оборудования, ускоряя существующие процессы и предлагая новый функционал искусственного интеллекта.

Компания Check Point в сотрудничестве с Nvidia помогает клиентам укреплять свою безопасность и развертывать архитектуры «нулевого доверия». Используя мощь DPU от Nvidia, компания разгружает центральные процессоры серверов и переносит обработку на высокопроизводительные сетевые платы, которые можно размещать ближе к узлам сети. Дополнительные мощности обработки позволяют клиентам встраивать агенты Check Point в устройства Интернета вещей, розничные кассовые терминалы и банкоматы. Упрощается реализация нулевого доверия с микросегментацией для защиты от атак трафика внутри ЦОДа.

Недавно VMware и Nvidia объявили о сотрудничестве, которое позволит интегрировать DPU в платформах VMware vSphere, Cloud Foundation и Tanzu. Цель заключается в том, чтобы ускорить внедрение искусственного интеллекта, что позволит предприятиям управлять приложениями с помощью единого набора инструментов и развертывать инфраструктуру, поддерживающую искусственный интеллект, в ЦОДах, в облаке и на границе сети. Ожидается, что партнерство будет способствовать ускорению всех корпоративных приложений и обеспечит дополнительную безопасность за счет использования интеллектуальных сетевых адаптеров и программируемых DPU.

Компания Red Hat укрепляет давний союз с Nvidia, ускоряя внедрение в операционную среду предприятий средств искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных. Объединение открытого программного обеспечения Red Hat с графическими процессорами и библиотеками ускорения Nvidia поможет компаниям открывать для себя новые возможности, ускоряя с помощью графических процессоров обработку в гибридных облаках.

Ставка на Nvidia

Хотя искусственный интеллект продолжает оставаться скорее концепцией, чем реальностью, потенциал его весьма высок. Искусственный интеллект способен помогать компаниям в рамках практически всех вертикалей. Сюда относится обработка естественного языка, роботизация, анализ данных в здравоохранении, рекомендации для розничной торговли и т.д.

У большинства предприятий, желающих привнести средства искусственного интеллекта в свои ЦОДы, это проявляется в возникновении «островков», по выражению Дирлинга, искусственного интеллекта, а также в оснащении существующих серверов графическими процессорами. Nvidia делает ставку на то, что предприятия начнут развертывать у себя средства искусственного интеллекта скорее раньше, нежели позже.

Ставить против Nvidia Гвеннап категорически не рекомендует. Итог развития компании к настоящему моменту он подводит следующими словами: «Дженсен начинал свой путь с Nvidia, когда графических процессоров еще вообще не существовало. В 1990-е им был создан рынок для графических ускорителей. Возможности искусственного интеллекта он представлял себе раньше, чем большинство других людей, и сумел выстроить соответствующие технологии в Nvidia раньше, чем этим занялись другие. Его оценки перспектив искусственного интеллекта весьма оптимистичны, и это правильно. Сегодня на рынке сформировалась огромная потребность в развитии технологий искусственного интеллекта. Каждый день мы видим здесь все больше приложений, а люди открывают для себя все новые и новые способы использования искусственного интеллекта».

Европейское агентство по фундаментальным правам (FRA) опубликовало доклад о влиянии технологий искусственного интеллекта на права людей. Сотрудники агентства взяли больше ста интервью у специалистов из государственных и частных компаний и организаций, где такие технологии уже используются и проанализировали примеры их применения в Эстонии, Финляндии, Франции, Нидерландах и Испании.

Искусственный интеллект может совершать ошибки, подчеркивается в заявлении директора FRA Майкла О’Флагерти. Поэтому люди должны иметь возможность узнать, когда для принятия решений используется искусственный интеллект, как он работает и как при необходимости можно опротестовать автоматически принятые решения.

Опасность технологий искусственного интеллекта не только в том, что они могут нарушить права на тайну личной жизни или защиту данных. Они могут дискриминировать людей и препятствовать правосудию, отмечается в докладе. Поэтому в ЕС нужно провести соответствующие исследования и создать правила и систему контроля, предотвращающие подобные эффекты. Нужно также внести ясность в вопрос о том, как существующие правила защиты данных распространяются на искусственный интеллект.

Продовольственная сеть «Азбука вкуса» инвестировала около 33 млн руб. в стартап Biolink.Tech, который разрабатывает систему персонализации питания на основе анализов крови, сообщило агентство РБК. Компания Biolink.Tech основана Евгением Черешневым в 2017 году; ее штаб-квартира находится в Лондоне, разработки ведутся в России, Белоруссии и на Украине.

«Азбука вкуса» стала миноритарным акционером Biolink.Tech и интегрировала в созданное стартапом приложение Otri доставку продуктов из своих магазинов, уточнили в РБК со ссылкой на Черешнева. Помимо «Азбуки вкуса» в стартап вложились частные инвесторы из Великобритании, России, Европы и ОАЭ.

Привлеченные от ретейлера средства разработчик направит на маркетинг, развитие продукта и расширение технической команды.

Приложение Otri (доступно в App Store) предлагает пользователю заказать анализ крови с выездом на дом. На основе результатов анализа, а также данных о возрасте, физической активности и прочей информации, проанализированных нейросетью и врачами, формируются персональные рекомендации по питанию. В приложении есть «умная» продуктовая корзина из ассортимента «Азбуки вкуса». Исходя из рекомендаций в ней будет собрана программа питания с возможностью заказать доставку продуктов и готовых блюд.

Административно-бюджетное управление при президенте США запускает программу анализа инструкций, распоряжений и прочих нормативных документов с помощью технологий машинного обучения и искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект поможет отыскать в огромном массиве документации устаревшие и противоречащие друг другу положения. В 2019 году такой пилотный проект был осуществлен в министерстве здравоохранения и социального обеспечения США. Он позволил найти в документах министерства сотни технических ошибок и устаревших требований. Административно-бюджетное управление призывает все федеральные агентства принять участие в программе. Об участии уже заявили министерства транспорта, сельского хозяйства, труда и внутренних дел.

В Своде федеральных постановлений США насчитывается примерно 185 тыс. страниц документов. Искусственный интеллект с помощью методов обработки естественного языка проанализирует документы и выявит места, требующие согласования, улучшения или исправления ошибок. Администрация общих служб поможет агентствам в поиске технологических партнеров и подготовке контрактов.

Год назад Intel почти за 2 млрд долл. купила израильскую компанию Habana Labs, занимавшуюся разработкой аппаратных ускорителей для решения задач искусственного интеллекта. Как утверждают в компании, процессор Habana Gaudi, выпущенный в июне 2019 года, превосходит по скорости аналогичные процессоры Nvidia. Теперь Habana Labs удалось заключить контракт на поставку этих процессоров компании Amazon, где они будут использоваться в облачной системе AWS для работы специализированных инстансов, ориентированных на задачи машинного обучения.

Как утверждают в Intel, процессоры Gaudi превосходят графические процессоры по соотношению цены и производительности на 40%. Благодаря этому AWS сможет сэкономить на капитальных и эксплуатационных затратах и получит возможность снизить цены для пользователей.

В Habana надеются со временем сделать свою продукцию реальным конкурентом продукции Nvidia. Хотя Nvidia сейчас контролирует практически весь рынок специализированных процессоров для облачных систем, контракт с AWS может стать для Habana первым шагом к завоеванию доли рынка.