Digitrode

Область высокочастотной (ВЧ) инженерии переживает глубокую трансформацию, обусловленную развитием искусственного интеллекта (ИИ) и многочиповых системных упаковок. По мере роста спроса на частоты до 3 ТГц в сетях следующего поколения 6G, а также требований к более широкой полосе пропускания, масштабируемости и адаптивной производительности, отрасль стремительно выходит за рамки традиционных монолитных ВЧ-решений. Модульные архитектуры на базе чиплетов становятся основой будущих беспроводных систем, радикально переопределяя технические возможности, методологии проектирования и кооперационные экосистемы.

Метеоритный рост технологий GPU от NVIDIA для ускорения ИИ захватил внимание всего мира и, в то же время, породил устойчивые мифы. Эта статья разбирает 11 наиболее распространённых заблуждений о процессорах для ИИ.

Искусственный интеллект (ИИ) стремительно изменяет мир, и интеграция ускорителей и процессоров ИИ в приложения становится всё более распространённой. Тем не менее, существует множество мифов о том, что они из себя представляют, как работают, как могут улучшать приложения и где заканчивается реальность и начинается маркетинговый хайп.

Искусственный интеллект (ИИ) уже вышел за рамки прогнозирования и общения. Следующий шаг — системы ИИ, которые могут самостоятельно планировать и выполнять работу — в определённых пределах — реагируя на изменяющиеся условия без ожидания команды. Такой уровень автономии, называемый агентным ИИ (agentic AI), превращает цели в пошаговые планы и выполняет их с помощью инструментов и оборудования, которым инженеры уже доверяют. Внедрение агентного ИИ позволяет быстрее диагностировать потенциальные проблемы, снижает количество передач задач между людьми и обеспечивает более стабильную работу при отклонениях от нормы.

В этом материале мы рассматриваем, как агентный ИИ переопределяет автоматизацию в различных отраслях, давая системам возможность ставить цели, планировать и активно корректировать многошаговые стратегии, а также выполнять задачи с минимальным участием человека.

Современные языковые модели достигли впечатляющих успехов в понимании и генерации текста. Однако, несмотря на это, у них остаётся одно ключевое ограничение — статичность знаний. Даже самые продвинутые модели опираются на данные, на которых они были обучены, и не могут получать актуальную информацию из внешних источников. Именно здесь на сцену выходит технология Retrieval-Augmented Generation, или RAG, которая объединяет нейросетевую генерацию текста и поиск в базах данных или документах.

За последние несколько лет популярность периферийного ИИ (Edge AI) значительно возросла. Ожидается, что к 2035 году мировой рынок периферийного ИИ будет расти со среднегодовым темпом в 27,8%, достигнув общей стоимости в 356,84 миллиарда долларов.

По мере усложнения приложений искусственного интеллекта (ИИ) энергоэффективность становится всё более значимой.

Экологическое, экономическое и операционное воздействие уже велико. По словам Джесси Доджа, старшего научного сотрудника Института искусственного интеллекта Аллена, один запрос к ChatGPT использует примерно столько же электроэнергии, сколько требуется для освещения одной лампочки в течение двадцати минут. Более того, ожидается, что к 2030 году потребности дата-центров в энергии удвоятся, главным образом из-за развития и распространения технологий ИИ.

Вычисления ИИ, особенно в больших масштабах, оставляют огромный углеродный след. С ростом спроса на эту технологию энергоэффективность становится критически важной, чтобы поддерживать масштабирование без увеличения потребления энергии. Кроме того, оптимизация энергопотребления технологий не только способствует устойчивому развитию, но и снижает операционные расходы.

Промышленный ландшафт переживает грандиозные изменения благодаря слиянию искусственного интеллекта (ИИ) и больших данных. Такие отрасли, как добыча полезных ископаемых, нефтяная и производственная, используют эти технологии для повышения операционной эффективности, улучшения безопасности и увеличения бизнес-ценности. В этой статье рассматривается трансформационное влияние ИИ и больших данных на эти сектора, с акцентом на профилактическое обслуживание, оптимизацию процессов и создание новых возможностей для повышения эффективности.

Последние достижения искусственного интеллекта (ИИ), основанные на гигантских облачных вычислительных системах, продолжают поражать как обычных пользователей, так и ученых-компьютерщиков. ИИ способен выполнять задачи, такие как написание бизнес-отчетов, создание фотосессий для модных магазинов или открытие новых молекул. Это стало обыденностью, хотя еще в 2020 году такие возможности казались фантастикой.

Хотя машинное обучение (МО) может показаться сложным и трудоемким для новых исследований в этой области, часто обратное справедливо для создания доказательства концепции (proof of concept или POC). Целью POC является быстрая демонстрация того, что приложение или идея осуществимы с помощью МО, что не нужно делать с нуля. Вместо того, чтобы обучать модель или создавать что-то совершенно новое, можно использовать существующие сторонние или открытые ресурсы (Open Source).

Мы обсудим, как использовать некоторые этапы при разработке модели POC. Мы получим руководство о том, как подходить к разработке, особенно с точки зрения того, когда использовать многочисленные доступные ресурсы в экосистеме МО, которые постоянно обновляются. В этой статье описываются некоторые ключевые инструменты, программные пакеты и предварительно обученные хабы моделей, которые помогают успешно построить МО POC.

Существует несколько типов нейронных сетей (NN). Рекуррентные нейронные сети (RNN) могут «запоминать» данные и использовать прошлую информацию для выводов. В этой статье рекуррентные нейронные сети сравниваются с сетями прямого распространения (FFNN), которые не могут помнить, затем углубимся в концепцию обратного распространения во времени (BPTT) и завершим рассмотрением RNN с долговременной краткосрочной памятью (LSTM).

RNN и FFNN обрабатывают информацию по-разному. В FFNN информация перемещается напрямую из входного слоя в скрытые слои и в выходной слой. В результате FFNN не имеют памяти о предыдущих входах и бесполезны для прогнозирования будущего. Единственное использование прошлой информации в FFNN – это обучение. После обучения сети прошлая информация не учитывается. FFNN используются для задач классификации и распознавания.