Система искусственного интеллекта в столичном здравоохранении постоянно совершенствуется. Существенную помощь в этом теперь оказывает суперкомпьютер, который разработали в МГУ. Он уже работает с тестовыми задачами, а в будущем его задействуют для подготовки современных специалистов и в космической сфере.
Сотни тумблеров, клавиш и переключателей вместо привычной клавиатуры и мышки.
С развитием технологий детали компьютеров теряли в размере, пока не превратились в крошечные микросхемы. Однако встретить огромные шкафы вычислительной техники можно и в наши дни. Для обеспечения функционирования суперкомпьютера, который спроектировали и собрали специалисты Московского государственного университета, работает небольшая электростанция, а для охлаждения запущено три многотонных кондиционера. По сути это много мощнейших компьютеров, объединенных вместе и работающих параллельно, что обеспечивает сверхвысокую производительность.
Василий Фомичев, заместитель декана факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ по научной работе: «Есть школьная задача: если у вас землекоп выкапывает за час метр траншеи, то за какое время 10 землекопов выроют 10 метров траншеи? Любой школьник ответит — за тот же час. Но если вы скажете, что один землекоп выкапывает яму глубиной в метр, то за какое время 10 землекопов выроют яму глубиной 10 метров? Увы, за 10 часов, потому что они не смогут работать параллельно».
Сравнивать с обычным компьютером эту машину просто некорректно, говорят специалисты. Вычислительная мощность примерно 400 AI петафлопс. Это около 400 квадриллионов операций в секунду. Задачи, которые может выполнять суперкомпьютер, не под силу обычной технике. Эта модель спроектирована для работы с искусственным интеллектом. Мощности достаточно, чтобы обучить и запустить свой полноценный аналог нашумевшего ChatGPT.
Нейросети сегодня актуальны практически для любой сферы. С их помощью столичные врачи ставят диагнозы. Искусственный интеллект выявляет патологии на медицинских снимках, проводит разметку и необходимые расчеты.
Чем умнее нейросеть, тем сложнее технически ее обеспечить. Кроме того, для корректной работы ее нужно непрерывно обучать. Особенно это актуально для медицинской диагностики.
Александр Хвостиков, научный сотрудник лаборатории математических методов обработки изображений кафедры математической физики факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ: «Постоянно идет приход новых данных: вы получаете снимки новых пациентов, у вас могут быть новые волны заболеваний, как было с ковидом. Эти системы нельзя один раз обучить и потом использовать, их нужно постоянно дообучать, постоянно совершенствовать. Поэтому большие мощности нужны будут всегда».
В МГУ уверены, что их суперкомпьютер послужит толчком в научных исследованиях в области искусственного интеллекта, а также поможет в разработке отечественного программного обеспечения для разных сфер, в том числе космической.
Игорь Соколов, декан факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ: «Такой компьютер — один из трех в мире, которые были построены и используются университетами. Стэнфордский и московский компьютеры —
Также суперкомпьютер планируют задействовать и в обучении современных специалистов. Ведь наряду с развитием технологий не менее важно подготовить тех, кто будет их эффективно применять.