На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Тайная доктрина

2 004 подписчика

Свежие комментарии

  • Виктор Фоменко
    Обстрелы мирного населения - это излюбленная тактика бандеровцев ещё со времени Великой Отечественной войны, а не с 2...Пора навсегда оту...
  • Юрий Ильинов
    Wirbeiwind: что представляла собой ЗСУ вермахта, построенная на основе Panzerkampfwagen IV В 1944 году в нацистской Г...Почему именно Фра...
  • Юрий Ильинов
    Глава ФСБ заявил о необходимости признать СБУ террористической организацией Глава ФСБ Александр Бортников подчеркнул,...Почему именно Фра...

Задохнемся или перегреемся: реальные опасности искусственного интеллекта

www.techinsider

 

Задохнемся или перегреемся: реальные опасности искусственного интеллекта

Когда речь заходит об искусственном интеллекте, в голове мгновенно всплывает знакомым рефреном фраза про роботов, которые нас всех скоро заменят. Этот первобытный страх не очень обоснован, но в силу растиражированности в поп-культуре умело скрывает за собой реальные проблемы, которые может создать бурное развитие ИИ уже завтра. Дело в том, что до захвата нас роботами мы можем просто не дожить — задохнемся или перегреемся, если развитие искусственного интеллекта будет происходить в направлении, которым идет сейчас.

В первую очередь, не стоит пугаться. Бурное развитие ИИ и сопутствующие проблемы — это решаемый вопрос, и ученые всего мира уже начали его решать (мы расскажем, что и как). Но для начала необходимо обрисовать текущую ситуацию. 

Искусственный интеллект сейчас стал модным выражением, на которое сбегаются инвесторы и просто любопытные. Как и большинство популярных научных историй, которые внедряет бизнес, тема перегрета и переиспользуется. Что это означает на практике? Так как основная задача бизнеса — это получение прибыли, то любые разработки и любые достижения науки, которые решали прикладные задачи, при вовлечении бизнеса стараются масштабировать; при этом бизнес не особо думал о вреде наносимым окружающей среде и социуму при масштабировании. Например, это последствия второй промышленной революции: когда автомобилей на дорогах было мало, то наносимый ими вред окружающей среде тоже был невелик. Сейчас, когда владельцем авто стал каждый пятый человек в мире, то и количество выбросов СО2 в окружающую среду несопоставимо способности природы самоочищаться. 

Почему встал вопрос об экологичности ИИ? Представим себе нейросети, которые ученые используют для решения важных научных задач. В этом случае, хотя обучение нейросетей и тратит определенное количество ресурсов, человечество по итогам получает возможность решения финансовых задач (игра на бирже), улучшение безопасности (видеоаналитика и распознавание документов), распознавание редких видов рака и прочее. Эти безусловно полезные и надежно внедренные в повседневность разработки не вызывали вопросов, так как разрабатывались в условиях сознательных ограничений и не выходили в массы. Однако когда нейросети стали использовать большинство компаний, в том числе для создания развлекательного контента (к примеру рисование), это привело к негативному воздействию на окружающую среду; Strubell et al. (2019) показали, что современное обучение моделей искусственного интеллекта потребляет такое же количество CO2, как и средний автомобиль за 5 лет. Это перепотребление и привело к тому, что самым насущным вопросом стал вопрос экологичности ИИ. Таким образом, ИИ ученые разделили на два лагеря — Зеленый и Красный.

Почему большая часть ИИ все же Красная? Активное внедрение технологий искусственного интеллекта приводит к постоянному увеличению мощности процессоров, работа которых требует значительных затрат энергии. Так, прогресс в данной области имеет и отрицательную сторону, заставляя человечество сжигать большее количество углеводородного топлива, с помощью которого в мире вырабатывается львиная доля электричества. В конечном итоге это ведет к загрязнению атмосферы вредными выбросами. 

Красным становится тот искусственный интеллект, обучение и исполнение которого ничем не ограничено. Когда мы пользуемся мобильным телефоном или ноутбуком, то всегда видим заряд батарейки. Поэтому, когда запускаем на них игры или смотрим кино, то прекрасно знаем, что заряда хватит не навсегда. Мы можем оценить ущерб, предусмотреть его и заплатить за него. В случае с Красным ИИ, каждый раз, когда нейросети используются для написания посредственных текстов или рисования посредственных рисунков, где-то жужжат дата-центры, тратятся киловатты, но никто и никогда не скажет, сколько именно. Мы просто не видим наносимый вред, и, следовательно, только приумножаем его. 

 Термин «Зеленый ИИ» относится к исследованиям в области искусственного интеллекта, которые дают новые результаты, принимая во внимание вычислительные затраты, способствующие сокращению затрачиваемых ресурсов.

Когда в Smart Engines задумались об экологичности нашего ИИ, то в первую очередь руководствовались как раз сокращением ресурсов, требуемых для обучения искусственного интеллекта: мы посчитали, что нужно не увеличивать размеры нейросетей, а улучшать их качество, то есть добиваться высокоточных результатов меньшим количеством вычислительных операций. Как сделать эффективность основным критерием оценки? Тут современные ученые столкнулись с несколькими проблемами, так как существует множество потенциальных мер эффективности, каждая из которых ограничена по-разному:

  • количество углерода, выбрасываемого при разработке ИИ, является важным показателем, но его трудно точно измерить, и он во многом зависит от местной инфраструктуры электроснабжения. 
  • количество электроэнергии, потребляемой системой искусственного интеллекта, легче измерить, но оно также во многом зависит от локальной машины, на которой проводятся эксперименты, и, следовательно, не сопоставимо между разными исследователями в разных местах. 
  • измерение суммы затрат на эксперимент может помочь вдохновить на разработку более дешевых моделей искусственного интеллекта, но и здесь измерение является проблемой, поскольку неясно, как оценивать эксперименты на местном оборудовании.

 

Так вышло, что самым зеленым ИИ, независимо от того, какой из способов выше использовать для определения его эффективности, стал местный ИИ. Российская алгоритмическая школа всегда бережно относилась к вычислительным ресурсам. Советская школа изначально жила в ограничениях (мы отставали в микроэлектронике), поэтому, когда это стало проблемой мирового масштаба, у нас оказался научный задел. Здесь всегда так делали, а это вдруг стало модным. Smart Engines – естественное продолжение советской школы и создатели зеленого ИИ.

Можем ли мы, как ученые, формировать эко-повестку в вопросах ИИ? Нет, но как ученые, мы не можем не предсказывать — это нормальная функция любого представителя науки. Уже сейчас, во время международной климатической конференции Cop26, инвесторы ищут исключительно «зеленые» проекты, в которые можно вкладывать, а фонды отказываются от спонсирования компаний, не задумывающихся об окружающей среде. 

В области искусственного интеллекта мы в первую очередь должны задаваться вопросом: «а как это качественно улучшит жизнь человека?». Ведь цена за ответ на этот вопрос может быть очень высокой. Как бы текущий ИИ не оказался пластиковым пакетом на свалке истории.

-

Дроны, способные чувствовать газ

Чрезвычайные происшествия, связанные с утечкой газа, часто происходят на нефтеперерабатывающих заводах, где при производственном цикле используют вредные газовые примеси. Утечка такой технической смеси запросто может привести к гибели людей на производстве. Поэтому на подобных заводах существует система предупреждения. Как только в воздухе появляется смесь газа, сразу срабатывает оповещение, после которого сотрудники должны за определенное время по нормативу надеть противогазы.
Компания Skymec
Дроны, способные чувствовать газ

Когда происходит внештатная ситуация на заводе или трубопроводе, посылать людей в этот очаг без должной разведки и анализа опасно и нецелесообразно. Куда проще отправить беспилотный летательный аппарат. Он соберет пробу воздуха, и на основании этих проб будет понятно — можно ли пускать человека или нет.

Для поиска утечек газа при мониторинге трубопроводов и других протяженных объектов, а также на заводах, свалках и газовых скважинах давно используются промышленные дроны с тепловизионными камерами и детекторами газа.

Подробно о принципе применения дронов с этими полезными нагрузками рассказал директор по развитию компании Skymec Сергей Заверткин:

"Нормы наличия газов в воздушной смеси обычно измеряются в предельно допустимой концентрации (ПДК). Есть определенная ПДК газов для города и сельских поселений, а есть для рабочей (производственной) среды. В нормальных пределах ПДК газов такова, что не должна оказывать негативного воздействия на здоровье человека. Но, как только ПДК превышается, человеческий организм начинает страдать. И вот для этого нужна система предупреждений, которая могла бы позволить людям избежать встречи с такими воздушными массами.

Возьмем, к примеру, «Транснефть». Компания ведет добычу газа из недр земли и его перекачку по протяженным трубопроводам. Утечки — это всегда потери, снижение объема поставляемого газа и экологический вред. Методы их обнаружения разные, вот некоторые из них».

По температуре

Разницу в температурном фоне возможно обнаружить при помощи тепловизора. Температуры перекачиваемого газа и окружающей среды обычно разные. Для этого строится маршрут вдоль трубопровода, по которому отправляется беспилотник. К беспилотнику на борт крепится полезная нагрузка в виде камеры DJI Zenmuse H20T, которая в тепловизионном спектре осматривает трубопровод. Если есть утечки, то это заметно по отличающемуся температурному фону. Это достаточно хорошо видно в цвете на мониторе пульта управления.

Тепловизионная камера DJI Zenmuse H20T
Тепловизионная камера DJI Zenmuse H20T


По наличию в конкретном месте утечки определенного газа

Для этого можно с успехом использовать детектор. К мультикоптерам Matrice 300 крепится полезная нагрузка детектора газа DJI U10, который работает на основе технологии TDLAS (измерении спектров поглощения перестраиваемого полупроводникового лазера). Он может оперативно обнаружить газ на расстоянии до 100 м.

Детектор утечек газа DJI U10
Детектор утечек газа DJI U10

Реализуемые компанией Skymec технологии мониторинга трубопроводов на основе БПЛА DJI Matrice 300 RTK с развитой интеллектуальной системой уклонения от препятствий в сочетании с необходимой полезной нагрузкой: тепловизионной камерой DJI Zenmuse H20T или детектором газа DJI U10 значительно улучшают эффективность проведения таких работ.

По его концентрации

Бывает и так, что нет возможности и времени дожидаться благоприятного момента для тепловизионной съемки. Допустим, днем произошел разрыв, вследствие этого понизилось давление на участке трубопровода. Ждать ночи для необходимого температурного фона нельзя – нужно срочно принимать меры. Либо перекрывать весь трубопровод, либо производить переключение перекачки на другую ветку и ремонтировать поврежденную. Перекрывать полностью — это большие потери, сразу отправить ремонтную бригаду на повреждение - подвергать людей опасности. В таком случае целесообразно отправить в разведку дрона с газоанализатором. Он определит концентрацию газа, после чего можно делать выводы о возможности проведения ремонтных работ.

Квадрокоптер DJI Matrice 300 RTK
Квадрокоптер DJI Matrice 300 RTK

С помощью тепловизора можно не только выявить утечки, но и своевременно обнаружить несанкционированные врезки в магистральные трубопроводы и откачку с трубопроводных трасс. Тепловизионная и визуальная съемка с дрона поможет выявить следы земляных работ при подготовке к незаконной откачке даже в тот момент, когда откачка не производится.

Для этого беспилотник с необходимой полезной нагрузкой отправляется в район мониторинга. Благодаря системе позиционирования RTK он с сантиметровой точностью собирает данные, которые в реальном времени передаются на пульт управления или ПК сотрудников. Такой способ позволяет существенно сократить время на обнаружение и предотвращение противоправных действий, что значительно снижает ущерб для компании.

-

Сколько может двигаться российский робот «Маркер» без дозаправки

Главный конструктор-руководитель лаборатории НПО «Андроидная техника» Алексей Богданов рассказал, как долго робототехническая платформа «Маркер» может безостановочно патрулировать местность.
Александр Пономарёв
Сколько может двигаться российский робот «Маркер» без дозаправки

Современная гибридная силовая установка обеспечивает роботу впечатляющую автономность

Как рассказал РИА Новости главный конструктор-руководитель лаборатории НПО «Андроидная техника» Алексей Богданов, российская робототехническая платформа «Маркер» может без дозаправки осуществлять патрулирование местности в течение двух с половиной суток. «Робототехнические платформы "Маркер" успешно прошли тестирование долговременного автономного движения на внутреннем полигоне предприятия разработчика», — отметил он.

«Платформа двигалась по заранее определённому маршруту в течение 10 часов при разном освещении и погодных условиях. Оставшегося после эксперимента запаса топлива хватило бы ещё на 50 часов движения, что является одним из лучших показателей автономности в мире», — рассказал Богданов. Он пояснил, что современная гибридная силовая установка «Маркера» работает на дизельном топливе и обеспечивает расход на уровне всего трёх литров на 100 километров.

Более того, специально разработанный для робота отечественный высокоэффективный электродвигатель добавляет ещё час движения на аккумуляторах. Робот «Маркер» разработан компанией «Андроидная техника» совместно с Фондом перспективных исследований. Робототехнический комплекс массой около трёх тонн может оснащаться различным вооружением – к примеру, на космодроме Восточный проведено тестирование «Маркера» в качестве робота-охранника.

-

Создана улучшенная система управления роботизированными протезами с помощью дополненной реальности

Исследователи из Технологического университета Хэбэя и других институтов Китая разработали инновационную систему управления роботизированными руками, основанную на дополненной реальности (AR) и интерфейсе мозг-компьютер.
Василий Макаров
Создана улучшенная система управления роботизированными протезами с помощью дополненной реальности

Новая система может позволить разработать бионические или протезные руки, которыми пользователям будет легче управлять

Система, разработанная Чжуго Луо и его коллегами, объединяет две технологии: AR (сокр. от Augmented Reality, «дополненная реальность»), которая позволяет пользователям просматривать дополненную версию своего окружения (элементы компьютерного интерфейса в реальном мире, системы «мозг-компьютер» и так далее) и традиционные методы управления конечностями роботов, известным как асинхронное управление. В конечном итоге это позволяет пользователям добиться большего контроля над роботизированными руками, повышая точность и эффективность движений.

Как это устроено

Асинхронные методы управления основаны на том, как работает человеческий мозг. В частности, они пытаются воспроизвести способность мозга переключаться между рабочим и неактивным состояниями.

«Ключевым моментом асинхронного управления является различение состояния ожидания и рабочего состояния роботизированной системы», − пояснил Луо. «После того, как пользователь начинает работать с нашей системой робо-конечностей, она по умолчанию находится в состоянии ожидания. Когда управляющая команда приходит в голову субъекту, он может переключить систему в рабочее состояние через специальный интерфейс смены состояний».

После того, как система переведена в рабочее состояние, пользователи могут просто выбрать управляющие команды для движений, которые они хотят выполнить, и система передаст их непосредственно роботизированной конечности. После выполнения задачи система автоматически переходит в состояние ожидания.

Плюсы и отличия от аналогов

«Уникальной особенностью нашей системы является успешная интеграция AR-BCI, асинхронного управления и адаптивного метода корректировки времени стимула для обработки данных», − заявил Луо. «По сравнению с обычными системами BCI наша система также более гибкая и простая в управлении».

Адаптивный характер системы, созданной Луо и его коллегами, позволяет гибко регулировать продолжительность AR-контента в зависимости от состояния пользователя, когда тот использует девайс по назначению. Это может значительно снизить усталость, вызванную просмотром экрана или цифрового контента – теперь пользователь сам будет решать, когда и как долго он будет взаимодействовать с интерфейсом устройства. Более того, по сравнению с обычными интерфейсами мозг-компьютер, улучшенная система AR снижает ограничения на физическую активность пользователей, позволяя им с большей легкостью управлять роботизированными руками.

-

Компания Цукеберга разрабатывает роботизированную кожу для погружения в «метавселенную» — Интернет будущего

Соучредитель Facebook (Социальная сеть признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации) Марк Цукерберг, ныне генеральный директор Meta (Организация признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации), заявил в минувший понедельник, что объединение нового сенсорного датчика и пластика потенциально может поддержать развитие так называемой «метавселенной».
Василий Макаров
Компания Цукеберга разрабатывает роботизированную кожу для погружения в «метавселенную» — Интернет будущего

Вместе с учеными из Университета Карнеги-Меллона исследователи искусственного интеллекта из Meta (Организация признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации) создали деформируемую пластиковую «кожу» толщиной менее 3 миллиметров. Относительно дешевый материал, известный как ReSkin, содержит внутри магнитные частицы, которые создают магнитное поле.

Когда кожа соприкасается с другой поверхностью, магнитное поле внедряемых частиц изменяется. Датчик регистрирует изменение магнитного потока, прежде чем передать данные некоторому программному обеспечению, которое пытается проанализировать приложенную силу или прикосновение.

«Мы разработали сенсорный датчик с высоким разрешением и работали с Карнеги-Меллоном над созданием тонкой робо-кожи», — написал Цукерберг в понедельник в Facebook (Социальная сеть признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации). «Это приближает нас на один шаг к реалистичным виртуальным объектам и физическим взаимодействиям в метавселенной».

Кожа была протестирована на роботах, которые работали с мягкими фруктами, включая виноград и чернику. Ее также помещали в резиновую перчатку, в то время как человеческая рука лепила из теста булочку. Систему искусственного интеллекта нужно было обучить 100 прикосновениям человека, чтобы у нее было достаточно данных, чтобы понять, как изменения магнитного поля связаны с этим процессом.

«Метавселенная» Цукерберга — это либо следующая эволюция Интернета, либо очередноемодное в корпоративной среде словечко, которое привлекает инвесторов к каким-то туманным инновациям, которые могут даже не быть реализованы в течение следующего десятилетия.

В любом случае, технологические компании — в первую очередь Meta (Организация признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации) — все больше продвигают концепцию метавселенной: это термин, обозначающий виртуальный мир, в котором вы буквально можете жить, работать и играть. Если вы смотрели фильм «Первому игроку приготовиться» или любое другое кино о виртуальной реальности, то довольно хорошо представляете, что такое метавселенная: надев компьютерные очки, можно в ту же секунду перенестись в цифровую вселенную, где возможно все.

Картина дня

наверх