Эксперты рассказали на ПМЭФ о трендах в области ИИ и машинного обучения
О последних трендах в области AI/ML, применении технологий искусственного интеллекта (ИИ) в жизни, а также о пути к общему ИИ (AGI) рассказали спикеры Сбера, Института искусственного интеллекта AIRI и Сколтеха в ходе сессии «AI Journey: путешествие в мир искусственного интеллекта» на ПМЭФ-2023.
Управляющий директор, начальник управления развития перспективных технологий AI Сбера, руководитель группы «Дизайн новых материалов» Института AIRI Семён Будённый представил участникам сессии методы использования генеративного ИИ в поиске новых функциональных материалов.
В своём выступлении спикер рассказал о цикле поиска и использования ИИ для открытия новых материалов. Он обратил внимание, что возможности нейросетей можно использовать в таких областях, как электрокатализаторы, солнечная энергетика, экзотические кристаллы, и привёл соответсвующее примеры из практики. Семён Будённый обратил внимание, что сейчас крайне важно усовершенствовать существующие производственные технологии и подходы к синтезу материалов за счёт применения генеративного ИИ. По его мнению, с момента синтеза нового функционального материала до внедрения его в промышленность может пройти до 20 лет.
Он обратил внимание присутствующих на то, что результаты работы Института AIRI в этом направлении опубликованы в ведущих мировых научных журналах. Также Семён Будённый упомянул о самой большой базе данных квантовой химии — nablaDFT, разработанной Институтом AIRI. В заключение спикер отметил важность энергоэффективных подходов к обучению больших моделей ИИ.
Исполнительный директор по исследованию данных Сбера Денис Димитров подчеркнул, что использование фундаментальных и мультимодальных моделей — ключевой фактор на пути к AGI.
Для подтверждения своих слов он привёл в пример нейросеть Kandinsky 2.1, рассказал о принципах работы, архитектуре и функционале модели, о планах её развития. Kandinsky 2.1 способна создавать уникальные изображения по текстовому запросу. Модель всего за четыре дня набрала один миллион уникальных пользователей, что стало быстрее показателя ChatGPT. Сегодня Kandinsky 2.1 имеет более 68 млн запросов от более чем 5 млн пользователей. Модель унаследовала веса предыдущей версии, обученной на один миллиард пар «текст — изображение», и была дополнительно обучена на 170 млн пар «текст — изображение» высокого разрешения. Затем дообучалась на отдельно собранном датасете из двух миллионов пар качественных изображений. Такие параметры позволяют модели оставаться в топе лучших открытых сетей для генерации изображений.
Научный сотрудник, руководитель группы «Биоинформатика» Института AIRI Ольга Кардымон в ходе выступления рассказала о нейросетевой модели GENA-LM, обученной на полной сборке генома человека.
Она пояснила, что геном человека состоит из 3,3 млрд пар оснований, но только 1,5 % последовательности генома кодирует белки. При этом в не кодирующей белки области расположен ряд функциональных элементов, регулирующих работу наших генов. Сложность заключается в том, что генетические подходы для определения этих элементов генома финансово затратны и занимают много времени.
Высокую эффективность в этом вопросе показал метод обработки естественного языка (NLP), однако в открытом доступе была только одна языковая модель ДНК. Ольга Кардымон представила обзор разработанного Институтом AIRI семейства моделей GENA-LM, провела сравнительный анализ его архитектуры с DNA-Bert и сравнение в валидационных задачах, а также рассказала о дальнейших планах развития.
Доцент, ведущий научный сотрудник Института AIRI Александр Панов на сессии затронул тему развития робототехники. Он поднял тему использования интеллектуальных систем, без которых, по его мнению, дальнейшее развитие робототехники невозможно. Ведущий научный сотрудник Института AIRI подчеркнул, что во многих приложениях системы управления роботами сильно ограничены и ручное программирование уже не способствует повышению автономности. В ходе выступления Александр Панов рассказал о применении больших языковых моделей в задачах навигации в помещениях и манипуляции объектами, а также об опыте с экспериментальной установкой, собранной в AIRI для тестирования предобученных больших языковых моделей для задачи перестановки объектов.
Профессор, ведущий научный сотрудник Института AIRI, руководитель Центра прикладного ИИ Сколтеха Евгений Бурнаев посвятил выступление применению методов ИИ для решения задач устойчивого развития. Глобальные климатические изменения вследствие антропогенных факторов требуют реализации энергоперехода. ИИ — это естественный инструмент оценки ESG-рисков, которые позволяют проверить соответствие траектории энергоперехода принципам устойчивого развития. В докладе Евгения проведена классификация эффективно решаемых с помощью ИИ инженерных задач, а также представлены примеры уже реализованных проектов. В частности, применение ИИ необходимо для мониторинга и сбора данных, построения предиктивных моделей оценки ESG-рисков и оптимизации управленческих решений для их снижения. Евгений привёл примеры использования ИИ в индустриальных проектах, таких как моделирование вероятности чрезвычайных ситуаций, прогнозирование ледовой обстановки в Арктике, обнаружение источников загрязнения и снижение экологических рисков. Докладчик рассказал о принципе работы физически информированных нейросетей, об их архитектуре, функционале, особенностях и применении на примере моделирования распространения загрязнений.
AI Journey — ежегодная конференция Сбера для обсуждения вопросов развития технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. В 2022 году конференция набрала более 55 млн просмотров, второй год подряд став одним из крупнейших профильных событий. Её смотрели в более чем 190 странах мира, а на мероприятии выступило более 150 спикеров из 50 научных и бизнес-организаций. С 2020 года Сбер в рамках конференции проводит отдельный трек для школьников — AIJ Junior.
