Data&AI

Александр Мамонтов, Chief Data & BI Lead компании «АстраЗенека», – о построении платформы, позволяющей увеличить эффективность коммуникаций со специалистами здравоохранения и оптимизировать процессы их обучения.

Александр Арутюнян, руководитель по продуктам на основе ИИ для медицины «Вымпелком», – о создании цифровых медицинских продуктов с использованием ИИ, позволяющих ускорить диагностику и повысить шансы пациентов.

Появление новых рабочих мест позволит компенсировать потери, рассчитывают эксперты.

Деятельность любой вертикально-интегрированной компании в производственной индустрии невозможна сегодня без информационной системы, объединяющей и контролирующей инженерные данные по объектам на протяжении всего их жизненного цикла. От качества таких данных и возможности их повторного использования зависит успех бизнеса компании.

Приобретение всех необходимых инструментов для управления качеством данных, определение KPI для продуктов, отладка отдельных процессов проверки качества могут не принести ожидаемых бизнес-результатов при отсутствии сквозного обеспечения качества данных. Компонентный подход позволяет объединить различные процессы, отследить родословную данных и исключить ошибки в их качестве.

Ассоциация больших данных предложила рынку программу FIT Academy Russia подготовки по международным стандартам специалистов по управлению данными.

Стандартный инструментарий построения и тестирования промптов наверняка поможет расширить применение генеративного ИИ в корпоративной среде.

Ксения Левина, руководитель по развитию API Big Data PravoTech, — о роли юридических данных в оценке рисков и их месте в создании кредитного конвейера Альфа-Банка.

Павел Шорохов, директор департамента по работе с данными, и Олег Молчанов, руководитель направления по метаданным и качеству данных сети «Магнит», – о повышении прозрачности информационных активов и роли доверия пользователей к данным для развития компании.

По мере расширения областей применения систем искусственного интеллекта все более актуальным становится проблема обеспечения гарантий их функциональной корректности и безопасности. Особенно важно это в таких критически важных прикладных отраслях, как медицина, транспорт, промышленность, системы безопасности и др. Характеристики функциональности и безопасности систем искусственного интеллекта во многом определяются качеством используемых в них данных.

Индустрия серверных процессоров активно меняется – все больше ядер, число которых, например в старших моделях процессоров AMD EPYC Zen 4, перевалило за сотню. Для решения задач машинного обучения и для выполнения высокопроизводительных расчетов все шире применяются GPU, на которых теперь стало быстрее выполнять и задачи сортировки, важные для работы с СУБД. Наиболее ярким примером реализации устремления компании Intel к задачам HPC и ИИ стал выпуск серверных масштабируемых процессоров поколения Xeon Max, работающих с высокоскоростной памятью HBM2E.

Суперкомпьютер Stargate («Звездные врата»), ориентированный на решение задач искусственного интеллекта, построят к 2028 году.

Александр Колесников, технический директор Softlogic, – о создании системы цифрового контроля на базе нейросетей, предназначенной для ведомств, ответственных за состояние дорожной инфраструктуры и содержание городских территорий.

Методологии и технологии управления данными в России сегодня на подъеме – этому способствуют, с одной стороны, требования экономики данных, а с другой, появление на рынке свободных ниш, занимаемых ранее зарубежными ИТ-игроками. Какие тенденции сегодня наблюдаются в отечественной индустрии управления данными и что можно сказать про прогнозы ее развития? Ведущие представители отрасли делятся своими взглядами на судьбы индустрии.

Предприниматель создал xAI в прошлом году и рассчитывает сделать его конкурентом OpenAI и Google в области больших языковых моделей.

Расстановка сил может пошатнуться, если вероятному альянсу не воспрепятствуют антимонопольные органы.

В Москве прошел XIII ежегодный форум DATA&AI 2024 издательства «Открытые системы».

Год 2023 стал триумфом генеративного искусственного интеллекта – генерируемый лингвистическими моделями типа ChatGPT контент практически уже невозможно отличить от сделанного человеком. Расширение моделей на генерацию программного кода, оригинальных рисунков и видео открыл новые перспективы повышения производительности труда программистов, оформителей, контент-менеджеров и пр. Все это привело к тому, что все чаще стали говорить о создании уже в ближайшей перспективе сильного искусственного интеллекта.

Разработан метод построения модели учебных данных по параметрам обученной нейронной сети.

Исследователи разработали целый набор параметров, используемых при обучении и ориентированных на распознавание и учет экономических стимулов для человека.