Connect with us

Ipar

Úgy kódol a DeepMind MI-je, mint egy jó közepes programozó

deepmind

A fejlesztői szerint az AlphaCode mesterséges intelligencia már az átlagos szakemberek tudásához viszonyítva is versenyképes teljesítményt nyújt.

A DeepMind-nak a kutatói azt állítják, hogy az AlphaCode nevű, programok fejlesztésére alkalmas rendszer megoldásai medián szintű pontszámokat értek el az általuk kiválasztott programozási versenyeken. Vagyis a legjobb szakemberekkel még bőven nem veszi fel a versenyt, de a teljesítményük nagyjából megfelel az ott megjelenő, átlagos programozói tudásnak, ami a kódolás mellett a természetes nyelven leírt problémák megértését is feltételezi.

A fejlesztők szempontjából mindig is fontos kérdés volt, hogy melyik programozási nyelvbe ássák bele magukat, rengeteg időt fektetve a tanulásba. Az ő szempontjukból nem feltétlenül örömhír, de lehet, hogy ez a dilemma belátható időn belül eltűnik, ahogy a mesterséges intelligencia fejlődésével az új modellek is egyre hatékonyabbá válnak a problémák leírásának helyes értelmezésében és azzal összefüggésben a kódok generálásában.

A február elején közzétett, nem lektorált tanulmány alapján az AlphaCode 10 programozási versenyen a több mint 5000 résztvevő átlagának 54,3 százalékát hozta a Codeforces kódverseny-platformon. A DeepMind szerint az AlphaCode az első olyan mesterségesintelligencia-alapú kódgeneráló rendszer, amely stabilan jól teljesít a humán fejlesztők számára kiírt kódversenyeken.

Nem csak programoznia kellett

A DeepMind fejlesztése ezzel nem csak a programozó szakemberek termelékenységét javíthatja, de segíthet a szaktudással nem rendelkezőknek is a problémák megoldásában. A fentieket összefüggésbe helyezi, hogy a szóban forgó programozási versenyek nagyobb kihívást jelentenek a gépi intelligencia számára, mint ha mondjuk a GitHub adatait használva kellene betanítani egy-egy modellt valamilyen kódolási kihívás megoldására.

Az emberekhez hasonlóan ugyanis az AlphaCode-nak is meg kellett értenie a felvetett problémák több bekezdésből álló, szöveges leírását, különös tekintettel a háttérben húzódó narratíva részleteire, valamint a kívánt megoldás ismertetését a bemenet és a kimenet tekintetében. Ugyanígy szempont lehet a megfelelő programozási nyelvet kiválasztása is, ami szintén fontos lehet a feladatok hatékonyabb megoldásának szempontjából.

Az AlphaCode saját adatkészlete egyébként a betanítás előtt 715 gigabájt kódot tartalmazott a GitHub-tárolókból származó, a C++, a C#, a Go, a Java, a JavaScript/TypeScript, a Lua, a Python, a PHP, a Ruby, a Rust és a Scala nyelveken írt fájlokból. A fejlesztők a Codeforces-ból és más adatkészletekből összegyűjtött, kompetitív programozási problémák adatkészleteinek segítségével hangolták a modellt.

Egyre jobb lesz egyre gyorsabban

A DeepMind szerint az AlphaCode teljesítményének ilyen mértékű felfutása a nagyméretű transzformátormodellek kombinációjára épül: ilyen például az OpenAI GPT-3 vagy a Google BERT nyelvi modellje. A DeepMind is transzformátor alapú nyelvi modelleket használt a programkódok generálására, majd a kimenetet megszűrte, hogy az ígéretesnek minősített programok kis csoportját nyújtsa be az értékelésre.

Azzal elvileg a DeepMind is tisztában van, hogy a fejlesztéseinek lehetséges árnyoldalai is vannak. Az AlphaCode vagy más modellek könnyen generálhatnak olyan kódokat, amelyek egyszerűen kihasználható sebezhetőségekkel rendelkeznek, sőt a dolognak környezeti hatásai is vanna, hiszen a modell betanítása „több száz petaFLOPS-napot” igényelt a Google adatközpontjaiban.

Az MI ilyen irányú alkalmazása ugyanakkor hosszabb olyan rendszerek megalkotásához vezethet, amelyek képesek rekurzív módon írni és alakítani magukat, ezzel pedig egyre gyorsabban egyre fejlettebbé válnak. Fennáll persze annak a veszélye, hogy az automatizálással a fehlesztők munkája iránti igány is csökken, de a DeepMind ezzel a ma is használt kódkiegészítő eszközök korlátozottságát állítja szembe, amelyek így is nagymértékben javítják a programozás termelékenységét.

Forrás: Bitport

Ipar

A Bajnokok csapatában a Schneider Electric

Második alkalommal került be a „Bajnokok”, vagyis a legjobban teljesítő vállalatok közé a Schneider Electric a Canalys „Global Sustainable Ecosystems Leadership Matrix” elemzésében.

A társaság ezzel olyan cégekkel került egy klubba, mint a Lenovo, a HP és a Dell.

A Canalys azokat a gyártókat sorolja a Bajnokok közé, „amelyek a leginkább összpontosítanak az értékesítési partnerek fenntarthatósági törekvéseinek támogatására”. A mátrix kulcsfontosságú értékelési szempontjai közé tartozik az iránymutató magatartás a fenntarthatóság területén, a vállalati fenntarthatósági stratégiák minősége, az adatok átláthatósága, a fejlődés és az átalakulás, valamint az értékesítési partnerek véleménye. Az idei „Global Sustainable Ecosystems Leadership Matrix” a Schneider Electricet, a Lenovo-t, a HP-t és a Dellt sorolta a „Bajnokok” közé.

A Schneider Electric, az energiamenedzsment és ipari automatizálási megoldások területén vezető multinacionális vállalat a „Bajnok” elismerést a fenntarthatósági erőfeszítésekben játszott vezető szerepével, a partnerorientált fenntarthatósági megoldások széles portfóliójával, a körforgásos gazdaság előmozdításával és a partnerek oktatására irányuló kezdeményezéseivel érdemelte ki. A Canalys értékelésében kiemelte a társaság nagyhatású munkáját, amellyel a partnereit segíti fenntarthatósági céljaik kezelésében egy olyan időszakban, amikor a mesterséges intelligencia gyors térhódításának és az adatközpontok bővülésének lehetünk tanúi.

„Az, hogy egyike vagyunk annak a mindössze 4 vállalatnak, amely „Bajnokok” címet nyert mutatja, hogy milyen nehéz ennek a fontos küldetésnek az élvonalában lenni, és megerősíti elkötelezettségünket a fenntarthatóság és a hatékonyság terén való iránymutató szerepvállalásunk mellett. Bár büszkék vagyunk erre az eredményre, a fenntarthatóbb jövő felé vezető út sosem ér véget. Folytatjuk a finomhangolást és újragondolást mind az ipar jövője, mind a partnereink dekarbonizációs céljainak támogatása kapcsán”

– mondta el Paul Tyrer, a Schneider Electric „Data Center Business” üzletágának globális IT-csatornákért felelős alelnöke.

A Canalys idén másodszor teszi közzé a „Global Sustainable Ecosystems Leadership Matrix” elemzését. Az első, 2023-ban kiadott értékelésben szintén „Bajnokként” ismerték el a Schneider Electricet. A vállalat az elmúlt években olyan fejlesztésekkel és kezdeményezésekkel segítette az értékesítési partnerek munkáját, mint a Zeigo Activate SaaS (szoftver mint szolgáltatás) megoldás, a mySchneider IT partnerprogram, a partnereknek szóló fenntarthatósági képzés és a fenntarthatóságot felvállaló partnereket és beszállítókat elismerő Sustainability Impact Awards. A cég emellett bevezette a maga nemében elsőnek számító, az adatközpontok teljes szénlábnyomának – beleértve a Scope 1, 2 és 3 kibocsátásokat is – pontos becslésére használható Lifecycle CO2e TradeOff nevű eszközt is.

„A Schneider Electric ismét bebizonyította elkötelezettségét partnerei támogatása iránt fenntarthatósági stratégiáik kidolgozásában, és abban, hogy ügyfeleiknek segíthessenek előrehaladást elérni saját fenntarthatósági célkitűzéseik megvalósításában. Egy gyártó pozícióját a Canalys „Sustainable Ecosystems Leadership Matrix”-ban az  értékesítési partnerek visszajelzései, a fenntarthatóság terén elért iparági vezető szerep és a Canalys elemzőinek értékelései határozzák meg. A „Bajnokok” a legmagasabb szintű kiválóságról tettek tanúbizonyságot az értékesítési ökoszisztémájuk fenntarthatóbb jövő felé történő elindításában, miközben egyidejűleg saját vállalati fenntarthatósági stratégiáik megvalósításában is előreléptek”

– mutatott rá Elsa Nightingale, a jelenleg az Omdia részeként működő Canalys vezető ESG-elemzője.


További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Continue Reading

Ipar

Már az adatközpontok energetikai kihívásaira is megoldást kínál a magyar HeatVentors fejlesztése

A digitális gazdaság gerincévé váló adatközpontok számára kínálja intelligens hőakkumulátor megoldását az InnoEnergy portfoliójába tartozó HeatVentors.

A világszerte terjeszkedő energetikai magyar scale-up saját találmányon alapuló fejlesztése alternatívát kínál az adatközpontok egyre fokozódó energiaigényeinek kielégítésére.  Megoldásuk -30 és +120 Celsius fok közötti tartományban képes a hosszú távú energiatárolásra és ezzel éves szinten akár 25%-ot meghaladó energiamegtakarításra is.

A mesterséges intelligencia (MI) gyors térhódítása alapjaiban változtatja meg a globális gazdaságot, a vállalkozások működését, illetve az emberek mindennapjait, ami maga után vonja, hogy rengeteg adat feldolgozására, elemzésére van szükség. Ezek a folyamatok pedig folyamatos energiaellátás nélkül megoldhatatlanok lennének. Az adatközpontok energiaszükséglete már most a globális fogyasztás 4-5 százalékát teszik ki. A számuk növekedésével pedig pár év alatt ez az arány akár 30 százalékra is felemelkedhet.

A megújuló technológiákba való befektetések ösztönzése mellett a jobb energiahatékonyság megteremtése jelentheti az energiaellátás folyamatos garanciáját az adatközpontoknál, amelyek folyamatos hűtést igényelnek. Ezen a ponton jön képbe a HeatVentors intelligens hőakkumulátor megoldása, ami az új beruházások esetében csökkenti az energiatermelő eszközök és infrastruktúra kiépítésének költségeit, meglévő rendszerekben mérsékeli az energiafelhasználást, illetve növeli a hűtési-fűtési rendszerek élettartamát.

A magyar scale-up 10 éves kutatásának eredményeképpen létrejött találmány titka a növényi olaj alapú, nem mérgező, veszélytelen és több mint 10 000 ciklus élettartamú, napi használat mellett is több mint 25 évig működtethető fázisváltó anyagokban, az anyagokat tökéletesen megfagyasztó és felolvasztó hőcserélőben, valamint a folyamatokat irányító saját fejlesztésű logikában rejlik. Ezek segítségével a hőakkumulátoruk -30 és +120 Celsius fok közti energiatárolásra képes hosszú időn át.

„Az általunk kifejlesztett technológia kiszámíthatóvá és hatékonnyá teszi az energiaellátást az energia adott hőmérsékleten való tárolásával.  Napi 1-2% energiaveszteség mellett átlagosan 25%-os energiamegtakarítás érhető el vele évente. Az adatközpontok üzemeltetői számára külön előny, hogy a hűtési rendszer meghibásodása esetén is tudják a megfelelő hőmérséklet biztosítani a tárolók megőrizve a működés biztonságát. A fenti előnyök révén a hőakkumulátor beruházás költsége rövid idő belül, akár 3–5 év alatt megtérül.”

– mondta Kakas József, a HeatVentors ügyvezető igazgatója.

A szakember hozzátette, hogy jelenleg a világon már 60 tárolójuk működik többek közt Ománban, Lisszabonban, Lyonban, de Magyarországon a Sopron Hotel és az E.ON Energiatermelő Kft. is elégedett ügyfelük. Mindez az eredményeiken is meglátszik. Az elmúlt két év alatt háromszorosára növelték az árbevételüket és a fejlesztésükkel tavaly bekerültek az ország legjobb zöld projektjei közé, aminek köszönhetően a HeatVentors elnyerte a 2024-es Portfolio Green Award-ot is.


További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Continue Reading

Ipar

Az AI hardver- és energiaigénye nem ismer határokat

A mesterséges intelligencia forradalma komoly változásokat indított el az informatikai fejlesztésekben.

Korábban a szoftverek álltak az innováció középpontjában, de az AI térhódításával a hangsúly egyre inkább az egyre kritikusabb erőforrásnak számító hardverek felé tolódik.

A chipek világában gyakran hivatkoznak a Moore-törvényre. Gordon Moore mérnök, az Intel egyik alapítója 1965-ben közzétett cikkében azt prognosztizálta, hogy az integrált áramkörökben található tranzisztorok száma a számítási teljesítmény exponenciális növekedésével kétévente megduplázódik.

A Deloitte előrejelzése szerint ahogy egyre jobban közelítünk a törvény fizikai korlátjaihoz, úgy kerülnek előtérbe új megoldások, például a specializált hardverek. Jó példa erre az NVIDIA, amelynek személyre szabott chipjei nélkülözhetetlenné váltak a mesterséges intelligencia által megkövetelt számítási teljesítmény biztosításában. A hagyományosan kompetitív technológiai környezetben az AI-ban rejlő lehetőségek teljes körű kiaknázására törekvő vállalatoknak egyre fontosabb, hogy a megfelelő hardverekkel rendelkezzenek.

Fejlődési irányok

A mesterséges intelligencia fejlődése növeli az igényt a kiemelkedő számítási teljesítményre és az energiahatékonyságra. A grafikus feldolgozó egységektől (graphics processing unit – GPU), amelyek elengedhetetlenek az AI-t támogató nagy nyelvi modellek (large language model – LLM) kezeléséhez, a számítógépekben található neurális feldolgozó egységekig (neural processing unit – NPU), amelyek az agy neurális hálózatát másolják, a chipek meghatározó szerepet játszanak a mesterséges intelligencia jövőbeli alkalmazásában. A Deloitte becslése szerint a 2024-es teljes AI-chip-értékesítés az 576 milliárd dolláros globális mikrochip piac 11 százalékát tette ki. Az előrejelzések szerint a mai, nagyjából 50 milliárd dollárról 2027-re az AI-chip-piac értéke 400 milliárd dollárra nő, bár az óvatosabb előrejelzések 110 milliárd dollárra teszik ezt az összeget.

A specializált hardverek a Deloitte szerint három területen játszhatnak fontos szerepet a mesterséges intelligencia előretörésével:

  • az AI-ra épülő eszközök és az Internet of Things (a dolgok internete)
  • az adatközpontok
  • a fejlődő fizikai robotika

Az ilyen hardverek vásárlásához vagy bérléséhez a vállalkozásoknak a költségek, a felhasználási időkeretek és a versenyhelyzet felmérésével szükséges újragondolniuk, vagy akár át is alakítaniuk hardverstratégiájukat.

Az AI soha nem látott mértékű erőforrásokat igényel az adatközpontoktól – piaci becslések szerint a nagy chatbotok naponta annyi energiát használnak fel, mint 180 ezer amerikai háztartás. Ezért az eszközbeszerzésnél a mesterséges intelligencia által megkövetelt számítási teljesítmény biztosítása mellett az egyre fontosabbá váló fenntarthatósági szempontokra is figyelni kell. A vállalatoknak a beruházások elindításához fel kell mérniük a megújuló erőforrások, a fenntartható alkalmazások, a hardverek fejlesztésének irányait.

A mesterséges intelligencia teljesen beépül a mindennapjainkba. Ezáltal a vállalatok sikere is egyre inkább a specializált hardverek stratégiai jelentőségű telepítésén és folyamatos fejlesztésén múlik. Azok a cégek, amelyek felismerik és kihasználják a speciális hardverek értékeit, közelebb jutnak ahhoz, hogy teljeskörűen kihasználják az AI-ban rejlő potenciált. A megfelelő stratégiai döntés nemcsak a versenyelőnyüket növeli, hanem a fenntarthatóbb és a sokrétűbb, szorosabb kapcsolatokra épülő jövő felé is megnyitja az utat

– foglalta össze a területen várható változások lényegét Andrei Paraschiv, a Deloitte Románia tanácsadó partnere.


További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Continue Reading
Advertisement Hirdetés
Advertisement
Advertisement Hirdetés

Facebook

Advertisement Hirdetés
Advertisement Hirdetés

Ajánljuk

Friss