Fujitsu World Tour 2019. ¿Cómo fue nuestra conferencia más grande?

Hola Habr!

El 18 de septiembre, Fujitsu celebró la conferencia Fujitsu World Tour 2019 en Moscú, reuniendo el Renaissance Moscow Monarch Center para todos los que respiran de manera desigual en el mundo de la alta tecnología. Y debo decir que incluso no esperábamos que tantas personas interesadas en TI acudieran a nosotros, ¡más de 700 personas! Afortunadamente, no tuvieron tiempo de aburrirse, porque este año intentamos llenar la conferencia con presentaciones de expertos, demostraciones de nuevos productos y diversas actividades. Pero pongámoslo en orden.



El día comenzó temprano, a las 9 de la mañana nos encontramos con el primer "madrugador". Y aunque todavía quedaba una hora y media antes de la inauguración oficial, una exposición de productos y tecnologías de Fujitsu ya estaba funcionando para los invitados. En la zona de demostración de tecnologías móviles y dispositivos cliente, puede ver todos los detalles, girar las manos y probar los últimos portátiles transformadores de la línea LIFEBOOK actualizada (incluido el extremadamente ligero U939X, sobre el que escribimos anteriormente ), así como evaluar la compacidad de las PC de escritorio ESPRIMO (por ejemplo, el modelo G558 es del tamaño de un libro pequeño, aunque el relleno productivo está oculto en su interior). En la segunda zona de demostración, tradicionalmente se mostraba el hardware del servidor "pesado".



También fue posible alegrar la expectativa de una apertura oficial para juegos interactivos (se podrían obtener premios por buenos resultados) visitando la zona de fotos e inmediatamente imprimiendo una foto exitosa o finalmente despertando con una taza de café fuerte. A continuación, los invitados esperaban una rica sesión plenaria en dos actos con un intermedio. Aquí hay algunos informes importantes de ella.

"Con confianza en los datos y la tecnología"

Este año, el tema principal del Fujitsu World Tour fue la confianza. Fue un discurso de confianza que la conferencia fue inaugurada por el Director General de Fujitsu en Rusia y el CIS Vitaly Fridlyand. El mundo está cambiando rápidamente, hacia el futuro, como una locomotora, las innovaciones nos están arrastrando a toda velocidad. Y en gran parte debido a los cambios súper rápidos que está causando la innovación, somos muy conscientes del problema de la confianza en todo lo que nos rodea. Incluyendo tecnología. Hace 100 años, para llamar a alguien, decían "operador, conectar", luego tenía que girar el dial, y ahora ni siquiera puede presionar los botones, solo comandar el teléfono inteligente, gracias al reconocimiento de voz, él lo entenderá y elegirá el número que necesita. Y dado que la tecnología se ha vuelto tan sabia, cada vez más se pregunta si eventualmente reemplazarán a las personas. Para Vitaly, la respuesta a esta pregunta definitivamente no lo es. El hombre es indispensable, y las nuevas tecnologías son reconocidas solo para expandir sus capacidades.


Vitaliy Fridlyand, CEO de Fujitsu en Rusia y la CEI

Como ejemplo, citó un sistema basado en IA desarrollado por Fujitsu en conjunto con la Federación Internacional de Gimnasia. No reemplaza (y casi no reemplaza) a los jueces, pero los ayuda a evaluar el desempeño de los gimnastas y reduce la probabilidad de un error del árbitro al evaluar la técnica de desempeño. Los sensores 3D monitorean continuamente cada movimiento del atleta, y la inteligencia artificial analiza el flujo de datos. Como resultado, se crea un modelo 3D del rendimiento de la gimnasta, que se puede ver desde cualquier ángulo. La evaluación de la actuación artística del tema sigue siendo responsabilidad exclusiva del jurado.


Interfaz del sistema

Por cierto, el sistema ya se presentó oficialmente en el Campeonato Mundial de Gimnasia, que se celebró a principios de octubre en Stuttgart. Para 2022, se utilizará en todos los campeonatos de la federación junto con un sistema de reproducción de video (Instant Replay and Control System, IRCOS).

Continuando con su charla sobre la confianza, Vitaly pasó a ilustrar el problema de la caja negra de IA para ilustrarlo. De hecho, tienen más miedo a la inteligencia artificial porque las personas no entienden cómo funciona, qué sucede dentro de la caja negra. Resolver estos temores es bastante simple (al menos en teoría), solo necesita crear una IA que pueda explicar cómo tomó esta o aquella decisión. La IA explicable de Fujitsu fue creada precisamente para este propósito. Cuando la tecnología, como un niño en el pizarrón, pinta todo el proceso de la decisión y su lógica se vuelve clara, entonces de alguna manera te relajas interiormente y los pensamientos sobre el futuro de la humanidad de los clásicos con 1984 Arnold Schwarzenegger desaparecen. Cualquier confianza se basa en la apertura, la transparencia y la honestidad, incluso en relación con la tecnología.

De la tecnología de la información a la inteligencia

Después de Vitaly Friedland, el Dr. Joseph Reger, CTO de Fujitsu en Europa, entró en escena. Comenzó con un saludo en ruso y ya en inglés lamentó que aunque había estudiado ruso cuando crecía en Hungría, la frase de Londres es la capital del curso escolar de Gran Bretaña "¿Qué vende el pueblo a la ciudad?" y los poemas de Alexander Pushkin no lo ayudarán a hablar sobre TI moderna.

Y había algo de qué hablar. Para su discurso, el Dr. Reger recordó a Bernard Shaw, el materialismo dialéctico, Gordon Moore, el curso de física teórica Landau-Lifshitz, y también habló seriamente sobre la inteligencia artificial y la computación cuántica, las dos tecnologías más importantes, en su opinión, cuya combinación nos llevará a un nuevo nivel de desarrollo. . En detalles, este brillante monólogo se puede ver en el video a continuación, pero aquí hay un par de ideas principales.

Ahora estamos en una etapa en la que las capacidades de TI, su potencia y velocidad han crecido, según el Dr. Reger, billones de veces en comparación con lo que estaba al comienzo del viaje. Y este salto de poder nos permite hacer cosas que antes eran inaccesibles para nosotros.

Por ejemplo, crea una IA que funcione. Hace unos 60 años, los científicos creían que para crear inteligencia artificial necesitaban computadoras y dos meses de trabajo de un equipo de 10 personas, pero solo recientemente la humanidad logró llegar a una "IA estrecha" (o "IA débil"), que es capaz de realizar solo tareas altamente especializadas. . Y en la etapa actual, la IA todavía está lejos de ser ideal, débilmente similar a nosotros. Por ejemplo, un niño no necesita mostrar 10 millones de gatos, por lo que eventualmente aprende a distinguirlos de otros animales.

Y no todas las victorias de alto perfil de la inteligencia artificial sobre el hombre fueron las primeras en participar. El mismo Deep Blue famoso, que derrotó al campeón mundial de ajedrez número 13 Garry Kasparov, era solo una gran biblioteca de casi todas las variantes del desarrollo de un juego de ajedrez, junto con el hierro más rápido de la época.


Joseph Reger, CTO Fujitsu Europa

Por lo tanto, es poco probable que la IA estrecha exista y funcione de manera efectiva sin humanos. Según las previsiones de Joseph, en unos 50 años finalmente alcanzaremos una "IA fuerte" que podrá aprender como nosotros. Y después de algún tiempo deberíamos esperar una superinteligencia artificial, donde algunos sistemas de IA podrán crear otros sistemas de IA. Y solo en esta etapa vale la pena comenzar a preocuparse un poco sobre si la inteligencia artificial nos exprimirá.
Afortunadamente (o desafortunadamente) no lo lograremos pronto. En el campo del aprendizaje automático, hay dos tareas importantes que deben resolverse antes de continuar. El primero es el problema de la caja negra de AI ya mencionado. El segundo problema es que el hardware que usamos ahora para la IA no es lo suficientemente potente para el desarrollo futuro de esta tecnología, ya que necesita más recursos para la capacitación. Para crear IA general, y especialmente súper IA, necesitamos otro gran salto de poder. Joseph cree que el hierro tendrá que volverse más poderoso al menos un billón de veces.

La ley de Moore no funcionará para siempre, ya que es imposible aumentar el número de transistores en un circuito hasta el infinito, según esta lógica, algún día deberían convertirse en el tamaño de un electrón, y luego más pequeño que él, lo que desde el punto de vista de Reger, un físico por educación, es imposible. Por lo tanto, tendremos que encontrar alguna otra forma de aumentar la potencia del hardware.

La solución puede ser la computación cuántica, donde, a diferencia de los bits, que solo pueden estar en dos estados (por ejemplo, 0 o 1), los qubits en un estado de superposición pueden tener simultáneamente 0 y 1. Al final, si en un sistema donde los qubits solo hacen un cálculo, luego obtienes todas las respuestas posibles sin tener que repetir el cálculo varias veces.

Es cierto que las llamadas "verdaderas computadoras cuánticas" no aparecerán pronto, el estado de superposición es muy frágil y millones de cosas pueden romperlo, incluso simplemente observando el trabajo. Todavía aquí es necesario tener en cuenta la corrección de errores, que requiere decenas de veces más recursos de los necesarios para el cálculo en sí.

Joseph ofrece, a la espera de la resolución de todas estas dificultades, no esperar el clima cerca del mar, sino usar cálculos cuánticos que puedan realizarse en el hardware tradicional para nosotros. En primer lugar, no han encontrado nada mejor, y en segundo lugar, incluso simplemente simulando la computación cuántica, puede resolver rápidamente problemas de optimización combinatoria y obtener beneficios prácticos de esto. Este enfoque se implementa en el desarrollo de Fujitsu bajo el nombre de Digital Annealer, el principio básico de operación y escenarios de aplicación que ya hemos descrito aquí y aquí .

Cómo entrenar a la IA y no perder la última camiseta

Dada la cantidad de palabras sobre inteligencia artificial en presentaciones de oradores anteriores, la presentación de Udo Württz, el principal especialista de Fujitsu para promover soluciones de centros de datos en la región EMEIA, parecía una continuación lógica. Se dedicó por completo a la inteligencia artificial en la etapa en la que nos encontramos ahora. Sin largas reflexiones, predicciones futurológicas, solo práctica y números. La atención se centra en el aprendizaje profundo, la base de la inteligencia artificial moderna.


Udo Württz, asesor jefe del centro de datos de Fujitsu para EMEIA

En la actualidad, dos tercios del mercado relacionado con la inteligencia artificial están ocupados por proyectos en el campo del aprendizaje profundo y automático, y casi un tercio son el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. Y solo el 2% son proyectos relacionados con la argumentación de máquinas.



Tales números son entendibles. Como mencionó Joseph Reger, solo llegamos a una IA estrecha capaz de realizar solo tareas específicas. Al mismo tiempo, el proceso de capacitación de estas tareas puede requerir enormes recursos. Muchas empresas simplemente no pueden pagar ese precio solo por capacitar y probar modelos de IA. Por lo tanto, existe una demanda extremadamente alta en el mercado de desarrollos capaces de acelerar y abaratar el proceso de aprendizaje.

Sintiendo el estado de ánimo general de los clientes y notando una solicitud de soluciones que harían que el proceso de aprendizaje profundo fuera menos costoso, Fujitsu desarrolló y lanzó el chip de la Unidad de aprendizaje profundo (DLU) y el Sistema de aprendizaje profundo Zinrai (ZDLS) basado en él. Al desarrollar DLU, Fujitsu se guió por tres principios principales: rendimiento máximo, compatibilidad con sistemas existentes y escalabilidad.

Según Udo, la compañía terminó con una alternativa a los sistemas de entrenamiento basados ​​en GPU, que reduce significativamente el tiempo que lleva entrenar y probar modelos de inteligencia artificial. Estos últimos son capaces de mostrar un rendimiento realmente alto, pero no por mucho tiempo, cuando la IA debe estudiarse durante días y semanas. Por lo tanto, es importante garantizar constantemente un alto rendimiento, que DLU hace frente.

En los sistemas basados ​​en GPU, los núcleos funcionan de forma autónoma y es necesario pasar tiempo sincronizando su trabajo; en ZDLS, en el proceso del núcleo, constantemente "comparten" sus resultados, ahorrando tiempo.



ZDLS también utiliza el formato numérico adaptativo Deep Learning Integer (DL-INT), especialmente diseñado para el aprendizaje profundo para aumentar la velocidad y la precisión de los cálculos. DLU utiliza formatos de representación de números más cortos: en lugar de 32 bits para números de punto flotante (FP32), se utiliza el formato DLINT8 de 8 bits. Y la mayor parte de las operaciones se realizan solo en números DLINT de ocho dígitos. Junto con algoritmos especiales para minimizar errores, la precisión de tales cálculos es la misma que para FP32, pero son mucho más rápidos.



Pero otro punto importante en la presentación de Udo Wurz fue que DLU ahorra energía. Por supuesto, Udo demostró cálculos de ahorro para Alemania, Francia y Finlandia, donde la electricidad es más cara que en Rusia. Pero incluso aquí fue difícil no notar una reducción en los costos de electricidad en más de 3 veces. Al mismo tiempo, el rendimiento por 1 W de energía consumida por el Sistema de aprendizaje profundo Zinrai es 10 veces mayor que el de las soluciones alternativas.



Luego vinieron varios ejemplos específicos del uso de ZDLS: control de calidad en la producción de turbinas eólicas Siemens Wind Power, reconocimiento de imágenes de cámaras de vigilancia para vehículos no tripulados, análisis de tráfico en las carreteras, análisis y predicción de problemas o averías, etc. Un escenario interesante es el uso del análisis de imágenes de cámara para identificar lesiones en el lugar de trabajo. El sistema puede analizar la postura de una persona y determina, por ejemplo, una postura sentada de manera normal, pero si un empleado está acostado en el piso, entonces es hora de enviar una señal para que lo revisen, es posible que necesite ayuda médica.





A finales de este año, ZDLS planea ofrecer en todo el mundo no solo como parte de proyectos piloto, por lo que pronto en Rusia será posible aprovechar DLU.

La presentación de Udo fue seguida por varias presentaciones de socios y clientes de Fujitsu, donde compartieron su experiencia trabajando con la compañía para resolver diversas tareas complejas, por ejemplo, organizar soluciones de almacenamiento de datos resistentes a desastres, usar la visión por computadora para analizar el tráfico y ayudar a resolver crímenes.

Después de la parte plenaria de la conferencia, la recompensa de los clientes y socios, así como un breve descanso, comenzaron tres sesiones tecnológicas paralelas, donde los participantes de la conferencia junto con expertos examinaron pasos prácticos específicos para resolver los problemas de su negocio.





Este largo, pero no aburrido día, terminó con un sorteo y una comunicación tradicional, o como está de moda hablar de redes ahora, porque el Fujitsu World Tour ya no se trata de "mostrarse", sino de comunicación, conocer viejos amigos y nuevos conocidos. No hemos visto muchas por primera vez, pero ha habido muchas caras nuevas a las que esperamos volver a encontrar el año que viene. Visítenos en el otoño de 2020, hasta que sepa cuál será el tema general en un año, quién actuará desde el escenario, qué nuevos productos se mostrarán, pero definitivamente será interesante.

Los materiales de la conferencia Fujitsu World Tour 2019 se pueden encontrar aquí . Reportaje fotográfico aquí .