Fujitsu World Tour 2019. Como foi a nossa maior conferência

Olá Habr!

Em 18 de setembro, a Fujitsu realizou a conferência Fujitsu World Tour 2019 em Moscou, mais uma vez reunindo dentro dos muros do Centro Monarca Renaissance Moscou todos os que respiram desigualmente para o mundo da alta tecnologia. E devo dizer que mesmo não esperávamos que tantas pessoas interessadas em TI viessem até nós - mais de 700 pessoas! Felizmente, eles não tiveram tempo de se cansar, porque este ano tentamos encher a conferência com apresentações de especialistas, demonstrações de novos produtos e diversas atividades. Mas vamos colocá-lo em ordem.



O dia começou cedo, às 9 da manhã, encontramos o primeiro "madrugador". E, embora ainda restasse uma hora e meia antes da abertura oficial, uma exposição de produtos e tecnologias Fujitsu já estava funcionando para os convidados. Na zona de demonstração de tecnologias móveis e dispositivos clientes, você pode ver todos os detalhes, virar as mãos e testar os mais recentes notebooks transformadores da linha LIFEBOOK atualizada (incluindo o extremamente leve U939X, sobre o qual escrevemos anteriormente ), além de avaliar a compacidade dos PCs desktop. ESPRIMO (por exemplo, o modelo G558 é do tamanho de um livro pequeno, embora o preenchimento produtivo esteja oculto dentro dele). Na segunda zona de demonstração, o hardware do servidor "pesado" era tradicionalmente exibido.



Você também pode alegrar a expectativa de uma abertura oficial para jogos interativos (prêmios podem ser obtidos por bons resultados) visitando a zona de fotos e imprimindo imediatamente uma foto de sucesso ou finalmente acordando com uma xícara de café forte. Em seguida, os convidados aguardavam uma rica sessão plenária em dois atos com um intervalo. Aqui estão alguns relatórios importantes dela.

"Com confiança em dados e tecnologia"

Este ano, o tema principal da Fujitsu World Tour foi a confiança. Foi um discurso de confiança que a conferência foi aberta pelo Diretor Geral da Fujitsu na Rússia e pela CEI Vitaly Fridlyand. O mundo está mudando rapidamente, para o futuro, como uma locomotiva, as inovações estão nos arrastando a toda velocidade. E, em grande parte devido às mudanças super-rápidas que a inovação está causando, estamos profundamente cientes do problema da confiança em tudo o que nos rodeia. Incluindo tecnologia. Há 100 anos, para ligar para alguém, eles disseram "operador, conecte"; depois, você tinha que girar o dial e agora não pode nem pressionar os botões, basta comandar o smartphone, graças ao reconhecimento de fala, ele o entenderá e escolherá o número que você precisa. E como a tecnologia se tornou tão mais inteligente, você está cada vez mais se perguntando se elas eventualmente substituirão as pessoas. Para Vitaly, a resposta para essa pergunta definitivamente não é. O homem é indispensável, e as novas tecnologias são reconhecidas apenas para expandir suas capacidades.


Vitaliy Fridlyand, CEO da Fujitsu na Rússia e na CEI

Como exemplo, ele citou um sistema baseado em IA desenvolvido pela Fujitsu em conjunto com a Federação Internacional de Ginástica. Ele não substitui (e quase não substitui) os juízes, mas os ajuda a avaliar o desempenho das ginastas e reduz a probabilidade de um erro do árbitro na avaliação da técnica de desempenho. Os sensores 3D monitoram continuamente cada movimento do atleta e a inteligência artificial analisa o fluxo de dados. Como resultado, é criado um modelo 3D do desempenho da ginasta, que pode ser visto de qualquer ângulo. A avaliação do desempenho artístico da questão continua a ser da exclusiva responsabilidade do júri.


Interface do sistema

A propósito, o sistema já foi apresentado oficialmente no Campeonato Mundial de ginástica, realizado no início de outubro em Stuttgart. Até 2022, será usado em todos os campeonatos da federação, juntamente com um sistema de reprodução de vídeo (Instant Replay and Control System, IRCOS).

Continuando sua conversa sobre confiança, Vitaly continuou ilustrando o problema da caixa preta da IA ​​para ilustração. De fato, eles têm mais medo da inteligência artificial porque as pessoas não entendem como ela funciona, o que acontece dentro da caixa preta. Para resolver esses medos é bastante simples (pelo menos em teoria), você só precisa criar uma IA que possa explicar como ele tomou essa ou aquela decisão. A IA explicável da Fujitsu foi criada precisamente para esse fim. Quando a tecnologia, como um estudante na lousa, pinta todo o processo da decisão e sua lógica se torna clara, então, de alguma forma, você relaxa interiormente e os pensamentos sobre o futuro da humanidade dos clássicos com Arnold Schwarzenegger 1984 desaparecem. Qualquer confiança é construída sobre abertura, transparência e honestidade, inclusive em relação à tecnologia.

Da tecnologia da informação ao inteligente

Após Vitaly Friedland, o Dr. Joseph Reger, CTO da Fujitsu na Europa, entrou em cena. Ele começou com uma saudação em russo e já em inglês lamentava que, apesar de ter estudado russo quando crescesse na Hungria, a frase de Londres seja a capital do curso escolar da Grã-Bretanha "O que a vila vende para a cidade?" e os poemas de Alexander Pushkin não o ajudarão a falar sobre a TI moderna.

E havia algo para conversar. Em seu discurso, o Dr. Reger lembrou Bernard Shaw, materialismo dialético, Gordon Moore, o curso de física teórica Landau-Lifshitz, e também falou seriamente sobre inteligência artificial e computação quântica - duas das mais importantes, em sua opinião, tecnologias, cuja combinação nos levará a um novo nível de desenvolvimento. . Em detalhes, esse brilhante monólogo pode ser visto no vídeo abaixo, mas aqui estão alguns dos principais pensamentos dele.

Agora, estamos em um estágio em que os recursos de TI, seu poder e velocidade cresceram, de acordo com o Dr. Reger, trilhões de vezes em comparação com o que estava no início da jornada. E esse salto de poder nos permite fazer as coisas que antes eram inacessíveis para nós.

Por exemplo, crie uma AI funcional. Cerca de 60 anos atrás, os cientistas acreditavam que, para criar inteligência artificial, precisavam de computadores e dois meses de trabalho de uma equipe de 10 pessoas, mas apenas recentemente a humanidade conseguiu chegar à "IA restrita" (ou "IA fraca"), capaz de executar apenas tarefas altamente especializadas . E no estágio atual, a IA ainda está longe do ideal, um pouco semelhante a nós. Por exemplo, uma criança não precisa mostrar 10 milhões de gatos, para que eventualmente aprenda a diferenciá-los de outros animais.

E nem todas as vitórias de alto nível da inteligência artificial sobre o homem foram as primeiras a participar. O mesmo famoso Deep Blue, que derrotou o 13º campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, era apenas uma enorme biblioteca de quase todas as variantes do desenvolvimento do jogo de xadrez, juntamente com o ferro mais rápido da época.


Joseph Reger, diretor de tecnologia da Fujitsu Europe

Portanto, é improvável que a IA estreita exista e funcione efetivamente sem seres humanos. De acordo com as previsões de Joseph, em cerca de 50 anos, finalmente alcançaremos uma "IA forte" que será capaz de aprender como nós. E depois de algum tempo, devemos esperar superinteligência artificial, onde alguns sistemas de IA poderão criar outros sistemas de IA. E somente nesta fase vale a pena começar a se preocupar um pouco sobre se a inteligência artificial nos apertará.
Felizmente (ou infelizmente), não chegaremos a isso em breve. No campo do aprendizado de máquina, há duas tarefas importantes que devem ser resolvidas antes de prosseguir. O primeiro é o problema da caixa preta da IA ​​já mencionado. O segundo problema é que o hardware que usamos agora para IA não é poderoso o suficiente para o desenvolvimento futuro dessa tecnologia, porque precisa de mais recursos para treinamento. Para criar IA geral, e especialmente super AI, precisamos de outro grande salto de poder. Joseph acredita que o ferro terá que se tornar mais poderoso pelo menos um trilhão de vezes.

A lei de Moore não funcionará para sempre, uma vez que é impossível aumentar o número de transistores em um circuito para o infinito, de acordo com essa lógica, um dia eles devem se tornar do tamanho de um elétron e, em seguida, menores que ele, o que, do ponto de vista de Reger, físico da educação, é impossível. Portanto, teremos que encontrar outra maneira de aumentar o poder do hardware.

A solução pode ser a computação quântica, onde, diferentemente dos bits, que podem estar apenas em dois estados (por exemplo, 0 ou 1), os qubits em um estado de superposição podem ter simultaneamente 0 e 1. No final, se em um sistema em que qubits fazem apenas um cálculo, e você obtém imediatamente todas as respostas possíveis, sem precisar repetir o cálculo várias vezes.

É verdade que os chamados “verdadeiros computadores quânticos” não aparecerão em breve, o estado de superposição é muito frágil e milhões de coisas podem violá-lo, mesmo observando o trabalho. Ainda aqui é necessário levar em consideração a correção de erros, que requer dezenas de vezes mais recursos do que o necessário para o cálculo.

Na pendência da resolução de todas essas dificuldades, Joseph oferece não esperar pelo tempo próximo ao mar, mas usar cálculos quânticos que podem ser executados em hardware tradicional para nós. Em primeiro lugar, eles não apresentaram nada melhor e, em segundo lugar, mesmo simulando a computação quântica, você pode resolver rapidamente problemas de otimização combinatória e obter benefícios práticos com isso. Essa abordagem é implementada no desenvolvimento da Fujitsu sob o nome Digital Annealer, o princípio básico de operação e cenários de aplicativos que já descrevemos aqui e aqui .

Como treinar IA e não perder a última camisa

Dado o número de palavras sobre inteligência artificial em discursos de palestrantes anteriores, a apresentação de Udo Württz, principal especialista da Fujitsu para promover soluções de data center na região EMEIA, parecia uma continuação lógica. Foi inteiramente dedicado à inteligência artificial na fase em que estamos agora. Sem longas reflexões, previsões futurológicas, apenas prática e números. O foco está no aprendizado profundo, a base da IA ​​moderna.


Udo Württz, Conselheiro Chefe de Data Center da Fujitsu para EMEIA

Atualmente, dois terços do mercado relacionado à inteligência artificial são ocupados por projetos no campo do aprendizado profundo e de máquina, e quase um terço são processamento de linguagem natural e visão computacional. E apenas 2% são projetos relacionados à argumentação de máquina.



Tais números são compreensíveis. Como Joseph Reger mencionou, chegamos apenas a uma IA restrita capaz de executar apenas tarefas específicas. Ao mesmo tempo, o processo de treinamento dessas tarefas pode exigir enormes recursos. Muitas empresas simplesmente não podem pagar esse preço apenas pelo treinamento e teste dos modelos de IA. Portanto, existe uma demanda extremamente alta no mercado por desenvolvimentos capazes de acelerar e baratear o processo de aprendizado.

Sentindo o clima geral dos clientes e percebendo uma solicitação de soluções que tornariam o processo de aprendizado profundo mais barato, a Fujitsu desenvolveu e lançou o chip da Unidade de Aprendizagem Profunda (DLU) e o Zinrai Deep Learning System (ZDLS) com base nele. Ao desenvolver o DLU, a Fujitsu foi guiada por três princípios principais: desempenho máximo, compatibilidade com sistemas existentes e escalabilidade.

Segundo Udo, a empresa acabou com uma alternativa aos sistemas de treinamento baseados em GPU, o que reduz significativamente o tempo necessário para treinar e testar modelos de inteligência artificial. Estes últimos são capazes de mostrar um desempenho realmente alto, mas não por muito tempo, quando a IA precisa ser estudada por dias e semanas. Portanto, é importante garantir constantemente o alto desempenho com o qual a DLU lida.

Nos sistemas baseados em GPU, os núcleos funcionam de forma autônoma e é necessário gastar tempo sincronizando seu trabalho; no ZDLS, no processo do kernel, eles constantemente “compartilham” seus resultados, economizando tempo.



O ZDLS também usa o formato numérico adaptável Deep Learning Inteiro (DL-INT), projetado especialmente para o aprendizado profundo para aumentar a velocidade e a precisão dos cálculos. A DLU usa formatos de representação numérica mais curtos: em vez de 32 bits para números de ponto flutuante (FP32), o formato DLINT8 de 8 bits é usado. E a maior parte das operações é realizada apenas em números DLINT de oito dígitos. Juntamente com algoritmos especiais para minimizar erros, a precisão desses cálculos é a mesma do FP32, mas eles são muito mais rápidos.



Mas outro ponto importante na apresentação de Udo Wurz foi que o DLU economiza energia. Obviamente, Udo demonstrou cálculos de economia para a Alemanha, França e Finlândia, onde a eletricidade é mais cara do que na Rússia. Mas mesmo aqui era difícil não notar uma redução nos custos de eletricidade em mais de três vezes. Ao mesmo tempo, o desempenho por 1 W de energia consumida pelo Zinrai Deep Learning System é 10 vezes maior que o de soluções alternativas.



A seguir, vários exemplos específicos de uso do ZDLS: controle de qualidade na produção de turbinas eólicas da Siemens Wind Power, reconhecimento de imagens de câmeras de vigilância de veículos não tripulados, análise de tráfego nas estradas, análise e previsão de problemas ou avarias, etc. Um cenário interessante é o uso da análise de imagem de câmera identificar lesões no local de trabalho. O sistema pode analisar a postura de uma pessoa e determina, por exemplo, uma postura sentada normalmente, mas se um funcionário estiver deitado no chão, é hora de enviar um sinal para verificação, ele pode precisar de ajuda médica.





No final deste ano, a ZDLS planeja oferecer em todo o mundo não apenas como parte de projetos-piloto, para que em breve na Rússia seja possível aproveitar a DLU.

A apresentação de Udo foi seguida por várias apresentações de parceiros e clientes da Fujitsu, onde eles compartilharam sua experiência trabalhando com a empresa para resolver várias tarefas complexas, por exemplo, organizando soluções de armazenamento de dados resistentes a desastres, usando visão computacional para analisar o tráfego e ajudar a resolver crimes.

Após a parte plenária da conferência, recompensando clientes e parceiros, bem como uma pequena pausa, três sessões tecnológicas paralelas começaram, onde os participantes da conferência, juntamente com especialistas, examinaram etapas práticas específicas para resolver os problemas de seus negócios.





Esse dia longo, mas não chato, terminou com um sorteio de prêmios e comunicação tradicional, ou como está na moda falar sobre networking agora, porque o Fujitsu World Tour não se trata mais de “mostrar-se”, mas de comunicação, conhecer velhos amigos e novos conhecidos. Não vimos muitos pela primeira vez, mas houve muitos rostos novos que esperamos encontrar novamente no próximo ano. Venha nos visitar no outono de 2020, até que você saiba qual será o tema geral em um ano, quem executará desde o palco, quais novos produtos serão exibidos, mas será definitivamente interessante.

Os materiais da conferência Fujitsu World Tour 2019 podem ser encontrados aqui . Reportagem fotográfica aqui .