Минпромторг закажет анализ основанных на принципах работы мозга IT-решений

Минпромторг объявил конкурс по выбору подрядчика на маркетинговое исследование российских и мировых аппаратно-программных комплексов для развития искусственного интеллекта, в том числе процессоров, которые имитируют работу мозга. Лидер в разработке нейроморфных устройств — Соединенные Штаты. Начальная цена контракта составляет 70 млн рублей, пишет РБК со ссылкой на опубликованную на портале госзакупок информацию о конкурсе.

Победителю конкурса, который объявил Минпромторг, предстоит выполнить ряд задач. Так, он будет анализировать задачи искусственного интеллекта (ИИ), а также продукцию производителей комплексов и платформ для их решения. Изучить предстоит как существующие, так и перспективные решения и задачи.  В том числе — действующие и планируемые к выпуску платформ таких производителей, как NVidia, ARM, Qualcomm и Intel, решения Google, Amazon, Facebook и Alibaba и разработки стартапов. Подрядчику предстоит выявить российских разработчиков аппаратных решений для искусственного интеллекта с высоким конкурентным потенциалом на мировом рынке, включая разработки нейроморфных и тензорных процессоров. Его также обяжут подготовить предложения по развитию отечественной отрасли аппаратно-программных комплексов для целей ИИ и разработать «дорожную карту» для поддержки не менее трех российских комплексов.

Минэкономики определило критерии для претендентов на 5,26 млрд рублей господдержки ИИ

В конкурсной документации указывается, что исследование проводится по федеральному проекту «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика». За его реализацию отвечают Минпромторг, Минэкономразвития и Минцифры.  К 2024 году в России по этому проекту должно быть разработано не менее трех нишевых аппаратно-программных комплексов для целей искусственного интеллекта. «Принципиально важным для достижения этого результата является определение приоритетных нишевых решений, на которых может быть сосредоточена государственная поддержка», — говорится в конкурсной документации. Представитель Минпромторга рассказал изданию, что в федеральном проекте на разработку нишевых аппаратно-программных комплексов для искусственного интеллекта предусмотрены субсидии. Правила их предоставления, по его словам, согласовываются сейчас с другими ведомствами, но в 2021 году на них предусмотрено выделить 1,5 млрд рублей.

WSJ рассказала об отказе Google предоставить автономию своему ИИ-подразделению DeepMind

Руководитель управления экспериментальных систем машинного обучения SberDevices Сергей Марков отметил, что разработкой нейроморфных архитектур сегодня занимаются множество компаний и стартапов в разных странах мира. Он уточнил, что под нейроморфными процессорами понимают сразу два класса устройств — те, которые предназначены для симуляции работы биологических нейронных сетей, и устройства для решения широкого спектра прикладных задач в области машинного обучения. По словам Маркова, тензорные процессоры, — это наиболее популярное оборудование для выполнения и обучения классических искусственных нейронных сетей. Такие процессоры являются компонентами современных видеокарт или специализированных ускорителей для нейронных сетей, к примеру, Tesla A100 от Nvidia или TPU v4 от Google. Собеседник издания рассказал, что в России вопросами создания нейроморфных и тензорных вычислительных устройств занимается Лаборатория нейровычислительных систем МФТИ совместно с ГосНИИАС и ИНУЭМ имени Брука (тензорный нейропроцессор NCore в 2019 году), НТЦ «Модуль» с микропроцессором Л1879ВМ1 на базе архитектуры NeuroMatrix, поддерживающий тензорные вычисления, и другие. При создании российских программно-аппаратных комплексов для развития ИИ, отметил эксперт, вопрос будет заключаться в том, будет ли предъявляться к производителям требование, чтобы все компоненты были произведены в России. «Если такое требование не будет предъявляться (а оно обычно не предъявляется к гражданской продукции), то никаких существенных препятствий на пути создания таких комплексов и платформ нет», —  сказал он.

Пишет стихи, наводит порядок, становится человечным: что искусственный интеллект научился делать в 2020 году

Директор по финансам и инвестициям «Центра искусственного интеллекта МТС» Алексей Постернак отметил, что считать программно-аппаратные комплексы российскими можно только при высокой степени локализации. По его словам, в России, как и в большинстве стран мира, в основном действуют дизайн-центры, которые разрабатывают архитектуру чипа и заказывают процессоры на производствах за рубежом. «Крупнейшим производителем является тайваньская компания TSMC, на которую приходится около 60% мирового рынка. С ней с трудом конкурируют даже Intel и Samsung», — отметил Постернак. Технический директор Intel в России Михаил Цветков назвал возможным создание российских программно-аппаратных комплексов. «Однако проектирование нового класса вычислительных систем — сложный процесс, поскольку нейроморфные процессоры имеют иные принципы работы. Помимо воплощения вычислителя в кремнии требуется создать экосистему программного обеспечения для удобства создания приложений. Также много времени уходит на исследования в области эффективности нейроморфных чипов», — рассказал Цветков. По его словам, для начала проектирования и создания программных инструментов вполне достаточно существующих компьютеров и серверов.

Минпромторг предложил выделять внедряющим нейросети компаниям до 3 млрд рублей

Нейроморфными процессорами называются чипы, архитектура которых основывается на принципах работы мозга. Ожидается, что такие процессоры будут значительно быстрее и более энергоэффективны, чем существующие. Мировой рынок нейроморфных компьютерных технологий составил, по оценке Sheer Analytics,  $29,9 млн в 2020 году и должен вырасти до $780 млн к 2028 году. MarketsAndMarkets оценила рынок нейроморфных процессоров в $22,5 млн в 2020 году. К 2026 году, по ее прогнозу, показатель должен увеличиться до $333,6 млн. По мнению экспертов MarketsAndMarkets, в 2021‒2026 годах основными игроками рынка будут компании из Северной Америки, в частности Intel Corporation и IBM Corporation из США. Тензорные процессоры необходимы для выполнения узкого круга математических операций и применяются в решении задач машинного обучения. В 2016 году Google раскрыла, что к тому моменту уже год использовала подобные процессоры в своих дата-центрах. Компания использовала эти устройства для решения различных задач, в том числе при создании компьютерной программы AlphaGo. В марте 2016 года эта программа обыграла в настольной игре Го корейского профессионала Ли Седоля со счетом 4:1 в пяти партиях. В 2018 году Google сделала свои тензорные процессоры доступными другим игрокам через облачную инфраструктуру или покупку.