❗️Работа мегаустановок, а также развитие генетических и биоресурсных коллекций генерирует огромный объем данных. Необходимы мощности по хранению и обработки этой информации. Требуется обеспечить доступ к ней НИИ, вузов и бизнеса. Эти и не только аспекты обсуждали на Совете по науке и образованию.
💬В России имеется дефицит суперкомпьютеров. Михаил Ковальчук и Геннадий Красников обратились к президенту с предложением интегрировать их в одной сети. Дмитрий Чернышенко к этому добавил, что объединять нужно не только суперкомпютеры, но и более скромные установки.
➡️Единую суперкомпьютерную сеть предложено развивать при координации со стороны Курчатовского института. Напомним, что ранее также были проекты делать ее с МГУ в качестве оператора.
➡️Одна из проблем в построении суперкомпьютерной инфраструктуры – нет доступа к мощным процессорам.
Решение должно быть асимметричным. Оно состоит в развитии математических моделей обработки информации. Привлечение этой мощной научной школы позволит компенсировать отставание по «железу». Другое направление – создание собственного суверенного программного обеспечения. Оно должно быть доверенным и также повысить эффективность работы с наличным оборудованием.
➡️Также требуется интеграция уже созданных сетей агрегирования и передачи данных. Сейчас БД разрознены, они по-разному организованы, доступ к ним извне организаций-операторов затруднен.
➡️Обработка больших данных происходит с помощью ИИ и машинного обучения.
Для эффективной работы требуются единообразные оцифровка, обработка и разметка. Расширения базы исходной информации требует переобучения нейросетей, что затратно по ресурсам и времени. Геннадий Красников сообщил, что уже разработанные математические модели позволяют дообучать сети, а не начинать все с начала.
➡️Федеративное обучение позволяет обучить ИИ по конкретной отрасли, а затем дообучать работе с разрозненными БД. Это прямой путь к интеграции и формирования единой информационной системы.
💬Дмитрий Чернышенко отдельно отметил – ИИ должен быть встроенным, а не «пристроенным». Также он рассказал о том, что для расширения базы машинного обучения и работы ИИ в оборот постепенно посредством оцифровки вводится научная информация, накопленная во времена СССР.
➡️Для поддержки и стимулирования научных процессов необходимы платформенные решения. Требования к ним – доверенность, легкий доступ, защищенность. В частности, сейчас информация постепенно концентрируется на домене «Наука» платформы «Гостех».
➡️В прикладных аспектах насущным является развитие платформ разработки и депонирования в области биологических и генетических технологий, а также биоэкономики. Развитие квантовых технологий добавляет к необходимым задачам интеграцию этого типа сетей.
➡️Немаловажным общим фактором развития ИИ является наличие энергетических мощностей. Здесь у России есть весомые конкурентные преимущества.
✔️Если обобщать – требуется интеграция систем и баз данных, приведение их к единому знаменателю, размещение итоговой БД на суверенной платформе, в которой будет встроен ИИ, использование отечественного доверенного ПО, обеспечение полноценного доступа к информации для всех заинтересованных акторов.
🔗Подробнее.
#новостиНОП
📱 НОП в ТГ | НОП в ВК | НОП в МАХ | Сайт НОП