75

Программа компании Фонда «Сколково» по нейронным сетям вошла в реестр российского ПО

Разработанная компанией-резидентом Фонда «Сколково» библиотека PuzzleLib, позволяющая собрать нейронную сеть под различные задачи, включена в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных, что дает разработке приоритет перед другим программным обеспечением (ПО) для всех государственных организаций. Об этом в пятницу сообщила пресс-служба Фонда.

«Разработка компании „Нейросети Ашманова“, резидента Кластера информационных технологий Фонда „Сколково“, внесена в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных. Библиотека PuzzleLib превосходит аналоги по скорости обучения и использования нейросетей, а также кросс-платформенности», — говорится в сообщении.

Библиотека PuzzleLib представляет собой программное обеспечение, которое позволяет собрать нейронную сеть под разные задачи, запустить ее обучение и разместить в сети для дальнейшего использования. Аналоги в настоящее время есть только у иностранных компаний, например, Google TensorFlow, Facebook PyTorch и другие. Среди преимуществ российской разработки — высокая скорость работы, автоматическая оптимизация вычислений, большой набор нейросетевых модулей, которых насчитывается более 60 видов и ряд других.

Появление отечественной технологии работы с нейронными сетями, оптимизированными также и под российский стек вычислительного оборудования, очень важной вехой развития ИТ-технологий в стране. Этот факт расширяет круг заказчиков данного программного обеспечения (ПО) и дает возможность создавать нейросетевые технологии специального применения.

Генеральный директор компании «Нейросети Ашманова» Станислав Ашманов пояснил, что включение PuzzleLib в реестр даст библиотеке приоритет перед другим ПО для всех государственных организаций. «Переход на отечественную библиотеку предстоит сделать всем государственным организациям (в первую очередь, организациям военно- промышленного комплекса), — цитирует его пресс-служба.

С технической точки зрения, как отметили представители компании, перестроиться на новую библиотеку будет несложно, поскольку заказчикам предоставляются подробная консультация и обучающие материалы по ее эксплуатации.

О нейронных сетях

Искусственные компьютерные нейронные сети строятся по тем же принципам, что и сети нервных клеток в живом организме. Процессы запоминания и распознавания образов основываются на передаче сигналов между нейронами. Одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами — возможность обучаться. В процессе обучения такая сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение.

Поэтому областями применения нейронных сетей являются те, где человеческий интеллект малоэффективен, а традиционные вычисления слишком трудоемки, например, в области телекоммуникаций, распознавания речи, медицинской диагностики и так далее.

Подпишитесь на наш канал в Яндекс.Дзен и сделайте вашу ленту объективнее!

  • 4
    Иван Симонов
    25.01.1920:34:10

    В добрый путь!

  • 1
    Vladimir Dyuzhev Vladimir Dyuzhev
    25.01.1922:03:58

    Я всегда подозревал, что именно Ашманов погубит человечество.

    Я смотрю, он выбрал самый прямолинейный путь к этому — открывая двери самосознанию машин.

    • 4
      Сергей Ивженко Сергей Ивженко
      26.01.1900:52:21

      про самосознание машин неплохо пошутили!

      Правда, эти нейронные сети находятся на уровне мухи по по реакции на мир, а по самосознанию на уровне транзистора.   

      Отредактировано: Сергей Ивженко~00:54 26.01.19
      • 0
        VV Axntv VV Axntv
        26.01.1923:06:12

        Нейросети Гугла обыграли чемпионов в го, шахматы и компьютерные стратегии, прообучавшись от нескольких часов до дней. Правда, они на специализированных чипах.

        • 3
          A S A S
          27.01.1915:01:17

          Ну если не знать основ — то наверное это кажется чем-то фантастичным.

          Машина по определенному алгоритму на основании проигранных партий может классифицировать их на успешные и не успешные, а так же на основе накопленных данных сделать текущую партию — успешной. Если совсем утрировать — она знает что 90% прошлых партий начавшихся с хода е2-е4 были успешными и почему бы с него и не начать. Так же могут быть заданы иные статистические параметры для характеризация партии — например сколько противник думает над ходом.

          Принципиальное отличие заключается в том, что обучением ее игре осуществляется не программированием алгоритмов игры и стратегий, а путем программирования алгоритмов обработки предыдущих партий. Она не умеет играть и не думает над ходом. Она умеет анализировать текущую партию по ряду метрик которые настраиваются в процессе прошлых игр. И на их основании оценивать все возможные ходы в данной ситуации на успешность.

          Это конечно наделяет её самосознанием, да.

          Теория нейросетей — это математический аппарат обработки статистических данных с целью выработки оптимального решения поставленной задачи. Не более того. Мы показываем системе 1000 фотографий кота и 1000 фотографий собаки и говорим что это кот, а это — не кот. И учим (программируем алгоритм) выделять характерные для кота признаки и узнавать кота на фотографии, которую она до этого не видела.

          «Специализированные чипы» просто умеют аппаратно перемножать матрицы. На этом их специфичность заканчивается. Нужно это потому что выход нейросети грубо говоря получается в результате перемножения векторов входных воздействий на вектора подстроченных коэффициентов. Поэтому сейчас любой чип который умеет множить матрицы и вектора называют «специально для нейросетей/DPI/Machine Learning/***" - это модно нынче.

          Отредактировано: A S~15:19 27.01.19
  • 3
    Птичка Грач Птичка Грач
    25.01.1922:49:48

    отлично     выросшие у нас программеры у нас же и творят …

    не Микософтом единым   

    • 0
      Нет аватара nik.f
      27.01.1916:22:45

      Птичка Грач, Станислав Ашманов математик на самом деле. Как сказал его отец, он просто потратил несколько месяцев на изучение нейросетей и имея багаж классического математического образования быстро родил этот продукт, ибо оно (для математиков) примитивно просто.

      Я как программист с трудом в этом разбираюсь. Хотя изучал и даже кое что делал сам.

  • 0
    Нет аватара Susi
    26.01.1913:10:23

    Яндекс Матрикс.нет давно в опен сорс выложил.

    • 0
      Сергей Ивженко Сергей Ивженко
      26.01.1918:59:59

      Яндекс Матрикс.нет

      — это метод машинного обучения по ранжированию, но не нейронные сети.

Написать комментарий
Отмена
Для комментирования вам необходимо зарегистрироваться и войти на сайт,