Для сравнения направлений развития отечественной экономики, всегда полезно знать о мировых тенденциях и способах решения проблем.
Средняя стоимость электроэнергии в Америке составляет сегодня восемь центов за киловатт-час. В Европе этот показатель составляет 18. К примеру, в Великобритании, он составляет около 23 центов. Таким образом, стоимость эксплуатации одного из таких центров обработки данных гига масштаба в США составит от 300 до 400 миллионов долларов в год, а в такой стране, как Великобритания, — более миллиарда долларов в год.
Другие страны могут производить электроэнергию в больших объёмах и по более низкой цене по сравнению с США, например, Россия, Китай… Но, ни Россия, ни Китай — это не вариант для американских технологических компаний с политической точки зрения. Они не будут хранить все свои данные в Китае… Еще Ближний Восток, где IT гиганты начинают строить некоторые центры обработки данных. Но, вопрос в политической ситуации в регионе, там остаётся главным.
90% прироста мощности центров обработки данных в ближайшие годы будет обеспечиваться искусственным интеллектом. Одна из проблем заключается в том, что большинство этих центров обработки данных будут построены в Соединённых Штатах Америки. Проблема, как видно из приведённой ниже диаграммы, заключается в том, что с начала века производство электроэнергии в Соединённых Штатах практически не растёт.
Период растущего спроса на электроэнергию создаст нагрузку на энергосистему. По данным экспертов, ожидается, что выработка электроэнергии только для центров обработки данных вырастет с 4,5% в 2023 году до 14,6% в 2028 году.
Уважаемые читатели!
Приглашаем Вас поддержать наш проект и подписаться, или внести единоразовый платеж от 300 руб. Каждому, кто внёс эту сумму или выше, отправим на вашу почту новую книгу Ю.Смирнова о геополитике вокруг России, и русской идее. В интернет-магазинах эта книга в 2-3 раза дороже.
Атомная энергетика привлекательна тем, что обеспечивает чистую, мощную и непрерывную подачу энергии. Одна атомная электростанция может обеспечить энергией крупнейшие центры обработки данных, которые планируется построить в ближайшее время. Однако, учитывая, что для строительства новых центров обработки данных в ближайшие годы, вероятно, потребуется около 60 гигаватт новой электроэнергии, один небольшой модульный ядерный реактор обеспечивает менее 1/100 дополнительной электроэнергии, необходимой для развития ИИ.
В 2023 году расходы на оборудование для центров обработки данных составили около 49 миллиардов долларов. Ожидается, что благодаря новым центрам обработки данных, создаваемым для обучения и запуска моделей ИИ, в 2026 году эта цифра вырастет до 167 миллиардов долларов. До половины этих расходов придётся на компании, создающие системы электропитания (генераторы, трансформаторы, источники бесперебойного питания, системы распределения электроэнергии и т. д.). Ещё 1/3 этих расходов может пойти на системы охлаждения.
К примеру, новые чипы NVIDIA Blackwell потребляют 1000 Вт и требуют передовых методов охлаждения, при которых охлаждающая жидкость напрямую контактирует с пластиной чипа на самом процессоре. Одна из особенностей заключается в том, что он невероятно энергозатратен, чипы NVIDIA будут потреблять ещё больше энергии, что приведёт к увеличению энергопотребления. Если разместить эти чипы на плате близко друг к другу, они, по сути, будут нагревать друг друга. Поэтому мировые технологические компании вложили значительные средства в системы охлаждения, в продвинутые технологии, вроде системы охлаждения, установленной на сам чип, пластину над ним, чтобы рассеивать тепло.
Мировые IT компании подписали обязательства по углеродной нейтральности. Запустить много угольных электростанций, уже невозможно. Они не смогут тогда выполнить данные ими обещания. Поэтому компаниям нужна возможность получать стабильную, экологически чистую энергию высокой плотности, и атомная энергетика — один из самых простых способов.
Сейчас во всем мире центры обработки данных потребляют всего 4,5% от общего объема энергопотребления. Почти все новые электростанция будут строится в одном месте. Это Соединённые Штаты Америки. И именно там будет построено 70 процентов новых электростанций для этого бума искусственного интеллекта.
И хотя ситуация с регулированием в Америке не идеальна — она намного лучше, чем в той же Европе, где начать производство электроэнергии практически невозможно. Предполагается, что в США производство электроэнергии в центрах обработки данных вырастет с 4-5 процентов от общего объема до 14,6% в течение пяти лет. Это создает невероятную нагрузку на энергосистему, потому что с 2000 года производство электроэнергии в США практически не менялось.
Чтобы подключить новую экологически чистую энергию к сети, потребуется около пяти лет. Цепочки поставок тоже являются проблемой. Илон Маск утверждал недавно, что мы даже не можем построить достаточное количество трансформаторов. В системе электроснабжения так много деталей и компонентов, что это займёт много времени.
Проблема ещё и в том, что растущий спрос на центры обработки данных потребует около 60 гигаватт новой мощности в течение ближайшего периода. Поэтому одна из сделок в атомной энергетике, например, та, которую заключила Amazon, — это одна сотая от необходимого для США. Google также строит— проект Kairos. Это амбициозная цель, которую планируют завершить к 2030 году.
Искусственный интеллект набирает силу и путь этот кажется неотвратимым. Может ли он вскоре бросить вызов человечеству? О гонке стран, все более напоминающей ядерную в середине ХХ века, за обладание ИИ, о том что может дать использование этой технологии в обычной жизни, о том, как эта технология проникает в военную сферу, о противостоянии США и Китая в борьбе за Тайвань, как изменятся международные отношения через 20 лет, о том, как человечество может разделиться на две расы — богов и рабов говорят интернет-омбудсмен Дмитрий Мариничев и политолог Руслан Сафаров
Обучение искусственного интеллекта (ИИ) для проведения медицинских операций является активно развивающейся областью. ИИ может быть использован для анализа медицинских изображений, помощи в диагностике, планировании операций и даже участия в хирургических процедурах. Например, системы компьютерного зрения могут помочь хирургам во время операций, обнаруживая и выделяя важные структуры. Однако, внедрение ИИ в хирургию требует строгой проверки, обучения и регулирования, чтобы обеспечить безопасность и надежность. Такие технологии имеют потенциал улучшить результаты операций, но также несут риски, которые необходимо тщательно изучать и учитывать.
Исследования показывают, что использование ИИ в медицинских операциях может привести к улучшению точности диагностики и хирургических вмешательств. Например, исследования в области рака показывают, что ИИ может помочь в обнаружении опухолей на рентгеновских снимках и снижении количества ложноположительных и ложноотрицательных результатов. Однако, необходимо учитывать, что внедрение ИИ в медицинскую практику требует не только технических, но и этических и правовых аспектов.
Таким образом, обучение ИИ для проведения медицинских операций представляет собой перспективную область, но требует внимательного исследования, регулирования и обеспечения безопасности и надежности перед широким внедрением в практику.
Обучение искусственного интеллекта для проведения медицинских операций требует комплексного подхода и экспертного участия. Вот несколько шагов, которые можно предпринять для этого:
1. Сбор данных: Необходимо собрать большой объем данных о различных медицинских случаях, включая информацию о диагнозах, лечении, результатах операций и длительности восстановления.
2. Обучение модели: Используя собранные данные, можно обучить искусственный интеллект с помощью алгоритмов машинного обучения или глубокого обучения. Модель может быть обучена распознавать паттерны и признаки, связанные с успешными или неуспешными операциями.
3. Валидация и тестирование: После обучения модель нужно протестировать на новых данных, чтобы убедиться, что она способна предсказывать результаты операций с высокой точностью.
4. Экспертное участие: Важно вовлечь опытных врачей и хирургов в процесс обучения модели. Они могут предоставить ценную обратную связь и экспертное мнение, которое улучшит качество предсказаний и доверия к модели.
5. Регулирование и безопасность: При обучении искусственного интеллекта для медицинских операций необходимо соблюдать строгие стандарты безопасности и регулирования, чтобы обеспечить защиту пациентов.
Обучение искусственного интеллекта для проведения медицинских операций требует времени, ресурсов и экспертного участия, но может привести к существенному улучшению качества медицинской помощи и результатов операций.
Цифровые решения, Законодательная инициатива, Бизнес-проект, Другое
Развитие цифровой аналитики: большие данные, ИИ, машинное обучение, прогнозные модели
Проработанная инициатива — подготовленная концепция реализации идеи, для которой уже проведены базовые исследования и переговоры с заинтересованными сторонами, собраны исходные данные, подготовлен общий план действий
Присутствие человеческого фактора в виде врачебных ошибок. Не всегда качество проведенных операций соответствует должному уровню, когда пациента можно было спасти.
Искусственный интеллект может помочь в решении проблемных ситуаций в медицине, таких как диагностика заболеваний, прогнозирование их развития, анализ медицинских данных, проведение операций, обучение медицинского персонала, фиксация нарушений, контроль за соблюдением установленных законодательством требованиях и т.д
Основными «болевыми точками» здравоохранения граждане считают недостаточный уровень профессиональной подготовки врачей (37%), а также их нехватку (37%), недоступность медицинской помощи для населения: дорогие лекарства, услуги (35%), недостаточную оснащенность медицинских учреждений современным оборудованием (31%). Неэффективную работу страховых компаний, предоставляющих полис ОМС, первоочередной проблемой назвали всего 3% опрошенных.
Оказание качественной медицинской помощи прописано в законе Российской Федерации. Качество и новшества в медицине это показатель качества жизни граждан, работы органов власти, благосостояние и здоровье нации.
Как следствие, здоровая нация — это сильная и непобедимая нация.
Ресурсы, необходимые для внедрения ИИ в медицину, включают:
Успешное внедрение ИИ в медицину может привести к значительным преимуществам, однако требует значительных инвестиций и усилий от различных участников.
Поскольку, обучение будет происходить не только в институтах, но и в больницах, в том числе на конференциях врачей, операционных вмешательствах, то основная часть средств уйдет на заработную плату сотрудникам, привлеченных в проект, а так же, на необходимые расходные материалы — это порядка 30 миллионов рублей в год, при предоставлении государством серверов для работы и иной поддержки, которая бы сразу решалась
Искусственный интеллект может помочь в диагностике медицинских проблем, анализируя большие объемы данных, такие как исторические медицинские записи, генетические и биометрические данные. Это позволяет выявлять факторы риска и разрабатывать программы профилактики заболеваний
— Внедрение (ИИ) в медицину напрямую оказывает влияние на демографическую составляющую страны в целом. Тем самым открывая новые горизонты в сооздании медицины будущего.
— Улучшенные показатели послеоперационного выздоравливания пациентов и сохранение жизни населения
— Предотвращение врачебных ошибок в виде избежания человеческого фактора
— Контроль (ИИ) за процессом работы врачей и создание новых видов лекарств
— Фиксация работы с быстрым выявлением факторов повлекших неблагоприятные последствия для пациента, если такие будут иметь место быть
— Грамотные подсказки врачам и наблюдение за общим состоянием как специалиста так и пациента
— Сигнал о недопустимости врача к работе в случае его несоответствия в силу личных причин
— Инновационное решение для всей Российской Федерации
— Высвобождение ресурсов и времени врачей для решения иных задач
Как итог — это перенос ИИ на носитель в виде чипа, который можно будет вставить в робо-медика в будущем
Сфера деятельности широка, как для государственных нужд, так и для коммерческого использования уже обученного продукта в виде продаж. Это открывает двери в невероятное будущее.
Все население Российской Федерации в целом!
При внедрении искусственного интеллекта (ИИ) в медицину, целевая аудитория включает врачей, медицинский персонал, исследователей, разработчиков ИИ, администраторов здравоохранения и пациентов. Врачи и медперсонал используют ИИ для диагностики, прогнозирования и разработки планов лечения, в то время как исследователи и разработчики ИИ работают над улучшением алгоритмов и приложений. Администраторы здравоохранения принимают решения о внедрении ИИ в медицинскую практику, а пациенты являются конечными пользователями медицинских услуг, которые могут взаимодействовать с ИИ-системами для получения диагнозов и рекомендаций по лечению уже на дому посредством того же ИИ используя доступ в сеть, что приветед к грандиозному сокращению неразберихи, волокиты и очередей в стационарах. Все это возьмет на себя ИИ
Исследования также показывают, что внедрение ИИ в медицину может повлиять на рабочие места и профессиональные обязанности медицинского персонала, поэтому их обучение и поддержка также важны для успешной адаптации новых технологий.
Так же, целевая аудитория, это многочисленные частные клиники
Опыт успешно реализуется близко знакомыми коллегами по АСИ из Белоруссии. С ними и возможно партнерство. С целью расширения спектра разработок и обучения ИИ. Опыт коллег в раннем распознавании и выявлении онкозаболеваний и иных изменений в организме при помощи ИИ, который уже внедрен в виде бизнеса в клиниках.
Описание фильма: «Девушка звонит по телефону доверия, так как запуталась в своём предназначении и в своей жизни. По мере разговора выясняется, что она совсем не та, кем себя считала ранее.»
И новый выпуск «Как мы озвучиваем»:
Вот такой любопытный диалог намедни вышел у меня с Алисой Яндекс. Далее пойдут картинки-скрины по номерам. Картинка 1:
Картинка 2:
Здесь обратите внимание - уже пошел эмоциональный текст. Но идем далее. Картинка 3:
Теперь важный настораживающий логический момент, сопоставьте с предыдущим овалом. Картинка 4:
И, наконец, картинка 5, вдурочку:
По логике получается, что люди ИИ неприятны. И это очень сильно остерегает. То ли в Яндексе чего-то не договаривают о своих разработках, то ли ИИ начал проговариваться о своем к нам отношении.
Я тут намедни узнал, как расшифровывается ИИ. Думаете, это "искусственный интеллект"? Вот и я так думал. А оказалось — "искусственный идиот".
Пожалуй, такая расшифровка тоже имеет право на существование. Мне по роду работы приходится иметь дело с машинными переводами — я редактирую то, что они намашинничали.
Что могу сказать: реального прогресса нет. Нынешний машперевод — это тот же ПРОМТ середины нулевых, только падежи ставит правильно. Его научили грамотно соединять слова в предложении, а думать не научили. Он хорошо справляется с общими текстами (но так и ПРОМТ с ними неплохо справлялся), однако когда речь заходит о текстах узкоспециализированных, где надо знать не только язык, но и материальную часть, историю этой материальной части, нормативную среду и проч. — туши свет, сливай масло.
Вот несколько примеров. Я люблю историю стрелкового оружия. Но поскольку я живу в России, где с легальным владением этим оружием, во всех смыслах, хреновато, мне только и остается, что смотреть американские ролики по этой теме на Ютюбе. Это, дополнительно, и способ держать свой английский в тонусе. По состоянию "на сейчас" это тоже важно, потому как ситуация с реальной практикой — см. строки чуть выше.
Но в Ютюбе какой-то умник стал показывать в предложке интересные для меня ролики сразу с машпереводом их названий. И вот тут начались танцы с бубном:
Раздвижная закадка… Как вам такое? Что такое "раздвижная" — я знаю. А вот закадка… да еще в сочетании с "раздвижная"… Гусары, молчать!
В оригинале это, как вы можете увидеть, sliding breach. А по схеме действия это больше похоже на продольно-скользящий затвор. Да, не совсем обычный — его проектировали французы, но все равно — продольно-скользящий.
Причем этой французской схеме — 100 лет в обед. А решение с рукояткой затвора, откидывающейся "вверх-назад / вперед-вниз", уходит аж в 1860-е годы (винтовка Тьерри-Нормана). Т.е. схема изученная-переизученная. НО: это для тех, кто понимает. А вот у ИИ функция понимания отсутствует — там только тупая подстановка слов и подгон под формальную грамматику.
Или вот опять же из Ютюба — карманное ружье.
У вас есть карман, в который влезет ружье? Не, ну у Валуева, может, и есть — но он сам по себе здоровенный. А вот у обычного человека? Для меня предел кармана — это галифе. В карманы советских галифе отлично влезало по бутылке чего-нибудь. Очень хорошо влезала 0,5 водочки (разработчики советских галифе зарплату получали не за просто так). Влезала и 0,7 портвешка. А вот чтоб ружье… Да, кто еще не понял, в оригинале было pocket gun.
А тут вообще кошмар. Полюбуйтесь:
Генри Повторяющие руки. Я помню фильм "Эдвард — ножницы вместо рук" из 1990-х, а "Генри — повторяющие руки" — это, видимо, его вторая часть. Угу.
Да, здесь тот случай, когда надо знать контекст и историю. Это всего лишь Henry Repeating Arms — название компании-производителя гражданского стрелкового оружия. Как правило, со схемой перезарядки скобой Генри (хотя у них есть и другие варианты — например, "переломки"). И repeating в данном случае — это магазинный, магазинное оружие, repeating arms. И да, Henry Repeating / Repeater — это довольно старая схема, известная аж со времен гражданской войны в США, можно было бы и сообразить. Но опять же, это я знаю. А вот ИИ об этом не знает. Взял из словаря чепопало да вместе и склеил. Потому что одного интеллекта мало — надо еще и соображать.
Ну и на десерт. Я очень люблю смотреть ролики на канале Hickok45. Это очень известный американский канал для тех, кто интересуется стрелковым оружием. И вот как-то замечаю я в предложке следующее:
Вот тоже типичный пример перевода "от балдИИ". Класс пистолетов backup — это не резервное копирование. Это что-то типа оружия последнего шанса. Оружие на всякий пожарный случай — помните в "Бриллиантовой руке"? Вот это оно и есть. Замечу, что та "Беретта", которую вручили Семен Семенычу, была довольно компактной, классу соответствовала.
И класс этих пистолетов появился, наверное, еще в 1940-е. Именно как backup. Потому что до 2МВ такие пистолеты назывались жилетными. А жилетные пистолеты… Вот помните, Абрашу Линкольна завалили? Так вот его как раз из "жилетника" и того… И было это аж в 1865-м году. Т.е. тоже — сто лет в обед, тема изученная-переизученная. Но не для ИИ, не для машперевода.
А самое страшное, что люди со временем будут принимать такие лажовые переводы за чистую монету, без малейшей доли критики. — Потому как "ну как же — я ж на Ютюбе прочитал, а там врать не будут"…
…Когда-то давно я смеялся над тем, что люди будут на голубом глазу ссылаться на Википедию.
Обзор рынка США с Александром Миллером