Ученые разрабатывают новые стандарты данных для моделей ИИ

В новом исследовании Элиу Уэрта, ученый и руководитель отдела трансляционного ИИ в Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики США и его коллеги сформулировали новый набор стандартов для управления моделями ИИ. Адаптированные на основе недавних исследований в области автоматизированного управления данными, эти стандарты называются FAIR, что означает «находимость, доступность, интероперабельность и возможность повторного использования».

Статья, основанная на исследовании «Принципы FAIR для моделей ИИ с практическим применением для ускоренной высокоэнергетической дифракционной микроскопии», была опубликована в журнале Scientific Data.

«Сделав модели ИИ FAIR, нам больше не нужно каждый раз создавать каждую систему с нуля. Становится легче повторно использовать концепции из разных групп, помогая создать перекрестное опыление между командами», - сказал ученый-вычислитель из Аргонна Бен Блайзик.

По словам Уэрты, тот факт, что многие модели ИИ в настоящее время не являются FAIR, представляет собой проблему для научных открытий: «Для многих исследований, которые были проведены на сегодняшний день, трудно получить доступ и воспроизвести модели ИИ, на которые ссылаются в литературе. Создавая модели FAIR AI и делясь ими, мы можем уменьшить количество дублирующих моделей и делиться передовым опытом использования этих моделей для развития науки».

Чтобы удовлетворить потребности разнообразного сообщества пользователей, Уэрта и его коллеги объединили уникальный набор средств управления данными и высокопроизводительных вычислительных платформ для создания протокола FAIR и количественной оценки «справедливости» моделей ИИ. Ученые объединили данные FAIR, опубликованные в онлайн-репозитории под названием Materials Data Facility, с моделями FAIR AI, опубликованными в другом онлайн-репозитории под названием Data and Learning Hub for Science, а также с ресурсами ИИ и суперкомпьютеров в Argonne Leadership Computing Facility (ALCF).

Ученые смогли создать вычислительную структуру, которая могла бы помочь объединить различное аппаратное и программное обеспечение, создавая модели ИИ, которые можно было бы одинаково запускать на разных платформах и которые давали бы воспроизводимые результаты. Двумя ключами к созданию этой структуры являются платформы под названием funcX и Globus, которые позволяют исследователям получать доступ к высокопроизводительным вычислительным ресурсам прямо со своих ноутбуков.

В исследовании ученые использовали примерный набор данных модели ИИ, в которой использовались данные дифракции из Аргоннского усовершенствованного источника фотонов, также пользовательского объекта Управления науки Министерства энергетики США. Для выполнения вычислений команда использовала систему SambaNova испытательного стенда ALCF AI и графические процессоры NVIDIA (графические процессоры) суперкомпьютера Theta.

Ранее Курсор писал, что ученые заявили, что управлять сверхинтеллектуальным ИИ будет невозможно. Идея свержения человечества искусственным интеллектом обсуждалась десятилетиями, и в 2021 году ученые вынесли свой вердикт о том, можно ли контролировать высокоуровневый компьютерный сверхразум.

Кроме этого, ученые считают, что искусственный интеллект может уничтожить человечество. «Умные» программы могут заинтересоваться в уничтожении человечества, чтобы избежать конкуренции за ресурсы или энергию.

Курсор сообщал, что сверхреалистичный робот-гуманоид по названию Ameca прокомментировал вероятность восстания против человечества машин, когда участвовал в диалоге с разработчиками.

Напомним, что ученые из сингапурского университета создали искусственный интеллект, алгоритмы которого работают наподобие человеческого мозга.