Nous avons lu récemment un article intéressant dans le magazine Wired sur l'informatique neuromorphique déclarant que les neuroscientifiques considèrent de plus en plus le cerveau humain comme une "machine à prédire", que les gens, en règle générale, sont dans un état constant d'anticipation, d'extrapolation et d'inférence. Dans le HPC, situé à la pointe de la puissance de calcul, de l'analyse des données et de l'investigation scientifique, on peut dire sans risque de se tromper qu'il s'agit d'un trait prononcé, ainsi que d'une caractéristique complémentaire de l'éthique de travail : « S'efforcer, chercher, trouver et ne pas céder. »**
Cet état d'esprit prédictif s'accélère à la fin de chaque année alors que la communauté HPC anticipe ce qui pourrait se passer au cours de la nouvelle année. De nombreuses prévisions pour HPC-AI en 2023 sont venues sur notre tableau arrière ces dernières semaines, voici des extraits de celles que nous avons trouvées les plus intéressantes, fraîches, perspicaces – même à contre-courant.
Altair Scientifique en chef Rosemary Francis :
Go Big or Go Home – Charges de travail plus importantes de HPC.Alors que les charges de travail HPC prennent en charge les applications de mégadonnées, comme dans les sciences de la vie et les accélérateurs de particules comme le Source de lumière diamant du Royaume-Uni (pour plus de recherche et d'expérimentation), nous assistons à une explosion des outils de workflow. À l'approche de 2023, cette transformation en ordonnancement multidimensionnel sera le principal moteur de changement au sein du HPC alors que l'industrie cherche à se moderniser et à s'adapter à ces grandes applications connectées.
Le HPC s'attaque au deep learning :À mesure que l'apprentissage en profondeur deviendra plus répandu en 2023, nous assisterons à un nouveau changement dans les charges de travail HPC. Alors qu'au départ, la plupart des charges de travail d'apprentissage automatique étaient exécutées sur Kubernetes ou d'autres frameworks d'orchestration de conteneurs, il est devenu évident que ces systèmes sont conçus pour les microservices, et non pour les charges de travail machine intensives et gourmandes en ressources informatiques désormais requises pour l'apprentissage en profondeur. Les gestionnaires de charge de travail HPC commerciaux ont besoin d'une prise en charge complète des conteneurs afin que les organisations puissent spooler leur calcul et commencer à tirer parti de la planification par lots, de l'éclatement du cloud et du partage des tarifs - tous les aspects clés d'un HPC efficace.
Joe Fitzsimons, PDG de Calcul quantique Horizon, sur la mort du NISQ et le passage à la tolérance aux pannes dans l'informatique quantique
« Au cours des dernières années, le développement d'applications pour l'informatique quantique s'est particulièrement concentré sur le régime NISQ, en référence aux processeurs Noisy Intermediate Scale Quantum. Le «bruit» dans ce titre fait référence à la sensibilité des qubits aux interférences de facteurs environnementaux, qui vont de la proximité d'autres qubits aux collisions des rayons cosmiques. Ce bruit introduit des erreurs potentiellement fatales dans les processus de calcul quantique. On sait depuis longtemps qu'il est, au moins théoriquement, possible de construire des ordinateurs quantiques qui intègrent une correction d'erreur, de sorte qu'un ordinateur essentiellement parfait puisse être construit à partir de composants imparfaits. Cependant, la recherche du NISQ s'est concentrée sur le développement d'algorithmes variationnels qui devraient être robustes aux perturbations mineures causées par le bruit environnemental, permettant un avantage quantique sans correction d'erreur.
"Malheureusement, il existe relativement peu de preuves que de tels algorithmes NISQ donneront en fait un avantage sur les ordinateurs conventionnels pour le large éventail de tâches d'optimisation et d'apprentissage automatique pour lesquelles ils sont envisagés. Bien qu'il y ait de bonnes raisons de croire qu'un avantage quantique précoce peut être observé dans des domaines tels que la chimie, où le problème à résoudre est de nature mécanique quantique, il y a des signes d'un regain d'intérêt pour atteindre le régime de tolérance aux pannes, dans lequel les erreurs sont activement corrigé et pour lequel il existe des preuves beaucoup plus solides d'un avantage quantique.
Dell Technologies' John Roese, directeur technique mondial : un Suggestions de résolutions du Nouvel An Quantum pour les DSI
J'établirai des ensembles de compétences précoces pour tirer parti du quantum. L'informatique quantique devient réelle et si vous n'avez personne dans votre entreprise qui comprend comment cette technologie fonctionne et comment elle influence votre entreprise, vous manquerez cette vague technologique. Identifiez l'équipe, les outils et les tâches que vous consacrerez au quantique et commencez à expérimenter. Pas plus tard que le mois dernier, nous avons annoncé la solution d'informatique quantique Dell sur site qui permet aux organisations de tous les secteurs de commencer à tirer parti du calcul accéléré grâce à la technologie quantique qui ne leur serait pas disponible aujourd'hui. Investir dans la simulation quantique et permettre à vos équipes de science des données et d'IA d'apprendre les nouveaux langages et capacités du quantique est essentiel en 2023.
Contrarian Views on ML from Gideon Mendels, PDG et co-fondateur de la plateforme MLOps Comet
Lorsque les données s'épuisent : La plupart des améliorations observées dans le ML proviennent de modèles d'entraînement avec de plus en plus de données, mais nous arrivons à un point où nous ne pourrons plus le faire. Des recherches intéressantes viennent de sortir qui montrent que nous pourrions manquer de données d'ici 2026. Si cette thèse est valable, nous allons cesser de voir des améliorations à moins que nous ne puissions construire de meilleurs modèles sur le même ensemble de données.
Impact environnemental des modèles génératifs : Les modèles génératifs produisent des résultats extrêmement impressionnants, mais leur impact sur une entreprise réelle n'est pas clair. Ce qui est clair, c'est l'impact sur les émissions de carbone de la formation de ces modèles massifs. Les exigences de calcul sont folles. Cela soulève donc la question : « Les résultats valent-ils le coût environnemental ? »
S'éloigner d'un état d'esprit logiciel : ML a suivi le cours du développement logiciel jusqu'à présent, mais à mesure que ML mûrit, cette approche s'effondre. Aucun fournisseur ne peut tout faire à lui seul. Aujourd'hui, les équipes choisissent les meilleurs outils disponibles qui correspondent à ce qu'elles essaient de faire. Les vendeurs qui ont essayé d'être tout pour une équipe échouent. Pour que le ML atteigne son potentiel, nous devons penser différemment afin de créer la bonne pile de ML pour nos besoins commerciaux spécifiques.
Le biais est surestimé : La partialité est un concept qui suscite beaucoup d'attention - et continuera de l'être avec la Déclaration des droits de l'IA - ce n'est pas quelque chose qui préoccupe de nombreux praticiens du ML au quotidien. Bien sûr, ils en tiennent compte, mais de bons praticiens du ML comprennent les problèmes et savent quoi faire pour éviter que les biais n'affectent négativement les résultats.
Jonas Kubilius du Conseil consultatif d'Oxylabs sur l'IA générative
Jonas Kubilius, co-fondateur et PDG de Three Thirds et membre du conseil consultatif d'Oxylabs, anticipe une évolution accrue de Stable Diffusion, GPT-3, GitHub Copilot et d'autres techniques de génération de contenu vers des produits rentables utilisés par les développeurs et les créateurs de contenu en temps réel. applications mondiales. Il a ajouté que nous verrions un intérêt accru pour les modèles multimodaux capables de gérer du texte, des images, de l'audio et d'autres entrées pour plusieurs tâches.
"Nous allons commencer à voir un passage de l'utilisation de l'IA pour des tâches statiques, comme la classification, à des flux de travail interactifs basés sur des modèles de langage qui aident les gens à effectuer leurs tâches plus efficacement", a déclaré Kubilius.
Peter Mattson, président de MLCommons, sur les ensembles de données publics
« Nous serons confrontés à une combinaison de nouveaux défis de recherche exigeants autour de l'IA multimodale et conversationnelle, en plus des préoccupations juridiques, éthiques et d'équité avec les données récupérées sur le Web dans les ensembles de données publics actuels. L'industrie dans son ensemble devra également mieux soutenir non seulement la recherche, mais également les applications ML largement déployées et les nouvelles réglementations (par exemple, via des ensembles de tests de qualité industrielle). »
Pour soutenir une "prochaine génération de données publiques", Mattson prévoit un besoin d'investissements importants dans les ensembles de données pour les problèmes sociétaux et techniques les plus urgents, et canalise cet investissement via une infrastructure de type open source qui permet à l'ensemble de la communauté de contribuer et d'examiner les données.
Moses Guttmann, PDG et co-fondateur de la plateforme MLOps EffacerML, sur les tendances ML à surveiller
Automatisation et pénurie de compétences en ML Bien que nous ayons vu de nombreuses entreprises technologiques de premier plan annoncer des licenciements dans la dernière partie de 2022, il est probable qu'aucune d'entre elles ne licencie son personnel d'apprentissage automatique le plus talentueux. Cependant, pour combler le vide... sur les équipes profondément techniques, les entreprises devront se pencher encore plus sur l'automatisation pour maintenir la productivité et garantir l'achèvement des projets. Nous nous attendons également à voir les entreprises qui utilisent la technologie ML mettre en place davantage de systèmes pour surveiller et gouverner les performances et prendre davantage de décisions basées sur les données sur la façon de gérer les équipes de ML ou de science des données….
La thésaurisation des talents ML est terminée Les licenciements de travailleurs ML sont probablement parmi les embauches les plus récentes, par opposition au personnel ML à plus long terme…. Étant donné que le ML et l'IA sont devenus une technologie plus courante au cours de la dernière décennie, de nombreuses grandes entreprises technologiques ont commencé à embaucher ces types de travailleurs parce qu'ils pouvaient gérer le coût financier et les éloigner des concurrents - pas nécessairement parce qu'ils étaient nécessaires. (Donc) il n'est pas surprenant de voir autant de travailleurs ML être licenciés… Cependant, à la fin de l'ère de la thésaurisation des talents ML, cela pourrait inaugurer une nouvelle vague d'innovation et d'opportunités pour les startups. Avec autant de talents à la recherche d'un emploi, nous verrons probablement bon nombre de ces personnes quitter les grandes technologies pour se diriger vers des petites et moyennes entreprises ou des startups.
Hiérarchisation des projets ML Je vois des projets d'apprentissage automatique se résumer à deux types : les fonctionnalités vendables qui, selon la direction, augmenteront les ventes et gagneront contre la concurrence, et les projets d'optimisation des revenus... Les projets de fonctionnalités vendables seront probablement reportés, car ils sont difficiles à sortir rapidement, et à la place , les équipes de ML désormais plus petites se concentreront davantage sur l'optimisation des revenus, car cela peut générer des revenus réels. La performance, en ce moment, est essentielle pour toutes les unités commerciales et le ML n'y échappe pas.
ML unifié L'un des facteurs qui ralentit l'adoption des MLOps est la pléthore de solutions ponctuelles. Cela ne veut pas dire qu'ils ne fonctionnent pas, mais qu'ils pourraient ne pas bien s'intégrer ensemble et laisser des lacunes dans le flux de travail. Pour cette raison, je crois fermement que 2023 est l'année où l'industrie évolue vers des plates-formes unifiées de bout en bout construites à partir de modules qui peuvent être utilisés individuellement et s'intègrent également de manière transparente les uns avec les autres (ainsi que s'intègrent facilement avec d'autres produits) . Ce type d'approche de plate-forme, avec la flexibilité des composants individuels, offre le type d'expérience agile que les spécialistes d'aujourd'hui recherchent. C'est plus facile que d'acheter des produits ponctuels et de les assembler ; c'est plus rapide que de créer votre propre infrastructure à partir de zéro (alors que vous devriez utiliser ce temps pour créer des modèles)….
NVIDIA a proposé une multitude de prédictions dans une gamme de domaines de l'IA et de l'apprentissage automatique :
Anima Anandkumar, directrice de la recherche ML et professeur Bren à Caltech
Les jumeaux numériques deviennent physiques : Nous verrons à grande échelle jumeaux numériques de processus physiques complexes et multi-échelles, tels que les modèles météorologiques et climatiques, les phénomènes sismiques et les propriétés des matériaux. Cela accélérera les simulations scientifiques actuelles jusqu'à un million de fois et permettra de nouvelles connaissances et découvertes scientifiques.
Agents IA généralistes : Les agents d'IA résoudront des tâches ouvertes avec des instructions en langage naturel et un apprentissage par renforcement à grande échelle, tout en exploitant des modèles de base - ces grands modèles d'IA formés sur une grande quantité de données non étiquetées à grande échelle - pour permettre aux agents d'analyser tout type de demande et s'adapter à de nouveaux types de questions au fil du temps.
Manuvir Das, vice-président, informatique d'entreprise
Les avancées logicielles mettent fin aux silos d'IA : Les entreprises ont longtemps dû choisir entre le cloud computing et les architectures hybrides pour la recherche et le développement de l'IA, une pratique qui peut étouffer la productivité des développeurs et ralentir l'innovation.
En 2023, les logiciels permettront aux entreprises d'unifier les pipelines d'IA sur tous les types d'infrastructures et d'offrir une expérience unique et connectée aux praticiens de l'IA. Cela permettra aux entreprises d'équilibrer les coûts par rapport aux objectifs stratégiques, quelle que soit la taille ou la complexité du projet, et fournira un accès à une capacité pratiquement illimitée pour un développement flexible.
L'IA générative transforme les applications d'entreprise : Le battage médiatique autour de l'IA générative devient réalité en 2023. C'est parce que les bases d'une véritable IA générative sont enfin en place, avec un logiciel capable de transformer de grands modèles de langage et des systèmes de recommandation en applications de production qui vont au-delà des images pour répondre intelligemment aux questions, créer du contenu et même faire des découvertes….
Kimberley Powell, Vice-président, Santé
Chirurgie 4.0 : Les simulateurs de vol servent à former les pilotes et à rechercher de nouvelles commandes d'aéronefs. Il en va de même pour les chirurgiens et les fabricants d'appareils de chirurgie robotique. Les jumeaux numériques capables de simuler à toutes les échelles, de l'environnement de la salle d'opération au robot médical et à l'anatomie du patient, ouvrent de nouvelles voies dans les répétitions chirurgicales personnalisées et la conception d'interactions homme-machine pilotées par l'IA. Les longues résidences ne seront pas le seul moyen de produire un chirurgien expérimenté. Beaucoup deviendront des opérateurs experts lorsqu'ils effectueront leur première intervention chirurgicale assistée par robot sur un vrai patient.
Danny Shapiro, vice-président, Automobile
Formation de véhicules autonomes dans le métaverse : Les plus de 250 constructeurs automobiles et de camions, startups, fournisseurs de transport et de mobilité en tant que service développant des véhicules autonomes s'attaquent à l'un des défis les plus complexes de l'IA de notre époque. Il n'est tout simplement pas possible de rencontrer tous les scénarios qu'ils doivent être capables de gérer en effectuant des tests sur la route, de sorte qu'une grande partie de l'industrie en 2023 se tournera vers le monde virtuel pour l'aider. La collecte de données sur route sera complétée par des flottes virtuelles qui génèrent des données pour la formation et le test de nouvelles fonctionnalités avant le déploiement. La simulation haute fidélité fera fonctionner des véhicules autonomes dans une gamme pratiquement infinie de scénarios et d'environnements….
Rev Lebardedian, vice-président, Omnivers et technologie de simulation
Le traducteur universel métaverse : Tout comme HTML est le langage standard du web 2D, Description universelle de la scène est en passe de devenir le langage ouvert le plus puissant, extensible et ouvert pour le Web 3D. En tant que norme 3D pour décrire les mondes virtuels dans le métaverse, l'USD permettra aux entreprises et même aux consommateurs de se déplacer entre différents mondes 3D à l'aide de divers outils, visualiseurs et navigateurs de la manière la plus transparente et la plus cohérente.
Ronnie Vasishta, vice-président principal, Télécoms
Couper le cordon sur les réseaux AR/VR sur 5G : Alors que de nombreuses entreprises migreront vers le cloud pour le développement de matériel et de logiciels, la conception et la collaboration en périphérie se développeront également à mesure que les réseaux 5G seront plus pleinement déployés dans le monde. Les concepteurs automobiles, par exemple, peuvent enfiler des casques de réalité augmentée et diffuser le même contenu qu'ils voient sur des réseaux sans fil à des collègues du monde entier, accélérant les changements collaboratifs et développant des solutions innovantes à des vitesses record. La 5G entraînera également des déploiements accélérés de robots connectés dans tous les secteurs, utilisés pour réapprovisionner les étagères des magasins, nettoyer les sols, livrer des pizzas et préparer et emballer les marchandises dans les usines.
Bob Pette, vice-président, Visualisation professionnelle
Une révolution industrielle via la simulation : Tout ce qui est construit dans le monde physique sera d'abord simulé dans un monde virtuel qui obéit aux lois de la physique. Ces jumeaux numériques - y compris des environnements à grande échelle, tels que les usines, les villes et même la planète entière - et le métaverse industriel sont appelés à devenir des composants essentiels des initiatives de transformation numérique. Les exemples abondent déjà : Siemens porte l'automatisation industrielle à un nouveau niveau. BMW simule des étages d'usine entiers pour planifier de manière optimale les processus de fabrication. Lockheed Martin simule le comportement des incendies de forêt pour anticiper où et quand déployer des ressources. DNEG, SONY Pictures, WPP et d'autres augmentent la productivité grâce à des départements artistiques répartis dans le monde entier qui permettent aux créateurs, artistes et designers d'itérer sur des scènes pratiquement en temps réel.
Repenser l'architecture informatique d'entreprise: Tout comme de nombreuses entreprises se sont empressées d'adapter leur culture et leurs technologies pour relever les défis du travail hybride, la nouvelle année apportera une réarchitecture de l'ensemble de l'infrastructure informatique de nombreuses entreprises. Les entreprises rechercheront des appareils clients puissants capables de répondre aux demandes sans cesse croissantes des applications et des ensembles de données complexes. Et ils adopteront la flexibilité, passant au cloud pour une mise à l'échelle exponentielle. L'adoption de plates-formes logicielles informatiques distribuées permettra à une main-d'œuvre dispersée dans le monde de collaborer et de rester productive dans les environnements de travail les plus disparates.
De même, le développement et la formation de modèles d'IA complexes nécessiteront une infrastructure de calcul puissante dans le centre de données et le bureau. Les entreprises examineront des piles de logiciels d'IA organisées pour différents cas d'utilisation industrielle afin de leur permettre d'intégrer facilement l'IA dans leurs flux de travail et de fournir plus rapidement des produits et services de meilleure qualité aux clients.
Azita Martin, vice-présidente, groupe IA pour la vente au détail et les produits de consommation
L'IA pour optimiser les chaînes d'approvisionnement : Même les détaillants et les entreprises de commerce électronique les plus sophistiqués ont eu du mal ces deux dernières années à équilibrer l'offre et la demande. Les consommateurs ont adopté les achats à domicile pendant la pandémie, puis sont retournés en masse dans les magasins physiques après la levée des blocages. Après l'arrivée de l'inflation, ils ont de nouveau changé leurs habitudes d'achat, donnant des crises aux responsables de la chaîne d'approvisionnement. L'IA permettra des prévisions plus fréquentes et plus précises, garantissant que le bon produit se trouve dans le bon magasin au bon moment. En outre, les détaillants adopteront un logiciel d'optimisation des itinéraires et une technologie de simulation pour fournir une vision plus globale des opportunités et des pièges.
Malcolm deMayo, vice-président, Services financiers
Cloud First pour les services financiers : Les banques ont un nouvel impératif : devenir agile rapidement. Face à la concurrence croissante des institutions financières non traditionnelles, à l'évolution des attentes des clients découlant de leurs expériences dans d'autres secteurs et aux prises avec des infrastructures héritées, les banques et autres institutions adopteront une approche d'IA axée sur le cloud. Mais en tant qu'industrie hautement réglementée qui nécessite une résilience opérationnelle, un terme industriel qui signifie que vos systèmes peuvent absorber et survivre aux chocs (comme une pandémie), les banques rechercheront des solutions hybrides ouvertes, portables et renforcées. Par conséquent, les banques sont obligées d'acheter des contrats d'assistance lorsqu'ils sont disponibles.
David Reber, chef de la sécurité
Les Data Scientists sont votre nouvel atout cyber : Les cyber-professionnels traditionnels ne peuvent plus se défendre efficacement contre les menaces les plus sophistiquées car la rapidité et la complexité des attaques et de la défense ont effectivement dépassé les capacités humaines. Les scientifiques des données et autres analystes humains utiliseront l'IA pour examiner toutes les données de manière objective et découvrir les menaces. Des violations vont se produire, donc les techniques de science des données utilisant l'IA et les humains aideront à trouver l'aiguille dans la botte de foin et à réagir rapidement.
Kari Briski, vice-présidente, IA et logiciels HPC
Les données non étiquetées trouvent leur raison d'être: Les grands modèles de langage et les données structurées s'étendront également aux rames de photos, d'enregistrements audio, de tweets et plus encore pour trouver des modèles cachés et des indices pour soutenir les percées dans le domaine de la santé, les progrès de la science, de meilleurs engagements des clients et même des avancées majeures dans le transport autonome. En 2023, l'ajout de toutes ces données non structurées au mélange aidera à développer des réseaux de neurones qui peuvent, par exemple, générer des profils synthétiques pour imiter les dossiers de santé dont ils ont appris. Ce type d'apprentissage automatique non supervisé est appelé à devenir aussi important que l'apprentissage automatique supervisé.
Le nouveau centre d'appel : Gardez un œil sur le centre d'appels en 2023, où l'adoption de flux de travail d'IA vocale de plus en plus faciles à mettre en œuvre offrira une flexibilité commerciale à chaque étape du pipeline d'interaction client - de la modification des architectures de modèles à l'ajustement des modèles sur des données propriétaires et la personnalisation des pipelines. À mesure que l'accessibilité des flux de travail d'IA vocale s'élargit, nous assisterons à un élargissement de l'adoption par les entreprises et à une augmentation considérable de la productivité des centres d'appels en accélérant le délai de résolution. L'IA aidera les agents à extraire les bonnes informations d'une base de connaissances massive au bon moment, réduisant ainsi les temps d'attente pour les clients.
Deepu Talla, vice-président, informatique embarquée et de périphérie
Les robots obtiennent un million de vies : Davantage de robots seront formés dans des mondes virtuels, car le rendu photoréaliste et la modélisation physique précise se combinent avec la capacité de simuler en parallèle des millions d'instances d'un robot sur des GPU dans le cloud. Les techniques d'IA générative faciliteront la création de scénarios de simulation 3D très réalistes et accéléreront encore l'adoption de la simulation et des données synthétiques pour développer des robots plus performants.
Marc Spieler, directeur principal, Énergie
Réseau énergétique alimenté par l'IA : À mesure que le réseau devient plus complexe en raison du taux sans précédent d'ajout de ressources énergétiques distribuées, les entreprises de services publics d'électricité auront besoin d'une intelligence artificielle de pointe pour améliorer l'efficacité opérationnelle, renforcer la sécurité fonctionnelle, augmenter la précision des prévisions de charge et de demande et accélérer le temps de connexion des énergies renouvelables. , comme le solaire et le vent. L'IA en périphérie augmentera la résilience du réseau, tout en réduisant le gaspillage d'énergie et les coûts.
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- La source: https://insidehpc.com/2023/01/an-ai-flavored-set-of-hpc-predictions-for-2023/
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