Эксперты рассказали как искусственный интеллект и машинное обучение помогает природе и спасает жизни

На сессии «AI Journey: путешествие в мир искусственного интеллекта» на VIII Восточном экономическом форуме спикеры Сбера, AIRI, СберМедИИ и Сколтеха рассказали о том, как искусственный интеллект (ИИ) решает важнейшие задачи устойчивого развития и спасения человеческих жизней.

Семён Будённый, к. ф.-м. н., начальник Управления развития перспективных технологий AI Сбербанка, научный консультант Института искусственного интеллекта AIRI, представил открытую библиотеку Eco4cast, разработанную AIRI при поддержке Сбера для сокращения объёмов эмиссии от обучения ИИ с помощью прогнозного планирования облачных вычислений. Эта библиотека уменьшает эквивалентную эмиссию углекислого газа (до 90%) при выполнении ресурсоёмких вычислений на Python, в том числе в процессе обучения больших AI-моделей. Эффект обусловлен динамическим предсказанием временных интервалов, в которые будут производиться вычисления, и проведением вычислений в регионах с наименьшей текущей косвенной углеродной стоимостью электроэнергии. Для точного расчёта уменьшения углеродного следа Eco4cast использует ранее разработанный Python-пакет Eco2AI. Планировщик может работать как в локальном режиме, так и с переключением между зонами. Выбор оптимального региона для вычислений реализован интеграцией в API с облачными сервисами. Точность прогнозов планировщика обеспечивается встроенной нейронной сетью, которая анализирует данные об эмиссии и 20 погодных показателей в регионах.

Андрей Незнамов, к. ю. н., Управляющий директор - начальник Центра регулирования AI Сбербанка, Председатель Комиссии по реализации Кодекса этики в сфере искусственного интеллекта поделился своим видением того, как будет развиваться этика ИИ в России и мире в ближайшие годы, включая сферу медицины и здравоохранения, и объяснил, почему это один из критических важных вопросов для всего человечества.

Олег Артюгин, начальник Центра развития технологий AI во благо общества Сбербанка, объяснил, как машинное зрение применяется в задачах идентификации дикой природы для сохранения биоразнообразия планеты. Модель ИИ может более чем в 20 раз сократить время на обработку изображений и повысить качество мониторинга популяций редких и исчезающих видов животных. Подходы, используемые в биометрии, можно эффективно перенести на задачи идентификации отдельных особей в дикой природе. Это также позволяет легко масштабировать архитектуру идентификации одного вида на другие виды животных.