RE•WORK Белая книга: Проблемы, успехи, прогресс и неудачи обработки в ИИ

RE-WORK является лидером в области ИИ и глубокого обучения, организуя саммиты и семинары по всему миру. Мероприятия охватывают темы, связанные с глубоким обучением, машинным обучением, ИИ в различных секторах, компьютерным зрением, самоходными транспортными средствами, ответственным ИИ и многим другим. Они объединяют лидеров отрасли и академии.

В последней белой книге RE•WORK под названием «Проблемы, успехи, прогресс и неудачи обработки в ИИ» в качестве авторов выступили представители Purdue University, Ryerson University, GSI Technology, COTA Inc., Omdena и других.

Белая книга разделена на шесть глав:

• Глава 1: Ограничения данных в обычных отраслевых и некоммерческих приложениях

• Глава 2: Сходимость ElasticSearch, ANN и Computer-in-Memory

• Глава 3: Ограничения и достижения доступности данных

• Глава 4: Проблемы с данными в ML и AL

• Глава 5: Ограничения обработки в корпоративном ИИ – является ли GPT-3 окончательным решением?

• Глава 6: Все в 6G беспроводных сетях связи

Первая глава книги посвящена наиболее распространенным проблемам с данными, с которыми сталкиваются частные и некоммерческие организации. Она также подробно описывает общие ограничения, связанные с доступностью и стоимостью, конфиденциальностью и этикой, а также данными. Эта глава опирается на три конкретных кейс-стади, чтобы продемонстрировать ограничения данных в тексте, видео и географических данных, включая «Решение уязвимостей с помощью NLP», «Компьютерное зрение для аварийного реагирования» и «Компьютерное зрение для автономного вождения».

Глава 1 была написана Росано де Оливейра Гомесом, ведущим инженером-машиностроителем из Omdena; Харини Суреш, исследователем PhD в MIT; и Эримом Афзалом, инженером-машиностроителем в Omdena.

Вторая глава посвящена использованию приближенного ближайшего соседа (ANN) с ускорением обработки в памяти, которое обеспечивает реальное время ответа от операций ElasticSearch. ElasticSearch, который изначально был поисковым движком для текста, теперь может включать в базы данных документы, такие как изображения, сетевая архитектура, текстовые документы и квитанции о покупке. Глава также охватывает новые технологии на рынке, такие как Ассоциативная единица обработки (APU).

Глава 2 была написана Марком Райтом, директором маркетинга в GSI Technology.

Третья глава посвящена ограничениям и преимуществам доступности данных. Она начинается с объяснения того, что такое доступность данных и чего она не является, а затем описывает ее ограничения, такие как совместимость данных, сбой хранилища, сбой сервера/сети, стоимость и плохое качество данных. Глава завершается введением решений, таких как высокопроизводительная трубопроводная обработка данных и гибридное облако.

Глава 3 была написана Адебунми Одефунсо, программистом и практиком ML в Purdue University.

Четвертая глава посвящена различным проблемам в ML и ИИ, в частности проблематичным алгоритмам и моделям, таким как системы распознавания лиц, которые продемонстрировали высокие показатели ошибок и предвзятости. Она показывает, как смягчить предвзятость и увеличить интерпретируемость, и почему набор данных должен быть большим и разнообразным. Различные другие аспекты данных также охватываются, такие как последовательность и точность источников данных.

Глава 4 была написана Шивамом Матура, директором стратегии в COTA Inc.

Пятая глава использует последнюю модель ИИ GPT-3, чтобы изучить ограничения и потенциал ИИ в корпоративном секторе. Цель главы – признать, что «сегодняшние ограничения – это завтрашние успехи» и необходимость продолжения экспериментов.

Глава 5 была написана Шайной Разой, кандидатом PhD в области компьютерных наук в Ryerson University.

Шестая глава посвящена возникающим 6G беспроводным сетям связи и тому, как они будут требовать ИИ, машинного обучения и других технологий. Она также отмечает, что эти системы обеспечат беспрецедентную емкость и доступ к сети. Некоторые из других тем главы включают: Следующее поколение беспроводных сетей с ИИ и SDN, мотивацию от DARPA Spectrum Collaboration Challenge и реализацию интеллектуальных радиоалгоритмов.

Глава 6 была написана несколькими авторами, включая Кемала Аккая, Арджуну Маданаяке, Удару Де Силву и Сравана Пулипати из Florida Int. University; Хосепа М. Джорнета, Каушика Чоудхури, Франческо Рестуччиа и Томмазо Мелодию из Northeastern University; Сумьяджита Мандала и Джона Ши из University of Florida; Адитью Дхананджая из Pi Radio; и Джая Давани и Вассила Димитрова из Lemurian Labs.