• Главная
  • Лента новостей 1
  • Лента новостей 2
  • Статьи
  • Календарь событий
  • Образование
  • Финансирование
  • Открытые инновации
  • Шоу-рум
  • О проекте
  • Партнеры
  • Добавить публикацию
  • Сервисы
  • Реклама
  • hello@technovery.com
  • telegram
  • vk
technovery
Нет результатов
Все результаты
technovery
Нет результатов
Все результаты

PaddlePaddle от Baidu превращает ИИ в промышленное приложение

5 августа, 2022
Цифра
PaddlePaddle от Baidu превращает ИИ в промышленное приложение

TensorFlow, PyTorch и Keras: эти три фреймворка для глубокого обучения годами доминировали в ИИ, даже несмотря на то, что новые участники набирают обороты. Но один фреймворк, о котором вы мало слышали на Западе, — это китайский PaddlePaddle , самый популярный китайский фреймворк в самой густонаселенной стране мира.

Это простая в использовании, эффективная, гибкая и масштабируемая платформа глубокого обучения, изначально разработанная Baidu, китайским гигантом в области искусственного интеллекта, для применения глубокого обучения ко многим собственных продуктах. Сегодня платформу используют более 4,77 миллиона разработчиков и 180 000 предприятий по всему миру.

Baidu недавно объявила о новых обновлениях PaddlePaddle, а также о 10 больших моделях глубокого обучения, которые охватывают обработку естественного языка, зрение и вычислительную биологию. Среди моделей — модель обработки естественного языка (NLP) с сотней миллиардов параметров под названием ERNIE 3.0 Zeus, предварительно обученная модель для географии и языка под названием ERNIE-GeoL и предварительно обученная модель для обучения составным представлениям под названием HELIX-GEM.

Компания также создала три новых крупных отраслевых модели — одну для электроэнергетики, одну для банковского дела и еще одну для аэрокосмической отрасли — путем точной настройки модели ERNIE 3.0 Titan компании с отраслевыми данными и экспертными знаниями в задачах обучения без учителя . .

Платформы программного обеспечения представляют собой пакеты связанных вспомогательных программ, компиляторов, библиотек кода, наборов инструментов и интерфейсов прикладного программирования (API), позволяющих разрабатывать проект или систему. Фреймворки глубокого обучения объединяют все необходимое для проектирования, обучения и проверки глубоких нейронных сетей с помощью высокоуровневого интерфейса программирования. Без этих инструментов реализация алгоритмов глубокого обучения заняла бы много времени, потому что в противном случае повторно используемые фрагменты кода пришлось бы писать с нуля.

Baidu начала разрабатывать такие инструменты еще в 2012 году, через несколько месяцев после прорыва Джеффри Хинтона в области глубокого обучения на конкурсе ImageNet.

В 2013 году докторант Калифорнийского университета в Беркли создал фреймворк под названием Caffe, поддерживающий сверточные нейронные сети, используемые в исследованиях компьютерного зрения. Baidu использовала Caffe для разработки PaddlePaddle, которая поддерживала рекуррентные нейронные сети в дополнение к сверточным нейронным сетям, что давало ей преимущество.

Название PaddlePaddle происходит от PArallel Distributed Deep Learning, ссылки на способность платформы обучать модели на нескольких графических процессорах.

TensorFlow с открытым исходным кодом от Google в 2015 году и Baidu с открытым исходным кодом PaddlePaddle в следующем году. Когда Эрик Шмидт представил TensorFlow в Китае в 2017 году, оказалось, что Китай его опередил.

В то время как TensorFlow и PyTorch от Meta (организация, запрещенная в России), остаются популярными в Китае, PaddlePaddle больше ориентирован на промышленных пользователей.

«Мы приложили много усилий, чтобы снизить входные барьеры для частных лиц и компаний», — сказал Ма Янцзюнь , генеральный менеджер экосистемы технологий искусственного интеллекта в Baidu.

PyTorch и TensorFlow требуют от пользователей большего опыта глубокого обучения по сравнению с PaddlePaddle, наборы инструментов которого предназначены для неспециалистов в производственных средах.

«В Китае многие разработчики пытаются использовать ИИ в своей работе, но у них нет большого опыта в области ИИ», — пояснил Ма. «Поэтому, чтобы расширить использование ИИ в различных отраслях промышленности, мы предоставили PaddlePaddle множество наборов инструментов с низким порогом, которые проще в использовании, чтобы их могло использовать более широкое сообщество».

Инженеры по ИИ обычно мало знают об отраслевых секторах, а отраслевые эксперты мало что знают об ИИ. Но простой для понимания код PaddlePaddle поставляется с множеством учебных материалов и инструментов, которые помогут пользователям. Он легко масштабируется и имеет полный набор API для удовлетворения различных потребностей.

3 человека толпятся вокруг робота в пустыне с небольшими деревьями и кустарниками.

Он поддерживает крупномасштабное обучение данных и может параллельно обучать сотни машин. Он предоставляет нейронно-машинную систему перевода, рекомендательные системы, классификацию изображений, анализ настроений и маркировку семантических ролей.

По словам Ма, наборы инструментов и библиотеки — сильная сторона PaddlePaddle. Например, PaddleSeg можно использовать для сегментации изображений. PaddleDetection можно использовать для обнаружения объектов. «Мы охватываем весь конвейер разработки ИИ от обработки данных до обучения, сжатия моделей, адаптации к различному оборудованию, — сказал Ма, — а затем как развернуть их в разных системах, например, в Windows или в Linux. операционной системы или на чипе Intel или на чипе Nvidia».

На платформе также размещены наборы инструментов для передовых исследовательских целей, такие как Paddle Quantum для моделей квантовых вычислений и Paddle Graph Learning для моделей обучения на основе графов.

«Вот почему PaddlePaddle сейчас очень популярен в Китае», — сказал он. «Разработчики используют такие наборы инструментов, а не только сам инструмент».

Поскольку исходный код был открытым, PaddlePaddle быстро развивалась, чтобы иметь лучшую производительность и удобство для пользователей в различных отраслях промышленности за пределами Baidu, а также в странах за пределами Китая благодаря обширной документации на английском языке. В настоящее время PaddlePaddle предлагает более 500 алгоритмов и предварительно обученных моделей для быстрой разработки промышленных приложений. Baidu работала над уменьшением размера моделей, чтобы их можно было развернуть в реальных приложениях. Некоторые из моделей очень маленькие и быстрые, и их можно развернуть на камере или мобильном телефоне.

Промышленное применение PaddlePaddle

Транспортные компании используют PaddlePaddle для развертывания моделей ИИ, которые контролируют светофоры и повышают эффективность дорожного движения.

Компании-производители используют PaddlePaddle для повышения производительности и снижения затрат.

Перерабатывающие компании используют PaddlePaddle для разработки моделей обнаружения объектов, которые могут идентифицировать различные типы мусора для робота, сортирующего мусор .

Округ Шоугуан в провинции Шаньдун внедряет искусственный интеллект для мониторинга роста различных овощей, предлагая фермерам лучшее время для их сбора и упаковки.

В Юго-Восточной Азии PaddlePaddle использовался для управления лесными дронами с искусственным интеллектом для предотвращения пожаров.

PaddlePaddle использует технологию сервера параметров для обучения разреженных моделей, которые можно использовать в рекомендательных системах и поиске в реальном времени. Но система также объединила модели в еще более крупные системы, которые используются для сценариев, не требующих результатов в реальном времени, таких как генерация текста или генерация изображений.

Baidu рассматривает большие плотные модели как еще один способ уменьшить барьер для внедрения ИИ, поскольку так называемые базовые модели можно адаптировать к конкретным сценариям. Без базовой модели вам нужно разрабатывать все с нуля.

Ма сказал, что области исследований сближаются с кросс-модельным обучением различных модальностей, таких как речь и зрение. Он сказал, что Baidu также использует графы знаний в процессе глубокого обучения. «Раньше система глубокого обучения работала с необработанными текстами или необработанными изображениями без ввода каких-либо знаний, и система использовала самообучение для сбора правил вне данных», — сказал Ма. «Но теперь мы рассматриваем графы знаний в качестве входных данных».

 

Будьте в курсе в удобном формате, присоединяйтесь: TG-канал и ВК

Бесплатная служба распространения новостей для научных организаций и стартапов

hello@technovery.com

 

Source: spectrum.ieee.org
Теги: AI

Related Posts

Пилот с искусственным интеллектом может ориентироваться в переполненном воздушном пространстве
Цифра

Пилот с искусственным интеллектом может ориентироваться в переполненном воздушном пространстве

12 августа, 2022
Фонд содействия инновациям объявляет о запуске конкурса «Акселерация-ИИ». Заявки на принимаются  до 26 сентября
Акселератор

Фонд содействия инновациям объявляет о запуске конкурса «Акселерация-ИИ». Заявки на принимаются до 26 сентября

12 августа, 2022
Студент ИПМКН ТГУ разрабатывает сервис по проверке отзывов о товарах и услугах
Наука

Студент ИПМКН ТГУ разрабатывает сервис по проверке отзывов о товарах и услугах

11 августа, 2022
Загрузить больше

Технологии

Робототехника
Беспилотники
Машинное обучение
AI
Транспорт
Материалы
ВИЭ
Интернет вещей
Микроэлектроника
Оптика
Носимые устройства

Смотреть все »

Запросы

«Норникель» и Московский инновационный кластер запустили технологический конкурс Industry Tech 2022. Подать заявку на участие можно до 11 сентября

Актуальные запросы Правительства Москвы на поиск инновационных решений. Предложить решение можно до 31 августа

В Москве стартует технологический конкурс инноваций для отечественного автопрома Auto Tech 2022. Подать заявку можно до 14 августа

Открытый запрос на поиск технологических решений. АК «АЛРОСА»

MTS Startup Hub ищет технологические решения для коммерческого пилотирования, партнерства и инвестиций

Поиск инновационных решений для выявления альтернативных источников воды. Предложить решение можно до 24 сентября

В Тюмени 20 августа пройдет VI Всероссийский инновационный форум INNOWEEK-2022
Форум

В Тюмени 20 августа пройдет VI Всероссийский инновационный форум INNOWEEK-2022

25 июля, 2022

© 2022 technovery

  • hello@technovery.com
  • Условия использования
  • Политика конфиденциальности
Нет результатов
Все результаты
  • Главная
  • Лента новостей 1
  • Лента новостей 2
  • Статьи
  • Календарь событий
  • Образование
  • Финансирование
  • Открытые инновации
  • Шоу-рум
  • Карта технологий
  • О проекте
  • Партнеры
  • Добавить публикацию
  • Сервисы
  • Реклама
  • hello@technovery.com

© 2022 technovery