Публикации
UCIe – открытый протокол для взаимосвязи чиплетов и построения дезагрегированных инфраструктур, статья
Dell Validated Design for Analytics — Data Lakehouse: интегрированное хранилище данных, статья
OCP Global Summit: решения для Computational Storage и компонуемых масштабируемых архитектур, статья
Samsung CXL MemoryySemantic SSD: 20M IOPs, статья
Omni-Path Express – открытый интерконнект для экзафлопных HPC/AI-систем, статья
От хранилищ данных и “озер данных” к open data lakehouse и фабрике данных, статья
GigaIO: CDI_решение на базе AMD для высшего образования, статья
End-to-end 64G FC NAFA, статья
Computational Storage, статья
Технология KIOXIA Software-Enabled Flash™, статья
Pavilion: 200 млн IOPS на стойку, статья
CXL 2.0: инновации в операциях Load/Store вводаавывода, статья
LightOS™ 2.2 – программно-определяемое составное блочное NVMe/TCP хранилище, статья
Тестирование референсной архитектуры Weka AI на базе NVIDIA DGX A100, статья
SmartNIC – новый уровень инфраструктурной обработки, статья
Ethernet SSD, JBOF, EBOF и дезагрегированные хранилища, статья
Compute, Memory и Storage, статья
Fujitsu ETERNUS CS8000 – единая масштабируемая платформа для резервного копирования и архивирования, статья
Lenovo: CXL – будущее серверов с многоуровневой памятью , статья
Liqid: компонуемые дезагрегированные инфраструктуры для HPC и AI, статья
Intel® Agilex™ FPGA, статья
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья
Что такое современный HBA?, статья
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья
НРС – эпоха революционных изменений, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Excelero NVEdge для HA IoT-эры, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
Дезагрегированные компонуемые среды для высокопроизводительных задач, статья
HPE Primera: интеллектуальная СХД HPE 3PAR, статья
HPE Elastic Platform for Big Data and Analytics, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
«ИИ может дополнительно дать 1% к ВВП России уже в 2025 году»

17, август 2022  —  По предварительным оценкам Сбера, внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в различных отраслях российской экономики может дать дополнительный прирост ВВП страны на 1% уже в 2025 году. Об этом рассказал первый заместитель Председателя Правления Сбербанка Александр Ведяхин, выступая на пленарном заседании « Искусственный интеллект. Национальная консолидация во имя созидания » конгресса « Стратегическое лидерство и технологии искусственного интеллекта ».

По словам Александра Ведяхина, внедрение ИИ в ключевых отраслях экономики ведёт к увеличению таких показателей, как скорость, качество, персонализация, экономическая эффективность, в 5–7 раз. Фундамент для отраслевого внедрения ИИ в России за три года реализации федерального проекта « Искусственный интеллект » уже заложен, а движущие факторы развития ИИ, такие как кадры, исследования, регуляторика и другие, развились достаточно. Теперь стоит задача ускорить переход к повсеместному и масштабному внедрению ИИ в ключевых отраслях, считает он.

Финансовый эффект от ИИ в Сбере в 2021 году составил 205 млрд рублей, цель на этот год — 230–250 млрд рублей, отметил Александр Ведяхин. Это возможно благодаря нескольким тысячам разработанных ИИ-моделей. В Сбере около 2200 процессов и 450 клиентских путей, причём более 65% процессов и 85% клиентских путей — уже с ИИ. Он привёл в пример несколько недавних ИИ-разработок Сбера.

Фреймворк LightAutoML (LAMA) позволяет автоматически строить модели обучения с учителем, человеку достаточно установить решение, загрузить датасет и поставить задачу. LAMA работает на уровне 10% лучших дата-сайентистов и снижает затраты на обучение модели более чем в 5 раз.

Kandinsky — самая большая модель генерации изображений по текстовому описанию на русском языке. Использовать её можно для создания любых видов изображений — иллюстраций, материалов для рекламы, архитектурного и промышленного дизайна и даже дизайна в области цифрового искусства.

Также разработана ИИ-модель для обнаружения научных трендов в области ИИ ( SciARTM ). Для обучения использовался датасет из 73 тыс. научных публикаций с топовых научных конференций. Предобученная модель дообучается на небольшом пакете новых научных статей, что позволяет идентифицировать тренды на ранних этапах. В итоге модель выявляет 85% трендов, причём делает это примерно в 5 раз быстрее, чем сообщество экспертов.

Решения компании СберМедИИ используются в 43 регионах России. Например, телекардиографом с интегрированным ИИ оснастили для расшифровки ЭКГ машины скорой помощи и фельдшерско-акушерские пункты Ярославской области. Это решение снижает время на расшифровку ЭКГ и повышает качество диагностики, а в конечном счёте — снижает смертность от сердечно-сосудистых заболеваний. Так, на текущий момент телекардиографы с помощью ИИ выявили уже более 120 случаев острого инфаркта миокарда в Ярославской области.

Как федеральный центр компетенций федерального проекта « Искусственный интеллект » Сбер готов делиться своими технологическими наработками и помогать внедрять лучшие ИИ-решения в различных секторах экономики.

Александр Ведяхин, первый заместитель Председателя Правления Сбербанка:

« По нашим предварительным расчётам, которые ещё предстоит валидировать и подтверждать на конкретных кейсах, наибольший эффект ИИ может дать в строительстве, сельском хозяйстве, обрабатывающих производствах, здравоохранении. С учётом удельного веса этих отраслей в экономике ИИ даст минимум +1% к ВВП уже в 2025 году. Но я уверен, что эффект будет ещё больше ».

# # #

ПАО Сбербанк — один из крупнейших банков в России и один из ведущих глобальных финансовых институтов. На долю Сбербанка приходится около трети активов всего российского банковского сектора. Сбербанк является ключевым кредитором для национальной экономики и занимает одну из крупнейших долей на рынке вкладов. Основным акционером ПАО Сбербанк является Российская Федерация в лице Министерства финансов Российской Федерации, владеющая 50% уставного капитала ПАО Сбербанк плюс 1 голосующая акция. Оставшимися 50% минус 1 голосующая акция от уставного капитала банка владеют российские и международные инвесторы. Банк располагает обширной филиальной сетью в России: около 14 тысяч точек обслуживания. Генеральная лицензия Банка России на осуществление банковских операций № 1481 от 11.08.2015. Официальные сайты банка: www.sberbank.com ( сайт Группы Сбербанк), www.sberbank.ru .

Публикации по теме
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
 
Новости Сбербанк

© "Storage News" journal, Russia&CIS
Редакция: 115516, Москва, а/я 88; тел./факс - (495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.