ETRI представляет инструмент для разработки машинного обучения без использования кода, который не требует знаний в области ИИ или ПО

Корреспондент Гу Бон Хёк

- Инструмент Vision MLOps эволюционирует в инструмент генеративного искусственного интеллекта LLMOps

- 6 ноября проведут семинар в рамках Корейской федерации научно-технических обществ, где они представят фреймворк для разработки нейронных сетей без использования кода

Исследователи ETRI демонстрируют результаты моделирования автономного судна с использованием разработанной ими среды разработки прикладного программного обеспечения искусственного интеллекта «Tango MLOps» [Предоставлено ETRI]

Институт исследований в области электроники и телекоммуникаций (ETRI) объявил о выпуске на GitHub в виде открытого исходного кода технологии своего инструмента для разработки машинного обучения (MLOps), который автоматически генерирует нейронные сети и автоматизирует процесс их развертывания без использования кода.

6 ноября в Конференц-центре науки и технологии округа Каннам-гу, Сеул, исследовательская группа проведет четвертый публичный семинар, посвященный продвижению сообщества GitHub для разработанной ими платформы TANGO. Платформа TANGO — это технология, которая автоматически разрабатывает прикладное программное обеспечение с использованием искусственного интеллекта, а также оптимизирует и развертывает его для аппаратных сред различных устройств, включая облако, онпремис-среды Kubernetes и он-девайс.

Например, на сталелитейных заводах определение дефектов стали во время проверки качества не представляет сложности, однако применение ИИ было затруднительным. Аналогичным образом, врачи в больницах могут легко диагностировать заболевания, изучая рентгеновские снимки туберкулеза, однако использование моделей ИИ для автоматического прогнозирования оказалось сложной задачей.

Разработанная ETRI платформа Tango Framework хорошо подходит для области обработки нейронных сетей, которые автоматически выполняют задачи при вводе данных, при наличии соответствующих знаний в данной области.

Каждый компонент TANGO является независимым сервисным компонентом, реализованным с использованием контейнерной технологии. Компоненты взаимодействуют друг с другом через REST API, как показано на изображении [Предоставлено ETRI]

Она также удобна в использовании, автоматически устанавливается с помощью простых команд в соответствии с руководством по установке GitHub и сразу же запускается через веб-доступ.

В традиционной разработке прикладного программного обеспечения ИИ маркировкой данных занимались эксперты в данной области, а разработчики программного обеспечения непосредственно управляли разработкой моделей ИИ, обучением и установкой/запуском прикладного программного обеспечения.

Однако наряду с распространением технологий искусственного интеллекта растет спрос на программное обеспечение во всех отраслях промышленности, в то время как специалистов в области искусственного интеллекта и программного обеспечения, способных удовлетворить этот спрос, не хватает.

Для решения этой проблемы ETRI разработало и выпустило автоматизированный алгоритм разработки нейронных сетей, оптимизированный для распознавания объектов, с учетом потребности корейских промышленных предприятий.

Кроме того, ETRI также выпустило инструмент LLMOps для поддержки разработки генеративного ИИ.

В ходе разработки Tango было получено 24 корейских и международных патента, представлено три доклада на NeurIPS, опубликовано 13 статей в SCI, завершено четыре передачи технологий, а объем коммерческих продаж достиг 10 млрд вон (7 млн. долл. США).

Компания Aivenautics (веб-сайт: https://aivenautics.com) занимающаяся решениями для автономной навигации, была выбрана Министерством науки и ИКТ Южной Кореи для участия в «Проекте по распространению и коммерциализации результатов государственных исследований» с целью коммерциализации выдающихся научных достижений государственных исследовательских институтов посредством передачи технологии Tango. Она получила 1,3 млрд вон (910 тыс. долл. США) инвестиций (оценка компании — 9,8 млрд вон или 6,9 млн. долл. США) от Korea Science & Technology Holdings (500 млн вон или 350 млн. долл. США), Korea Credit Guarantee Fund (500 млн вон или 350 млн. долл. США) и Low Partners (300 млн вон или 210 млн. долл. США).

Аппаратная платформа ондевайс для системы развертывания «Tango MLOps», фреймворка для разработки прикладного программного обеспечения искусственного интеллекта [Предоставлено ETRI]

После завершения разработки основной технологии исследовательская группа сосредоточилась на распространении и внедрении результатов через демонстрационные проекты, в первую очередь с партнерскими исследовательскими институтами.

Партнерская организация Weda (веб-сайт: https://weda.kr) создала сервис искусственного интеллекта, которыми могут пользоваться сотрудники на местах, для двух компаний, производящих стальные и автомобильные компоненты.

Больница при Сеульском национальном университете разрабатывает технологию искусственного интеллекта, которая автоматически генерирует отчеты с интерпретацией заболеваний на основе компьютерных томограмм, используя большие данные компьютерных томограмм грудной клетки и отчеты с интерпретацией.

Новоразработанная технология будет тестирована в рамках услуги по прогнозированию сердечно-сосудистых и легочных заболеваний в четырех больницах (Больница Сеульского национального университета, Больница Сеульского национального университета в Бундане, Медицинский центр при Больнице Сеульского национального университета в Каннаме, Медицинский центр Борамэ) и будет оценена и проверена с использованием реальных клинических данных. Примечательно, что инструмент LLMOps, поддерживающий разработку генеративного ИИ, продвигается к немедленной коммерциализации благодаря сотрудничеству с Acryl (веб-сайт: https://www.acryl.ai).

Acryl опубликовала весь исходный код своего коммерческого продукта Jonathan на GitHub. Одновременно с этим она добавляет основные алгоритмы и создает стандартизированную операционную среду для отраслевых приложений генеративного ИИ.

 «Технология TANGO является действительно ведущим проектом открытого программного обеспечения в Корее, значительно повышающим конкурентоспособность корейской индустрии программного обеспечения в области инструментов разработки искусственного интеллекта» - сказал Ким Тэ Хо, проект-менеджер по программному обеспечению в Институте планирования и оценки информационно-коммуникационных технологий (IITP).

«Мы планируем расширить проект GitHub в область инструментов LLMOps, поддерживающих генеративный ИИ, на основе существующего проекта Tango, использующего нейронные сети машинного зрения. Мы будем раскрывать все ноу-хау из процесса разработки и предоставлять решения, которые могут быть немедленно коммерциализированы промышленностью после валидации» - сказал Чо Чхан Сик, главный исследователь ETRI.

nbgkoo@heraldcorp.com

#южнаякорея #корея #политика #экономика #промышленность #бизнес #икт #программирование #гаджеты #машинноеобучение #машинноезрение #по #автоматизация #генеративныйии #финансы #культура #общество #азия #искусственныйинтеллект #ии #азия