Huawei в течение 5 лет инвестирует 50 млн руб. в развитие 5G в России

Huawei в течение 5 лет инвестирует 50 млн руб. в развитие 5G в России

Huawei в течение 5 лет инвестирует 50 млн руб. в развитие 5G в России

Китайский техногигант Huawei планирует в течение пяти лет инвестировать 50 миллионов рублей в развитие 5G в России. Об этом рассказал заместитель правления корпорации Кен Ху.

Выступая на конференции GSMA Mobile 360 — Евразия 2019, проходящей в Москве, Кен Ху подчеркнул, что технологии 5G стали использоваться намного быстрее, чем это было с предыдущим поколением — 4G.

«Особенно заметна имплементация в России — ведущие операторы создают тестовые зоны и воспроизводят реальные кейсы применения новой технологии», — отметил Ху.

Стоит выделить совместную работу МТС и Huawei. Две компании создали в Москве совместную пилотную зону, в которой удалось продемонстрировать поразительную скорость скачивания — 3.7 Гбит/сек.

«Этот показатель в 150 раз быстрее средней скорости мобильных сетей четвёртого поколения в России», — объясняет заместитель правления Huawei.

Также Ху поведал, что китайская корпорация в течение пяти лет подготовит 10 тысяч специалистов, а инвестиции техногиганта составят более 50 миллионов рублей.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru