Ошибки в ПО Huawei мешают разработкам Китая в области ИИ

Ошибки в ПО Huawei мешают разработкам Китая в области ИИ

Ошибки в ПО Huawei мешают разработкам Китая в области ИИ

Усилия Китая по разработкам в области искусственного интеллекта (ИИ) встречают серьезные затруднения. По оценкам газеты Financial Times, основных причин две: ошибки в ПО и недостатки аппаратного обеспечения.

Чаще всего объектом критики становится продукция Huawei, известная чипами семейства Ascend.

Именно Huawei стал лидером гонки китайских разработчиков, которые пытались заместить продукцию Nvidia, чьи поставки подпали под жесткие ограничения американских властей.

Однако, как сообщили источники Financial Times, которые занимаются исследованиями в области ИИ, Ascend все еще сильно отстают про производительности при первичном обучении. Кроме того, разработки Huawei критиковали за нестабильность работы и недостаточную функциональность фирменного ПО Cann.

Положение осложняют низкое качество кода и плохое документирование ПО от Huawei. На него жалуются даже сотрудники самой компании.

«Когда происходят случайные ошибки, очень трудно выявить их корень из-за плохой документации. Вам нужны талантливые разработчики, которые могут прочитать исходный код, чтобы увидеть, в чем проблема. При этом качество кода низкое», — сообщил источник Financial Times в Huawei.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru