Российские учёные ускорили обучение нейросетей в распределённых системах

Российские учёные ускорили обучение нейросетей в распределённых системах

Российские учёные ускорили обучение нейросетей в распределённых системах

Российские исследователи из Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка и МФТИ предложили метод, который помогает снизить нагрузку на вычислительные ресурсы и ускорить обучение нейросетей в распределённых системах. Работа «Ускоренные методы со сжатыми коммуникациями для гомогенных задач распределённой оптимизации» будет представлена на международной конференции AAAI’25.

Сейчас крупные нейросети содержат миллиарды параметров, и для их обучения часто используют распределённые системы: данные разделяют между тысячами машин.

Однако в таких условиях значительная часть времени уходит на обмен информацией между устройствами, и при неэффективной передаче данных обучение может идти медленнее, чем в централизованном варианте.

Предложенный метод уменьшает количество обменов данными между устройствами, используя гомогенность локальных выборок и сжатие передаваемой информации. Это позволяет синхронизироваться реже и пересылать меньше данных без потери качества модели. Такой подход особенно полезен, если пропускная способность сети ограничена, а задержки мешают быстрому обучению.

По словам Глеба Гусева, директора Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка, ключевая задача разработки — снизить коммуникационные издержки. Использование похожести данных и методов сжатия даёт возможность ускорить обучение и уменьшить энергозатраты.

Александр Безносиков, доцент МФТИ, отметил, что в алгоритме объединили ускорение, сжатие и учёт схожести данных. Это позволило добиться рекордно низкой коммуникационной сложности и при правильных настройках значительно сократить время обучения без потери точности — что важно для внедрения ИИ в системах с ограниченными ресурсами, включая сети с edge-устройствами.

Аэрофлот и Сбер хотят подключить ИИ-агентов к покупке поездок

Аэрофлот и Сбер договорились вместе разрабатывать решения для транспортной отрасли на основе генеративного искусственного интеллекта. Соглашение подписали на ПМЭФ-2026 гендиректор Аэрофлота Сергей Александровский и глава Сбербанка Герман Греф.

Партнёрство рассчитано на три года. За это время компании планируют обмениваться опытом, тестировать цифровые продукты и внедрять сервисы для автоматизации бизнес-процессов. Отдельный акцент сделают на технологиях ИИ.

Самая интересная часть соглашения — идея связать интеллектуальных ИИ-агентов Аэрофлота и Сбера в единую экосистему. По задумке, такие агенты смогут взаимодействовать друг с другом напрямую, без человека-оператора, и решать комплексные задачи в реальном времени.

На практике это может привести к появлению более цельного клиентского сценария. Например, пользователь выбирает рейс, оплачивает билет, оформляет страховку и покупает дополнительные тревел-услуги без прыжков между приложениями и без бесконечного повторного ввода одних и тех же данных.

Звучит как попытка наконец-то убрать из покупки поездки цифровую возню, к которой все давно привыкли. Потому что сейчас даже простой маршрут может превратиться в мини-квест: билет здесь, страховка там, ещё один сервис в отдельном окне, данные вводим заново, терпение теряем по дороге.

Пока речь идёт о развитии технологии и совместной работе, а не о готовом сервисе, который появится завтра утром. Но направление понятно: крупные игроки хотят встроить ИИ не только в чат-боты и поддержку, а в саму логику покупки и сопровождения поездки.

Если проект дойдёт до работающего продукта, ИИ-агенты смогут взять на себя часть рутины, а пользователю останется меньше кнопок, меньше форм и меньше раздражения. В тревеле это уже звучит почти как роскошь.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru