- Сіз компьютерлік графика саласында 30 жылдан астам уақыт еңбек етіп келесіз. Голливуд студияларынан бастап NVIDIA-ға дейін түрлі жобаларда жұмыс істедіңіз. Жасанды интеллект дамығалы компьютерлік графиканың рөлі қалай өзгерді? Алда бізді бұл салада қандай үлкен өзгеріс күтіп тұр?
- Көп жылдық жұмыс тәжірибемде компьютерлік графиканың негізгі мақсаты адамға шынайы көрінетін виртуалды әлем жасау болды. Ал физикалық жасанды интеллектінің дамуымен бұл виртуалды әлем машиналарды үйрететін ортаға айналып келеді. Сондықтан мұнда физика заңдарының дәл сақталуы өте маңызды. Мысалы, робот бір затты қолына алғанда не болатынын, бөлме ішінде қалай қозғалу керегін немесе бұрын кездестірмеген нәрсеге тап болғанда қалай әрекет ету керегін түсінуі тиіс.
Симуляция осындай жағдайларды виртуалды ортада қайта-қайта сынап көруге мүмкіндік береді. Өйткені оларды шынайы өмірде дәл солай қайталап тексеру көп қаражат пен уақытты қажет етуі немесе қауіпті болуы мүмкін.
Алда күтіп тұрған ең үлкен өзгеріс – жасанды интеллектінің шынайы өмірде әрекет ете бастауы. Яғни машиналар айналасын қабылдап, болып жатқан жағдайды саралап, соған сай әрекет ете алады. Компьютерлік графика, физикалық модельдеу және жеделдетілген есептеу технологияларының ондаған жыл бойғы дамуы осыған негіз қалап отыр.
- NVIDIA Omniverse шынайы өмірдегі жағдайларды виртуалды ортада қайталап, алдын ала тексеруге мүмкіндік береді. Бүгінде компаниялар зауыттың жұмысын, роботтар мен көліктерді, тіпті тұтас қаладағы түрлі процестерді виртуалды ортада қаншалықты дәл модельдей алады?
– Бұл мүмкіндік қазірдің өзінде қолданылып жүр. Мысалы, BMW Group өндірістегі өзгерістерді алдын ала жоспарлап, тексеру үшін NVIDIA Omniverse платформасын Virtual Factory жобасында пайдаланады. Компанияның мәліметінше, бұрын өндірістік желідегі жабдықтардың бір-біріне соқтығыспай жұмыс істейтінін тексеруге төрт аптаға жуық уақыт кететін. Қазір осы процесті виртуалды ортада үш күнде модельдеуге болады.
Жасанды интеллект агенттері цифрлық егіздерді жасау мен пайдалану тәсілін де өзгертіп келеді. Инженерлер бұл үшін алдымен деректерді дайындап, түрлі бағдарламаларды бір жүйеге біріктіріп, модельдеуді баптайды. Бұл – көп уақыт пен еңбекті қажет ететін жұмыс. NVIDIA Omniverse құралдарының көмегімен оның бір бөлігін жасанды интеллект агенттеріне тапсырып, түрлі сынақ жүргізуге болады.
Мысалы, зауыт ішінде материалдарды тасымалдауды тиімді ұйымдастыру қажет делік. Жасанды интеллект агенті жабдықтарды орналастырудың түрлі нұсқасын қарастырып, нәтижесін салыстыруға көмектеседі. Ал цифрлық егіздер сол өзгерістердің нақты өндіріске қалай әсер ететінін алдын ала тексеруге мүмкіндік береді.
Осылайша инженерлер түрлі өзгерісті алдымен виртуалды ортада сынап көре алады. Кейін оның нәтижесін нақты өндірістегі көрсеткіштермен салыстырып, қай нұсқаның тиімді екенін анықтайды. Бұл деректер цифрлық егіздердің жұмысын жетілдіруге және өндіріске қандай өзгеріс енгізу керегін шешуге көмектеседі.
- Алдағы бес жылда генеративті жасанды интеллект, Omniverse және виртуалды модельдеу қай салаларға көбірек өзгеріс әкеледі деп ойлайсыз? Өндіріс, автомобиль жасау, энергетика, құрылыс, медицина немесе басқа салалар ма?
– Жақын арада бұл технологиялар өндіріс, логистика және автомобиль жасау салаларында кеңінен қолданылуы мүмкін. Себебі мұнда күрделі өндірістік жүйелермен жұмыс істеуге тура келеді. Мәселен, өндірістік желіні өзгерту, жаңа роботты іске қосу немесе көлікті сынау көп уақыт пен қаражатты қажет етеді.
Ал виртуалды модельдеу мұндай өзгерістерді алдымен компьютерде сынап көруге мүмкіндік береді. Генеративті жасанды интеллект әртүрлі жағдайды виртуалды түрде жасап, технологияның сол жағдайда қалай жұмыс істейтінін тексеруге көмектеседі. Жасанды интеллект агенттері жобалау, модельдеу және жұмысты оңтайландыру үдерістерін байланыстырып, инженерлерге көбірек нұсқаны қарастыруға мүмкіндік береді.
Энергетика, құрылыс және денсаулық сақтау салаларында да бұл технологияларды кеңінен қолдануға болады. Алдағы бес жылда, меніңше, өнімді әзірлеуге кететін уақытты қысқартып, жұмыстың сенімділігін арттыратын және ресурсты үнемдеуге көмектесетін шешімдерге сұраныс артады.
Әрине, мұндай технологияларды қолданбас бұрын жан-жақты тексеру қажет. Әсіресе қателік адам өміріне, өндіріске немесе басқа да маңызды жүйелерге әсер етуі мүмкін салаларда қауіпсіздікке қойылатын талап та жоғары болуы керек.
- Қазақстанда жасанды интеллектке қажетті есептеу қуатын арттыру жоспарланып отыр. Мұндай технологиялар цифрлық егіздерді дамытуға, өндірістегі түрлі процесті алдын ала модельдеуге және экономиканың басқа салаларына қалай көмектесе алады?
– Жеделдетілген есептеу технологиялары инженерлерге өндірісте қандай да бір өзгеріс жасамас бұрын оның нәтижесін алдын ала тексеруге мүмкіндік береді. Мұны Қазақстанда өндіріс, энергетика және логистика салаларында кеңінен қолдануға болады.
Мысалы, цифрлық егіздің көмегімен өндіріс орнындағы жабдықтарды қалай орналастырған тиімді екенін анықтауға, материалдардың қозғалысын модельдеуге немесе роботтардың басқа жабдықтармен қатар қалай жұмыс істейтінін тексеруге болады. Энергетика саласында мұндай технологиялар инженерлік есеп жүргізуге және жұмысты алдын ала жоспарлауға көмектеседі.
Алайда есептеу қуатын арттырудың өзі жеткіліксіз. Оған қажетті бағдарламалар, нақты әрі сенімді инженерлік деректер және әр саланың ерекшелігін жақсы білетін мамандар қажет.
Осының бәрі бір-бірімен ұштасқанда, Қазақстандағы мамандар жасанды интеллект мүмкіндіктерін өндірістегі нақты мәселелерді шешуге пайдалана алады. Сондай-ақ кәсіпорындар іс жүзінде қолдана алатын жаңа технологиялар мен қызметтер әзірлеуге жол ашылады.
- Жасанды интеллектке арналған ірі деректер орталықтарына көп мөлшерде электр энергиясы қажет. Оған қоса жабдықтарды салқындату жүйелері және тиісті инфрақұрылым құру керек. Қазір елдер жасанды интеллектінің есептеу қуатын арттыруға ұмтылып жатыр. Осындай жағдайда есептеу қуатын көбейту мен энергияны үнемді пайдалану арасындағы тепе-теңдікті қалай сақтауға болады?
– Мұндағы басты мәселе – жұмсалған энергияның әрбір бірлігінен қаншалықты көп нәтиже алуға болатынында. Ол үшін жасанды интеллект инфрақұрылымын жеке-жеке емес, біртұтас жүйе ретінде қарастыру қажет. Есептеу құрылғылары, желі, бағдарламалар, электрмен қамту және салқындату жүйесі өзара үйлесімді жұмыс істеуі керек. Өйткені оның бір бөлігіндегі өзгеріс қалған жүйенің жұмысына да әсер етеді.
Цифрлық егіздер осының бәрін нысанды салмай тұрып тексеруге мүмкіндік береді. Ал деректер орталығы іске қосылғаннан кейін оның жұмысын одан әрі жетілдіруге көмектеседі. Мысалы, NVIDIA Omniverse DSX Blueprint арқылы нысандағы жабдықтардың орналасуын, электрмен қамту мен салқындату жүйелерінің жұмысын алдын ала модельдеуге болады. Соның арқасында қандай да бір өзгеріс енгізбей тұрып, оның нәтижесі қандай болатынын көруге мүмкіндік бар.
Заманауи жабдық пен бағдарламаларды пайдалану және бүкіл жүйенің жұмысын дұрыс ұйымдастыру энергияны тиімді жұмсауға көмектеседі. Сонымен бірге әр ел өзінің электр энергиясы қорын, су тұтыну көлемін және электр желілерінің мүмкіндігін ескеруі керек.
Энергияны үнемдеу маңызды. Бірақ есептеу қуаты артқан сайын электр энергиясы, су және басқа да ресурстарға деген қажеттілік те өсе береді. Сондықтан есептеу инфрақұрылымын кеңейткенде ресурстарға түсетін жүктемені де қатар ескеру қажет.
- Сіз физикалық жасанды интеллект әлем экономикасының көптеген саласын түбегейлі өзгерте алатынын айттыңыз. Бұл мүмкіндікті толық пайдалану үшін технология тағы қалай дамуы керек? Ал әлем модельдері алғаш қай салаларда кеңінен қолданыла бастайды деп ойлайсыз?
– Қазір негізгі мәселелердің бірі – дерек. Жасанды интеллектіні адам тілін түсінуге үйрету үшін бізде өте көп мәтін болды. Ал машиналар шынайы өмірде өздігінен әрекет етуі үшін қозғалысты, түрлі күштің әсерін және өз әрекетінің қандай салдарға әкелетінін түсінуі керек. Мұндай тәжірибені нақты роботтар арқылы жинау көп уақыт пен қаражатты қажет етеді, кей жағдайда тіпті қауіпті болуы мүмкін.
Сондықтан түрлі жағдайды алдымен компьютерде жасап, сол жерде сынауға болады. NVIDIA Cosmos әлем модельдері де осыған көмектеседі. Оның көмегімен мамандар нақты ортадағы жағдайларды модельдеп, жасанды интеллектіні үйретуге қажетті деректерді жасай алады және белгілі бір жағдайдың әрі қарай қалай дамуы мүмкін екенін алдын ала қарастырады.
Бұл технологиялар алғашқылардың бірі болып робот техникасы мен өздігінен жүретін көліктерде кеңінен қолданылуы мүмкін. Себебі роботтар мен автономды көліктер шынайы өмірде сан алуан жағдайға тап болады және әрқайсысына дұрыс әрекет етуі керек.
Ендігі міндет – виртуалды ортадағы сынақтарды шынайы өмірге барынша жақындату, жүйенің қаншалықты дұрыс жұмыс істейтінін нақты бағалау және машинаның виртуалды ортада үйренгенін нақты жағдайда да сенімді қолдана алуын қамтамасыз ету.
Айта кетейік, кеше Мемлекет басшысы NVIDIA компаниясының вице-президенті Рев Лебаредянмен кездесті.