KI- Innovationszentren und Forschungskooperationen
Lenovo: Mehr Engagement bei Künstlicher Intelligenz
Lenovo hat auf der Supercomputing 2017 (SC17) weitere Initiativen der Data Center Group im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) angekündigt. Diese sollen es Anwenderunternehmen ermöglichen, KI zu nutzen, um die Produktivität zu steigern und ihre Ergebnisse zu verbessern. In einer kürzlich durchgeführten Umfrage gaben 76 Prozent der Befragten an, dass KI für den Erfolg der Unternehmensstrategie von grundlegender Bedeutung sei. KI-Technik sei außerdem für 64 Prozent der Befragten für das langfristige Wachstum ihres Unternehmens entscheidend. Gleichzeitig werde erwartet, dass bis 2020 mehr als 44 Billionen Gigabyte an Daten existieren werden. Zusammengenommen ergibt sich daraus, ein großer Bedarf für Deep Learning und computerbasierendes Schlussfolgern. Die Basis dafür bildet eine High-Performance-Computing-Infrastruktur (HPC), die diese Informationen verarbeiten, neue und verwertbare Erkenntnisse generieren sowie wichtige geschäftliche und wissenschaftliche Fortschritte untermauern kann.
"Künstliche Intelligenz hat bereits heute tief gehenden Einfluss auf traditionelle Geschäftsstrategien und die wissenschaftliche Forschung. Die meisten Führungskräfte betrachten KI als Priorität für die kommenden Jahre. Um wirklich von der riesigen Datenmenge zu profitieren, die Unternehmen zur Verfügung steht, müssen unsere Kunden KI als Hilfsmittel nutzen, um in der heutigen wettbewerbsintensiven Geschäftslandschaft erfolgreich zu sein „, erklärt Kirk Skaugen, Präsident der Lenovo Data Center Group. "Mit unseren neu eröffneten globalen KI-Innovationszentren und einem umfassenden Produkt- und Service-Portfolio setzen wir uns dafür ein, die KI-Implementierungen unserer Kunden umzusetzen und mit Leben zu erfüllen."
Auf diese Weise gelte es etwa, globale humanitäre Bestrebungen voranzubringen, beispielsweise die Suche nach Heilmitteln für Krankheiten oder das Verständnis der tatsächlichen Auswirkungen des Klimawandels.
So entfallen heute zum Beispiel bereits 70 Prozent des gesamten globalen Süßwasserverbrauchs auf die Landwirtschaft. Bis 2050 wird erwartet, dass weitere zehn Prozent der Wasserressourcen nötig sind, um die Menge an Nahrungsmittel zu produzieren, die für eine wachsende Weltbevölkerung ausreichen. Da Süßwasser für die Landwirtschaft immer knapper wird, ist es von entscheidender Bedeutung, bereits im Vorfeld risikoreiche Wassermangelgebiete zu identifizieren und die vorhandenen Wasserressourcen zu bewirtschaften, um negative Auswirkungen auf die Nahrungsmittelproduktion zu minimieren – zum Nutzen der lokalen Landwirte und der Gesellschaft insgesamt.
Forscher der North Carolina State University (NCSU) gehen diese globale Herausforderung in einer Partnerschaft mit Lenovo an: Mithilfe eines Prozesses zur räumlich-geografischen Analyse von Bildern durch Künstliche Intelligenz erkennt die NCSU mit Unterstützung von Algorithmen aus dem Deep Learning landwirtschaftliche Nutzflächen, identifiziert Nutzpflanzen, überwacht die Bodenverhältnisse und berechnet den Wasserbedarf anhand der verfügbaren Wasserressourcen, um Dürregebiete zu kartieren. Dieselbe KI-Technik soll der lokalen und globalen Landwirtschaft helfen, die Pflanzen- und Bodengesundheit zu untersuchen, um Wasser- und Energieressourcen in der Bewässerung effizient zu nutzen, ihre Rentabilität zu verbessern und gleichzeitig die knappen natürlichen Ressourcen zu schonen.
Auch die Physik kann profitieren: Am University College London (UCL) rekonstruieren Forscher hochenergetische Partikelkollisionen aus dem ATLAS-Experiment am Large Hadron Collider (LHC) des CERN, dem weltweit größten und leistungsfähigsten Teilchenbeschleuniger. Diese Arbeit ist hilfreich, um einige der grundlegendsten Fragen über die Ursprünge des Universums zu beantworten. Die zunehmende Intensität der Kollisionen am LHC stellt jedoch die traditionellen Techniken zur Mustererkennung in Frage: Sie würden eine unbezahlbare Rechenleistung erfordern. Durch die Zusammenarbeit mit Lenovo wollen die UCL-Forscher KI nutzen, um die Trajektorien von Partikeln mit bildgebenden Daten aus ATLAS wesentlich effizienter als mit herkömmlichen Methoden zu rekonstruieren. Dieser Ansatz verringert nicht nur die benötigten Rechenressourcen, sondern trägt auch dazu bei, dass die UCL ihre Forschung bei der Rekonstruktion von noch komplexeren Ereignissen weiter vertiefen kann.
Umfassenden Investitionen von mehr als einer Milliarde Euro im Bereich Forschung und Entwicklung sowie in verschiedenen Initiativen bilden laut Lenovo das Fundament, auf dem die hauseigene Data Center Group drei neue KI-Innovationszentren in Morrisville (North Carolina, USA), Stuttgart (Deutschland) und Peking (China) betreibt. Dort sollen Kunden in Zukunft herausfinden können, wie KI bei der Lösung ihrer größten geschäftlichen Herausforderungen und der Beantwortung der wichtigsten gesellschaftlichen Fragen helfen kann.
Mehr als 100 Big-Data-Experten von Lenovo und spezialisierte KI-Entwickler arbeiten nach Angaben des Unternehmens bereits an der Entwicklung von KI-fähigen Lösungen, beispielsweise um Tumore auf Patientenbildern zu erkennen und zu klassifizieren. Dies unterstütze Mediziner entscheidend bei der Diagnose. Lenovo-Kunden können auf die Services des Innovationszentrums von der Ferne aus zugreifen und haben die Möglichkeit, Anwendungen und Workloads auf einer Vielzahl von Systemen, die für HPC optimiert sind, zu testen und weiterzuentwickeln. Darüber hinaus können sie sich einem breit gefächerten Netzwerk von Experten, Partnern, Datenwissenschaftlern und anderen Kunden anschließen, um tiefere Einblicke zu erlangen, Erfahrungen auszutauschen und so bei der Lösung einiger der größten Herausforderungen der Welt zu helfen.
Im Produktumfeld schlägt sich das Engagement zum Beispiel in neuen Grafikprozessoren für das ThinkSystem SD530 nieder, nun einschließlich Unterstützung für die neuesten Nvidia-Volta-Architektur-basierenden Tesla-V100-Grafikprozessor-Beschleuniger und Prozessoren der Intel-Xeon-Scalable-Systems-Familie. Anwender, die Leistung und Skalierbarkeit für den Betrieb großer, komplexer Umgebungen wie Hochleistungsrechner oder softwarebasierende Angebote benötigen, können ThinkSystem SD530 einfach an ihre Erfordernisse anpassen. Mit dem Tesla V100 werde das ThinkSystem SD530 zu einer besonders leistungsfähigen Lösung für KI-Anwendungen.
Weitere Informationen stehen unter www.lenovo.com zur Verfügung.
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