Учебный центр IBM QDTS - Казахстан

IBM и ESA запускают TerraMind, новую модель искусственного интеллекта для мониторинга Земли и климата

Корпорация IBM совместно с Европейским космическим агентством (ESA) представила TerraMind — ИИ-модель для анализа данных наблюдения за Землёй в режиме реального времени. Система, опубликованная в открытом доступе на платформе Hugging Face, объединяет 9 типов геопространственной информации, включая спутниковые снимки, параметры почвы, климатические показатели и текстовые описания регионов. Это позволяет прогнозировать климатические изменения, риски дефицита воды и другие глобальные параметры с высокой точностью, избегая необходимости использовать несколько узкоспециализированных моделей.

В основе TerraMind лежит TerraMesh — массив из более чем 500 миллиардов токенов данных, собранных из девяти миллионов пространственно-временных образцов. Архитектура модели построена на симметричном кодировщике-декодере с трансформерами, что обеспечивает обработку пиксельных, токенизированных и последовательных данных. Несмотря на объём обучающей информации, система требует на порядок меньше вычислительных ресурсов, чем аналоги, благодаря оптимизации под каждую модальность. Например, при оценке нехватки воды она анализирует температуру, осадки, растительность и сельхоздеятельность одновременно, создавая целостную картину для конкретного региона.

«TerraMind выходит за рамки стандартной обработки изображений, — отметил Хуан Бернабе-Морено, директор IBM Research в Великобритании. — Модель выявляет скрытые связи между данными, которые ранее требовали ручного сопоставления». Тестирование на платформе ESA PANGEA подтвердило эффективность: в задачах классификации почв, экологического мониторинга и обнаружения изменений система превзошла 12 конкурентов минимум на 8%.

Ключевую роль в успехе сыграла техника Thinking-in-Modalities (TiM), разработанная IBM. Она напоминает метод Chain-of-Thought в языковых моделях, но адаптирована для мультимодальных данных. TiM генерирует синтетические обучающие наборы, дополняющие исходную информацию. «Если модель анализирует водные объекты, она может самостоятельно создать детальные карты почвенного покрова, улучшая точность прогноза», — пояснил соавтор метода Йоханнес Якубик.

Сферы применения TerraMind охватывают как долгосрочные задачи — планирование инфраструктуры, управление биоразнообразием, — так и оперативные сценарии вроде мониторинга пожаров или наводнений. ESA уже анонсировало планы выпустить оптимизированные версии модели для реагирования на стихийные бедствия в ближайшие недели.

«Раньше нам приходилось комбинировать десятки инструментов, — заявила Симонетта Чели, директор программ наблюдения Земли ESA. — Теперь TerraMind объединяет данные спутников, климатические модели и геопространственный контекст, предлагая учёным и бизнесу единый источник истины». Сейчас команды работают над интеграцией TerraMind в глобальные климатические инициативы, чтобы превратить сырые исходные данные в инсайты для шагов по защите планеты.

https://www.ixbt.com/news/2025/04/22/terramind-ot-ibm-predstavili-algoritm-dlja-dzz-kotoryj-analiziruet-zemlju-v-realnom-vremeni.html

#экология #ИТ

IBM представила новое поколение своих языковых моделей Granite 3.2 для предприятий

Модели Granite 3.2 доступны под лицензией Apache 2.0 на различных платформах, таких как IBM watsonx.ai, Ollama, Replicate и LM Studio.
IBM представила новое поколение своих языковых моделей (LLM) под названием Granite 3.2, которые предназначены для использования предприятиями. Основная цель - создание компактных и эффективных моделей искусственного интеллекта, которые могут быть применены на практике. Модели Granite 3.2 доступны под лицензией Apache 2.0, а также на различных платформах, включая IBM watsonx.ai, Ollama, Replicate и LM Studio. В скором времени ожидается их появление на RHEL AI 1.5, что позволит широкому сообществу разработчиков воспользоваться этими моделями с открытым исходным кодом.

Одной из ключевых особенностей новых моделей Granite является модель языка видения (VLM), которая предназначена для понимания документов. VLM модель продемонстрировала производительность, соответствующую или превосходящую более крупные модели, такие как Llama 3.2 11B и Pixtral 12B, на важных корпоративных задачах, таких как DocVQA, ChartQA, AI2D и OCRBench1. Для достижения таких результатов IBM использовала собственный инструментарий Docling и обучила модель на 85 миллионах PDF-файлов и создала 26 миллионов синтетических пар вопросов-ответов.

Еще одной важной особенностью моделей Granite 3.2 является возможность включения или выключения рассуждений для оптимизации эффективности. Модели 3.2 2B и 8B обладают способностью проводить логические выводы, что позволяет улучшить их рассуждения. Модель 8B, благодаря такой возможности, показала значительное улучшение по сравнению с предыдущей версией в целом ряде реальных ситуаций и задач, таких как ArenaHard и Alpaca Eval.

https://overclockers.ru/blog/ddr77/show/211159/IBM-predstavila-novoe-pokolenie-svoih-yazykovyh-modelej-Granite-3-2-razrabotannyh-dlya-predpriyatij

#инновации #ИТ #ИИ

Overclockers.ru: IBM представила новое поколение своих языковых моделей Granite 3.2 для предприятий Модели Granite 3.2 доступны под лицензией Apache 2.0 на различных платформах, таких как IBM watsonx.ai, Ollama, Replicate и LM Studio.

IBM и NVIDIA расширяют инфраструктуру ИИ благодаря новому сотрудничеству

IBM, ведущий игрок в индустрии ИТ-услуг с рыночной капитализацией в 229 миллиардов $ и впечатляющей годовой доходностью в 36%, и NVIDIA объявили о новом сотрудничестве, направленном на развитие корпоративных возможностей искусственного интеллекта (ИИ). Согласно данным InvestingPro, IBM продемонстрировала сильную динамику с выручкой в 62,75 миллиарда $ за последние двенадцать месяцев. Эти планируемые интеграции, основанные на эталонном дизайне платформы данных NVIDIA AI, помогут предприятиям эффективно управлять рабочими нагрузками генеративного ИИ и приложениями агентного ИИ.

https://ru.investing.com/news/company-news/article-93CH-2695348

#инновации #ИИ #ИТ

Дорогие партнёры, заказчики, читатели нашего блога, поздравляем вас со светлым весенним праздником Наурыз! Успехов, достатка, новых достижений, пусть ваше дело расцветает, как природа в эти дни! Наурыз құтты болсын! 🌷

С уважением, Учебный Центр QDTS Казахстан

Прорыв в квантовых компьютерах: компания IBM представила новый процессор

IBM открыла дверь в будущее вычислений. Новый квантовый процессор с 1121 кубитом обещает решить задачи, которые были не по зубам традиционным компьютерам. Разберёмся, почему это открытие уже называют революцией.

Почему квантовые компьютеры вызывают столько шума? Давайте разберёмся. Традиционные компьютеры, какими бы мощными они ни были, работают с нулями и единицами. А теперь представьте машину, способную одновременно обрабатывать огромное количество вариантов решений. IBM сделала этот шаг — представила процессор Condor с 1121 кубитом. Но что это значит для науки и технологий? Начнём с основ.

Что такое кубиты и почему они важны?
Кубиты — это строительные блоки квантовых компьютеров. В отличие от обычных битов, которые принимают значения 0 или 1, кубиты могут находиться в состоянии суперпозиции. Проще говоря, они могут быть и 0, и 1 одновременно. Это позволяет квантовым машинам решать задачи, на которые у классических компьютеров ушли бы годы. Например, взломать сложные шифры или смоделировать структуру сложной молекулы.

Теперь давайте разберёмся, чем новый процессор IBM так примечателен.

Особенности процессора Condor
IBM не зря выбрала такое название. Как кондор парит высоко над землёй, так и их новый процессор возвышается над предыдущими моделями по характеристикам:

1121 кубит — это более чем вдвое превышает показатели предыдущих версий.
Сверхпроводниковые элементы гарантируют стабильность работы.
Коррекция ошибок стала эффективнее, что снижает вероятность сбоев.
Температура почти абсолютного нуля обеспечивает идеальные условия для сохранения квантового состояния.
Что это даёт? Процессор способен решать задачи, требующие колоссальной вычислительной мощности. Например, моделирование сложных химических реакций или оптимизация логистических маршрутов.

Где можно применить квантовые вычисления?
Разработка лекарств
Процессор Condor уже тестируется в фармацевтике. Благодаря моделированию молекул на квантовом уровне, исследователи надеются ускорить разработку лекарств от рака и редких заболеваний. Ранее подобные расчёты занимали годы.

Оптимизация логистики
Компании, занимающиеся грузоперевозками, сталкиваются с задачами построения маршрутов с миллионами переменных. Квантовые алгоритмы могут решить их за считаные минуты, экономя время и ресурсы.

Финансовая аналитика
Банки уже экспериментируют с квантовыми моделями для прогнозирования рисков и оптимизации портфелей инвестиций. По заявлениям IBM, новый процессор может сократить время расчётов в десятки раз.

Проблемы и вызовы, которые предстоит решить
Но не стоит забывать, что квантовые компьютеры пока далеки от массового использования. Основные проблемы таковы:

Стабильность кубитов — даже слабые вибрации могут вызвать ошибки в вычислениях.
Программное обеспечение — для таких систем ещё только разрабатываются алгоритмы.
Охлаждение — работа процессора требует температуры, близкой к абсолютному нулю, что пока остаётся дорогим решением.
Заключение
Новый процессор IBM — это шаг к вычислительным системам будущего. Condor открывает возможности, которые ещё недавно казались фантастикой. Мы стоим на пороге новой эры, где квантовые компьютеры смогут решать задачи, недоступные обычным машинам. Но до массового внедрения ещё предстоит пройти путь. Будущее квантовых технологий только начинается, и наблюдать за этим процессом — задача не менее захватывающая, чем сами вычисления.

https://cadelta.ru/science/id11308

#квантовыетехнологии #инновации

Прорыв в квантовых компьютерах: компания IBM представила новый процессор IBM представила квантовый процессор с 1121 кубитом. Обсуждаем его характеристики, влияние на науку и перспективы применения в реальных задачах.

CoreWeave поставит IBM ИИ-суперкомпьютер на базе NVIDIA GB200 NVL72 для обучения моделей Granite

CoreWeave и IBM заключили соглашение о сотрудничестве, в рамках которого стартап поставит IBM один из первых своих ИИ-суперкомпьютеров на базе NVIDIA GB200 NVL72 с интерконнектом Quantum-2 InfiniBand. В качестве хранилища будет использоваться высокопроизводительная All-Flash СХД IBM Storage Scale System. IBM будет использовать облачную платформу CoreWeave для обучения семейства больших языковых моделей (LLM) Granite.

https://servernews.ru/1116957

#ИИ

CoreWeave поставит IBM ИИ-суперкомпьютер на базе NVIDIA GB200 NVL72 для обучения моделей Granite CoreWeave и IBM заключили соглашение о сотрудничестве, в рамках которого стартап поставит IBM один из первых своих ИИ-суперкомпьютеров на базе NVIDIA GB200 NVL72 с интерконнектом ...

IBM планирует создать самый мощный в мире квантовый компьютер в 2025 году

В этом году IBM планирует установить новый рекорд, разработав самый мощный квантовый компьютер из когда-либо созданных, объединив вычислительную мощь нескольких параллельно соединенных квантовых процессоров. Это заявление последовало за успешной демонстрацией соединения двух квантовых процессоров. Ожидается, что такая стратегия позволит достичь рекордного количества обрабатываемых кубитов к 2025 году, а к 2026 году — более 4 000 кубитов. Квантовые процессоры, или блоки квантовой обработки (QPU), — это основные строительные блоки квантовых компьютеров, позволяющие манипулировать квантовыми битами (кубитами). В некотором смысле они являются квантовым эквивалентом центрального процессора (ЦП) в обычных компьютерах. Около шести лет назад первый QPU, разработанный IBM, был способен обрабатывать 20 кубитов. Сегодня самый большой QPU компании Condor имеет 1 121 кубитов, а начинающий Atom Computing - 1 180.

Начиная уже с этого года, IBM планирует разработать еще более крупные процессоры, способные обрабатывать до нескольких тысяч кубитов. Однако разработка QPU сталкивается с серьезной проблемой: частота ошибок растет по мере увеличения размеров системы. Чтобы преодолеть это препятствие, необходимы надежные системы коррекции ошибок. Для этого IBM предлагает модульный подход, предполагающий сочетание различных компонентов. «Наша цель — создание квантово-ориентированных суперкомпьютеров», — пояснил Джей Гамбетта, вице-президент IBM по квантовым компьютерным исследованиям, в блоге, посвященном дорожной карте компании на 2025 год. «Квантово-ориентированный суперкомпьютер будет объединять квантовые процессоры, классические процессоры, квантовые коммуникационные сети и классические сети, и все это будет работать вместе, чтобы изменить способ вычислений». Такая стратегия в конечном итоге позволит использовать вычислительную мощь нескольких QPU, подключенных параллельно и работающих как единое целое.

До 4 158 кубитов, обрабатываемых к 2026 году В ноябре прошлого года команда IBM провела первую экспериментальную демонстрацию двух QPU, соединенных параллельно и работающих как единое устройство. Каждый из них (Eagle QPU) может обрабатывать до 127 кубитов и подключается к другому в режиме реального времени через обычную систему связи. Это позволяет управлять квантовыми затворами (строительными блоками квантовых схем) классическим способом в рамках динамической схемы. В сборку также встроено устройство для устранения ошибок и система для индуцирования квантовых состояний, требующих периодического подключения. Компания планирует распространить эту стратегию на новое поколение QPU Flamingo, способных обрабатывать 462 кубита. По крайней мере три из них будут подключаться параллельно и объединяться в систему, способную обрабатывать до 1 386 кубитов, что значительно превзойдет текущий рекорд. «Наше обучение масштабированию позволит объединить все эти достижения, чтобы полностью использовать их потенциал», — объясняет Гамбетта. Этот шаг позволит перейти к следующему, который будет заключаться в разработке мультичипового процессора Kookaburra, способного самостоятельно обрабатывать 1 386 кубитов. В 2026 году компания планирует соединить три QPU Kookaburra через квантовый канал связи, что позволит обрабатывать впечатляющее количество кубитов: в общей сложности 4 158.

«Сочетание этих технологий (классическое распараллеливание, многочиповые квантовые процессоры и квантовое распараллеливание) дает нам все необходимые ингредиенты для того, чтобы вывести наши компьютеры туда, куда нас приведет наша дорожная карта», — говорит Гамбетта. Однако потребуется еще несколько лет, чтобы продемонстрировать, насколько хорошо работают эти модульные QPU, считает эксперт. Это связано с тем, что для их подключения и синхронизации требуются сотни компонентов, называемых «соединителями», а команда IBM пока разработала только два типа. Кроме того, для полностью модульных квантовых компьютеров будет необходим совершенно другой тип соединителей (по словам компании, он находится в стадии разработки). Эти компоненты различаются в зависимости от того, соединяют ли они соседние или удаленные QPU. Тем не менее «к 2025 году мы устраним основные барьеры на пути масштабирования квантовых процессоров благодаря модульному квантовому оборудованию, управляющей электронике и криогенной инфраструктуре, которые его сопровождают», — заключает Гамбетта.

New-Science.ru https://new-science.ru/ibm-planiruet-sozdat-samyj-moshhnyj-v-mire-kvantovyj-kompjuter-v-2025-godu/

#квантовыекомпьютеры #технологии #инновации #ИТ

IBM планирует создать самый мощный в мире квантовый компьютер в 2025 году - New-Science.ru В этом году IBM планирует установить новый рекорд, разработав самый мощный квантовый компьютер из ко

Учебный центр QDTS поздравляет всех с наступившим Новым 2025 Годом! Желаем успехов, процветания, новых больших проектов, вдохновения и удачи во всех делах! А мы всегда будем рады повысить экспертизу ваших специалистов по самым интересным решениям программного и аппаратного обеспечения. ✨❄🎄

В IBM придумали как в пять раз быстрее обучать ИИ и экономить энергию

Технология передачи данных с использованием оптических волноводов в дата-центрах может кардинально сократить энергопотребление и время обучения моделей искусственного интеллекта.

IBM представила метод ускорения и оптимизации работы центров обработки данных, который, по оценкам представителей компании, существенно повысит энергоэффективность систем ИИ. Инженеры предлагают заменить медные провода, которые соединяют ускорители графических процессоров, оптическими технологиями передачи информации.

Существующие ограничения вычислительных систем связаны с физическими барьерами передачи электронных сигналов, объясняют разработчики. Медные провода замедляют процессы передачи данных, вынуждая процессоры простаивать в ожидании информационных пакетов. Специалисты IBM разработали полимерный оптический волновод, который позволяет передавать данные с помощью световых лучей между различными компонентами серверов ЦОДа.

Предложенная технология Co-Packaged Optics использует фотонные интегральные схемы и одномодовые волокна для направления оптических сигналов. По оценкам инженеров, волокна примерно в три раза шире человеческого волоса позволяют передавать терабиты данных в секунду на расстоянии от нескольких сантиметров до сотен метров.

В IBM посчитали, что замена соединений сократит энергопотребление центров обработки данных в пять раз, а скорость обмена информацией между чипами увеличится до 80 раз. Такие изменения позволят сократить время обучения большой языковой модели с 70 млрд с использованием стандартных графических процессоров с трех месяцев до менее трех недель.

https://hightech.fm/2024/12/11/optics-data-center

#Технологии

В IBM придумали как в пять раз быстрее обучать ИИ и экономить энергию Технология передачи данных с использованием оптических волноводов в дата-центрах может кардинально сократить энергопотребление и время обучения моделей искусст...

IBM увеличила производительность и снизила количество ошибок в своих квантовых компьютерах

Новая система уже демонстрирует впечатляющие результаты. Она способна выполнять до 5000 квантовых операций с приемлемым уровнем точности — достаточным для моделирования простых химических соединений.

Квантовые компьютеры долгое время оставались скорее теоретической концепцией, чем практическим инструментом. Основная проблема заключалась в высокой чувствительности квантовых систем к ошибкам и сложности их контроля. Однако последние достижения IBM открывают новые перспективы в этой области.

Изначально гонка в квантовых вычислениях фокусировалась на увеличении числа кубитов — квантовых битов, являющихся базовыми единицами квантовых вычислений. IBM была одним из пионеров, достигнув впечатляющей отметки в 1000 кубитов. Однако практика показала, что простое наращивание количества кубитов не решает фундаментальных проблем: каждый кубит становился потенциальным источником ошибок, что делало сложные вычисления практически невозможными.

В настоящее время IBM работает над высокоэффективной платформой для квантовых вычислений в которой постепенно повышается производительность и снижается количество ошибок в вычислениях. Несмотря на то, что эксперты полагают, что полноценные квантовые вычисления без ошибок станут реальностью только к концу десятилетия, IBM нацелена найти новые методы повышения уровня квантовых вычислений уже сегодня. В компании уверены, что квантовые технологии могут решать важные задачи и скоро им удастся минимизировать возникающие ошибки.

Инженеры IBM значительно увеличили количество кубитов в своих процессорах. Недавно IBM стала одной из первых компаний, достигших 1000 кубитов. Но на ранних этапах каждый из этих кубитов был подвержен ошибкам, и любое сложное вычисление на таких процессорах имело высокую вероятность сбоя. Чтобы преодолеть эту проблему, специалисты сместили фокус на повышение качества менее мощных процессоров, улучшая их производительность и точность. На недавней презентации IBM представила вторую версию своего процессора Heron, включающую 133 кубита. Такое количество кубитов уже выходит за пределы возможностей симуляции на классических компьютерах, при условии минимального уровня ошибок.

Как объяснил вице-президент IBM Джей Гамбетта, главная задача второй версии Heron — устранение так называемых ошибок TLS (двухуровневых систем). Такие ошибки возникают из-за дефектов в электронной структуре на поверхности процессора, которые могут взаимодействовать с кубитами, приводя к их потере когерентности. IBM решает эту проблему с помощью точной настройки частот, на которых работают кубиты, что позволяет избежать нежелательных взаимодействий с дефектами.

Помимо аппаратных улучшений, IBM полностью переписала программное обеспечение, которое управляет вычислительным процессом. В результате время обработки квантовых операций сократилось в разы — задачи, ранее занимавшие 122 часа, теперь решаются всего за несколько часов. Это изменение не только выгодно для клиентов, оплачивающих время работы на оборудовании, но и снижает вероятность случайных ошибок, так как вычисления выполняются быстрее.

Однако даже с усовершенствованным оборудованием вероятность ошибок при сложных вычислениях сохраняется. IBM развивает технологию исправления ошибок, но параллельно работает над методами их смягчения. В 2022 году компания впервые представила подход, при котором уровень шума в системе искусственно увеличивается, а затем измеряется на разных уровнях. На основе этих измерений создаётся модель, которая позволяет спрогнозировать результат вычислений без учета шума. Это снижает негативное влияние ошибок на результат, но такие вычисления требуют значительных ресурсов и становятся сложнее с увеличением числа кубитов.

Чтобы облегчить выполнение этих операций, IBM оптимизировала работу алгоритмов и добавила поддержку графических процессоров (GPU), что позволило увеличить масштаб квантовых цепей, с которыми можно работать, до новых уровней.

Применив свои последние разработки, IBM смоделировала простую квантовую систему — модель Изинга, выполнив успешно 5000 квантовых операций (гейтов) и получив точные результаты. Гамбетта отметил, что при использовании этих технологий с точностью 10% удается оценить наблюдаемые параметры, что уже позволяет исследователям моделировать электронную структуру простых химических соединений, таких как соединения железа и серы.

IBM признаёт, что квантовые компьютеры пока не способны стабильно работать и превзойти классические решения. "Преимущество квантовых технологий станет очевидным, когда квантовый метод однозначно обойдет все классические методы", — поясняет Гамбетта. По его мнению, это сложный научный вопрос, требующий работы не только инженеров и алгоритмистов, но и специалистов из различных научных областей. Он отметил, что достижение устойчивого превосходства квантовых вычислений над классическими потребует нескольких лет и будет зависеть от непрерывных улучшений как в квантовых, так и в классических алгоритмах.

На данный момент IBM готова продолжать исследования и постепенные улучшения, открывающие перед учеными новые возможности и приближающие эру полноценной работы квантовых технологий в реальных научных и промышленных задачах.

https://overclockers.ru/blog/Fantoci/show/191189/IBM-uvelichila-proizvoditel-nost-i-snizila-kolichestvo-oshibok-v-svoih-kvantovyh-komp-juterah

#ИТ #квантовыетехнологии #инновации

Overclockers.ru: IBM увеличила производительность и снизила количество ошибок в своих квантовых компьютерах Новая система уже демонстрирует впечатляющие результаты. Она способна выполнять до 5000 квантовых операций с приемлемым уровнем точности — достаточным для моделир...