バックボーンモデルからフェデレーテッドラーニングまで、ModelArts 3.0がHuawei Cloud AIの野望を明らかにする

[51CTO.comよりオリジナル記事] 2020年9月25日、第5回Huawei Connect 2020が開催3日目を迎えました。午前中の「世界の開発者と共に成長し、新たな産業価値を創造する」と題した基調講演では、ファーウェイクラウド事業のプレジデントである鄭葉来氏が「包括的なAI、ファーウェイクラウドは世界の開発者と共に成長する」と題した基調講演を行い、ワンストップAI開発プラットフォームModelArts 3.0を正式に対外的にリリースした。次に、ファーウェイクラウドビジネス人工知能の主任科学者でIEEEフェローのティエン・チー氏が、参加者に対し、ModelArts 3.0の主な特徴、アップグレード後の優れたパフォーマンス、アプリケーション開発シナリオにおける優れたパフォーマンスについて説明しました。

ファーウェイのクラウド事業部長鄭葉来氏がワンストップAI開発プラットフォーム「ModelArts 3.0」を発表

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ファーウェイクラウドのAIチーフサイエンティストでIEEEフェローのTian Qi氏がModelArts 3.0を紹介

ModelArts 3.0 のリリースは大きな注目を集め、現場の開発者から白熱した議論が巻き起こりました。 AI開発に詳しい技術者は、ModelArtsがHuaweiが2018年にリリースしたワンストップAI開発プラットフォームであり、「AI開発をうまく機能させる」というサービスコンセプトを常に堅持していることを知っています。 ModelArts 3.0のコアテクノロジーが完全にアップグレードされたことで、Huawei CloudはAI開発のハードルをさらに下げ、産業アプリケーションへの実装を加速し、何千もの産業がインテリジェントな未来を実現できるよう支援します。

ModelArts 3.0 には 4 つのコア「ブラック テクノロジー」がありますが、なぜこれらがグループの「お気に入り」なのでしょうか?

Huawei Cloud AIの主要サービスとして新たにリリースされたModelArts 3.0には、大きな注目を集めている4つのコア「ブラックテクノロジー」が搭載されています。まず、Huawei CloudのバックボーンモデルEI-Backboneは、効率的なモデル、データ、コンピューティング能力、知識を統合することで、業界のAI実装能力とエクスペリエンスを総合的に向上させることができます。 2 つ目は、データを残さずに共同モデリングを実現するためのフェデレーテッド ラーニングをサポートすることです。 3 つ目は、包括的な視覚評価とインテリジェントな診断機能を提供することで、開発者がモデルのあらゆる側面のパフォーマンスを直感的に理解し、ターゲットを絞ったチューニングを実行できるようにします。 4 番目に、クラスター サイズ、タスク数、分散トレーニングの各リンクに的を絞った最適化が行われ、モデル トレーニング速度の要件に応じてリソースの最適な割り当てを適応的に実現できる弾性トレーニングがサポートされています。

これら4つの「ブラックテクノロジー」のうち、Huawei CloudのバックボーンモデルEI-BackboneとHuawei Cloud EI Federated Learningは、AI開発者の目に非常に眩しいものであり、「グループの寵児」となる可能性が高い。その理由は、これら 2 つのコア テクノロジーが非常に実用的だからです。

まず、Huawei Cloud EI が構築に取り組んでいる一般的な事前トレーニング済みモデル アーキテクチャである、Huawei Cloud のバックボーン モデル EI-Backbone を見てみましょう。その目的は、事前トレーニング済みのモデルと小規模サンプルの微調整を組み合わせた効率的なトレーニング モードを作成することです。つまり、EI-Backbone は、多くの開発経験を大規模に再現し、AI 使用の敷居を大幅に下げ、開発プロセスを短縮し、開発パフォーマンスを向上させることができる汎用的な事前トレーニング済みモデルを開発者に提供します。

医療画像のセグメンテーションを例にとると、以前は、開発者はモデルのトレーニングを開始するために数百または数千のラベル付きデータを必要としていました。しかし今では、EI-Backbone を利用することで、タスクを完了するために必要なラベル付きデータは数十個または数十個にまで減り、ラベル付けコストが 90% 以上削減されます。さらに、EI-Backbone が提供するフルスペース ネットワーク アーキテクチャ検索と自動ハイパーパラメータ最適化テクノロジにより、モデルの選択とハイパーパラメータの調整を人間の介入なしに迅速に完了でき、試行錯誤のコストが低く、専門家の経験に頼ることなく、モデルの精度を大幅に向上させることができます。さらに重要なのは、EI-Backbone に統合された事前トレーニング済みモデルをロードした後、モデルのトレーニングからテスト、承認、最終的な展開までのプロセス全体をわずか数時間または数分で完了できるため、トレーニング コストが最大 90% 削減されることです。

AI 開発者がデータを残さずに共同でモデルを構築できるようにする ModelArts のフェデレーテッド ラーニング機能を見てみましょう。ユーザーはそれぞれトレーニングにローカルデータを使用し、データ自体を交換することはありません。共同トレーニングを実現するために、更新されたモデル パラメータのみを暗号化された方法で交換します。 Huawei Cloud EI は、Huawei Cloud の「使いやすく、手頃な価格で、安全に使用できる」という包括的な AI ポリシーと組み合わせることで、従来のフェデレーテッド ラーニングにおける高コスト、データ デバイスに対する高いコンピューティング パワー要件、およびデータ プライバシーの容易な追跡という問題を解決しました。

2020年、ファーウェイクラウドEIは中国科学院上海薬物研究所の蒋華良院士と協力し、ファーウェイが独自に開発したFedAMPアルゴリズムとAutoGenomeアルゴリズムを医薬品開発のAIタスクに適用し、薬物の水溶解度、心毒性、キナーゼ活性を正確に予測しました。実践により、Huawei Cloud EI フェデレーテッド ラーニングによってトレーニングされたモデルの精度は、従来のフェデレーテッド ラーニングやディープラーニング アルゴリズムをはるかに上回ることが証明されています。

AI イノベーションは規模の大小に限りません。 ModelArtsはあらゆる場所にインテリジェンスをもたらします

2020年、継続的にアップグレードされ改善されたModelArtsは静かに世界を変えており、ますます多くの開発者がModelArtsがもたらしたAIイノベーションが社会の隅々に力を与えることができることを認識しています。

今年のカンファレンスでは、多くの注意深い開発者が渡り鳥保護に関するビデオに注目しました。このビデオでは、ModelArt が杭州の渡り鳥の研究と保護にどのように貢献しているかが紹介されています。上海同済大学の 5 人の大学生は、ModelArts を使用して、わずか数か月で数千種の鳥類を識別できるモデルをトレーニングし、渡り鳥にとってより住みやすい生息地を作り出すことができる湿地デジタル ツイン システムを確立しました。

ModelArts は自然に力を与えるだけでなく、弱い立場にあるグループに予期せぬ支援をもたらします。武漢王明アクセシビリティテクノロジー株式会社が開発したQimingtongアプリは、HUAWEI HiAI機能プラットフォームとHuawei Cloud ModelArtsを使用して、画像認識モデルのトレーニングと展開を効果的にスピードアップし、製品開発と反復効率を向上させ、視覚障害者により温かいユーザーエクスペリエンスを提供します。

実際、人間的なケアに基づいて開発された、このような革新的なスマート アプリケーションは数多くあります。消防、テロ対策、救助、爆弾処理などの複雑かつ危険な状況では、死傷者を減らすために、ロボット犬が任務遂行の主力となる可能性があります。杭州雲神初科技有限公司は、知能ロボット犬の開発企業の 1 つです。同社は、Huawei CloudのModelArtsとAtlas 200DKを適用し、「Jueying」シリーズのロボット犬にAI機能を与えました。 AIのサポートにより、ロボット犬は現場の環境をリアルタイムで認識し、知識グラフのインタラクティブな分析と強化学習を通じて動的な決定を下し、複雑な移動経路と行動を計画する能力を持ち、エンドとクラウドと連携して工場団地の安全を守ります。

今日では、AI が将来の世界に与える大きな影響を無視する業界人はほとんどいません。開発者が AI マスターへの道を歩む中、Huawei Cloud の ModelArts 3.0 は間違いなく最大の「アシスタント」です。より多くの AI 開発者が何千ものインテリジェント アプリケーションを開発できるよう支援することで、スマートな世界が開かれます。これはHuawei Cloud AIの最大の「野望」かもしれません！

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