По оценкам международных аналитиков PwC, вклад искусственного интеллекта в мировую экономику к 2030 году может превысить 15,7 триллиона долларов. Ключевым фактором этого роста становится повышение эффективности и скорости вычислений.
Ученые лаборатории "Многомасштабная нейродинамика для интеллектуальных систем", созданной по программе мегагрантов Минобрнауки России в Сколтехе, разрабатывают принципиально новые алгоритмы оптимизации для машинного обучения и анализа данных. Такие математические инструменты определяют вектор развития интеллектуальных систем следующего поколения.По мнению Александра Гасникова, экономический эффект от внедрения подобных разработок коммерчески значим для всего рынка:
"Решение сложнейших задач оптимизации стоит компаниям десятки, а то и сотни миллионов долларов. Если созданный алгоритм работает в десятки раз быстрее решений конкурентов при сохранении аналогичного качества, это позволяет добиться колоссальной экономии электроэнергии и финансовых средств".
О том, как фундаментальная математика совершает скрытые технологические революции в сфере ИИ, поговорили в программе "На острие науки" с руководителем лаборатории, ректором Университета Иннополис, членом-корреспондентом РАН Александром Гасниковым.
Автор и ведущая программы – Ирина Короткова, кандидат экономических наук, генеральный директор компании Инконсалт.