Современная электроника №5/2025

СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 28 WWW.CTA.RU СОВРЕМЕННАЯ ЭЛЕКТРОНИКА • № 5 / 2025 нально экономит задействованные ресурсы памяти, что очень важно для моделей с открытым кодом, таких как Mistral, DeepSeek и др. Сегодня внедре- ние проприетарных систем ИИ сдер- живается из-за нежелания компаний отправлять конфиденциальную инфор- мацию на сторонние серверы. Для того чтобы организовать свой собственный ИИ, необходимо кроме открытого ПО, например DeepSeek, иметь сервер с графическими процессорами, облада- ющий достаточным объёмом памяти. В качестве такого устройства мож- но будет использовать настольный профессиональный компьютер Mac Studio – M3 Ultra 512GB [42]. На сегодняшний день это самый мощный компьютер Apple, который может быть использован для задач, связанных с ИИ. Оперативная память 512 ГБ (RAM) в Mac Studio позволяет работать с очень большими массивами данных, таки- ми, которые используют ИИ-модели с миллиардами параметров (например, DeepSeek R1) [43]. Ожидается, что, по сравнению с сер- верами на базе процессоров NVIDIA H100, стоимость полностью готового к работе комплекта Mac Studio будет, по крайней мере, в пять раз меньше. В конце марта 2025 года на платфор- ме X.com появилось сообщение о том, что Anthropic использует чипы Amazon Trainium 2 для обучения своих следу- ющих моделей. Для замены одного процессора NVIDIA H100 необходимо три чипа Amazon. Планируется, что Anthropic будет иметь в своём распоря- жении около 400 000 таких процессоров в рамках проекта Amazon Rainier [44]. Комбинация Open Source – LLM, кото- рые поддерживают технологии MoE, c новыми техническими решениями типа Mac Studio, Amazon Trainium 2 и други- ми позволит небольшим компаниям создавать свои собственные локаль- ные системыискусственного интеллек- та, предназначенные для обслуживания конкретных приложений. Более подробно инновационные аппаратные решения в области искус- ственного интеллекта будут рассмо- трены в следующей части статьи. Использование искусственного интеллекта в медицине, фармакологии и микробиологии Рассмотренный в первом разделе статьи проект «умной теплицы» был использован для того, чтобы на про- стом примере показать все этапы уча- стия ИИ в новых разработках, начиная от обоснования базовой идеи и закан- чивая практической реализацией. Вместе с тем существуют техниче- ские решения, в которых уникаль- ные возможности искусственного интеллекта используются для реше- ния конкретных задач, требующих углублённой экспертизы и огромных вычислительных мощностей, обеспе- чивающих правильное решение там, где традиционные методы достиг- ли своих пределов. Наиболее успеш- ные разработки в приборах и обору- довании за последние несколько лет были реализованы с помощью боль- ших мультимодальных моделей. Для того чтобы продемонстриро- вать ещё одну функцию генератив- ной модели Grok-3, мы проанализи- ровали с её помощью публикации, посвящённые использованию ИИ в различных областях науки и техники за последние пять лет (2020–2025 гг.). Первичные оценки были сделаны на основе исследования ведущей миро- вой базы данных цитирования Web of Science Core Collection, содержащей информацию о тысячах научных жур- налов, книг, книжных серий и конфе- ренций [45]. Кроме того, учитывались материа- лы, доступные на сайте AI Index Report, которые представляют собой самые обширные и глубокие аналитические ежегодные отчёты о развитии аппа- ратного обеспечения ИИ [46]. Также были приняты во внима- ние статьи, опубликованные на сайтах таких ведущих журналов, как: Artificial Intelligence; Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR); AI Magazine; IEEE Intelligent Systems; IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems; Nature Machine Intelligence; IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI); Science; Proceedings of the National Academy of Sciences. Согласно AI Index Report, за 2020– 2025 годы ежегодно публиковалось в среднем около 300 тысяч статей по ИИ. Таким образом, ИИ Grok проанализи- ровал около двух миллионов публика- ций. Эта оценка включает статьи, пре- принты и материалы конференций из указанных источников. С помощью большой генеративной модели Grok 3 был выполнен автома- тизированный анализ метаданных и содержания публикаций с использо- ванием методов обработки естествен- ного языка. Результаты этих оценок приведены в табл. 3. Оставшаяся доля публикаций (20%) распределяется примерно равными частями между другими областями, главными из которых являются: биз- нес, торговля, картография и навига- ция, а также городское и коммуналь- ное хозяйство. Следует подчеркнуть, что приведённые оценки являются приблизительными и зависят как от метода анализа, так и от использован- ных данных. Особый интерес представляют раз- работанные с помощью ИИ приборы и оборудование для медицинских и микробиологических приложений. Недоступные человеку свойства ИИ, такие как, например, способность рас- познавать мельчайшие детали изо- бражения, запоминать их и мгновен- но сравнивать с миллионами других аналогичных визуальных образов, помогли создать действительно уни- кальное оборудование. Сегодня мы можем наблюдать, как искусственный интеллект коренным образом изменяет традиционный про- цесс проектирования электроники, создавая более точные, эффективные и персонализированные решения. Важную роль на этапе проектирова- ния играет создание прототипов в фор- ме 3D-моделей с помощью ИИ. Например, генеративный ИИ может анализировать биомеханические дан- ные пациента, оптимизируя их фор- му, вес и прочность для разработки персонализированных ортопедиче- ских протезов. Также генеративный ИИ способен моделировать сложные биологические процессы, такие как кровоток в сосудах и их состояние, для проектирования в особо сложных слу- чаях кардиологических стентов или катетеров с улучшенной функцио- нальностью. Использование ИИ значительно улучшает диагностическую визуа- лизацию. Современные кардиогра- фы с интегрированным ИИ исполь- зуют нейронные сети и алгоритмы машинного обучения для автомати- ческой расшифровки ЭКГ. Они ана- лизируют большие объёмы данных, включая необработанные сигналы, и выявляют паттерны, которые могут быть незаметны человеку. Например, врачебные ошибки диа- гностики инфаркта миокарда на осно-