Новая архитектура МГУ меняет подход к облачным вычислениям и ИИ

Ученые из Междисциплинарной научно-образовательной школы МГУ им. М. В. Ломоносова, специализирующиеся на изучении мозга, когнитивных систем и искусственного интеллекта, разработали инновационную модель вычислительной инфраструктуры. Эта модель, использующая машинное обучение и мультиагентные системы, оптимизирует распределение вычислительной нагрузки между различными ЦОД, позволяя формировать глобальные распределенные системы, как заявили в пресс-службе университета.

Предложенная архитектура, названная Network Powered by Computing, создает единую экосистему, объединяя вычислительные мощности, расположенные в разных регионах.

В МГУ подчеркнули, что разработанная математиками архитектура открывает новые перспективы для облачных вычислений, высокопроизводительных вычислительных комплексов, телекоммуникационных сервисов и интернет-решений. Особенно это важно для ресурсоемких приложений, таких как искусственный интеллект, машинное обучение, анализ больших массивов данных и системы дополненной реальности. Новая архитектура позволяет объединять вычислительные ресурсы из различных географических точек, создавая глобальные распределенные системы, передает ТАСС.

Использование машинного обучения и мультиагентных систем позволяет прогнозировать время выполнения задач на различных вычислительных узлах и оптимизировать передачу данных по сети, выбирая наиболее эффективные каналы. Разработчики отмечают высокую производительность, надежность и безопасность разработанной вычислительной инфраструктуры.

Пользователи получают возможность доступа к вычислительным ресурсам по требованию, независимо от местоположения и времени. Это обеспечивает глобальную связность и доступность ресурсов, устраняя зависимость от конкретных центров обработки данных.

Ранее сотрудники и студенты Университета Иннополис разработали облачную платформу Qonquester Cloud для квантовых вычислений, которая призвана ускорить процесс разработки новых лекарств, создание материалов и оптимизацию вычислительных задач в финансах и логистике.