Ну в принципе, если говорить о производстве микрочипов вообще, то да, в РФ 38 производств микрочипов, и до 60% продукции идет на экспорт. Если говорим о глубокой/экстремальной/рентгеновской литографии и пластинах 300-450 мм, то тут всё намного сложнее)))
ЧатЖПТ не является ИИ))) И нахрена эти нейросети нужны? Нет, я знаю как их использовать, как программировать, как обучать) На данный момент мы используем нейросети для распознавания биометрии, для определения объектов на тепловизионном изображении, для селекции целей радарных комплексов. Каких-то супер-пупер вычислительных мощностей это не требует) Сервер распознавания лиц, это кубик 10х10х10см с процессором на архитектуре ARM, обрабатывает данные с 40 камер и гоняет базу на 20 000 человек. Вполне хватает. В современных смартфонах процессоры в разы мощнее))) Первую свою нейросеть запускал и обучал на Pentium4, вполне себе за месяц удалось скормить базу торгов Форекса за 5 лет(с шагом час-день-месяц, и парами ₽-$, ₽-€, $-€, $-£)
это 2 разные стадии работы с нейросетями. У человека также. Его нужно всю жизнь учить, чтобы он быстро и качественно делал какую то сложную интеллектуальную работу.
Про П4 тоже самое, количество рождает качество (закон природы). Кроме того тогда вероятно вы ничего не знали про алгоритм обратного распространения ошибки, поэтому ваши нейросети не могли хорошо обучаться.
Как вы думаете: Размер имеет значение?
Если ДНК короткая, она сможет закодировать всю необходимую биологическому виду информацию?
Также и нейронными сетями - количество параметров (весов) имеет значение.
У GPT-4 100 триллионов весов
Количество нейронов в человеческом мозгу оценивается в 80 - 100 миллиардов, а число синапсов - в те же 100 триллионов. (И это не совпадение)
И еще
Тогда не было теории сверточных нейросетей, когда признаковое пространство создавалось при обучении нейросети, а не человеком.//ЧатЖПТ не является ИИ
( ... )
Вся проблема, что ни одна страна не обладает полной линейкой технологий для полного цикла производства...
Reply
видел в Воронеже ДВК-3М (на глаз) которые всё ещё работают обслуживая какую-то старперскую линию (музей, но 1 мкм видимо выдает)
в РФ с начала 00-ых перенесено производство литографов на 600 нм
к 2020г РФ профинансировала создание альфа-литографа на 65 нм
Но это секретная информация :)
( ... )
Reply
Ну в принципе, если говорить о производстве микрочипов вообще, то да, в РФ 38 производств микрочипов, и до 60% продукции идет на экспорт.
Если говорим о глубокой/экстремальной/рентгеновской литографии и пластинах 300-450 мм, то тут всё намного сложнее)))
Reply
это сложнее атомного проекта
пропетлять не получится
сильный ИИ первым будет у тех у кого современные нанометры
обучение 1 модели уровня чатжпт 3 стоит только по электроэнергии более 10 мил долларов
наше отставание по зарубежному оборудованию на 25 лет
если по своему, то уже на 40 лет
Reply
ЧатЖПТ не является ИИ)))
И нахрена эти нейросети нужны?
Нет, я знаю как их использовать, как программировать, как обучать) На данный момент мы используем нейросети для распознавания биометрии, для определения объектов на тепловизионном изображении, для селекции целей радарных комплексов.
Каких-то супер-пупер вычислительных мощностей это не требует)
Сервер распознавания лиц, это кубик 10х10х10см с процессором на архитектуре ARM, обрабатывает данные с 40 камер и гоняет базу на 20 000 человек. Вполне хватает. В современных смартфонах процессоры в разы мощнее)))
Первую свою нейросеть запускал и обучал на Pentium4, вполне себе за месяц удалось скормить базу торгов Форекса за 5 лет(с шагом час-день-месяц, и парами ₽-$, ₽-€, $-€, $-£)
Reply
вы путаете вывод и обучение
это 2 разные стадии работы с нейросетями. У человека также. Его нужно всю жизнь учить, чтобы он быстро и качественно делал какую то сложную интеллектуальную работу.
Про П4 тоже самое, количество рождает качество (закон природы). Кроме того тогда вероятно вы ничего не знали про алгоритм обратного распространения ошибки, поэтому ваши нейросети не могли хорошо обучаться.
Как вы думаете: Размер имеет значение?
Если ДНК короткая, она сможет закодировать всю необходимую биологическому виду информацию?
Также и нейронными сетями - количество параметров (весов) имеет значение.
У GPT-4 100 триллионов весов
Количество нейронов в человеческом мозгу оценивается в 80 - 100 миллиардов, а число синапсов - в те же 100 триллионов. (И это не совпадение)
И еще
Тогда не было теории сверточных нейросетей, когда признаковое пространство создавалось при обучении нейросети, а не человеком.//ЧатЖПТ не является ИИ ( ... )
Reply
Leave a comment