Искусственный интеллект для науки: новая платформа для исследователей

Автор: Денис Аветисян

Представлена AI4EOSC — облачная платформа, призванная упростить и ускорить разработку, обучение и применение моделей машинного обучения в научных исследованиях.

Архитектура AI4EOSC представляет собой комплексную систему, предназначенную для интеграции и оптимизации ресурсов европейской облачной научной инфраструктуры, обеспечивая унифицированный доступ к данным, инструментам и вычислительным мощностям для исследователей.

AI4EOSC обеспечивает комплексную и совместимую среду для всего жизненного цикла машинного обучения, включая отслеживание происхождения данных и поддержку федеративного обучения.

Несмотря на растущую потребность в воспроизводимых и масштабируемых решениях в области искусственного интеллекта для научных исследований, интеграция распределенных вычислительных ресурсов остается сложной задачей. В данной работе представлена платформа AI4EOSC: a Federated Cloud Platform for Artificial Intelligence in Scientific Research, обеспечивающая комплексную и совместимую среду для полного жизненного цикла машинного обучения — от разработки и обучения моделей до их развертывания и отслеживания происхождения данных. Платформа предоставляет унифицированный доступ к федерации распределенных e-инфраструктур, поддерживая как интерактивные среды разработки, так и ресурсы для обучения с использованием GPU и инструментов федеративного обучения. Позволит ли AI4EOSC упростить внедрение ИИ в научные исследования и расширить возможности открытой науки?

Нарастающий хаос данных: вызовы современной ИИ-инфраструктуры

Растущий объем и сложность данных представляют собой серьезные препятствия для традиционных конвейеров машинного обучения. Современные алгоритмы, разработанные для обработки умеренно структурированных наборов данных, часто сталкиваются с трудностями при работе с петабайтами неструктурированной информации, поступающей из разнообразных источников. Это приводит к увеличению вычислительных затрат, снижению скорости обучения и, как следствие, к ухудшению производительности моделей. Особенно остро проблема стоит при анализе мультимодальных данных, включающих текст, изображения и видео, требующих комплексных подходов к извлечению признаков и построению моделей. Необходимость в разработке новых, масштабируемых алгоритмов и инфраструктуры для эффективной обработки и анализа больших данных становится все более актуальной для развития искусственного интеллекта.

Воспроизводимость и доступность данных остаются существенными препятствиями на пути к раскрытию полного потенциала исследований, основанных на анализе больших данных. Многие научные результаты, полученные с использованием алгоритмов машинного обучения, оказываются трудновоспроизводимыми из-за недостаточной детализации в описании методологии, используемых наборов данных и параметров обучения моделей. Это затрудняет проверку достоверности полученных выводов и замедляет прогресс в различных областях науки. Ограниченный доступ к данным, часто обусловленный вопросами конфиденциальности, авторских прав или отсутствия стандартизированных форматов, усугубляет проблему. Создание общедоступных репозиториев данных, разработка инструментов для отслеживания происхождения данных и внедрение принципов открытой науки становятся все более важными для обеспечения надежности и ускорения темпов научных открытий. Без решения этих проблем, потенциал анализа больших данных для трансформации науки и общества останется нереализованным.

Современная инфраструктура, предназначенная для обработки данных и обучения моделей искусственного интеллекта, часто демонстрирует недостаточную гибкость для поддержки разнообразия возникающих рабочих нагрузок. Это проявляется в трудностях с масштабированием вычислительных ресурсов под задачи, требующие различных архитектур процессоров — от центральных до графических, и специализированных ускорителей. Кроме того, существующие системы зачастую препятствуют эффективному сотрудничеству между исследователями, усложняя обмен данными, моделями и результатами экспериментов. Недостаток унифицированных инструментов и стандартов для версионирования, отслеживания происхождения данных и воспроизводимости исследований создает значительные барьеры для прогресса в области ИИ и замедляет процесс внедрения инноваций, поскольку требует значительных усилий для адаптации и интеграции разрозненных систем.

Обеспечение принципов FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) для данных становится критически важным условием прогресса в области искусственного интеллекта. Однако, простого декларирования недостаточно; необходимы надежные инструменты и стандартизированные практики для реализации этих принципов на практике. Это включает в себя разработку метаданных, соответствующих общепринятым схемам, применение семантических технологий для обеспечения интероперабельности, а также внедрение систем контроля версий и управления доступом для обеспечения воспроизводимости исследований. Отсутствие такой инфраструктуры приводит к дублированию усилий, снижению эффективности анализа данных и затрудняет возможность верификации научных результатов. Таким образом, инвестиции в инструменты и стандарты FAIR — это инвестиции в будущее науки и инноваций, позволяющие максимально раскрыть потенциал имеющихся данных.

Автоматизированный конвейер CI/CD обеспечивает непрерывную интеграцию и доставку модулей искусственного интеллекта.

AI4EOSC: сквозная платформа управления жизненным циклом ИИ

Платформа AI4EOSC предназначена для поддержки полного жизненного цикла машинного обучения, начиная от доступа к данным и заканчивая развертыванием моделей. Это включает в себя этапы сбора и подготовки данных, разработки и обучения моделей, валидации и тестирования, а также последующего развертывания и мониторинга в производственной среде. Платформа предоставляет инструменты и сервисы для каждого из этих этапов, обеспечивая сквозной процесс разработки и эксплуатации моделей машинного обучения, и позволяет исследователям и разработчикам эффективно управлять всеми аспектами жизненного цикла, от начального прототипирования до масштабируемого развертывания.

Платформа AI4EOSC использует контейнеризацию на базе Docker и Harbor для обеспечения переносимости и воспроизводимости AI-приложений. Docker позволяет упаковать приложение вместе со всеми его зависимостями в стандартизированный контейнер, который может быть запущен на любой совместимой системе, устраняя проблемы, связанные с различиями в окружении. Harbor, как приватный реестр контейнеров, обеспечивает безопасное хранение и управление образами Docker, а также контроль версий и аутентификацию. Это позволяет исследователям обмениваться и разворачивать AI-модели с гарантированной воспроизводимостью результатов, независимо от инфраструктуры, на которой они запускаются.

Платформа AI4EOSC включает в себя системы управления нагрузкой, предназначенные для оптимизации распределения ресурсов и планирования задач машинного обучения. Эти системы динамически выделяют вычислительные ресурсы — процессорное время, память, хранилище — в зависимости от потребностей конкретных рабочих нагрузок. Реализованные механизмы планирования позволяют эффективно распределять задачи между доступными ресурсами, минимизируя время выполнения и максимизируя пропускную способность. Это обеспечивает возможность параллельного выполнения нескольких задач, а также приоритезацию критически важных процессов, что особенно важно при обработке больших объемов данных и выполнении сложных вычислений.

Платформа AI4EOSC обеспечивает поддержку совместных научных исследований посредством безопасной системы управления идентификацией и доступом, реализованной на базе Keycloak. На данный момент, система обслуживает сообщество из 122 пользователей, представляющих около 50 различных институтов из 17 стран. Это позволяет исследователям безопасно обмениваться данными и моделями, а также совместно работать над проектами, обеспечивая конфиденциальность и целостность информации.

Отслеживание происхождения: гарантия воспроизводимости и надёжности ИИ

AI4EOSC реализует надежные механизмы отслеживания происхождения данных, моделей и процессов, фиксируя полную историю их создания и модификаций. Это включает в себя запись информации о версиях данных, используемых алгоритмах, параметрах моделей, а также о среде исполнения и конфигурации программного обеспечения. Зафиксированная родословная позволяет воспроизвести результаты анализа, проверить достоверность и обеспечить аудит всего жизненного цикла AI-решений, что критически важно для научных исследований и доверия к полученным данным. Отслеживание происхождения осуществляется на всех этапах — от сбора и обработки данных до обучения моделей и развертывания приложений.

Графы происхождения данных визуализируют зависимости между элементами, такими как наборы данных, модели и процессы, позволяя исследователям отслеживать полный путь от исходных данных до полученных результатов. Такая визуализация облегчает понимание влияния изменений в любом элементе на конечный результат, что критически важно для валидации и воспроизводимости исследований в области искусственного интеллекта. Анализ графов происхождения позволяет выявлять потенциальные ошибки, предвзятости и неточности, а также подтверждать целостность и надежность полученных выводов, обеспечивая прозрачность и доверие к результатам работы систем ИИ.

Автоматизированные конвейеры CI/CD (непрерывной интеграции и непрерывной доставки) в AI4EOSC обеспечивают последовательное и надежное построение, тестирование и развертывание моделей машинного обучения. Эти конвейеры автоматизируют этапы от получения исходного кода и данных до создания исполняемого пакета модели и его публикации в рабочей среде. Автоматизация минимизирует человеческие ошибки, обеспечивает воспроизводимость результатов и позволяет оперативно вносить изменения и обновления в модели, гарантируя их соответствие текущим требованиям и данным. Подобный подход критически важен для поддержания качества и надежности AI-систем в долгосрочной перспективе.

Платформы, такие как MLflow, обеспечивают отслеживание экспериментов, упаковку моделей и контроль версий, что позволяет воспроизводить результаты исследований и обеспечивать их надежность. Данная функциональность была подтверждена в ходе 20 официально зарегистрированных практических применений в различных областях, демонстрируя эффективность платформы в реальных сценариях. Отслеживание экспериментов включает в себя запись параметров, метрик и артефактов, связанных с каждым запуском обучения модели. Упаковка моделей позволяет создавать переносимые и развертываемые пакеты, а контроль версий гарантирует возможность отката к предыдущим версиям моделей и экспериментов, что критически важно для обеспечения воспроизводимости и отладки.

Бесшовный доступ к данным и возможности распределённого обучения

Платформа AI4EOSC обеспечивает беспрепятственный доступ к разнообразным наборам данных благодаря интеграции специализированных инструментов, таких как Data Hugger и Rclone. Эти утилиты позволяют пользователям эффективно находить, скачивать и управлять данными, хранящимися в различных распределенных репозиториях. Data Hugger, в частности, автоматизирует процесс поиска и получения данных, а Rclone предоставляет возможности синхронизации файлов между различными облачными хранилищами и локальными системами. Такая интеграция существенно упрощает процесс подготовки данных для задач машинного обучения, позволяя исследователям сосредоточиться на разработке и обучении моделей, а не на трудоемких операциях по сбору и перемещению данных.

Платформа AI4EOSC использует возможности Nextcloud для обеспечения безопасного облачного хранения как данных, так и обученных моделей. Это позволяет исследователям и разработчикам эффективно сотрудничать и обмениваться информацией, не опасаясь за ее конфиденциальность и целостность. Nextcloud предоставляет контролируемый доступ к ресурсам, упрощая совместную работу над проектами и обеспечивая возможность версионирования данных и моделей. Такая архитектура особенно важна при работе с большими объемами данных и в условиях распределенных команд, поскольку способствует более быстрой и эффективной реализации научных исследований и инноваций, избегая избыточного дублирования данных и обеспечивая согласованность результатов. Безопасность данных обеспечивается за счет шифрования и контроля доступа, что соответствует высоким требованиям к конфиденциальности в научных кругах.

Возможности федеративного обучения, реализованные в AI4EOSC, позволяют обучать модели искусственного интеллекта на децентрализованных источниках данных, не прибегая к обмену конфиденциальной информацией. Этот подход особенно важен в сферах, где данные строго регламентированы, например, в здравоохранении или финансах. Вместо передачи самих данных, на каждый локальный источник отправляется модель, которая обучается на его основе. Затем, локальные изменения модели возвращаются для агрегации, формируя улучшенную общую модель. Таким образом, конфиденциальность данных сохраняется, а преимущества обучения на больших и разнообразных наборах данных реализуются в полной мере. Этот процесс обеспечивает не только безопасность, но и расширяет возможности для сотрудничества между организациями, которые не могут напрямую обмениваться данными из-за регуляторных или этических ограничений.

Платформа AI4EOSC использует шаблоны TOSCA для упрощения развертывания облачных приложений и сервисов. Эти шаблоны, основанные на YAML-формате, позволяют четко определить все необходимые компоненты, их взаимосвязи и конфигурации, что значительно ускоряет процесс подготовки инфраструктуры. Вместо ручной настройки каждого элемента, специалисты могут использовать готовые, параметризованные шаблоны, адаптируя их под конкретные задачи. Такой подход обеспечивает воспроизводимость развертываний, снижает вероятность ошибок и позволяет эффективно управлять ресурсами облака, способствуя масштабируемости и гибкости всей системы. Шаблоны TOSCA, по сути, представляют собой декларативное описание желаемого состояния инфраструктуры, которое платформа автоматически реализует.

Взгляд в будущее: открытая наука и перспективы развития ИИ

Проект AI4EOSC предоставляет исследователям возможность развертывать модели искусственного интеллекта с использованием серверных вычислений, благодаря сервисам AI as a Service и OSCAR. Такой подход позволяет создавать масштабируемые и экономически эффективные системы для проведения анализа данных и получения прогнозов, избегая необходимости управлять сложной инфраструктурой. Развертывание моделей становится более гибким и доступным, что особенно важно для исследовательских групп с ограниченными ресурсами. Вместо покупки и обслуживания дорогостоящего оборудования, ученые могут использовать вычислительные ресурсы по требованию, оплачивая только фактически потребленные мощности. Это значительно снижает затраты и упрощает процесс внедрения новых технологий в научные исследования, открывая возможности для более широкого использования ИИ в различных областях знания.

Система Vault играет ключевую роль в обеспечении конфиденциальности и безопасности данных в рамках научных исследований. Она предоставляет надежное хранилище для чувствительной информации, такой как персональные данные, ключи API и другие конфиденциальные сведения, гарантируя контролируемый доступ к ним. Вместо хранения секретов непосредственно в коде или конфигурационных файлах, Vault позволяет централизованно управлять ими, применяя строгие политики доступа и механизмы аудита. Это значительно снижает риск несанкционированного доступа и утечек данных, особенно в условиях широкого обмена информацией и совместной работы в научных проектах. Благодаря возможности шифрования данных как при хранении, так и при передаче, Vault обеспечивает высокий уровень защиты конфиденциальной информации, что крайне важно для соблюдения этических норм и правовых требований в области научных исследований и инноваций.

Платформа Plausible предоставляет исследователям инструменты веб-аналитики, разработанные с приоритетом на защиту конфиденциальности пользователей. В отличие от традиционных систем, Plausible не использует cookies и не собирает персональные данные, что позволяет отслеживать посещаемость и использование платформы без нарушения прав пользователей на приватность. Эта система собирает лишь агрегированные данные, такие как количество посещений, популярность страниц и географическое расположение пользователей, не идентифицируя при этом конкретных индивидуумов. Такой подход обеспечивает соблюдение строгих норм защиты данных, таких как GDPR, и позволяет исследователям получать ценную информацию об использовании платформы, не вызывая опасений относительно конфиденциальности.

Инициатива AI4EOSC стремится значительно ускорить темпы научных открытий, создавая благоприятную среду для сотрудничества между исследователями. Основой подхода является обеспечение воспроизводимости результатов и открытого доступа к данным и инструментам. Это достигается путем разработки и внедрения платформ, позволяющих легко обмениваться знаниями, совместно работать над сложными задачами и проверять полученные результаты. Благодаря этому, ученые получают возможность эффективно решать актуальные научные проблемы, избегая дублирования усилий и используя накопленный опыт коллег. Поддержка принципов открытой науки не только повышает качество исследований, но и способствует более широкому распространению научных знаний, что необходимо для прогресса и инноваций.

Платформа AI4EOSC, стремящаяся к созданию единой экосистемы для машинного обучения, вызывает лишь тихую усмешку у тех, кто видел не один подобный проект. Идея комплексного подхода, охватывающего весь жизненный цикл модели — от разработки до отслеживания происхождения данных — звучит заманчиво, но история учит, что интеграция разнородных компонентов всегда сложнее, чем кажется. Как однажды заметил Линус Торвальдс: «Разработчики — это те, кто заставляют компьютеры делать то, чего они не должны». Именно эта способность находить лазейки и обходить ограничения рано или поздно проявится и в любой, даже самой продуманной, системе. Попытки обеспечить полную совместимость и отслеживаемость данных в рамках AI4EOSC — благородное начинание, но необходимо помнить, что энтропия — это закон природы, и идеальной системы не существует.

Что дальше?

Платформа AI4EOSC, как и любой амбициозный проект, решает лишь часть проблем. Автоматизация всего жизненного цикла машинного обучения — задача, неизбежно ведущая к увеличению сложности. Каждая новая функция, каждое «удобство» добавляет долг, который рано или поздно придётся выплачивать. Прозрачность происхождения данных и моделей — благое намерение, но на практике это быстро превращается в бесконечный поток метаданных, требующих обслуживания. Идеальная родословная — признак того, что никто не рискнул развернуть это в продакшене.

Наиболее интересным представляется не столько техническая реализация, сколько попытка стандартизации. Пока что машинное обучение — это больше искусство, чем наука, и каждая команда строит свои собственные, часто несовместимые, пайплайны. Стандартизация неизбежно столкнётся с сопротивлением, но без неё сложно представить масштабирование и повторное использование моделей. Каждый новый фреймворк — это просто ещё один способ усложнить жизнь.

В конечном итоге, успех AI4EOSC, как и любой подобной платформы, будет зависеть не от её технических характеристик, а от готовности научного сообщества её принять. А это, как известно, требует времени, усилий и, главное, признания того, что даже самые элегантные решения рано или поздно потребуют исправления.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16455.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-19 22:20

🚀 Квантовые новости