Alibaba präsentiert Vorhersage der 10 wichtigsten Techniktrends für 2023

2023 wird das Jahr sein, in dem technologische Fortschritte – von generativer KI bis hin zu Cloud-nativer Sicherheit – Branchen umgestalten und Innovationen vorantreiben werden.

Wie auch bereits 2022 hat das zur Alibaba Group gehörende Forschungsinstitut DAMO Academy seine Vorhersagen in einem ausführlichen Bericht veröffentlicht, der das kommende Jahr abbildet.

“Die Innovation, die durch die Weiterentwicklung von Technologien und deren branchenspezifische Anwendung vorangetrieben wird, hat sich zu einem unumkehrbaren Trend entwickelt”, sagte Jeff Zhang, Leiter der DAMO Academy.

Die Akademie hat ihre endgültige Liste der Technologietrends durch die Sichtung von Forschungsmaterialien und die Durchführung von Interviews mit fast 100 Fachexperten entwickelt. Dabei berücksichtigten die Wissenschaftler der DAMO Academy eine Vielzahl von Faktoren, darunter die Auswirkungen der Theorien, die technische Machbarkeit, den Grad der Industrialisierung und die gesellschaftlichen Werte.

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Alibaba präsentiert Vorhersage der 10 wichtigsten Techniktrends für 2023. pixabay.com ©kalhh (Creative Commons CC0)

Sehen Sie sich die Techniktrends an, auf die die DAMO Akademie im Jahr 2023 setzt:

KI wird kreativ

Generative KI revolutioniert die Vorstellung von Kreativität und macht jeden, der ein Smartphone besitzt, zu einem Kunstkurator.

Anstatt vorhandene Daten zu analysieren, erstellt generative KI neue und einzigartige Inhalte auf der Grundlage von Algorithmen für maschinelles Lernen, die auf früheren Arbeiten trainiert wurden. Entwickler haben damit Bilder oder Texte, Programmcode, Gemälde und Illustrationen und sogar Videos und Audiodateien erzeugt.

Laut DAMO Academy wird die generative KI in den nächsten drei Jahren eine dem Menschen ebenbürtige Fähigkeit zur Erstellung von Inhalten entwickeln, um die Erstellung digitaler Inhalte zu erleichtern.

Wenn Mathematik auf maschinelles Lernen trifft

Die Optimierung von Entscheidungen wird durch maschinelles Lernen unterstützt, damit Unternehmen im Jahr 2023 bessere Geschäftsentscheidungen treffen können.

Die Angst vor einer Pandemie hält an, während die Risiken durch die wirtschaftliche Unsicherheit steigen. Unternehmen versuchen, mathematische Optimierung mit maschinellem Lernen zu kombinieren, um die beste Lösung in einer sich ständig ändernden, unbeständigen Situation zu finden.

Ride-Hailing-Plattformen haben sich bei der Fahrerdisposition auf Entscheidungsintelligenz verlassen. Und Fabriken nutzen sie, um die Produktion so zu planen, dass die Ausfallzeiten minimal sind. DAMO prognostiziert, dass Entscheidungsintelligenz, die durch maschinelles Lernen unterstützt wird, eine größere Rolle bei Programmen zur Kohlenstoffreduzierung spielen wird.

Aufgrund der Unwägbarkeiten der erneuerbaren Energien hatten die Versorgungsunternehmen beispielsweise Schwierigkeiten, diese in das Stromnetz zu integrieren. Durch die Kombination optimaler mathematischer Modelle und KI-Algorithmen kann der Dual-Engine-Ansatz Versorgungsunternehmen dabei helfen, genauere Prognosen für die Stromerzeugung zu erstellen, um den Kohlenstoffausstoß zu reduzieren und einen stabilen Betrieb zu gewährleisten.

Eine ganze Infrastruktur und ein Ökosystem, das auf generativer KI basiert, wird entstehen, um auch Menschen ohne technischen Hintergrund den Zugang zu den Modellen und Diensten zu erleichtern.

Sicherheit hat Vorrang in der Cloud

Laut einem Bericht des Forschungsunternehmens Gartner aus dem Jahr 2021 werden bis 2025 mehr als 95 % der neuen digitalen Arbeitslasten auf Cloud-nativen Plattformen bereitgestellt werden, gegenüber 30 % im Jahr 2021.

In der Vergangenheit haben Unternehmen ihr Sicherheitssystem mit einem geschäftszentrierten Ansatz entwickelt. Doch der zunehmende Einsatz von Cloud-nativen Anwendungen schafft einen Bedarf an fortschrittlicheren Sicherheitsanwendungen.

Laut DAMO Academy werden Unternehmen in Zukunft einen Cloud-nativen Sicherheitsansatz verfolgen, bei dem die Sicherheit in alle Phasen des Softwareentwicklungslebenszyklus integriert wird. Anstatt ein Sicherheitssystem als Add-on zu haben, würde die Sicherheit vom ersten Tag an in das Produktdesign integriert werden.

Der sechste Sinn der KI

So wie der Mensch mehrere Sinne entwickelt hat, um die Welt zu erkunden, ist auch die KI inzwischen in der Lage, aus verschiedenen Quellen zu lernen und zu handeln.

Multimodulare Pre-Training-Modelle kombinieren verschiedene Datentypen, darunter Bild-, Text-, Sprach- und numerische Daten, um die Welt zu verstehen. Auf diese Weise erobern sie den Bereich der KI. Im Gegensatz zu ihren einmodalen Vorgängern verarbeiten diese KI-Modelle viele verschiedene Datentypen und verarbeiten sie gleichzeitig.

“Vorgefertigte multimodale Modelle übertreffen monomodale Modelle in Bezug auf Verständnis, Abruf, Generierung und Beantwortung von Fragen”, so Huang Fei, Leiter des Language Technology Lab der DAMO Academy.

Indem sie Unternehmen Zugang zu fortschrittlichen Modellen und Datenanalysen verschaffen, werden multimodale Pre-Training-Modelle der Schlüssel zur Steigerung der Unternehmensproduktivität in der Zukunft sein, so DAMO.

Schluss mit CPU

Das exponentielle Wachstum des Datenverarbeitungsbedarfs hat dazu geführt, dass zentralisierte Verarbeitungseinheiten (CPU) unzureichend sind. Die Unternehmen haben neue Server-Hardware entwickelt, um den Bedarf an der Verarbeitung größerer Datenmengen bei geringerer Latenzzeit zu decken.

Hier kommt die Cloud Infrastructure Processing Unit von Alibaba Cloud ins Spiel.

Durch die Auslagerung einer breiten Palette von Virtualisierungsfunktionen im Zusammenhang mit Speicherung, Netzwerken und Sicherheit von der CPU auf dedizierte Hardware kann sie intensivere Anwendungen für Big Data und künstliche Intelligenz bedienen.

In den nächsten drei Jahren wird das Cloud Computing ein neues Infrastruktursystem umfassen, das sich um die CIPU dreht, so das DAMO. Es wird Entwicklungsmöglichkeiten für die Forschung und Entwicklung von Kernsoftware und die spezialisierte Chipindustrie schaffen.

Immer Cloudy, bitte

Rechenzentren sind für die Unterstützung ressourcenintensiver Aufgaben wie KI und maschinelles Lernen von entscheidender Bedeutung. Sie stellen große Mengen an Rechenleistung, Speicherplatz und Energie zur Verfügung und ermöglichen es den Kunden, nach Bedarf zu zahlen.

Cloud-Anbieter bieten ihren Kunden jedoch keine garantierten Netzwerkressourcen. Die hohe Variabilität der von Cloud-Netzwerken bereitgestellten Leistung führt häufig zu einer unvorhersehbaren Anwendungsleistung.

“Wenn sich das Computernetz zu einem wichtigen Bestandteil der nationalen Infrastruktur entwickelt, wird die Forderung nach Vorhersagbarkeit zweifellos zur obersten Priorität”, schreiben die Wissenschaftler der DAMO-Akademie in ihrem Bericht.

Der Bericht schätzt, dass in den nächsten zwei bis drei Jahren ein vorhersehbares Netzwerk, das durch die Integration von Edge-Netzwerken angetrieben wird, zur Norm werden wird.

Telefon! Licht! Action!

Haben Sie sich jemals gefragt, warum Ihr Smartphone großartige Fotos und Videos aufnehmen kann? Laut der DAMO-Akademie ist dies das Verdienst der computergestützten Bildverarbeitung, die die Art und Weise, wie wir unsere Welt sehen, verändern wird.

“Das Aufkommen der computergestützten Bildgebung wird die Art und Weise, wie Menschen und Maschinen die Welt wahrnehmen, verändern”, so Jiamin Wu, Assistenzprofessor an der Fakultät für Automatisierung der Tsinghua-Universität, in dem Bericht.

Mit Hilfe von Technologien wie künstlicher Intelligenz und Signalverarbeitungsprozessen ist es möglich, dass Smartphones wie professionelle Kameras funktionieren – auch ohne große Sensoren und leistungsstarke Objektive.

Die computergestützte Bildverarbeitung revolutioniert Bildgebungsanwendungen von der Porträtbeleuchtung bis zur Vibrationsreduzierung und macht Hightech-Werkzeuge zu einem Bruchteil des Preises in der Handfläche verfügbar.

Chiplets

Um Computerchips schneller zu machen, so die gängige Meinung, müssen die Entwickler mehr Transistoren auf ein Stück Silizium packen und sie größer machen.

Doch angesichts des steigenden Datenvolumens wäre es eine Herausforderung, größere Chips herzustellen, um die erforderliche Rechenleistung zu erbringen. Die Chipentwickler wählten stattdessen einen alternativen Ansatz, indem sie die Chips in kleinere Teile zerlegten und diese zusammenfügten. Jedes Teil, ein so genannter Chiplet, bildet einen größeren integrierten Schaltkreis.

Chiplets sind weniger anfällig für Herstellungsfehler und weniger kostspielig in der Produktion, da sie klein sind. Die Chiphersteller können auch Chiplets auf Prozessoren hinzufügen oder abziehen, um die Chips an ihre Bedürfnisse anzupassen.

Im Jahr 2022 wird die Branche außerdem einen neuen Standard für Chiplet-basierte Prozessordesigns einführen. Laut DAMO Academy werden diese kleinen, aber mächtigen Komponenten die Chipforschung und -entwicklung auch in den kommenden Jahren verändern.

Speicher schaffen

Um die KI-Verarbeitung energieeffizienter zu machen, ist eine neue Computerarchitektur namens “Processing-in-Memory” hilfreich.

Die herkömmliche Architektur für Computersysteme verwendet getrennte Prozessoren und Speichereinheiten zur Ausführung von Datenverarbeitungsaufgaben. Dabei müssen die Daten ständig zwischen dem Prozessor und dem Hauptspeicher hin- und hergeschoben werden.

Die Verarbeitung im Speicher kann den Datentransfer umgehen, indem sie die Verarbeitung direkt dorthin bringt, wo die Daten gespeichert sind, was zu einer Verringerung des Energieverbrauchs und einer Steigerung der Systemleistung führt.

Die DAMO-Akademie erklärte, dass die Verarbeitung im Speicher im Zeitalter der künstlichen Intelligenz zur Mainstream-Computerarchitektur werden wird. Entwickler haben “Compute-in-Memory”-Chips entwickelt, um eine Vielzahl von KI-Anwendungen zu betreiben, die von virtueller und erweiterter Realität bis hin zur Berechnung von Astronomiedaten reichen.

Eine Geschichte von zwei Städten

Wenn Sie sich fragen, wie eine Megastadt funktioniert, sollten Sie sich ihren digitalen Zwilling ansehen, eine virtuelle 3D-Nachbildung der Stadt, die Ihnen einen Einblick in die Echtzeit-Situation der Menschen, Fahrzeuge und Gebäude gibt.

Mit Hilfe von Technologien wie Sensoren und fortschrittlicher Analytik können Stadtplaner die Echtzeitdaten der physischen Objekte in den Städten mit ihrer digitalen Darstellung verbinden.

Singapur hat den weltweit ersten digitalen Zwilling eines ganzen Landes geschaffen, der es ermöglicht, potenzielle politische Initiativen virtuell zu testen, bevor sie in der realen Welt umgesetzt werden, sei es durch die Vorhersage des Straßenverkehrs oder die Simulation des Energieverbrauchs.

Die DAMO-Akademie erklärte, dass digitale Zwillinge in Großstädten bedeutende Fortschritte beim Verkehrsmanagement, bei der Verhütung von Naturkatastrophen und beim Management von Kohlenstoffemissionen erzielt hätten. In Zukunft können sie Stadtplanern helfen, autonome Fahrzeuge, Drohnen und Roboter zu entwickeln und zu testen, um intelligente Städte aufzubauen.

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