Ученые ЮУрГУ создали уникальный алгоритм для мгновенной диагностики миллионов кардиограмм
Южно-Уральский государственный университет (ЮУрГУ) представил революционную разработку в области искусственного интеллекта и анализа данных. Новый параллельный алгоритм PADDi, созданный специалистами НОЦ «Искусственный интеллект и квантовые технологии», способен за секунды выявить малейшие сбои в массивах данных, содержащих миллионы кардиограмм. Это прорывное решение для персональной медицины, которое открывает новые возможности для массовой и точной диагностики сердечно-сосудистых заболеваний. https://www.susu.ru/ru
В современном мире, где данные генерируются с колоссальной скоростью, традиционные методы анализа информации уже не справляются. Это особенно актуально для медицины, где высокочастотные датчики, например, в кардиологии, производят десятки тысяч показаний в секунду. Обработать такой объем вручную — невозможно. Ученые ЮУрГУ нашли решение этой сложнейшей задачи.
Как работает алгоритм PADDi от ЮУрГУ?
Разработка Михаила Цымблера и Яны Краевой решает главные проблемы анализа больших данных: скорость, объем и необходимость дорогостоящей экспертизы.
«Ключевая особенность нашего алгоритма — двухуровневая параллельная обработка, — поясняет Михаил Цымблер, заместитель директора НОЦ. — Сначала огромный массив данных, например, миллионы кардиограмм, делится на фрагменты для обработки отдельными узлами мощного кластера. Затем каждый фрагмент разбивается на сегменты, которые параллельно анализируются графическими процессорами (GPU). Это обеспечивает беспрецедентную скорость».
Главное ноу-хау ученых ЮУрГУ заключается в том, что все узлы и процессоры постоянно обмениваются промежуточными результатами. Это позволяет отличать локальные отклонения в небольшом сегменте данных от истинных аномалий для всего массива информации. Именно такой подход гарантирует высочайшую точность диагностики.
Испытания на ведущих суперкомпьютерах России
Эффективность алгоритма PADDi была подтверждена в ходе испытаний на современных российских суперкомпьютерах — «Ломоносов-2» в МГУ и «Лобачевский» в ННГУ.
«Наши эксперименты показали, что алгоритм не только превосходит лучшие мировые аналоги, но и демонстрирует близкую к линейной масштабируемость, — отмечает Цымблер. — Это означает, что при увеличении числа графических процессоров в системе производительность PADDi растет практически пропорционально. Такой результат — большая редкость для параллельных вычислений, где обмен данными обычно «тормозит» систему».
Перспективы для медицины и не только
Разработка ученых ЮУрГУ уже сегодня позволяет автоматизировать поиск аномалий в кардиограммах любого объема с минимальным участием человека-эксперта. Алгоритму требуется знать лишь длину предполагаемого сбоя, чтобы найти его в океане данных.
Потенциал технологии выходит далеко за рамки кардиологии. PADDi может быть применен в сейсморазведке, умном производстве, Интернете вещей и электронной коммерции — везде, где требуется анализ гигантских временных рядов.
Алгоритм PADDi — это на данный момент единственное в мире решение, которое эффективно ищет аномалии в сверхбольших массивах данных из разных предметных областей, используя мощности суперкомпьютерных кластеров с многочисленными графическими ускорителями. Эта разработка укрепляет лидерство Южно-Уральского государственного университета в области искусственного интеллекта и квантовых технологий.
