Investigación e innovación

Hoy en día, vivimos en un mundo dinámico y turbulento, donde los cambios ocurren a una velocidad vertiginosa. Los desafíos son enormes, pero las oportunidades que se nos presentan son incomparables. En Huawei, dos motores clave de innovación son la ciencia y la tecnología, y las necesidades de los clientes. Tanto el valor comercial como las demandas del mercado impulsan nuestra innovación y determinan cómo invertimos en ciencia y tecnología. Los avances tecnológicos, a su vez, estimulan las necesidades de los clientes y nos permiten generar mayor valor para ellos.

Investigación básica

En 2024, reforzamos nuestra investigación básica y estudios teóricos, alineándonos con las estrategias comerciales y centrándonos en la lógica matemática. Esto ha ayudado a la empresa a abonar el terreno y a desarrollar capacidades de innovación para superar los obstáculos que frenan el desarrollo de negocios específicos.

Huawei insiste en la investigación básica, ya que cada avance es como un faro en la oscuridad, que generará impulso innovador y fomentará el crecimiento a largo plazo en diversos sectores empresariales.

• Propusimos una nueva desigualdad profética para abordar la brecha de integralidad entre un programa entero mixto de dimensión infinita y su relajación de programación lineal. Respecto al problema recurrente de maximización de ingresos en un entorno de comprador único con demanda unitaria, nuestro nuevo enfoque garantiza una aproximación precisa de 3 puntos al punto de referencia teórico establecido, lo que marca el primer gran avance en esta área en 15 años. El artículo sobre este avance se publicó en el 65.º Simposio Anual del IEEE sobre Fundamentos de la Informática (FOCS) de 2024.

• Presentamos el primer marco de aprendizaje por refuerzo y aprendizaje de búsqueda de árboles basado en valores para perfeccionar los modelos de lenguaje grandes (LLM) de código abierto y mejorar su razonamiento en cadena de pensamiento (CoT). Este enfoque define una función de valor para los nodos del árbol, lo que aumenta la precisión de inferencia de ciertas tareas matemáticas y de juegos en un 14 % de media y un 50 % como máximo.
• También presentamos LEGO-Prover, un agente de demostración de teoremas basado en LLM. Mediante la interacción y coordinación entre su demostrador, su evolutor y su creciente biblioteca de habilidades, nuestro trabajo facilita la demostración automática de teoremas, lo que resulta en una mejora del 5% al ​​10% en las tasas de éxito en miniF2F.

• Los transceptores MIMO masivos presentan una alta complejidad computacional. Para abordar esto, propusimos una teoría y un marco para el procesamiento de señales en el dominio de la transformada, que suprime eficazmente la expansión del rango dinámico de las señales y reduce la complejidad computacional en más de un 25%.
• Basándonos en la regla de aprendizaje hebbiana, desarrollamos una nueva estrategia local, distinta a la retropropagación, para redes neuronales, logrando una mejora del rendimiento de ajuste fino de más del 20% para las LLM.
• Hemos utilizado un enfoque modular algebraico y códigos Reed-Solomon (RS) cortos para lograr una decodificación rápida de códigos RS. Esto nos ha permitido aproximarnos al número mínimo teórico de iteraciones inherente al problema de la ecuación clave de Welch-Berlekamp (WB), superando así el límite t+e establecido por C.-L. Chen en 1981.

Nuestro sitio web Chaspark ofrece acceso en línea a recursos académicos y técnicos globales, conectando al mundo y creando un terreno fértil para el desarrollo de nuevas ideas mediante intercambios académicos. Esta plataforma ofrece acceso gratuito en línea a más de 190 millones de registros de patentes y más de 8,000 conferencias académicas, y ha publicado más de 570 desafíos de la industria, 300 problemas de concurso y 10 proyectos de código abierto. Numerosos docentes universitarios presentan ideas para ayudar a encontrar soluciones a estos desafíos, y sus esfuerzos han ayudado a resolver más de 300 de ellos hasta la fecha.

Innovación Abierta

Analizamos a fondo los escenarios de los clientes, nos mantenemos cerca de los usuarios finales, abordamos los problemas con creatividad y logramos avances tecnológicos significativos basados ​​en nuestra sólida base teórica. Guiados por el valor comercial y las demandas del mercado, aprovechamos nuestras fortalezas en ingeniería de sistemas y un portafolio completo para generar valor constantemente para nuestros clientes.

Innovamos constantemente para impulsar avances en la industria y aprovechar las enormes oportunidades que ofrece la era de la IA móvil. Con este fin, el año pasado:

• Presentamos el prototipo de arquitectura de red A-Core basado en IA agentica, haciendo realidad las redes de IA generativas basadas en aplicaciones.
• Superamos el cuello de botella en la utilización de recursos del piloto que dificultaba la MIMO masiva tradicional en una banda de frecuencia de ondas centimétricas mediante el empleo de RF-MAP basado en IA y cálculo de rango completo en un espacio latente de dimensión ultrabaja. Esto nos permitió aumentar la eficiencia del espectro casi cinco veces.
• Aprovechamos los efectos de la autorreparación, una propiedad del momento angular orbital, en una banda de frecuencia de ondas milimétricas para lograr la propagación de señales en tierra sin línea de visión, ampliando la cobertura en más de 10 dB.
• Facilitamos la conexión directa de teléfonos móviles a satélites de órbita terrestre baja en una banda de frecuencia de ondas milimétricas, aumentando la densidad de capacidad aproximadamente cinco veces.

Redes ópticas

En redes ópticas:

• Se definió un nuevo modelo de daño del canal de fibra óptica y se utilizó de forma innovadora la tecnología de corrección de errores de avance (FEC) en cascada para lograr baja latencia. Además, se contribuyó a la formulación del estándar IEEE para la interconexión óptica de corto alcance de 800G.
• Se lograron avances en la modulación de alto orden de gran ancho de banda y en la tecnología de modulación de niobato de litio de película fina (TFLN) de voltaje de accionamiento ultrabaja de 240 GBd, lo que contribuyó a la creación de una solución de interconexión de centros de datos (DCI) con el menor coste por bit posible.
• Se superaron desafíos técnicos como la unión híbrida de obleas multicapa y el empaquetado hermético de ventanas ópticas a nivel de oblea, lo que permitió el uso comercial a gran escala de OXC basado en MEMS de alto número de puertos. Esto facilita la programación eficiente de clústeres de computación inteligente con millones de tarjetas.

Algoritmos de IA

Hemos logrado avances constantes en algoritmos de IA, lo que nos ayudará a abordar desafíos clave y aprovechar las principales oportunidades relacionadas con los modelos básicos en la era de la IA.

• Hasta la fecha, los modelos Pangu se han utilizado en más de 400 escenarios en más de 30 industrias, facilitando la adopción de la inteligencia en estas industrias. Los modelos Pangu han ayudado a Celia a realizar entrenamientos con billones de tokens y a optimizar su memoria y percepción en 23 escenarios principales, lo que se traduce en una tasa de éxito en la planificación de tareas del 90%.
• HUAWEI ADS 3.0 ahora incorpora una red de percepción de fusión multimodal y una innovadora arquitectura cognitiva integral que facilita el pensamiento cerebral. Estas tecnologías permiten una transmisión de información sin pérdidas y una conducción inteligente integral, similar a la humana, con una capacidad de respuesta incrementada en al menos un 100%. En 2024, los vehículos impulsados ​​por HUAWEI ADS recorrieron más de 1,400 millones de kilómetros con conducción inteligente, el 30% de su kilometraje total. La mayor distancia recorrida por un solo usuario con el sistema de conducción inteligente de Huawei superó los 100,000 km. Los usuarios también utilizaron el sistema de conducción inteligente de Huawei para estacionar más de 100 millones de veces el año pasado.

Informática

En informática:

• Se lanzó el clúster Atlas 900 A3 con tecnología de IA, que incorpora una nueva arquitectura que integra a fondo la computación, el almacenamiento y las redes. Esto, combinado con SuperPOD, nos ha ayudado a crear soluciones de computación sistemática, satisfaciendo las demandas de computación de los clientes para el entrenamiento e inferencia de modelos.
• Se continuó perfeccionando la ventaja competitiva de nuestros productos y soluciones Ascend al mejorar su rendimiento, facilidad de uso y apertura. – Se lanzó CANN 8.0, compatible con más de 80 nuevos operadores fusionados y más de 100 API de Ascend C.
• Se desarrolló un algoritmo de comunicación colectiva, se diseñó la solución de implementación desagregada LLM PD, se presentó el componente LLMDataDist y se comenzó a dar soporte a una biblioteca PyTorch para ampliar las capacidades del modo gráfico y mejorar el rendimiento de la inferencia LLM en Ascend.

Negocio de Consumo

• Mantenemos nuestro compromiso con la innovación tecnológica y los avances tecnológicos fundamentales. Hemos logrado varios avances en este ámbito para garantizar que los consumidores disfruten de una mejor experiencia de forma constante.
• Desarrollamos el primer Sistema de Bisagras de Precisión Avanzada de la industria para teléfonos plegables. Este sistema garantiza un movimiento preciso y delicado de la doble bisagra, de modo que cada pliegue, tanto hacia adentro como hacia afuera, sea suave y uniforme.
• Hemos logrado grandes avances en la tecnología de vidrio ultrafino y flexible. Nuestro teléfono plegable es el primero en incorporar una pantalla de vidrio UTG de 322 centímetros cuadrados, que ofrece a cada consumidor una experiencia visual en la palma de la mano.
• También lanzamos la cámara Ultra Chroma, pionera en su tipo, equipada con 1.500.000 canales espectrales para producir colores increíblemente realistas. Esta cámara, junto con la cámara Ultra Lighting, mejoró la precisión del color en un asombroso 120 %. Seguimos explorando cómo usar la IA para mejorar la experiencia del consumidor, incluyendo aplicaciones como Pure Voice. Esta función, impulsada por IA, puede detectar inteligentemente a la persona que llama, mejorar su voz y eliminar el ruido de fondo y ambiental para ofrecer llamadas nítidas incluso en los entornos más ruidosos.
• Utilizamos AI Cloud Enhancement para mejorar la calidad y la claridad de las fotos, ofreciendo a los usuarios una experiencia excepcional con un teleobjetivo de 10x.
• También presentamos el sistema HUAWEI TruSense, que permite a nuestros relojes inteligentes medir la presión arterial con precisión mediante sensores de alta precisión.

Software Fundacional

• Nuestra base de datos GaussDB se convirtió en la primera base de datos de la industria en obtener el certificado de Nivel de Garantía de Evaluación 4 Aumentado (EAL4+), tanto en China como a nivel mundial, como parte de los Criterios Comunes para la Evaluación de Seguridad de las Tecnologías de la Información (CC). También es la única base de datos que ha recibido el máximo nivel de evaluación de seguridad y confiabilidad (Nivel II) de China.
• Gracias a los avances en la concientización y programación multidimensional, así como a las actualizaciones in situ en segundos, el rendimiento de openEuler mejoró un 15 % en cuatro escenarios principales con tecnología Kunpeng, lo que facilitó la actualización de los hosts en la nube y la migración cero.
• También coordinamos la optimización de diferentes recursos, como el kernel, el compilador, el sistema de ventanas del sistema operativo y el marco de la aplicación, para mejorar el rendimiento de HarmonyOS 5 en un 30 % en comparación con la versión anterior.

• La detección y localización de corrupción silenciosa de datos en clústeres de computación de IA a gran escala ha sido un problema recurrente en la industria. Sin embargo, nuestros avances en esta área permiten detectar un 90 % más de fallos, garantizando al mismo tiempo el rendimiento de dichos sistemas.
• Para abordar los desafíos de confiabilidad de HarmonyOS 5, realizamos avances en tecnologías de desenrollado de pila de alto rendimiento y localización concurrente de fallos, logrando una precisión superior al 94 % en la detección automatizada de fallos de confiabilidad y rendimiento.
• En ingeniería de software, desarrollamos tres líneas de defensa para HarmonyOS, capaces de identificar más del 80 % de los problemas de seguridad del software antes de que ocurran.