Valorificarea AI în industrie: despre aplicații, hardware și viziune

Inteligența artificială a captivat atenția publică în ultimii ani, dar AI-ul nu se limitează doar la servicii ca ChatGPT și DALL-E. AI-ul oferă companiilor posibilitatea de a se dezvolta prin aplicații ca viziunea computerizată, procesarea limbajului natural și sistemele de recomandare a produselor.

Directorii IT (CIO) trebuie să decidă ce abordare să adopte atunci când dezvoltă aplicații interne bazate pe AI pentru a o valorifica în mod eficient.

Matt Foley, Director al EMEA Field Application Engineering la AMD, explică modul în care directorii departamentelor IT pot dezvolta o strategie eficientă pentru a investi în aplicații bazate pe AI.

Aplicațiile potențiale ale inteligenței artificiale sunt foarte variate.

1. În sectorul automobilelor, viziunea computerizată poate permite crearea unor sisteme automate de siguranță care să recunoască pietonii pe șosea. Prelucrarea limbajului natural poate ușura comenzile vocale la bordul autovehiculelor. 

2. În domeniul producției, viziunea computerizată poate monitoriza calitatea și poate sugera o întreținere proactivă.

3. În sectorul comerțului, procesul de plată poate fi simplificat prin recunoașterea automată a produselor și a clienților.

4. Serviciile financiare pot detecta anomalii în tranzacții pentru a preveni fraudele.

5. Companiile medicale pot îmbunătăți viteza și acuratețea diagnosticelor.

6. Orice tip de companie poate îmbunătăți varietatea și calitatea căutării în cadrul întreprinderii, facilitând găsirea datelor interne valoroase.

Ciclul de viață al învățării automate are două faze principale: instruirea și inferența. Faza de instruire asimilează cantități uriașe de date și implementează inteligența artificială pentru a recunoaște tipare și a construi modele. Aceasta implică servere pentru centrele de date de calcul de înaltă performanță echipate cu procesoare de ultimă generație, cum ar fi procesoarele AMD EPYCTM de generația a 4-a și acceleratoare pentru centrele de date, cum ar fi AMD InstinctTM.

Faza de inferență implică aplicarea modelului pe date din lumea reală pentru a produce un rezultat care să permită luarea de măsuri. Aceasta poate utiliza hardware similar cu cel din faza de instruire sau poate funcționa prin intermediul unor dispozitive încorporate, cum ar fi AMD VersalTM și ZynqTM Systems-on-Chip (SoC).

O aplicație bazată pe inteligență artificială poate oferi informații mai relevante dacă modelele sale sunt personalizate cu datele proprii ale organizației. Acest lucru îi va permite să furnizeze rezultate mai relevante pentru nevoile organizației. Cu toate acestea, pe măsură ce inteligența artificială devine omniprezentă, o combinație de abordări care se bazează pe soluții publice de tip Software as a Service (SaaS), alături de aplicații interne, va oferi probabil cele mai puternice rezultate.

AMD Unified Inference Frontend (UIF) oferă o cale de acces la cadrele de inteligență artificială standard din industrie, inclusiv Tensor Flow, PyTorch, WinML și Open Neural Network Exchange (ONNX). Acestea, la rândul lor, pot fi integrate cu o unitate de procesare AMD EPYC, cu o platformă GPU AMD Instinct bazată pe software ROCmTM sau cu platforma Vitis AI pentru o unitate integrată cu SoC-uri adaptive AMD Versal sau Zynq.

Îmbunătățirea eficienței proceselor, a productivității și a rezilienței infrastructurii IT sunt esențiale pentru a măsura beneficiile. Directorii IT trebuie să aleagă cea mai bună arhitectură pentru soluția lor, care poate fi implementată rapid.

De asemenea, directorii IT vor trebui să efectueze o evaluare a impactului pe tot parcursul ciclului de viață al aplicației, pentru a se asigura că aceasta este gestionată în siguranță pentru o inovare responsabilă. Implicațiile de cost ale tuturor acestor factori înseamnă că CIO trebuie să investească în acele domenii în care beneficiile sunt clare, de lungă durată și care oferă îmbunătățiri fundamentale ale productivității.

Inteligența artificială se află încă în faza de implementare și a trecut deja prin mai multe fluctuații. Dar Inteligența Artificială de astăzi promite să fie începutul unui ciclu alimentat de modele extrem de mari și de seturi de date de mari dimensiuni. Această fază de “big data” pentru soluțiile bazate pe AI, fie că este vorba de aplicații dezvoltate intern sau de structuri de aplicații furnizate de industrie, se află acum într-o etapă clară de creștere.

Pe măsură ce o mai mare adoptare a AI-ului de către organizații se traduce prin aplicații mai bune, acest lucru înseamnă, la rândul său, că vor fi dezvoltate cadre mai bune, sporind eficiența proceselor de afaceri. Aceste îmbunătățiri și beneficii vor accelera și mai mult dezvoltarea aplicațiilor, sporind beneficiile și reducând costul de adopție.