Davide Villa, EMEAI Business Development Director, Western Digital, ci spiega come l’interazione dell’AI con il mondo data center stia producendo I primi risultati.
Nell’ultimo decennio, l’Intelligenza Artificiale (AI) e l’apprendimento automatico (Machine Learning, ML) hanno iniziato a trasformare il modo in cui le aziende gestiscono i dati in molti ambiti aziendali. Allo scorso anno, il 37% delle organizzazioni ha implementato l’IA in qualche forma; in termini percentuali si stima un aumento dei progetti di IA del 270% negli ultimi quattro anni. La capacità di produrre, raccogliere dati e poterli approfondire ha innescato una nuova rivoluzione digitale. E, più dati vengono creati, più i data center diventano vitali per la nostra economia e per l’intera società.
Per implementare efficacemente la raccolta e l’analisi dei dati su larga scala in un’intera azienda, le organizzazioni devono costruire un’infrastruttura unificata dedicata ai progetti di IA. Nei prossimi paragrafi proviamo a delineare alcune tendenze in atto, mentre l’IA sta già plasmando il data center.
Sempre più “embedded intelligence”
Con i dispositivi sempre più connessi tra loro, ci stiamo muovendo verso la fase dell’intelligenza “embedded”. È quindi fondamentale che i dispositivi all’interno dello stesso ecosistema siano in grado di comunicare tra loro e di accedere ai dati nel cloud, nell’edge e nel core.
Un esempio di ciò è lo sviluppo di veicoli a guida autonoma che necessitano di un “linguaggio” comune per comunicare, indipendentemente dal produttore dell’auto. La sicurezza della guida autonoma dipende infatti da un ecosistema di segnali stradali intelligenti, coerenza delle unità di misura lungo le strade e avvisi per i pedoni, motivo per cui la standardizzazione e l’interoperabilità sono fondamentali. In definitiva, questo renderà un ecosistema AI/ ML molto più facile da integrare e distribuire a livello periferico.
Western Digital data center: “Metterci mano due volte? Meglio automatizzare”
Secondo IDC, quest’anno nel mondo verranno creati, catturati, copiati e consumati più di 59 zettabyte (ZB) di dati. L’automazione diventa quindi essenziale affinché i team IT possano non soccombere di fronte a questa esplosione di dati e alla complessità dei diversi carichi di lavoro.
Da un lato, l’automazione è un modo per non gravare completamente sul personale IT e dedicare tempo a progetti più importanti. Dall’altro, l’automazione è anche fondamentale per aiutare l’IA a coadiuvare più funzioni nel data center, intervenendo sulle attività che si basano su una stretta interazione umana. L’automazione aiuterà i data center a compiere il passaggio verso l’IA, nonché accelererà la possibilità di un comportamento finalmente davvero predittivo.
Aumentare l’efficienza con i chip per l’Intelligenza Artificiale
L’utilizzo di chip generici per processi di IA su larga scala può essere eccessivamente costoso. Poiché l’IA richiede una enorme potenza di calcolo, molte aziende optano per chip per IA specializzati, progettati per eseguire complesse attività matematiche e computazionali in modo più efficiente. Poiché nella maggior parte dei casi oggi l’IA è utilizzata in ambiti molto ristretti, i chip per IA possono essere configurati per un’attività specifica come il riconoscimento di modelli, l’elaborazione del linguaggio naturale, la sicurezza delle reti, la robotica e /o l’automazione.
Western Digital data center – Via via che l’IA giungerà a maturazione, le sue capacità non solo si espanderanno, ma anche i costi di implementazione diminuiranno. Questa tendenza si affermerà con l’iniziativa RISC-V e altre tecnologie open-source che abbassano le barriere alla realizzazione di ” building blocks” ottimizzati per efficienza, prestazioni e scalabilità come mai prima d’ora.
Colmare lo “skill gap”
In un contesto alla crescita esponenziale dei carichi di lavoro del machine learning, ci troviamo attualmente in una situazione di carenza di competenze di data science. Ovvero, semplicemente in questo momento non ci sono abbastanza data scientist nel mondo per gestire questa esplosione di dati.
Per contribuire a colmare questo divario e ridurre la necessità di input umani, la tecnologia IA viene resa più accessibile a persone con altre competenze in azienda. Rendendo disponibili a tutti gli strumenti esistenti e costruendo una piattaforma self-service, anche le persone senza una specifica formazione saranno in grado di generare analisi predittive basate sull’IA. In una certa misura, chiunque in un’organizzazione dovrebbe essere in grado di svolgere il ruolo di base del data scientist.
Il futuro dei data center
Via via che la quantità di dati disponibili cresce e le applicazioni diventano più complesse, il data center è alla ricerca (disperata) di un miglioramento della propria efficienza. Alcuni si spingono fino a dire che senza l’intelligenza artificiale molti data center non sarebbero economicamente o operativamente sostenibili.
Prevediamo che alcune delle modalità in cui gli strumenti di intelligenza artificiale potranno sostenere il data center siano il miglioramento della fornitura di risorse e servizi, il raffreddamento e l’ottimizzazione dell’alimentazione e l’ulteriore rilevamento di minacce informatiche.
Western Digital data center – La tecnologia alla base dell’intelligenza artificiale dà vita ai dati, ed è fondamentale che i data center più grandi possano supportare questi processi in modo efficiente. Mentre l’IA continua a svilupparsi e la crescita dei dati accelera, molte aziende stanno sfruttando l’”embedded” intelligence, i chip IA personalizzati e l’automazione per continuare a migliorare il processo di analisi dei dati. In definitiva, i data center di maggior successo implementeranno strategicamente le capacità di intelligenza artificiale nella maggior parte delle operazioni, oltre a creare un’infrastruttura più intelligente, altamente efficiente e flessibile.
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