Co sztuczna inteligencja oznacza dla centrów danych?


Sztuczna inteligencja zaczyna wreszcie spełniać swoje obietnice. Po latach stagnacji i badań, weszła w fazę prawdziwego boomu. Z punktu widzenia przedsiębiorstw, konsekwencje są poważne i stwarzają interesujące okazje dla biznesu. Co to wszystko oznacza dla centrów danych?

Sztuczna inteligencja, czyli AI (Artificial Intelligence) ma potencjał, żeby dokonać fundamentalnej zmiany w IT. Możliwe staje się bowiem symulowanie uczenia, wyciągania wniosków i prowadzenia naturalnej komunikacji ludzkiej z wykorzystaniem oprogramowania. Systemy AI odpowiadają na pytania postawione w języku naturalnym, samodzielnie przeszukują bazy danych i udzielają odpowiedzi w bardzo krótkim czasie. Rezultaty są imponujące i przynoszą realne korzyści biznesowe.

Systemy AI są obecnie instalowane nawet na najmniejszych urządzeniach mobilnych. Smartfony wyposażone w funkcje rozpoznawania mowy czy twarzy bazują głównie na algorytmach uczenia maszynowego. W zindywidualizowanym marketingu internetowym, również stykamy się z algorytmami uczenia maszynowego, choć nie jest to może tak bezpośrednio widoczne.

Należy jednak pamiętać, że AI to coś więcej niż tylko algorytmy pozwalające uczyć się maszynom. Na sztuczną inteligencję składają się różnorodne specjalistyczne metody oraz obszary. To m.in. systemy wiedzowe, a także robotyka i rozpoznawanie wzorów. Niemniej uczenie maszynowe oraz w szczególności procesy głębokiego uczenia są obecnie uznawane za metody kluczowe i odnoszące największe sukcesy.

Lenovo Smart Assistant to dobry przykład procesów głębokiego uczenia, podobnie jak rozpoznawanie obiektów na zdjęciach. Równocześnie trzeba zauważyć, że głębokie uczenie stało się jednym z procesów uczenia maszynowego, które wzbudzają największe zainteresowanie wielkich firm IT.

Ogromny potencjał AI

Analitycy mówią o wielkim potencjalne AI w obszarze aplikacji biznesowych i zwiększania konkurencyjności firm. „W ciągu następnych 20 lat sztuczna inteligencja zmieni naszą gospodarkę oraz sposób, w jaki pracujemy, w większym stopniu niż jakakolwiek inna technologia w ostatnich latach” – mówi dr Matthias Kaper, szef grupy Artificial Intelligence w dziale Emerging Technologies Division w Accenture. „Nawet w branży usługowej istnieje wiele opcji wdrażania sztucznej inteligencji, czy to w postaci wirtualnych agentów odpowiadających na zapytania klientów czy automatyzacji sekwencji przepływów zadań, które wymagają dokumentacji” – dodaje dr Matthias Kaper.

Według jednego z badań, przeprowadzonego przez firmę Crisp Research, 64% decydentów IT ma do czynienia z uczeniem maszynowym i innymi technologiami AI, a niemal 20% używa uczenia maszynowego produkcyjnie.

Najbardziej istotnym motywem jest zwiększanie lojalności klientów. AI osiąga to poprzez obsługę komunikacji z klientami za pomocą cyfrowych, ale naturalnie brzmiących asystentów oraz szacowanie potencjału zachowania użytkownika.

Systemy AI mogą być nie tylko wykorzystywane w obsłudze klienta, lecz także w przemyśle - znajdując coraz częściej zastosowanie w cyfrowej transformacji – od inteligentnego kontrolowania maszyn fabrycznych, po monitoring urządzeń podłączonych do sieci.

Systemy hiperkonwergentne

Poza postępem w obszarze teoretycznym, rozwój technologii i oprogramowania, potężne komputery oraz współczesny sprzęt pozwalają dziś na bardzo szybkie przetwarzanie dużych ilości danych. To sprawia, że systemy AI mogą być przydatne w wielu zastosowaniach. Pierwszą rzeczą, jaką firmy powinny zrobić z myślą o przygotowaniu swojego IT na sztuczną inteligencję, jest aktualizacja centrum danych.

Idealnie do tego zadania nadają się systemy hiperkonwergentne. To infrastrukturalna odpowiedź na AI i uczenie maszynowe. Dzięki nim można bowiem płynnie i bezpiecznie integrować tradycyjne systemy lokalne, zewnętrzne centra danych i usługi cloud.

W efekcie, organizacje mogą elastycznie skalować pamięć masową oraz moc obliczeniową, co ułatwia adaptowanie się do zmieniających się warunków w dowolnym momencie. Biznes może także przenosić duże ilości danych do chmury, a w sytuacji, kiedy jest to potrzebne, transferować je pomiędzy lokalnymi a zdalnymi systemami.

Systemy hiperkonwergentne Lenovo wspierają firmy mające ambicje w obszarze AI. Na rynku jest dostępnych obecnie pięć komputerów linii Lenovo Converged HX, wyposażonych w oprogramowanie Nutanix XCP (Xtreme Computing Platform). Doskonale nadają się do realizacji zadań związanych ze sztuczną inteligencją.

Linia HX integruje oprogramowanie dostarczane przez lidera rynku rozwiązań hiperkonwergentnych, zainstalowane w wyjątkowo niezawodnych i skalowalnych serwerach oferowanych przez Lenovo. Elastyczne moduły składają się z całkowicie zintegrowanych i przetestowanych zasobów obliczeniowych oraz pamięci masowej. Klienci otrzymują je z zainstalowanym oprogramowaniem do zarządzania wirtualizacją, co pozwala na proste budowanie skalowalnych horyzontalnie klastrów.

Chodzi o szybkość

Jednak kiedy mówimy o wydajności i szybkości, to, jak wspomniano wcześniej, podstawą jest potężny sprzęt. Obecnie większość aplikacji AI jest przetwarzana równolegle przez platformę sprzętową, która wykorzystuje wiele procesorów graficznych (GPU). Jest to spowodowane tym, że układy GPU mają wiele jednostek obliczeniowych, które pozwalają im zaoferować znacznie większą szybkość obliczeń w porównaniu z rozwiązaniami, które działają wyłącznie na bazie klasycznych procesorów.

W najbliższych latach aplikacje AI zmienią w znaczący sposób branżę usługową, zwłaszcza obsługę klienta, ale także procesy przemysłowe. Mając do dyspozycji odpowiednie technologie i strategie, firmy mogą zyskać przewagę konkurencyjną.

Osiągnięcie tego będzie możliwe tylko dzięki odpowiedniej architekturze IT, która zapewni wysoką wydajność, szybkość oraz zasoby niezbędne do przetwarzania dużych ilości danych. Infrastruktury hiperkonwergentne, takie jak te oferowane przez Lenovo, mogą efektywnie wspierać biznes w działaniach mających na celu spełnienie tych wymagań. Realizują to poprzez bezpieczne integrowanie lokalnych systemów tradycyjnych, zewnętrznych centrów danych oraz usług cloud.

Zapisz się na bezpłatny newsletter. Dowiesz się o webinarach, nowych case study oraz white paperach.