Com'è fatta l'infrastruttura alla base dell'intelligenza artificiale?

Dato il crescente impiego di tecnologie basate sull'intelligenza artificiale (IA) nelle attività quotidiane, è essenziale predisporre un ambiente in grado di migliorare l'efficienza e l'efficacia dei flussi di lavoro. L'infrastruttura di intelligenza artificiale si inserisce esattamente in questo contesto. 

Un'infrastruttura ben progettata aiuta i data scientist e gli sviluppatori ad accedere ai dati, a distribuire gli algoritmi di machine learning e a gestire le risorse di elaborazione degli hardware.

L'infrastruttura di intelligenza artificiale (IA) combina le tecnologie di artificial intelligence e machine learning (AI/ML) per sviluppare e distribuire soluzioni affidabili e scalabili per i dati. Si tratta della tecnologia alla base del machine learning che permette alle macchine di pensare come farebbe un essere umano.

Il machine learning è una tecnica che permette di addestrare i computer a individuare schemi, a eseguire analisi predittive e a imparare dall'esperienza, senza alcuna programmazione esplicita. Si può applicare all'intelligenza artificiale generativa e si fonda sul deep learning, una tecnica di apprendimento automatico utilizzata per l'analisi e l'interpretazione di grandi volumi di dati.

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Lo stack tecnologico dell'infrastruttura di IA 

Con stack tecnologico si intende un insieme di tecnologie, framework e strumenti utilizzati per sviluppare e distribuire le applicazioni software. Queste tecnologie sono per così dire "impilate" le une sulle altre e insieme formano l'applicazione. Lo stack tecnologico di un'infrastruttura di intelligenza artificiale è in grado di velocizzare lo sviluppo e il deployment delle applicazioni grazie a tre livelli fondamentali. 

Il livello delle applicazioni offre l'opportunità di collaborare con le macchine quando si lavora con strumenti come applicazioni end to end o rivolte agli utenti finali. In genere, per lo sviluppo delle applicazioni rivolte agli utenti finali si usano framework di IA open source per sviluppare modelli personalizzabili e adattabili alle esigenze dell'azienda. 

Il livello dei modelli aiuta il funzionamento dei prodotti basati su IA. Questo livello richiede una soluzione di hosting per la distribuzione. Esistono tre modelli di questo livello che forniscono una base.

• Intelligenza artificiale generale: imita la capacità del cervello umano di pensare e prendere decisioni, come fanno app di IA del calibro di ChatGPT e DALL-E di OpenAI.
• Intelligenza artificiale specifica: utilizza dati specifici per generare risultati esatti, ad esempio per generare testi pubblicitari e canzoni. 
• Intelligenza artificiale iperlocale: raggiunge livelli di accuratezza e rilevanza molto elevati ed è progettata per un impiego specialistico. Pensiamo alla stesura di articoli scientifici o alla generazione di mockup nel campo dell'interior design.

Il livello dell'infrastruttura include l'hardware e il software necessari per creare e addestrare i modelli. Rientrano in questo livello i processori specifici come le GPU (hardware) e gli strumenti per l'ottimizzazione e il deployment (software). Anche i servizi di cloud computing rientrano nel livello dell'infrastruttura. 

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Una volta analizzati i tre livelli dell'infrastruttura di IA, è bene esaminare alcuni dei componenti necessari per lo sviluppo, il deployment e la manutenzione dei modelli di intelligenza artificiale. 

Storage dei dati

Lo storage dei dati è il processo di raccolta e conservazione di informazioni digitali, ovvero bit e byte che costituiscono applicazioni, protocolli di rete, documenti, supporti, rubriche dei contatti, preferenze degli utenti e molto altro. Lo storage dei dati è importante per l'archiviazione, l'organizzazione e il recupero delle informazioni di intelligenza artificiale.

Gestione dei dati

La gestione dei dati è il processo di acquisizione, archiviazione e utilizzo dei dati, spesso agevolato dagli appositi software gestionali. Permette di sapere quali dati sono disponibili, dove si trovano, chi ne è il proprietario, chi può vederli e chi vi può accedere. Abbinati a implementazioni e controlli adeguati, i flussi di lavoro di gestione dei dati forniscono le informazioni analitiche necessarie per migliorare il processo decisionale.

Framework di machine learning

Il machine learning (ML) è una sotto categoria dell'intelligenza artificiale (IA) che utilizza gli algoritmi per identificare degli schemi nei dati e utilizzarli per eseguire analisi predittive. I frameworks forniscono gli strumenti e le librerie necessarie. 

Metodologie MLOps 

L'approccio MLOps (Machine Learning Operations) è un insieme di metodologie per i flussi di lavoro pensato per semplificare il processo di produzione, gestione e monitoraggio dei modelli di machine learning (ML). Ispirate ai principi DevOps e GitOps, le MLOps hanno l'obiettivo di stabilire un processo continuo e in costante evoluzione per integrare i modelli di ML nei processi di sviluppo del software.  

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Una solida infrastruttura di intelligenza artificiale con componenti consolidati contribuisce all'innovazione e all'efficienza. Tuttavia, quando si progetta un'infrastruttura di IA ci sono vantaggi, sfide e applicazioni da considerare. 

Vantaggi

L'infrastruttura di IA offre diversi vantaggi per le organizzazioni e le operazioni di IA. Uno di questi è la scalabilità, ovvero la possibilità di estendere o ridurre la portata delle operazioni in base alle esigenze, in particolare nel caso delle soluzioni di AI/ML basate sul cloud. Un altro vantaggio è l'automazione che consente di ridurre gli errori e ottenere tempi di erogazione più veloci. 

Sfide

L'infrastruttura di IA offre innegabili vantaggi ma pone anche alcune sfide. Una delle difficoltà più grandi è legata alla quantità e alla qualità dei dati che occorre elaborare. Poiché i sistemi di intelligenza artificiale necessitano di grandi volumi di dati per apprendere e prendere decisioni, spesso i metodi tradizionali di storage ed elaborazione dei dati non sono adatti a gestire la portata e la complessità dei carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale. Anche la necessità di analizzare e prendere decisioni in tempo reale costituisce una difficoltà notevole. Le aziende devono infatti riuscire a integrare la soluzione adeguata che permetta all'infrastruttura di elaborare enormi volumi di dati rapidamente e in maniera efficiente.

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Applicazioni

Esistono diverse applicazioni che possono aiutare a superare gli ostacoli appena elencati. I servizi cloud di Red Hat® OpenShift® velocizzano lo sviluppo, il deployment e la scalabilità delle applicazioni. La gestione e il supporto proattivi consentono di aumentare l'efficienza, migliorare la coerenza e incrementare la sicurezza. Red Hat Edge permette di eseguire il deployment in prossimità dell'ubicazione in cui si raccolgono i dati e consente di ottenere informazioni utilizzabili.

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Red Hat® AI offre un portafoglio di prodotti di IA sviluppati a partire dalle soluzioni che i nostri clienti già conoscono. Grazie a questa base i nostri prodotti sono affidabili, flessibili e scalabili.

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