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Inteligencia artificial, visión centrada en los resultados, un nuevo impulso de la transformación.
Tradicionalmente, la industria de la tecnología ofrece productos y servicios nuevos constantemente al mercado, a veces sin centrarse en los resultados tangibles de negocio que pueden brindar a las compañías a corto y mediano plazo. Un ejemplo es la Inteligencia Artificial (IA) y, en particular, el aprendizaje automático avanzado. Para maximizar esta tecnología se debe comenzar por identificar los desafíos de negocio que puede abordar.
Por ejemplo, el aprendizaje profundo a través del reconocimiento de imágenes es de gran interés para muchas compañías debido a sus amplias aplicaciones potenciales. Este tendrá un papel importante en la industria minorista ya que puede evitar el fraude en el proceso de pago, al reconocer que un cliente escaneó un artículo de bajo valor.
De hecho, el análisis de imágenes basado en el aprendizaje profundo puede ayudar a casi cualquier organización. Este ha sido un activo increíblemente poderoso en el mundo médico, donde se puede implementar para identificar anomalías en escaneos, desde resonancias magnéticas hasta retinas o incluso células individuales.
En última instancia, estas interesantes aplicaciones se basan en el uso de redes neuronales para el aprendizaje automático, lo que significa aplicar estadísticas para garantizar un resultado consistente de los estímulos, que pueden ser imágenes, voz o registros de datos. La parte del proceso altamente intensiva en el uso del procesador es capacitar a la red para que pueda reconocer los elementos que necesita. Una vez que la red se está ejecutando, necesita muy poca infraestructura para soportarla. En Fujitsu, estamos ayudando a nuestros clientes a construir redes neuronales basadas en plataformas de infraestructura de TI, lo cual es un paso fundamental en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial.
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Fujitsu impulsa el desarrollo mundial de la IA
En Japón, Fujitsu ha logrado grandes avances con RAIDEN (Riken AIp Deep Learning Environment), un sistema informático dedicado a la investigación de la IA. Esto se implementó por primera vez en 2017 en el Centro RIKEN para el Proyecto de Inteligencia Avanzada (AIP Center, en sus siglas en inglés), la rama de investigación de IA de RIKEN, que es la institución de investigación más grande de Japón. Fundada en 1917, RIKEN es reconocida por la investigación de alta calidad en una amplia gama de disciplinas científicas. Una actualización reciente del sistema para RAIDEN incrementó su rendimiento en un margen considerable, pasando de un rendimiento computacional teórico total inicial de cuatro petaflops (PFLOPS) a 54 PFLOPS, lo que lo ubica en el nivel superior de los sistemas IA de Japón.
También hay un enlace a la computación de alto rendimiento (HPC) que afectará a la IA. Si bien esta es una disciplina completamente diferente, la plataforma fundamental es la misma. HPC funciona al analizar tareas grandes y complejas y dividirlas en múltiples acciones más pequeñas que se resuelven por separado. Hay una tecnología emergente en este espacio que posibilitará aplicar el enfoque de HPC a las redes neuronales, también con el potencial de cambiar significativamente la forma en que funcionan.
Todo definido por softwere
Además, la tendencia de “todo definido por software” está cambiando las plataformas disponibles. Donde antes solíamos comprar funcionalidades como firewalls, detección de intrusos o conmutadores, ahora podemos adquirir este tipo de capacidades como software que se puede ejecutar cómodamente en la capacidad de servidor de reserva. Esto ya ha llevado a la creación de infraestructuras híper-convergentes, y con el tiempo también contribuirá a los cambios en el software en sí. La creciente disponibilidad de software de código abierto jugará un papel importante aquí, ya que es la plataforma lógica para un mayor desarrollo.
En conclusión, una cosa que es segura es que el cambio seguirá llegando con más fuerza. Nunca habrá un “momento correcto” que sea mejor que ahora. Lo único a tener en cuenta es que, durante el desarrollo, las empresas deben asegurarse de que todos los elementos que seleccionan sean compatibles con lo que está llegando a la vuelta de la esquina. En otras palabras, si se invierte en una solución que no cumple con los estándares de la industria, se corre el peligro de quedar atrapado.
