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

Dato l'aumento nell'impiego di tecnologie di intelligenza artificiale (IA) nelle attività quotidiane, è ormai essenziale disporre di una struttura che migliori 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.

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 permette la collaborazione fra uomo e macchina con strumenti per i flussi di lavoro di base, incluse applicazioni end to end che utilizzano modelli specifici o applicazioni non specifiche 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 è composto da checkpoint che fanno funzionare i prodotti basati su IA. Questo livello richiede una soluzione di hosting per il deployment e comprende tre modelli che fungono da base. 
Intelligenza artificiale generale: quella capace di emulare le modalità di ragionamento e pensiero nonché processi decisionali degli esseri umani, ad esempio ChatGPT e DALL-E sviluppato da OpenAI. 
Intelligenza artificiale ristretta: quella che viene addestrata su dati specifici e rilevanti ed è in grado di espletare le richieste con maggiore precisione, ad esempio attività come la creazione di testi pubblicitari o del testo di una canzone. 
Intelligenza artificiale iperlocale: quella capace di raggiungere livelli di accuratezza e rilevanza molto elevati, progettata per l'impiego specialistico. Pensiamo alla stesura di articoli scientifici o alla generazione di mockup nel campo dell'interior design.

Il livello dell'infrastruttura contiene i componenti software e hardware per lo sviluppo e l'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale. Ad esempio, fanno parte di 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. 

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. Disporre di un valido sistema di storage e gestione dei dati è fondamentale per archiviare, organizzare e recuperare i volumi di dati necessari all'addestramento e alla convalida dell'IA.

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 framework di machine learning mettono a disposizione strumenti e librerie per la progettazione, l'addestramento e la convalida dei modelli di machine learning. 

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). Ispirato ai principi DevOps e GitOps, MLOps punta a creare una procedura continua e in costante evoluzione per l'integrazione dei modelli di ML nei processi di sviluppo software.

Un'infrastruttura di IA ben progettata garantisce il successo delle operazioni di machine learning e di intelligenza artificiale, oltre a migliorare l'efficienza e l'innovazione.  

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.

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.

L'intelligenza artificiale sta trasformando non solo la vita di tutti i giorni ma anche le organizzazioni. Le piattaforme open source di Red Hat permettono di realizzare, distribuire e monitorare modelli e applicazioni di IA, stimolano così nuove esperienze e scoperte in tutti i settori e garantiscono adattabilità al futuro. Red Hat OpenShift AI è un insieme di strumenti basati sull'intelligenza artificiale e pensati per l'intero ciclo di vita delle iniziative e dei modelli di AI/ML. Include Red Hat OpenShift AI. Questa soluzione assicura anche coerenza, semplicità di utilizzo e la possibilità di eseguire i deployment dal cloud all'edge, considerando che il cloud ibrido è l'infrastruttura più diffusa per l'IA.

Red Hat OpenShift AI offre un ambiente flessibile che permette a data scientist, ingegneri e sviluppatori di aumentare la velocità e l'efficienza con cui creano, distribuiscono e integrano i progetti. Tra le sue funzionalità ricordiamo la sicurezza integrata e l'integrazione del ciclo di vita degli operatori. Offre anche Jupyter-as-a-Service con associati TensorFlow, Pytorch e altre librerie framework. Il servizio di artificial intelligence (AI) integra le soluzioni di numerosi partner tecnologici (Starburst, IBM, Anaconda, Intel e NVIDIA). Questo consente di provare nuovi strumenti per l'acquisizione dei dati, la creazione e il deployment dei modelli e il monitoraggio in un ambiente cloud native moderno.

Sfruttando come base l'infrastruttura di Red Hat, i partner per l'IA contribuiscono alla creazione di nuove soluzioni che ottimizzano lo sviluppo di applicazioni di AI/ML. Le tante soluzioni includono: integrazione e preparazione dei dati, sviluppo e addestramento dei modelli di intelligenza artificiale, gestione dei modelli ed elaborazione di inferenze sulla base di nuovi dati.