La infraestructura de la inteligencia artificial

En la vida cotidiana, cada vez usamos más la inteligencia artificial (IA), por lo que es fundamental contar con una estructura que admita flujos de trabajo efectivos y eficientes. Aquí es donde entra en juego la infraestructura de inteligencia artificial. 

Si está bien diseñada, los analistas de datos y los desarrolladores pueden acceder a los datos, implementar los algoritmos de aprendizaje automático y gestionar los recursos informáticos del hardware.

La infraestructura de inteligencia artificial (IA) combina esta tecnología con el aprendizaje automático (ML) para desarrollar e implementar soluciones de datos confiables y flexibles. Además, posibilita el machine learning (aprendizaje automático) para que las máquinas razonen como las personas.

El machine learning (aprendizaje automático) es la técnica que consiste en entrenar a una computadora para que encuentre patrones, realice predicciones y aprenda de la experiencia sin una programación explícita. Puede aplicarse a la inteligencia artificial generativa, lo cual es posible gracias al deep learning (aprendizaje profundo), una técnica de aprendizaje automático que se utiliza para analizar e interpretar grandes cantidades de datos.

Stack tecnológica de la infraestructura de la inteligencia artificial

Una stack tecnológica es un conjunto de tecnologías, marcos y herramientas que se utilizan para diseñar e implementar las aplicaciones de software. En términos visuales, estas tecnologías "se apilan" para diseñar la aplicación. Una stack de infraestructura de la inteligencia artificial agiliza el desarrollo y la implementación de las aplicaciones a través de tres capas esenciales. 

La capa de las aplicaciones permite que las personas y las máquinas trabajen de forma colaborativa en las herramientas importantes del flujo de trabajo, incluidas las aplicaciones integrales que usan modelos específicos o las que están orientadas a los usuarios finales que no son específicas. Estas últimas generalmente se diseñan con marcos de inteligencia artificial open source para crear modelos personalizables y que puedan adaptarse a las necesidades específicas de la empresa. 

La capa de modelos consta de puntos de control que impulsan los productos de la inteligencia artificial y requiere una solución de alojamiento para la implementación. Hay tres modelos que proporcionan una base para esta capa:
Inteligencia artificial general: replica los procesos de razonamiento y toma de decisiones de las personas, por ejemplo, las aplicaciones de la inteligencia artificial como ChatGPT y DALL-E de OpenAI. 
Inteligencia artificial específica: está entrenada con datos muy precisos y relevantes para que trabaje con mayor precisión, por ejemplo, para tareas como generar texto para los anuncios y letras de canciones. 
Inteligencia artificial hiperlocal: puede lograr un mayor nivel de precisión y relevancia. Está diseñada para funcionar como especialista en el área de aplicación, por ejemplo, para escribir artículos científicos o crear maquetas de diseño de interiores.

La capa de infraestructura está conformada por elementos de hardware y software necesarios para diseñar y entrenar los modelos de la inteligencia artificial, como los procesadores especializados del estilo GPU (hardware) y las herramientas de optimización e implementación (software). Los servicios del cloud computing también se incluyen en esta capa. 

Ya vimos las tres capas que forman parte de la infraestructura de la inteligencia artificial, así que ahora analizaremos algunos elementos necesarios para diseñar, implementar y mantener los modelos de la inteligencia artificial. 

Almacenamiento de datos

El almacenamiento de datos es la recopilación y la conservación de la información digital, es decir, de los bits y bytes que se encuentran detrás de las aplicaciones, los protocolos de red, los documentos, el contenido multimedia, las libretas de direcciones y las preferencias de los usuarios, entre otros. Es importante tener un sistema sólido para guardarlos y gestionarlos, de manera que se pueda almacenar, organizar y recuperar toda la información necesaria para el entrenamiento y la validación de la inteligencia artificial.

Gestión de los datos

La gestión de los datos es el proceso de recopilación, almacenamiento y uso de los datos que se lleva a cabo con un sistema de software especializado. Le permite estar al tanto de los datos que posee, conocer su ubicación y propietario, y saber quién puede verlos y cómo se accede a ellos. Con la implementación y los controles adecuados, los flujos de trabajo de gestión ofrecen la información analítica necesaria para tomar mejores decisiones.

Marcos de aprendizaje automático

El aprendizaje automático (ML) es una subcategoría de la inteligencia artificial (IA) que utiliza algoritmos para identificar patrones y hacer predicciones dentro de un conjunto de datos. Los modelos de esta tecnología se diseñan, entrenan y validan con las herramientas y las bibliotecas de sus propios marcos. 

Operaciones de aprendizaje automático

Las operaciones del aprendizaje automático (MLOps) son un conjunto de prácticas para los flujos de trabajo cuyo objetivo es optimizar el proceso de producción, mantenimiento y supervisión de los modelos de aprendizaje automático (ML). Están inspiradas en los principios de DevOps y GitOps, y buscan establecer un proceso permanente y en constante evolución que integre los modelos de ML en el desarrollo de software.

Una infraestructura de la inteligencia artificial bien diseñada permite que las operaciones de Ila inteligencia artificial y machine learning sean exitosas. Impulsa la innovación y la eficiencia. 

Ventajas

La infraestructura de IA proporciona varias ventajas para las operaciones y los equipos de la inteligencia artificial. Una de ellas es la capacidad de ajuste; con ella se pueden aumentar y disminuir las operaciones según sea necesario, en particular con las soluciones de la inteligencia artificial y machine learning basadas en la nube. La otra es la automatización, gracias a la cual el trabajo repetitivo disminuye los errores y mejora los tiempos de respuesta del producto. 

Desafíos

A pesar de las ventajas que ofrece la infraestructura de la inteligencia artificial, también presenta algunos desafíos. Uno de los más importantes es la cantidad y la calidad de los datos que deben procesarse. Dado que los sistemas de Ila inteligencia artificial dependen de grandes cantidades de datos para aprender patrones y tomar decisiones, los métodos tradicionales de almacenamiento y procesamiento no bastarán para gestionar el tamaño y la complejidad de las cargas de trabajo de la inteligencia artificial. Otro de los grandes desafíos es la necesidad de analizar y tomar decisiones de inmediato. Esto implica que la infraestructura tiene que procesar los datos de forma rápida y eficiente, lo cual deberá tenerse en cuenta a la hora de elegir la solución ideal que se encargará de lidiar con grandes cantidades de datos.

Aplicaciones

Hay aplicaciones que pueden abordar estos desafíos. Los servicios de nube de Red Hat® OpenShift® permiten diseñar, implementar y ajustar las aplicaciones rápidamente. También puede aumentar la eficiencia mediante la mejora de la uniformidad y la seguridad con un sistema de gestión y soporte preventivo. Con Red Hat Edge, las implementaciones pueden ubicarse más cerca de donde se recopilan los datos para obtener información útil.

La inteligencia artificial no solo influye en la vida diaria de las personas, sino también en las empresas. Utilice las plataformas open source de Red Hat, que impulsan descubrimientos y experiencias nuevos en todas las áreas y los sectores, para diseñar, implementar y supervisar los modelos y las aplicaciones de la inteligencia artificial, y para tener el control de su futuro. 

Red Hat OpenShift AI proporciona un entorno flexible para que los analistas de datos, los ingenieros y los desarrolladores diseñen, implementen e integren los proyectos de manera más rápida y eficiente, con beneficios como la seguridad incorporada e integraciones del ciclo de vida del operador. Ofrece Jupyter como servicio, con TensorFlow, Pytorch y otras bibliotecas de marcos asociadas. Además, varios partners tecnológicos de software (Starburst, IBM, Anaconda, Intel y NVIDIA) se integran a los servicios de la inteligencia artificial, por lo cual es más sencillo encontrar y probar herramientas nuevas, desde la adquisición de datos hasta el diseño, la implementación y la supervisión de los modelos, todo ello en un entorno de nube moderno.

Nuestros partners de inteligencia artificial aprovechan la infraestructura de Red Hat para desarrollar y optimizar las aplicaciones basadas en la inteligencia artificial y machine learning. Sus soluciones permiten completar el ciclo de vida de la inteligencia artificial, desde integrar y preparar los datos hasta diseñar y entrenar los modelos de la inteligencia artificial, ponerlos a disposición de los usuarios finales y hacer inferencias (es decir, predicciones) en función de los datos nuevos.