L'adozione diffusa dell'intelligenza artificiale (IA) e delle tecnologie big data ha determinato un cambiamento radicale in quasi tutti i settori, modificando il modo in cui le organizzazioni generano intuizioni strategiche e guidano il processo decisionale basato sui dati.
Non si prevede che questo rapido tasso di adozione rallenti nel prossimo futuro. Secondo Grand View Research, si prevede che il mercato globale della tecnologia AI crescerà a un tasso annuo del 36,6%, raggiungendo un valore di mercato globale totale di oltre 1,8 trilioni di dollari entro il 2030.
Dalle piccole imprese alle grandi aziende, l'intelligenza artificiale e i big data stanno apportando nuove efficienze e capacità allo sviluppo di strategie e alle operazioni quotidiane. In qualità di leader mondiale nel settore dell'archiviazione, Seagate svolge un ruolo centrale nel fornire sistemi di archiviazione dati scalabili, affidabili e ad alte prestazioni di cui le aziende hanno bisogno per supportare l'intelligenza artificiale e i big data nei loro flussi di lavoro.
Cos'è l'intelligenza artificiale?
L'intelligenza artificiale è una tecnologia innovativa in grado di svolgere ragionamenti, apprendere e risolvere problemi con capacità logiche che simulano la cognizione e l'intelligenza umana.
L'intelligenza artificiale è un termine generico che comprende numerose forme di intelligenza virtuale, tra cui l'apprendimento automatico, l'intelligenza artificiale generativa e l'elaborazione del linguaggio naturale. Grazie ad algoritmi avanzati, big data e ingegneria tempestiva, l'intelligenza artificiale è uno strumento rivoluzionario che alimenta nuove capacità in termini di personalizzazione e automazione.
Cosa sono i big data?
Con il termine big data si intendono set di dati di grandi dimensioni, così grandi e complessi da richiedere sistemi specializzati per elaborare, gestire e analizzare le informazioni. I big data rappresentano in genere set di dati provenienti da un'ampia gamma di fonti e sono unificati dalla loro proprietà o pertinenza per un'organizzazione o entità specifica.
In genere, per elaborare e analizzare efficacemente i big data e ricavare informazioni preziose da queste informazioni sono necessarie intelligenza artificiale, apprendimento automatico e analisi avanzata.
Tipi di dati utilizzati nell'IA
L'intelligenza artificiale può utilizzare diversi tipi di dati per generare informazioni preziose che offrono valore strategico alle aziende che cercano di migliorare le prestazioni, ottimizzare la produttività e consentire un miglioramento continuo nei propri team e nelle proprie operazioni.
Ecco i tre tipi di dati che tutti dovrebbero conoscere quando utilizzano l'intelligenza artificiale per l'analisi dei dati:
1. dati strutturati
I dati strutturati sono dati elaborati e organizzati, facilmente ricercabili all'interno di un database. Le fonti comuni di dati strutturati includono informazioni sui clienti, dati di inventario, transazioni e registri di manutenzione.
Questo tipo di dati è il più adatto a fornire spunti strategici che guidino le ottimizzazioni e altri cambiamenti all'interno di un'organizzazione.
2. dati non strutturati
I dati non strutturati sono informazioni che devono essere elaborate prima che da esse si possano ricavare significati e intuizioni. Immagini, video e alcuni tipi di file di testo sono forme comuni di dati non strutturati.
Le tecnologie di intelligenza artificiale sono diventate uno strumento efficace per analizzare questi dati su larga scala, consentendo alle aziende di estrarre informazioni preziose da set di dati non strutturati. Ad esempio, l'intelligenza artificiale può monitorare i filmati di sicurezza e identificare anomalie che indicano un comportamento specifico. Può anche aiutare a valutare il feedback dei clienti per contestualizzare e categorizzare automaticamente ogni singola risposta.
3. Big data
I big data in genere includono sia set di dati strutturati che non strutturati, che devono essere tutti elaborati e gestiti su larga scala. L'intelligenza artificiale può muoversi tra dati strutturati e non strutturati per identificare modelli nel comportamento dei clienti. Può anche coordinare le relazioni tra le tendenze dei dati strutturati e gli eventi dei dati non strutturati per aiutare a contestualizzare le informazioni sui cambiamenti nelle operazioni, nei modelli di acquisto, nella logistica della catena di fornitura e in molte altre applicazioni.
Connessione tra intelligenza artificiale e big data
Poiché le tecnologie di intelligenza artificiale vengono utilizzate per elaborare e analizzare i big data, queste due entità distinte traggono vantaggi reciproci da questa relazione continuativa.
L'analisi dei big data fornisce ai modelli di intelligenza artificiale più informazioni per apprendere e perfezionare i propri modelli, migliorando le prestazioni dell'intelligenza artificiale nel tempo. Nel frattempo, le migliori capacità analitiche dell'intelligenza artificiale aumentano il potenziale impatto aziendale delle informazioni ricavate dai big data, offrendo più valore alla tua organizzazione.
Questa relazione simbiotica consente a molti settori di elaborare rapidamente informazioni approfondite che supportano interventi basati sui dati e soluzioni di intelligenza artificiale personalizzate.
Come l'intelligenza artificiale guida la crescita esponenziale dei dati
Attraverso il consumo e l'analisi dei dati, l'intelligenza artificiale stessa è diventata una fonte significativa di crescita dei dati attraverso l'apprendimento automatico, l'automazione e l'automazione dei contenuti. I dispositivi IoT e altre tecnologie basate sull'intelligenza artificiale contribuiscono a generare volumi senza precedenti di dati in tempo reale che devono essere gestiti, analizzati e archiviati.
La gestione di dati su questa scala richiede un'infrastruttura di archiviazione ad alte prestazioni solida, in grado di soddisfare le esigenze di archiviazione attuali e future.
Comprensione del flusso di dati nel processo di intelligenza artificiale
L'analisi dei dati dell'IA si basa su un ciclo di vita continuo che supporta l'apprendimento e il perfezionamento continui dei modelli di IA. Ecco come l'intelligenza artificiale e i big data collaborano per supportare la creazione e l'iterazione continue:
1. Raccolta dati
L'intelligenza artificiale deve avere accesso a fonti di dati diversificate e di alta qualità, tra cui sensori IoT, integrazioni di software aziendali, interazioni dirette con i clienti e una knowledge base proprietaria. Tali informazioni e il relativo accesso devono essere gestiti in modo efficace per garantire che i dati siano completi e accurati e che il processo di raccolta dei dati rispetti i requisiti di privacy e di conformità.
2. Preparazione e pulizia dei dati
La preparazione e la pulizia dei dati eliminano anomalie e imprecisioni che compromettono il valore di tali set di dati. Le tecniche più comuni utilizzate in questa fase del flusso di dati includono, tra le altre, la deduplicazione e la normalizzazione.
3. Annotazione ed etichettatura dei dati
L'annotazione e l'etichettatura sono fondamentali durante l'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale. Le annotazioni contrassegnano i dati con informazioni contestuali pertinenti, come l'etichettatura di oggetti in video e immagini o l'applicazione di etichette di sentimento per aiutare l'IA a comprendere meglio il feedback dei clienti. Nel tempo, annotazioni ed etichettature coerenti supporteranno una formazione migliore e risultati di intelligenza artificiale più efficaci.
4. Memorizzazione e gestione dei dati
È necessario uno storage efficiente e altamente scalabile per supportare una gestione efficiente dei dati e flussi di lavoro di archiviazione dei dati per l'intelligenza artificiale. Le aziende devono creare un'infrastruttura di supporto utilizzando soluzioni come Seagate Mozaic 3+™, progettata specificamente per rispondere alle sfide di archiviazione uniche delle implementazioni di intelligenza artificiale.
5. Ciclo di feedback dei dati dell'IA
Il valore a lungo termine dell'intelligenza artificiale si basa su miglioramenti iterativi. Un ciclo di feedback dei dati di intelligenza artificiale sostenibile implica un ciclo continuo di consumo di dati, generazione di contenuti e miglioramento delle prestazioni, tutti fattori che contribuiscono a questi miglioramenti iterativi. Le organizzazioni devono avere un accesso continuo ai dati per le tecnologie di intelligenza artificiale, per facilitare questo circolo virtuoso di sviluppo.
Esigenze di archiviazione dell'IA
I flussi di lavoro di intelligenza artificiale più esigenti richiedono un'infrastruttura di archiviazione progettata per bilanciare i seguenti requisiti:
● Prestazioni elevate per una rapida elaborazione dei dati. I flussi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale necessitano di prestazioni di archiviazione rapide che offrano bassa latenza su larga scala, soprattutto quando si utilizza l'intelligenza artificiale per generare informazioni in tempo reale.
● Scalabilità per adattarsi a set di dati in crescita. Con l'aumento del volume dei dati e delle implementazioni dell'intelligenza artificiale, l'infrastruttura di storage deve crescere di pari passo con questi servizi.
● Affidabilità per garantire flussi di lavoro ininterrotti. Le prestazioni di archiviazione devono essere mantenute anche durante i periodi di picco di utilizzo e sotto il carico di set di dati in crescita.
Per soddisfare queste esigenze multiformi, le aziende necessitano di un ecosistema diversificato di soluzioni di memoria e storage, che utilizzi unità a stato solido (SSD) locali e di rete, memoria ad alta larghezza di banda (HBM), memoria dinamica ad accesso casuale (DRAM) e dischi rigidi di rete.
Sinergia di archiviazione e calcolo nell'intelligenza artificiale
In un flusso di lavoro di intelligenza artificiale, i cluster di archiviazione e di elaborazione non esistono come entità separate. Hanno un ruolo sinergico nelle prestazioni complessive e nell'ottimizzazione dei flussi di lavoro di intelligenza artificiale. GPU, CPU, HBM, DRAM, SSD aziendali e dischi rigidi aziendali offrono ciascuno funzionalità specifiche in termini di potenza di elaborazione e gestione dei dati. L'integrazione perfetta di queste soluzioni è fondamentale per massimizzare le prestazioni dell'intelligenza artificiale.
Il ruolo di Seagate nell'abilitazione dell'intelligenza artificiale e della gestione dei dati su larga scala
Seagate offre una suite di soluzioni di storage aziendale che ottimizzano la capacità e l'efficienza del tuo data center, supportando la crescita e rendendo l'infrastruttura a prova di futuro per le crescenti esigenze di intelligenza artificiale e un volume crescente di flussi di lavoro di intelligenza artificiale. Con Mozaic 3+, la tua azienda può dotare il proprio data center di storage di grande capacità con densità di superficie senza precedenti.
Archiviazione ed elaborazione: esigenze congiunte per i flussi di lavoro dell'intelligenza artificiale
La soluzione Seagate Mozaic 3+ supporta senza problemi le tecnologie complementari che compongono il tuo flusso di lavoro AI, innalzando il limite di prestazioni, scalabilità e affidabilità.
Un approccio sinergico alla gestione delle risorse di elaborazione e di archiviazione ottimizza in ultima analisi la velocità, l'efficienza, il consumo energetico e la disponibilità delle funzionalità di intelligenza artificiale. Se implementate correttamente, queste soluzioni spaziano tra prestazioni e scalabilità per massimizzare la realizzazione del valore a lungo termine dei tuoi investimenti in intelligenza artificiale.
Scopri come Mozaic 3+ aiuta l'intelligenza artificiale a raggiungere il suo pieno potenziale
Il potere trasformativo dell'intelligenza artificiale richiede un'infrastruttura di storage che abbatta le barriere e aumenti la densità e le prestazioni di storage a nuovi livelli.
Le soluzioni Seagate Mozaic 3+, tra cui i dischi rigidi Exos® Mozaic 3+, raggiungono questo obiettivo tramite la registrazione magnetica assistita dal calore (HAMR), che consente significativi guadagni di densità areale, comprimendo i dati in uno spazio più piccolo ed efficiente, mantenendoli stabili a livello magnetico e termico.
Grazie alla tecnologia HAMR, Mozaic 3+ amplia i limiti della densità di archiviazione senza comprometterne l'affidabilità e mantenendo comunque il pratico e familiare formato da 3,5 pollici.
Le infrastrutture di storage convenzionali non sono attrezzate per supportare la rapida crescita dei flussi di lavoro di intelligenza artificiale e delle iniziative sui big data. Le aziende che vogliono sfruttare queste opportunità innovative devono innanzitutto assicurarsi di aver creato una base di storage in grado di supportare queste iniziative su larga scala.
Esplora personalmente le soluzioni di storage Seagate e scopri come Mozaic 3+ può aiutarti a soddisfare le tue esigenze emergenti in materia di intelligenza artificiale e big data.
