Unità disco: la spina dorsale di un'IA affidabile
Aumento della trasparenza, della scalabilità e della sicurezza dei flussi di lavoro dei dati di IA.
Man mano che l'IA si integra sempre più in nuovi settori e tipologie di impiego, la sua efficacia dipende dalla produzione di output affidabili. L'IA affidabile è diventata una valuta aziendale ricercata.
La creazione di un'IA affidabile si basa su elementi chiave che garantiscono l'affidabilità dei dati e dei risultati. In questo articolo vengono esaminati i ruoli di trasparenza, discendenza dei dati, spiegazione, responsabilità e sicurezza nel dare forma a sistemi di IA di cui possiamo fidarci. Ciascuno di questi elementi supporta l'integrità e l'affidabilità dei dati essenziali per il successo dell'IA, con le unità disco che forniscono la struttura di memorizzazione necessaria per offrire questi vantaggi in modo coerente.
Per IA affidabile si intendono i flussi di lavoro dei dati di IA che utilizzano input affidabili e generano analisi affidabili. Un’IA affidabile si basa su dati che soddisfano i seguenti criteri:
Una infrastruttura di memorizzazione scalabile supporta un'IA affidabile, che consente alle enormi quantità di dati utilizzate dai sistemi di IA di essere adeguatamente gestite, memorizzate e protette.
I processi di IA coinvolgono grandi quantità di dati che richiedono un'infrastruttura robusta per essere gestiti in modo efficiente. Per gestire questi enormi set di dati, i data center che supportano carichi di lavoro di IA sono dotati di cluster di memorizzazione scalabili che consentono la memorizzazione basata su oggetti e i data lake. Questa infrastruttura è alla base dell'intero ciclo dei dati di IA, dall'approvvigionamento dei dati grezzi alla conservazione dei risultati del modello per un uso futuro.
Senza la scalabilità e l'efficienza dei data center, il potenziale dell'IA sarebbe limitato, poiché la capacità di memorizzare e recuperare enormi set di dati è fondamentale per il successo dell'IA.
Le moderne architetture ottimizzate per l'IA prevedono un'integrazione bilanciata fra livelli di elaborazione, memorizzazione e rete. I data lake e la memorizzazione basata su oggetti, che spesso utilizzano più livelli di memorizzazione, costituiscono le fondamenta degli ambienti di IA che consentono l'elaborazione ad alte prestazioni su larga scala. L'infrastruttura di memorizzazione è fondamentale per garantire che i sistemi di IA abbiano accesso sia ai dati che richiedono un accesso immediato che ai dati di archiviazione. Le architetture realizzate per l'IA sono progettate pensando a un'enorme scalabilità. L'equilibrio tra capacità di memorizzazione e prestazioni consente ai sistemi di IA di funzionare in modo efficiente e di ridimensionarsi in base alla domanda.
Ma le architetture scalabili non sono sufficienti. Un'IA affidabile ha anche bisogno di componenti che garantiscano la fiducia: trasparenza, derivazione dei dati, spiegazione, responsabilità e sicurezza. Diamo un'occhiata a come questi elementi supportano l'integrità dei flussi di lavoro di IA.
La trasparenza su vasta scala è la chiave per un’IA affidabile. Garantisce che le decisioni prese dai sistemi di IA siano comprensibili, accessibili, replicabili e correggibili. Quando un sistema di IA consiglia un film, ad esempio, la trasparenza aiuta gli utenti a comprendere la logica alla base del suggerimento, notando che si basa su dati chiari, come la cronologia di visione e le preferenze dell'utente.
Nei data center, i cluster di memorizzazione scalabili supportano la trasparenza fornendo registrazioni chiare di ogni punto decisionale nel ciclo di vita dei dati di IA. Con queste infrastrutture, le organizzazioni possono tracciare i dati dalla loro origine attraverso l'elaborazione fino all'output, promuovendo così una maggiore responsabilità.
La trasparenza svolge un ruolo importante in diversi settori. Tre esempi:
La lente della trasparenza promuove una maggiore responsabilità spiegando i dati, le decisioni e gli output dei modelli.
La discendenza dei dati è la capacità di identificare l'origine (provenienza) e l'utilizzo dei set di dati durante il processo di IA, aspetto fondamentale per comprendere come i modelli arrivano alle decisioni.
Ad esempio, nelle applicazioni di IA nel settore sanitario, la discendenza dei dati aiuta a tenere traccia dei set di dati utilizzati per effettuare le diagnosi, indicando le fonti di informazione.
Fornendo una registrazione chiara del percorso che i dati compiono dall'input all'output, la derivazione dei dati consente alle organizzazioni di verificare l'origine e l'utilizzo dei set di dati, garantendo che i modelli di IA si basino su dati accurati. Tracciando i dati in ogni fase dell'elaborazione, la derivazione dei dati consente ai sistemi di IA di essere completamente verificabili e di supportare sia la conformità ai requisiti di legge che la responsabilità interna. Le unità disco facilitano la discendenza dei dati memorizzando in modo sicuro ogni trasformazione, consentendo agli sviluppatori di esaminare i record di dati cronologici che rivelano l'intera portata dei processi decisionali dell'IA.
La spiegazione garantisce che le decisioni relative all'IA siano comprensibili e basate su dati che possono essere tracciati e valutati. Ciò è particolarmente importante nei settori con un'alta posta in gioco come quello sanitario e finanziario, dove la comprensione dei motivi alla base delle decisioni relative all'IA può influire sulla vita e sugli investimenti. Conservando i punti di controllo, le unità disco consentono agli sviluppatori di riesaminare le varie fasi di sviluppo dei modelli e di valutare in che modo le modifiche apportate ai dati immessi o alle configurazioni influiscono sui risultati. Con questo approccio, i sistemi di IA diventano più trasparenti e comprensibili, promuovendo una maggiore fiducia e usabilità.
La responsabilità nell'IA garantisce che i modelli possano essere esaminati e verificati dalle parti interessate. Attraverso la creazione di punti di controllo e la discendenza dei dati, le unità disco forniscono un registro delle operazioni che documenta lo sviluppo dell'IA, dall'input all'output dei dati, consentendo alle organizzazioni di esaminare i fattori che contribuiscono alle decisioni generate dall'IA. Questo percorso di revisione aiuta le organizzazioni a rispettare gli standard normativi e garantisce agli utenti che i sistemi di IA siano basati su processi affidabili e ripetibili. La responsabilità consente di individuare punti di controllo specifici in cui sono state prese le decisioni, rendendo i sistemi di IA responsabili delle loro azioni.
La sicurezza supporta un’IA affidabile proteggendo i dati da accessi non autorizzati e manomissioni. Le soluzioni di memorizzazione sicura, tra cui la crittografia e i controlli di integrità, garantiscono che i modelli di IA si basino su dati autentici e inalterati. Le unità disco aiutano a migliorare la sicurezza preservando i dati in un ambiente stabile e controllato, aiutando le organizzazioni a prevenire manomissioni e garantendo la conformità con le severe normative di sicurezza. Proteggendo i dati in ogni fase del processo di IA, le aziende possono mantenere la fiducia nell'integrità dei flussi di lavoro dell'IA.
Il raggiungimento di questi elementi di IA affidabile si basa su meccanismi robusti che supportano l'integrità, la sicurezza e la responsabilità dei dati. Dai punti di controllo e le politiche di governance ai sistemi di hashing e memorizzazione di massa, questi strumenti garantiscono che i sistemi di IA soddisfino gli standard elevati necessari per un processo decisionale affidabile. Di seguito vedremo come questi meccanismi sono alla base di un'IA affidabile.
Il punto di controllo è il processo di salvataggio dello stato di un modello di IA a intervalli brevi e specifici durante l'addestramento. I modelli di IA vengono addestrati su set di dati di grandi dimensioni attraverso processi iterativi che possono richiedere da minuti a giorni.
I punti di controllo si comportano come istantanee dello stato corrente del modello (i dati, i parametri e le impostazioni) in molti punti durante l'addestramento. Salvate sui dispositivi di memorizzazione ogni minuto o pochi minuti, le istantanee consentono agli sviluppatori di conservare una registrazione dell'avanzamento del modello ed evitare di perdere del lavoro prezioso a causa di interruzioni impreviste.
I punti di controllo supportano un'IA affidabile per diversi scopi critici:
Protezione dell'alimentazione. I punti di controllo proteggono le attività di addestramento da guasti del sistema, interruzioni di corrente o arresti anomali, consentendo ai modelli di riprendere dall'ultimo stato salvato senza dover ripartire da zero.
Miglioramento e ottimizzazione del modello. Salvando i punti di controllo, gli sviluppatori possono analizzare gli stati passati, mettere a punto i parametri del modello e migliorare le prestazioni nel tempo.
Conformità legale e protezione della proprietà intellettuale. I punti di controllo forniscono un registro trasparente che aiuta le organizzazioni a rispettare le strutture legali e a proteggere le metodologie proprietarie.
Creazione di fiducia e garanzia di trasparenza. I punti di controllo registrano gli stati del modello, supportando la spiegazione, rendendo le decisioni IA tracciabili e comprensibili.
Le politiche di governance definiscono il quadro all'interno del quale i dati vengono gestiti, protetti e utilizzati durante tutto il ciclo di vita dell'IA. Queste politiche garantiscono che i sistemi di IA rispettino i requisiti normativi e gli standard interni, creando un ambiente in cui i dati vengono gestiti in modo etico e sicuro. Le politiche di governance definiscono i controlli degli accessi, le pianificazioni di conservazione dei dati e le procedure di conformità, supportando di conseguenza la sicurezza e la responsabilità nei flussi di lavoro di IA. Definendo questi standard, le organizzazioni possono garantire che i sistemi di IA siano trasparenti, affidabili e basati su solidi principi di gestione dei dati.
L'hashing svolge un ruolo cruciale nella gestione della discendenza dei dati creando impronte digitali univoche per i dati. Queste impronte consentono alle organizzazioni di verificare che i dati non siano stati alterati o manomessi in nessuna fase del processo di IA. Eseguendo l’hashing di set di dati e punti di controllo, i sistemi di IA possono garantire che gli input di dati rimangano coerenti e non danneggiati, rafforzando la sicurezza e favorendo a trasparenza . Le unità disco memorizzano questi record di dati sottoposti a hashing, consentendo alle organizzazioni di verificare l'autenticità dei dati e mantenere l'affidabilità nei flussi di lavoro dell'IA.
I sistemi di memorizzazione di massa, in particolare quelli che utilizzano le unità disco, forniscono la capacità necessaria per memorizzare e gestire le enormi quantità di dati essenziali per un'IA affidabile.
Le unità disco offrono una soluzione di memorizzazione scalabile ed economica che garantisce ai sistemi di IA l'accesso ai dati correnti e di archiviazione. Questi sistemi supportano la trasparenza mantenendo registri accessibili, la spiegazione preservando i dati nel tempo e la sicurezza fornendo ambienti stabili per la memorizzazione dei dati.
Le unità disco della gamma Exos® di Seagate, dotate di tecnologia Mozaic 3+™, sono state realizzate per fornire questo tipo di supporto specifico. Memorizzano i set di dati grezzi che alimentano i modelli di IA, le registrazioni dettagliate dei processi di creazione dei dati, i punti di controllo iterativi durante l'addestramento dei modelli e la conservazione dei risultati delle analisi di IA.
Le unità disco svolgono un ruolo vitale in questa trasparenza in quanto memorizzano vasti set di dati e altre informazioni critiche su cui si basano i modelli di IA. Questi dati sono resi facilmente accessibili attraverso una combinazione di unità disco in rete per la conservazione a lungo termine e unità SSD per l'accesso immediato, consentendo alle organizzazioni di tenere traccia di ogni punto decisionale nel ciclo di vita dell'IA.
La meticolosa documentazione basata su unità disco consente di mantenere la conformità ai requisiti di legge, migliora la spiegazione, consente di ottimizzare il modello e promuove una maggiore responsabilità. Le unità disco documentano l'intero ciclo di vita dei dati, consentendo registrazioni chiare e tracciabili che possono essere esaminate per verificare la conformità alle normative e alle politiche.
I volumi di dati stanno aumentando in vari domini. Nel settore sanitario, aree come la ricerca sulla genomica e l'imaging diagnostico generano petabyte di dati ogni anno. I dispositivi IoT, inclusi i sensori e i gadget connessi, nonché l'esplosione del contenuto generato dagli utenti sui social network contribuiscono in modo significativo a questo diluvio di dati.
Le unità disco si sono affermate come opzioni di memorizzazione scalabili e convenienti. Queste unità offrono un'elevata capacità di memorizzazione al costo più basso per terabyte (con un rapporto di 6:1 rispetto alla memoria Flash), il che le rende la scelta ottimale per la conservazione dei dati a lungo termine. Ecco perché le unità disco sono la soluzione di riferimento per la conservazione degli enormi set di dati grezzi utilizzati per l'elaborazione con IA e la memorizzazione dei risultati delle analisi con IA. Oltre a garantire la memorizzazione a lungo termine di input e output, le unità disco supportano anche i flussi di lavoro di IA durante la fase di addestramento con elaborazione intensiva, tenendo traccia dei punti di controllo e salvando varie iterazioni di contenuto.
Il percorso verso un'IA affidabile è lastricato di trasparenza, discendenza dei dati, spiegazione, responsabilità e sicurezza. Questi elementi consentono alle organizzazioni di trasformare i dati da semplici cifre in innovazioni affidabili.
Il percorso verso un'IA affidabile è lastricato di trasparenza, discendenza dei dati, spiegazione, responsabilità e sicurezza. Questi elementi consentono alle organizzazioni di trasformare i dati da semplici cifre in innovazioni affidabili.
Supportando l'intero flusso di lavoro dei dati con IA, dall'acquisizione di dati grezzi al mantenimento dei punti di controllo e alla conservazione dei risultati delle analisi, le unità disco svolgono un ruolo cruciale nella convalida, nella messa a punto e nella creazione di fiducia nei modelli di IA nel tempo. Sfruttando le unità disco per la conservazione dei dati a lungo termine, gli sviluppatori di IA possono rivisitare le sessioni di formazione precedenti, analizzare i risultati e modificare i modelli per migliorare l'efficienza e la precisione.
Con l'espansione dell'IA in tutti i settori, è fondamentale preservare la discendenza dei dati, soddisfare gli standard normativi e stabilire una chiara comunicazione con le parti interessate. I tecnici di Seagate hanno creato unità disco innovative per fornire soluzioni di memorizzazione scalabili ed economiche necessarie a supportare questi sforzi. Di conseguenza, gli sviluppatori di IA possono realizzare sistemi intelligenti e affidabili.