Powszechne wdrożenie technologii sztucznej inteligencji (AI) i big data doprowadziło do transformacji niemal każdej branży, zmieniając sposób, w jaki organizacje pozyskują strategiczne wnioski i podejmują decyzje oparte na danych.
To szybkie tempo adopcji nie wykazuje oznak spowolnienia. Według Grand View Research globalny rynek technologii AI ma rosnąć w tempie 36,6% rocznie, osiągając do 2030 roku wartość przekraczającą 1,8 biliona dolarów.
Od małych firm po globalne korporacje – sztuczna inteligencja i big data przynoszą nową efektywność i możliwości w zakresie strategii oraz codziennych operacji. Jako światowy lider w dziedzinie pamięci masowych, Seagate odgrywa kluczową rolę w dostarczaniu skalowalnych, niezawodnych i wydajnych systemów pamięci masowej, niezbędnych do obsługi sztucznej inteligencji i big data w środowisku biznesowym.
Czym jest sztuczna inteligencja?
Sztuczna inteligencja to innowacyjna technologia, która potrafi rozumować, uczyć się i rozwiązywać problemy, wykorzystując logiczne zdolności naśladujące ludzkie myślenie i inteligencję.
Termin „sztuczna inteligencja (AI)” obejmuje wiele form wirtualnej inteligencji, takich jak uczenie maszynowe, AI generatywna czy przetwarzanie języka naturalnego. Dzięki zaawansowanym algorytmom, big data i inżynierii promptów sztuczna inteligencja stała się rewolucyjnym narzędziem umożliwiającym nowe poziomy personalizacji i automatyzacji.
Czym jest big data?
Big data to zbiory danych o tak dużej objętości i złożoności, że do ich przetwarzania, zarządzania i analizy potrzebne są wyspecjalizowane systemy. Dane big data pochodzą z wielu źródeł, ale łączy je to, że należą do konkretnej organizacji lub są dla niej istotne.
Aby skutecznie przetwarzać i analizować big data, potrzebne są narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, uczeniu maszynowym i zaawansowanej analityce, które pozwalają wydobywać z danych realną wartość.
Rodzaje danych wykorzystywanych w AI
Sztuczna inteligencja może wykorzystywać różne typy danych do generowania cennych informacji strategicznych, wspierających wzrost efektywności, produktywności i ciągłe doskonalenie w organizacjach.
Oto trzy rodzaje danych, które warto znać, wykorzystując AI do analizy danych:
1. Dane ustrukturyzowane
Dane ustrukturyzowane to uporządkowane dane, które można łatwo przeszukiwać w bazach danych. Typowe źródła danych ustrukturyzowanych to informacje o klientach, dane magazynowe, transakcje czy dzienniki konserwacji.
Ten typ danych najlepiej nadaje się do generowania strategicznych wniosków, które wspierają optymalizację i rozwój organizacji.
2. Dane nieustrukturyzowane
Dane nieustrukturyzowane to informacje, które wymagają przetworzenia, zanim można z nich wyciągnąć znaczenie i wnioski. Typowe przykłady danych nieustrukturyzowanych to obrazy, nagrania wideo oraz niektóre rodzaje plików tekstowych.
Technologie AI umożliwiają analizę tego typu danych na dużą skalę, pozwalając firmom uzyskiwać wartościowe informacje z nieustrukturyzowanych zbiorów danych. Na przykład sztuczna inteligencja może analizować nagrania z kamer i wykrywać anomalie wskazujące na określone zachowania. Może także analizować opinie klientów, automatycznie interpretując kontekst i przypisując im odpowiednie kategorie.
3. Big data
Big data obejmuje zarówno dane ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane, które muszą być przetwarzane i zarządzane w dużej skali. AI potrafi analizować oba typy danych, identyfikując wzorce zachowań klientów. Może także łączyć trendy danych ustrukturyzowanych ze zdarzeniami z danych nieustrukturyzowanych, aby lepiej zrozumieć zmiany w działalności, wzorce zakupowe czy logistykę łańcucha dostaw.
Połączenie sztucznej inteligencji i big data
Wykorzystanie technologii AI do przetwarzania i analizy big data tworzy relację, z której obie strony czerpią korzyści.
Analiza dużych zbiorów danych dostarcza modelom AI informacji niezbędnych do nauki i udoskonalania, co przekłada się na wzrost ich wydajności w czasie. Z kolei coraz doskonalsze możliwości analityczne AI zwiększają wartość biznesową wniosków płynących z big data.
Dzięki tej synergii wiele branż może szybciej przetwarzać dane i wdrażać rozwiązania oparte na danych oraz spersonalizowane systemy AI.
Jak AI napędza wykładniczy wzrost ilości danych
Dzięki analizie i przetwarzaniu danych sztuczna inteligencja sama stała się znaczącym źródłem ich przyrostu – poprzez uczenie maszynowe, automatyzację i generowanie treści. Urządzenia IoT i inne technologie wspierane przez AI generują niespotykane dotąd ilości danych w czasie rzeczywistym, które wymagają zarządzania, analizy i przechowywania.
Zarządzanie taką skalą danych wymaga solidnej, wydajnej infrastruktury pamięci masowej, która sprosta zarówno obecnym, jak i przyszłym potrzebom biznesowym.
Zrozumienie przepływu danych w procesie AI
Analiza danych AI opiera się na ciągłym cyklu życia, który wspiera nieustanne uczenie się i doskonalenie modeli sztucznej inteligencji. Oto, jak AI i big data współpracują, aby wspierać ciągły rozwój i doskonalenie:
1. Zbieranie danych
AI potrzebuje dostępu do zróżnicowanych i wysokiej jakości źródeł danych – od czujników IoT, przez integracje oprogramowania biznesowego, po interakcje z klientami i wewnętrzne bazy wiedzy. Dane te muszą być zarządzane w sposób zapewniający ich kompletność, dokładność oraz zgodność z przepisami dotyczącymi prywatności i bezpieczeństwa.
2. Przygotowanie i czyszczenie danych
Etap ten pozwala wyeliminować anomalie i błędy, które mogłyby obniżyć jakość i wartość analizowanych danych. W tej fazie stosuje się m.in. deduplikację, normalizację i inne techniki zapewniające spójność danych.
3. Adnotacja i etykietowanie danych
Adnotacje i etykiety są kluczowe przy trenowaniu modeli AI. Dane oznacza się kontekstowymi etykietami – np. obiektami na obrazach czy tonem wypowiedzi – co pozwala modelom lepiej rozumieć analizowane treści. Spójne adnotowanie i etykietowanie z czasem poprawia jakość treningu i skuteczność działania AI.
4. Przechowywanie i zarządzanie danymi
Skuteczne zarządzanie danymi i przechowywanie danych dla AI wymagają wydajnych, wysoce skalowalnych rozwiązań pamięci masowej. Firmy powinny budować infrastrukturę w oparciu o rozwiązania takie jak Seagate Mozaic 3+™, które zostały stworzone specjalnie z myślą o wyzwaniach pamięci masowej w zastosowaniach AI.
5. Pętla sprzężenia zwrotnego danych AI
Długofalowa wartość sztucznej inteligencji opiera się na ciągłym procesie ulepszania. Zrównoważona pętla sprzężenia zwrotnego obejmuje nieprzerwany cykl gromadzenia, generowania i analizy danych, który napędza dalsze usprawnienia modeli. Aby umożliwić taki cykl, organizacje muszą zapewnić płynny dostęp do danych i ich integrację w ekosystemie AI.
Potrzeby pamięci masowej w sztucznej inteligencji
Zaawansowane przepływy pracy AI wymagają infrastruktury pamięci masowej zaprojektowanej tak, by zrównoważyć następujące potrzeby:
● Wysoka wydajność umożliwiająca szybkie przetwarzanie danych. AI wymaga niskich opóźnień i dużej przepustowości pamięci masowej, zwłaszcza przy generowaniu analiz w czasie rzeczywistym.
● Skalowalność pozwalająca obsługiwać rosnące zbiory danych. Wraz ze wzrostem ilości danych i rozwojem zastosowań AI, infrastruktura pamięci masowej musi rozwijać się równie dynamicznie.
● Niezawodność zapewniająca ciągłość działania. Pamięć masowa musi utrzymywać stabilną wydajność nawet w okresach maksymalnego obciążenia.
Aby sprostać tym wymaganiom, firmy potrzebują zróżnicowanego ekosystemu rozwiązań pamięci i pamięci masowej, obejmującego dyski SSD, pamięć HBM, DRAM oraz dyski twarde w sieciowej architekturze obliczeniowej.
Synergia między pamięcią masową a obliczeniami w AI
W przepływie pracy AI klastry pamięci masowej i obliczeniowe nie funkcjonują niezależnie od siebie. Wspólnie tworzą synergiczny system, w którym GPU, CPU, HBM, DRAM, dyski SSD klasy korporacyjnej i dyski twarde klasy korporacyjnej odpowiadają za równowagę między mocą obliczeniową a zarządzaniem danymi. Ich płynna integracja jest kluczowa dla maksymalnej wydajności systemów AI.
Rola Seagate w umożliwianiu wdrożeń AI i big data na dużą skalę
Seagate oferuje rozwiązania pamięci masowej klasy korporacyjnej, które optymalizują pojemność i efektywność centrów danych, wspierając ich rozwój i przygotowując infrastrukturę na rosnące potrzeby AI. Dzięki Mozaic 3+ firmy mogą wyposażyć swoje centra danych w pamięć masową o ogromnej pojemności i rekordowej gęstości zapisu.
Pamięć i obliczenia – duet niezbędny dla przepływów pracy AI
Rozwiązanie Seagate Mozaic 3+ bezproblemowo integruje się z technologiami wykorzystywanymi w przepływach pracy AI, zapewniając najwyższy poziom wydajności, skalowalności i niezawodności.
Takie zintegrowane podejście optymalizuje szybkość, efektywność, zużycie energii i dostępność rozwiązań AI. Odpowiednio wdrożone rozwiązania łączą skalę z wydajnością, maksymalizując długoterminową wartość inwestycji w sztuczną inteligencję.
Dowiedz się, jak Mozaic 3+ pomaga AI osiągnąć pełnię możliwości
Potencjał sztucznej inteligencji wymaga infrastruktury pamięci masowej, która przełamuje ograniczenia i podnosi wydajność oraz gęstość zapisu na nowy poziom.
Rozwiązania Seagate Mozaic 3+, w tym dyski Exos® Mozaic 3+, wykorzystują technologię zapisu magnetycznego wspomaganego ciepłem (HAMR), która zwiększa gęstość powierzchniową i efektywność przy zachowaniu stabilności magnetycznej i termicznej danych.
Dzięki technologii HAMR Mozaic 3+ zwiększa pojemność bez utraty niezawodności i pozostaje w dobrze znanym formacie 3,5 cala.
Tradycyjne infrastruktury pamięci masowej nie są w stanie nadążyć za tempem rozwoju AI i big data. Firmy, które chcą wykorzystać potencjał tych technologii, muszą najpierw zbudować solidne fundamenty pamięci masowej, zdolne obsługiwać je w dużej skali.
Poznaj rozwiązania pamięci masowej Seagate i sprawdź, jak Mozaic 3+ może pomóc spro
