BLOG

Sabit diskler: Güvenilir yapay zekanın omurgası.

Yapay zeka saydamlığı, ölçeklenebilirlik ve güvenli veri iş akışları sağlama.

İçindekiler

Blog-Article_The-Backbone-of-Trusted-AI_Hero_Main-Image.jpg Blog-Article_The-Backbone-of-Trusted-AI_Hero_Main-Image.jpg Blog-Article_The-Backbone-of-Trusted-AI_Hero_Main-Image.jpg

Yapay zeka her geçen gün daha fazla sektöre ve kullanım alanına dahil olurken, verimliliği de güvenilir çıktıların üretilmesine bağlı hale geliyor. Güvenilir yapay zeka iş dünyasının aranan para birimi haline geldi.

Güvenilir yapay zeka oluşturmak, veri ve çıktıların güvenilir olmasını sağlayan temel unsurlara dayanır. Bu makalede, güvenebileceğimiz yapay zeka sistemlerinin şekillendirilmesinde şeffaflık, veri kökeni, açıklanabilirlik, hesap verebilirlik ve güvenliğin rolleri incelenecektir. Bu unsurların her biri, yapay zekanın gelişimi için gerekli olan veri bütünlüğünü ve güvenilirliğini desteklerken, sabit diskler de bu avantajları her daim sunmak için gereken depolama omurgasını sağlamaktadır.

Güvenilir yapay zeka, güvenilir girdiler kullanan ve güvenilir içgörüler üreten yapay zeka veri iş akışlarını ifade eder. Güvenilir yapay zeka, aşağıdaki kriterleri karşılayan veriler üzerine inşa edilmiştir:

  • yüksek kalite ve doğruluk
  • net yasallık, sahiplik ve kaynak
  • güvenli depolama ve koruma
  • algoritma tarafından açıklanabilir ve izlenebilir dönüşümler
  • veri işlemeden tutarlı ve güvenilir çıktılar.

Ölçeklenebilir depolama altyapısı, güvenilir yapay zekayı destekleyerek yapay zeka sistemleri tarafından kullanılan büyük miktarda verinin düzgün bir şekilde yönetilmesine, depolanmasına ve güvenliğinin sağlanmasına yardımcı olur.

Büyük ölçekli veri merkezlerinde güvenilir yapay zeka.

Yapay zeka süreçleri, verimli bir şekilde yönetilmesi için sağlam bir altyapı gerektiren büyük miktarda veri içerir. Bu büyük veri kümelerini yönetmek için yapay zeka iş yüklerini destekleyen veri merkezleri, nesne depolarını ve veri göllerini etkinleştiren ölçeklenebilir depolama kümeleriyle donatılmıştır. Bu altyapı, ham verilerin tedarik edilmesinden model çıktılarının gelecekte kullanılmak üzere korunmasına kadar tüm yapay zeka veri döngüsünün temelini oluşturur.

Veri merkezlerinin sunduğu ölçek ve verimlilik olmadan yapay zekanın sahip olduğu potansiyel sınırlı kalacaktır, zira devasa veri kümelerini depolama ve geri getirme becerisi yapay zekanın başarısının merkezinde yer almaktadır.

Yapay zeka için optimize edilen modern mimariler; bilgi işlem, depolama ve ağ katmanlarının dengeli bir şekilde entegrasyonunu gerektirir. Genellikle birden fazla depolama katmanı kullanan veri gölleri ve nesne depoları, uygun ölçekte yüksek performans bilgi işlem sağlayan yapay zeka ortamlarının temelini oluşturur. Depolama altyapısı, yapay zeka sistemlerinin hem anında erişilmesi gereken verilere hem de arşiv verilerine erişebilmesini sağlamak için kritik öneme sahiptir. Yapay zeka için geliştirilen mimariler, yoğun ölçeklenebilirlik göz önünde bulundurularak tasarlanmıştır. Depolama kapasitesi ve performans dengesi, yapay zeka sistemlerinin verimli bir şekilde çalışmasını ve talebe göre ölçeklendirilmesini sağlar.

Güvenilir yapay zekanın temel unsurları.

Ancak ölçeklenebilir mimariler yeterli değildir. Güvenilir yapay zeka, güven sağlayan bileşenlere de ihtiyaç duyar: Şeffaflık, veri kökeni, açıklanabilirlik, hesap verebilirlik ve güvenlik. Şimdi bu öğelerin yapay zeka iş akışlarının bütünlüğünü nasıl desteklediğine bir göz atalım.

Şeffaflık: Yapay zekayı anlaşılır kılmak.

Büyük ölçekte şeffaflık, güvenilir yapay zekanın anahtarıdır. Yapay zeka sistemleri tarafından verilen kararların anlaşılabilir, erişilebilir, tekrarlanabilir ve düzeltilebilir olduğunu garanti eder. Örneğin, bir yapay zeka sistemi bir film önerdiğinde, kullanıcıların bu önerinin ardındaki mantığı anlamasına yardımcı olan şeffaflık, önerinin kullanıcının izleme geçmişi ve tercihleri gibi net verilere dayandığını belirtir.

Veri merkezlerindeki ölçeklenebilir depolama kümeleri, yapay zeka veri yaşam döngüsündeki her karar noktasının net kayıtlarını sağlayarak şeffaflığı destekler. Kuruluşlar, bu altyapılar sayesinde verileri kaynağından işlenmesine ve çıktısına kadar izleyebilir ve böylece daha fazla sorumluluk üstlenebilir.

Şeffaflık, birçok sektörde önemli bir role sahiptir. Üç örnek:

  • Sağlık sektöründe, yapay zeka algoritmaları tıbbi görüntüleri analiz ederek hastalıkların erken teşhisine yardımcı olur. Veriler ne kadar saydam olursa teşhisler de o kadar doğru olur.
  • Finansta, ticaret algoritmaları piyasa verilerini hızla işler ve daha verimli bir şekilde filtreleyerek portföy yöneticilerinin yatırım stratejilerini daha iyi anlamasına ve optimize etmesine olanak tanır. Güvenilir veriler, yatırımların geri dönüşünü artırabilir.
  • Doğal dil işlemede (NLP), sohbet robotları müşteri sorularına yanıt verir. Şeffaf veri kökeni, işletmeleri hesap verebilir kılar.

Şeffaflık merceği; veri, karar ve model çıktılarını netleştirerek daha fazla sorumluluğu teşvik eder.

Veri kökeni: Veri kaynaklarını ve kullanımını izleme.

Veri kökeni, modellerin kararlara nasıl ulaştığını anlamak için çok önemli olan, yapay zeka süreci boyunca veri kümelerinin kökenini (kaynağını) ve kullanımını belirleme kabiliyetidir.

Örneğin, sağlık hizmetleri alanındaki yapay zeka uygulamalarında veri kökeni, tanı koymak için hangi veri kümelerinin kullanıldığını izlemeye yardımcı olarak bilgi kaynaklarını gösterir.

Verilerin girdiden çıktıya kadar olan yolculuğunun net bir kaydını sağlayan veri kökeni, kuruluşların veri kümelerinin kaynağını ve kullanımını doğrulamasına olanak tanıyarak yapay zeka modellerinin doğru verilere dayanmasını sağlar. Verileri işlemenin her aşamasında izleyerek veri kökeni, yapay zeka sistemlerinin tamamen denetlenebilir olmasını sağlar ve hem yönetmeliklerle uyum hem de şirket içi sorumluluğu destekler. Sabit diskler, her bir dönüşümü güvenli bir şekilde depolayarak veri kökenini kolaylaştırır ve geliştiricilerin yapay zeka karar verme süreçlerinin tüm kapsamını ortaya çıkaran geçmiş veri kayıtlarını incelemesini sağlar.

Açıklanabilirlik: Yapay zekanın karar verme sürecini netleştirme.

Açıklanabilirlik, yapay zeka kararlarının izlenebilir ve değerlendirilebilir verilere dayanmasını ve anlaşılabilir olmasını sağlar. Bu, özellikle yapay zeka kararlarının arkasındaki mantığı anlamanın insanların yaşamlarını ve yatırımlarını etkileyebileceği sağlık ve finans gibi yüksek riskli sektörlerde çok önemlidir. Sabit diskler, kontrol noktalarını koruyarak geliştiricilerin model geliştirmenin çeşitli aşamalarına geri dönüp bakmalarını sağlar ve veri girdilerindeki veya yapılandırmalarındaki değişikliklerin sonuçları nasıl etkilediğini değerlendirmelerine olanak tanır. Bu yaklaşım sayesinde yapay zeka sistemleri daha şeffaf ve anlaşılabilir hale gelerek daha fazla güven ve kullanılabilirlik sağlar.

Hesap Verebilirlik: Denetlenebilir yapay zeka iş akışları sağlama.

Yapay zekada hesap verebilirlik, modellerin paydaşlar tarafından incelenebilmesini ve doğrulanabilmesini sağlar. Sabit diskler, denetim noktaları ve veri zinciri sayesinde yapay zeka gelişimini veri girişinden çıktısına kadar belgeleyen bir denetim izi sunar ve kuruluşların yapay zeka tarafından oluşturulan kararlara katkıda bulunan faktörleri gözden geçirmesini sağlar. Bu denetim izi, kuruluşların yasal standartlara uymasını sağlar ve kullanıcılara yapay zeka sistemlerinin güvenilir, tekrarlanabilir süreçler üzerine kurulduğunu garanti eder. Hesap verebilirlik, kararların alındığı belirli kontrol noktalarını belirlemeyi mümkün kılar ve yapay zeka sistemlerini eylemlerinden sorumlu tutar.

Güvenlik: Veri bütünlüğünü koruma.

Güvenlik, verileri yetkisiz erişime ve müdahaleye karşı koruyarak güvenilir yapay zekanın temelini oluşturur. Şifreleme ve bütünlük kontrolleri dahil güvenli depolama çözümleri, yapay zeka modellerinin gerçek ve değiştirilmemiş verilere dayanmasını sağlar. Sabit diskler, verileri istikrarlı ve kontrollü bir ortamda koruyarak güvenliği desteklemeye yardımcı olur. Böylece kuruluşların müdahaleyi önlemesine yardımcı olur ve sıkı güvenlik yönetmeliklerine uyum sağlar. Şirketler, yapay zeka sürecinin her aşamasında verileri güvenceye alarak yapay zeka iş akışlarının bütünlüğüne olan güveni koruyabilir.

Güvenilir yapay zeka sağlayan mekanizmalar.

Bu güvenilir yapay zeka unsurlarını elde etmek, veri bütünlüğünü, güvenliği ve sorumluluğu destekleyen sağlam mekanizmalara dayanır. Kontrol noktası ve yönetişim politikalarından karma ve yığın depolama sistemlerine kadar bu araçlar, yapay zeka sistemlerinin güvenilir karar verme için gereken yüksek standartları karşılamasını sağlar. Aşağıda, bu mekanizmaların güvenilir yapay zekayı nasıl desteklediğini inceleyeceğiz.

Kontrol noktası: Birden fazla öğeyi destekleme.

Denetim noktası koyma, bir yapay zeka modelinin eğitimi sırasında belirli ve kısa aralıklarla bu modelin durumunu kaydetme işlemidir. Yapay zeka modelleri, büyük veri kümelerinde, dakikalardan günlere kadar sürebilen yinelemeli işlemlerle eğitilir.

Denetim noktaları, eğitim sırasında birçok noktada modelin geçerli durumunun (verilerinin, parametrelerinin ve ayarlarının) anlık görüntüleri gibi çalışır. Dakika başı ila birkaç dakikada bir değişen sürelerde depolama cihazlarına kaydedilen anlık görüntüler, geliştiricilerin modelin ilerlemesinin bir kaydını tutmalarını ve beklenmedik kesintiler nedeniyle değerli çalışmalarını kaybetmelerini önlemelerini sağlar.

Kontrol noktaları, birkaç kritik amaca hizmet ederek güvenilir yapay zeka sağlar:

Güç koruması. Sistem arızaları, elektrik kesintileri veya çökmelere karşı eğitim çalışmalarını koruyan kontrol noktaları, modellerin sıfırdan başlamadan son kaydedilen durumdan devam etmesini sağlar.

Model geliştirme ve optimizasyonu. Geliştiriciler, kontrol noktalarını kaydederek geçmiş durumları analiz edebilir, model parametrelerinde ince ayar yapabilir ve zaman içinde performansı artırabilir.

Yasal uyumluluk ve fikri mülkiyet koruması. Kontrol noktaları, kuruluşların yasal çerçevelere uymasına ve özel metodolojileri korumasına yardımcı olan şeffaf bir kayıt sağlar.

Güven oluşturmak ve şeffaflığı sağlamak. Model durumlarını kaydeden kontrol noktası, yapay zeka kararlarını izlenebilir ve anlaşılabilir hale getirerek açıklanabilirliği destekler.

Yönetişim politikaları: Sorumlu veri yönetimine rehberlik etme.

Yönetişim politikaları, verilerin yapay zeka yaşam döngüsü boyunca yönetildiği, korunduğu ve kullanıldığı çerçeveyi belirler. Söz konusu politikalar, yapay zeka sistemlerinin yasal gerekliliklere ve dahili standartlara uymasını sağlayarak verilerin etik ve güvenli bir şekilde işlendiği bir ortam yaratır. Erişim kontrollerini, veri saklama programlarını ve uyumluluk prosedürlerini tanımlayan yönetişim politikaları, yapay zeka iş akışlarında güvenliği ve hesap verebilirliği destekler. Bu standartları belirleyen kuruluşlar, yapay zeka sistemlerinin şeffaf, güvenilir ve sağlam veri yönetimi ilkeleri üzerine inşa edilmiş olmasını sağlayabilir.

Karma: Veri kökenini güvenceye alma

Karma, veriler için benzersiz dijital parmak izleri oluşturarak veri kökeninin korunmasında önemli bir rol oynar. Bu parmak izleri, kuruluşların yapay zeka sürecinin herhangi bir aşamasında verilerin değiştirilmediğini veya verilere müdahalede bulunulmadığını doğrulamasını sağlar. Veri kümelerini ve kontrol noktalarını karma hale getiren yapay zeka sistemleri, veri girdilerinin tutarlı ve bozulmadan kalmasını sağlayarak güvenliği artırabilir ve şeffaflığa katkıda bulunabilir. Sabit diskler, bu karma veri kayıtlarını depolayarak kuruluşların veri gerçekliğini doğrulamasını ve yapay zeka iş akışlarına olan güveni korumasını sağlar.

Devasa kapasiteli depolama sistemleri: Ölçeklenebilir, güvenli veri saklama.

Özellikle sabit disklerden yararlanan yığın depolama sistemleri, güvenilir yapay zeka için gerekli olan büyük miktarda veriyi depolamak ve yönetmek için gereken temel kapasiteyi sağlar.

Sabit diskler yapay zeka sistemlerinin hem güncel hem de arşiv verilerine erişmesini sağlayan ölçeklenebilir, uygun maliyetli depolama sunar. Bu tür sistemler erişilebilir kayıtlar tutarak şeffaflığı, verileri zaman içinde koruyarak açıklanabilirliği ve veri depolama için istikrarlı ortamlar sağlayarak güvenliği destekler.

Mozaic 3+™ teknolojisiyle çalışan Seagate Exos® serisi sabit diskler, bu özel desteği sağlamak için üretilmiştir. Bunlar, yapay zeka modellerini besleyen ham veri kümelerini, veri oluşturma süreçlerinin ayrıntılı kayıtlarını, model eğitimi sırasında yinelemeli kontrol noktalarını ve yapay zeka analiz sonuçlarının korunmasını depolar.

Sabit diskler, yapay zeka modellerinin kullandığı geniş veri kümelerini ve diğer kritik bilgileri depolayarak bu şeffaflık açısından önemli bir rol oynamaktadır. Bu verilere, uzun süreli depolama için ağa bağlı sabit diskler ve anında erişim için SSD'lerin bir kombinasyonu aracılığıyla kolayca erişilebilir ve kuruluşların yapay zeka yaşam döngüsündeki her karar noktasını takip etmesine olanak tanır.

Sabit disk destekli ayrıntılı dokümantasyon, mevzuata uygunluğun sürdürülmesine yardımcı olur, açıklanabilirliği artırır, model iyileştirmeye olanak tanır ve daha fazla hesap verebilirliği teşvik eder. Verilerin tüm yaşam döngüsünü kayıt altına alan sabit diskler, yönetmeliklere ve politikalara uygunluğu teyit etmek için gözden geçirilebilecek net ve izlenebilir kayıtlar sağlar.

Veri hacimleri çeşitli alanlarda hızla artmaktadır. Sağlık sektöründe, genomik araştırma ve tıbbi görüntüleme gibi alanlar her yıl petabaytlarca veri üretmektedir. Sensörler ve bağlı cihazlar da dahil olmak üzere IoT cihazları ve sosyal medyada kullanıcı tarafından oluşturulan içerik artışı bu veri akınına önemli ölçüde katkıda bulunmaktadır.

Sabit diskler uygun maliyetli ve ölçeklendirilebilen depolama seçenekleri olarak ortaya çıkmıştır. Terabayt başına en düşük maliyetle (flash depolamaya kıyasla 6’da 1 oranında) yüksek depolama kapasitesi sunarak uzun süreli veri depolama açısından avantajlı bir seçenek haline gelirler. İşte bu nedenle sabit diskler, yapay zeka işlemede kullanılan büyük ham veri kümelerinin korunması ve yapay zeka analiz sonuçlarının depolanması için tercih edilen depolama seçenekleridir. Girdilerin ve çıktıların uzun süreli depolanmasını sağlamanın yanı sıra sabit diskler, hesaplama ağırlıklı eğitim aşamasında yapay zeka iş akışlarını da destekler, kontrol noktalarını izler ve çeşitli içerik yinelemelerini kaydeder.

Sonuç.

Güvenilir yapay zekaya giden yolda şeffaflık, veri soyağacı, açıklanabilirlik, hesap verebilirlik ve güvenlik ön plandadır. Bu unsurlar, kuruluşların verileri sıradan rakamlardan güvenilir inovasyonlara dönüştürmesine olanak tanır.

Güvenilir yapay zekaya giden yolda şeffaflık, veri soyağacı, açıklanabilirlik, hesap verebilirlik ve güvenlik ön plandadır. Bu unsurlar, kuruluşların verileri sıradan rakamlardan güvenilir inovasyonlara dönüştürmesine olanak tanır.

Ham verilerin toplanmasından kontrol noktalarının tutulmasına ve analiz sonuçlarının korunmasına kadar tüm yapay zeka veri iş akışını destekleyen sabit diskler, yapay zeka modellerinin zaman içinde doğrulanmasında, ince ayarlarının yapılmasında ve bu modellere güven duyulmasında çok önemli bir rol oynar. Yapay zeka geliştiricileri, uzun süreli veri depolama için sabit disklerden yararlanarak geçmiş eğitim çalışmalarını tekrar gözden geçirebilir, sonuçları analiz edebilir ve verimliliği ve doğruluğu artırmak için modelleri ayarlayabilir.

Yapay zeka çeşitli sektörlerde yaygınlaştıkça veri kökeninin korunması, düzenleyici standartların karşılanması ve paydaşlarla net bir iletişim kurulması büyük önem kazanıyor. Seagate mühendisleri, bu çabaları desteklemek için gereken ölçeklenebilir, uygun maliyetli depolama çözümlerini sağlamak üzere sabit disklerde yenilikler geliştirdi. Bu sayede yapay zeka geliştiricileri akıllı ve güvenilir sistemler oluşturabilmektedir.