Como preparar sua empresa para Inteligência Artificial

Dominar os dados é um dos maiores desafios da humanidade e excedeu nossa capacidade de usar o raciocínio ou a intuição de forma eficiente para dar sentido aos padrões do big data.

“A inundação de dados está se tornando um problema universal”, disse o Dr. Eng Lim Goh, vice-presidente e diretor técnico de HPC e IA da Hewlett Packard Enterprise. “Mas com a inteligência artificial , uma suposição selvagem se torna uma suposição inteligente.”

Se você está considerando a IA para uma parte importante de sua infraestrutura de TI, faça uma pausa aqui. Alguns dos especialistas em IA da HPE compartilham suas idéias sobre o rumo que a IA está tomando, como ela pode transformar um negócio e as etapas para começar.

Crescimento de AI

A IA tem mostrado potencial há anos e as empresas perceberam. O IDC prevê que os gastos globais em soluções cognitivas e de IA aumentarão a uma taxa composta de crescimento anual de 54,4 por cento nos próximos anos, ultrapassando US $ 46 bilhões em 2020. Em 2024, diz a empresa de pesquisa, interfaces de usuário habilitadas para IA e automação de processos irão substituir um terço dos aplicativos baseados em tela de hoje.

Uma razão pela qual a IA atraiu esse nível de interesse corporativo é porque ela pode descobrir padrões em big data. O potencial da IA ​​para navegar por um cenário de vastas escolhas e consequências foi destacado pelas celebradas vitórias do Deep Blue da IBM sobre Garry Kasparov no xadrez em 1997 e AlphaGo da Alphabet sobre Lee Sedol em Go em 2016.

Em 2017, um novo tipo de IA surgiu. Um programa chamado Libratus – que roda em um supercomputador chamado Bridges, localizado no Pittsburgh Supercomputing Center – derrotou quatro jogadores profissionais de pôquer no jogo de no-limit Texas Hold ’em. Agora, em 2019, a tecnologia da Libratus está sendo adaptada para enfrentar um tipo diferente de oponente – a serviço das Forças Armadas dos EUA .

Chess and Go são jogos de informação completos em que cada jogador vê a posição completa do adversário no tabuleiro. Mas, com o pôquer, nenhum jogador possui todas as informações do jogo. (No Texas Hold’em sem limite, duas cartas na mão de cada jogador são conhecidas apenas pelo jogador em questão.) Como resultado, as abordagens que superaram Kasparov e Sedol não funcionariam contra os profissionais do pôquer.

O problema Go, por exemplo, dependia do aprendizado profundo , a aplicação de redes neurais artificiais profundas para tarefas de aprendizado. As redes neurais artificiais são modeladas no cérebro humano e consistem em camadas de computação: entrada, várias camadas de processamento e saída. O aprendizado profundo permite que um sistema descubra automaticamente a semântica oculta e as representações de dados necessárias para analisar dados brutos complexos que consistem em imagens, áudio e texto. Essas representações ajudam a distinguir o que você está procurando (“gato”) de todo o ruído de fundo (“não é gato”).

Libratus não faz isso. Em vez disso, ele aplica o raciocínio estratégico baseado no Equilíbrio de Nash, um cenário de teoria do jogo no qual nenhum jogador tem incentivo para se desviar de sua estratégia escolhida após considerar a escolha de um oponente. Essa abordagem não requer o treinamento da IA ​​alimentando-a com um grande conjunto de dados de, digamos, fotos marcadas como “gato” e ainda mais fotos marcadas “não é gato” Em vez disso, a IA aplica um conjunto de regras e uma estratégia elementar para selecionar o melhor movimento em cada ponto do jogo. (Quando você errar os algoritmos, poderá obter ” guacamole ” em vez de “gato”.)

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O Libratus foi projetado para encontrar soluções a partir de dados incompletos. Ao contrário das tecnologias tradicionais de aprendizado de máquina que reconhecem padrões de dados, Libratus sugere a resposta adequada para cada situação discreta. A Libratus não fornece simplesmente aconselhamento ou análise preditiva, diz Daniel Wu, tecnólogo-chefe para sistemas de dados e ciência de dados da HPE. Em vez disso, adiciona um nível prescritivo ao processamento. Em outras palavras, o Libratus pode realizar uma ação com base na determinação de que determinada ação é a mais benéfica.

Esteja você falando sobre aprendizado profundo, pensamento estratégico ou outra espécie de IA, a base de seu uso está em situações que exigem respostas rápidas, mais rápidas do que os humanos são capazes de responder. Em aplicativos como direção autônoma e monitoramento de rede, onde o atraso pode resultar em danos físicos ou digitais, “você apenas precisa deixar a IA assumir o controle e removê-lo”, diz Wu.

A IA promete economizar tempo e dinheiro em aplicativos como atendimento ao cliente, em que um robô respondendo em um segundo é mais barato do que um humano em minutos. O problema é que “cada IA ​​é um aplicativo personalizado”, de acordo com Pankaj Goyal, vice-presidente do grupo de IA da HPE. Em outras palavras, leva tempo, dinheiro e habilidades para configurar uma nova IA de uma forma que faça sentido para os negócios da sua empresa.

Passo a passo

“Nenhuma empresa pode evitar a realidade da IA”, diz Wu. “Lembra-se daqueles obstinados que juraram que não iam usar a Internet? Agora estão exibindo anúncios no Google ou no Facebook. Para administrar uma empresa, você precisa de informações e percepções. A Internet fornece informações, mas não percepções. A IA oferece ambos.”

Mas a IA tem sido a “próxima grande coisa” caracterizada por exagero e medo. A ideia de que a IA resolverá todos os problemas é quase tão comum quanto a ideia de que estamos caminhando para um apocalipse robô. Como podemos manter nossas cabeças enquanto chegamos a um acordo com a realidade prática da IA?

“Como indivíduos, interagimos com a IA diariamente”, diz Goyal. “Pense em Alexa, por exemplo. Mas para clientes corporativos, isso não é real. Eles estão salivando com a ideia, mas não sabem como fazê-lo.”

Goyal incentiva qualquer pessoa interessada em aplicar IA em seus negócios a realizar estas três etapas em ordem:

  • Pergunte. Onde você pode aplicar técnicas de IA para obter melhorias reais? Entenda os casos de uso disponíveis para IA e observe os lugares onde você pode aplicar técnicas de IA para obter benefícios reais – por exemplo, economizando horas de funcionários, diminuindo os tempos de resposta e economizando despesas com reparo e substituição de materiais.
  • Experimentar. Você não pode aplicar IA em grande escala sem experimentar primeiro. O Google e a Amazon demoraram muito para colocar a IA em seu DNA, diz Goyal. Qual é a infraestrutura de dados certa? Que tipo de capital humano você precisa? Você tem os dados necessários – volume e qualidade? Você tem as pessoas certas? Você sabe como configurar a infraestrutura básica? Você sabe como ajustar seu modelo? Leva tempo para acertar a IA. Certifique-se de tê-lo.
  • Aumentar a escala. Em algum momento, você precisa integrar a IA em sua estratégia de negócios, pensamento de produto, suporte ao cliente, logística e marketing. Depois de obter o sucesso inicial usando-o, você precisa escalar em várias dimensões: infraestrutura, dados e processos de negócios. “No final das contas”, diz Goyal, “você gostaria de alcançar um estado de nirvana onde você pensa diariamente sobre como a IA pode ajudá-lo em cada elemento de sua organização.”

Por que a IA é uma ferramenta cada vez mais importante na previsão do tempo

Inteligência Artificial, conjuntos de dados massivos e computação de alto desempenho estão ajudando a produzir grandes mudanças nas habilidades de previsão.

A inteligência artificial tem sido usada para analisar dados sobre o tempo e o clima há anos. Hoje, porém, com um impulso de computadores de alto desempenho (HPC) cada vez mais poderosos e grandes cargas de dados, os cientistas estão começando a aplicar a IA para criar previsões mais precisas, mais granulares e de maior alcance.

Isso significa que a tecnologia está se unindo para fornecer melhores previsões climáticas para os próximos 100 anos, bem como previsões meteorológicas mais precisas, oferecendo mais avisos para as pessoas se abrigarem de eventos como tornados e furacões. E essa combinação poderosa de tecnologia preditiva, já em teste, pode funcionar nos próximos três a cinco anos.

E ser capaz de melhorar a previsão do tempo em minutos poderia salvar vidas e milhões de dólares, de acordo com David John Gagne, um cientista de aprendizado de máquina do NCAR que trabalha com cientistas em diferentes laboratórios de clima e tempo para ajudá-los a desenvolver IA e sistemas de aprendizado de máquina.

“Pense no que isso poderia significar, mesmo por dois minutos extras de alerta para um tornado”, diz ele. “Em alguns casos, isso pode permitir que você chegue a um abrigo. Se pudermos fazer previsões mais específicas, também podemos dizer que um tornado provavelmente tomará esse caminho, mas também pode ir para lá, então você pode querer seguir abrigo lá também. ”

 

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HPC e IA com foco em exascale

O novo portfólio combinado é capaz de abranger uma arquitetura de supercomputação de ponta a ponta passando por computação, interconexão, software, armazenamento e serviços, sejam eles entregues on-premises, em sistema híbrido ou na nuvem – uma realidade cada vez mais presente nas operações de TI em tempos de transformação digital.

As ofertas atendem qualquer experiência e uma variedade de workloads em qualquer escala, desde sistemas pequenos e únicos até supercomputadores de classe exascale, incluindo soluções de modelagem e simulação para previsão do tempo e para os setores de manufatura e energia, e inteligência artificial e análise de big data para medicina de precisão, veículos autônomos, imagens geoespaciais e serviços financeiros. Começando em um único servidor e expandindo-se para os maiores supercomputadores, o portfólio combinado pode atender de maneira abrangente às necessidades de supercomputação de qualquer data center.

Atendendo ainda à principal estratégia de negócios da HPE para os próximos anos, a companhia informa que o novo portfólio também está disponível para aquisição como serviço, aliado à oferta HPE Greenlake.

A Hewlett Packard Enterprise, empresa global em tecnologia focada no desenvolvimento de soluções inteligentes que permitam às organizações coletar, analisar e tomar decisões continuamente em cima de dados alocados na nuvem.

 

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Armazenamento inteligente. Sim, é possível prever o futuro

Na segunda metade dos anos 90 foi exibida no Brasil uma série americana que, se não chegou a ser um megassucesso por aqui, pelo menos garantia a audiência na TV aberta. Estou falando de Early Edition, centradana vida de Gary Hobson. Toda manhã, o personagem recebia em sua porta o jornal do dia seguinte, o que lhe dava o privilégio de conhecer os fatos antecipadamente. Com ajuda de alguns amigos e o jornal debaixo do braço, Gary saía pelas ruas de Chicago evitando desastres e salvando vidas.

Assertividade

Se depois de 20 anos os jornais continuam a estampar as notícias do dia anterior, no universo da tecnologia da informação a previsibilidade já é fato. Ela vem pelas mãos da Inteligência Artificial e do Machine Learning, facilitando e muito o trabalho de quem atua na área.

Um dos campos que tem se beneficiado dessa evolução é o gerenciamento de data centers em nuvem híbrida. Hoje, soluções de infraestrutura e de armazenamento conduzidas por IA estão transformando a gestão dos negócios, tornando-a muito mais simples e assertiva. E assertividade é tudo o que se quer quando se está diante de uma estrutura complexa que não pode parar.

Conhecimento compartilhado

Novas ferramentas analisam e correlacionam dados de milhões de sensores instalados em infraestruturas espalhadas pelo mundo. O cruzamento dessas informações permite um aprendizado contínuo, tornando todo o sistema mais inteligente e confiável. As estruturas de armazenamento trocam experiências em tempo real, antecipando problemas e evitando possíveis falhas.

Mas a alta disponibilidade (99,9999%) é apenas uma das características do armazenamento inteligente de dados. Além de garantir fluxos sem interrupções, a partir de análises preditivas a tecnologia viabiliza a otimização das cargas de trabalho, assim como ajustes objetivando a elevação do desempenho.

Previsibilidade

De acordo com estudos do Enterprise Strategy Group, o uso da IA faz com que mais de 80% dos problemas sejam automaticamente previstos e resolvidos, reduzindo drasticamente o tempo gasto com a gestão. Isso porque no armazenamento inteligente o ambiente é constantemente vigiado. Se algum erro é detectado, o sistema consegue solucioná-lo proativamente, evitando inclusive que data centers semelhantes sofram com o mesmo mal. A Inteligência Artificial joga luz em toda a estrutura, incluindo o que já foi e o que está por vir. Esse histórico torna o planejamento muito mais simples, uma vez que as demandas de capacidade, desempenho e largura de banda podem ser previstas com exatidão.

Até o relacionamento com o suporte muda. Aproveitando os dados da estrutura local e confrontando-os com informações globais, ferramentas de armazenamento que empregam IA são capazes de sugerir ajustes de desempenho, fazer recomendações de segurança e mesmo o envio automático de peças e pessoal antes que o problema aconteça.

Diferente da série de TV, todos esses benefícios nada têm de miraculosos ou sobrenaturais. É pura tecnologia aplicada, cujos resultados práticos estamos apenas começando a ver. E isso a torna tão ou mais admirável que uma Early Edition.