Cos'è l'infrastruttura AI?

Una solida infrastruttura AI consente agli sviluppatori di creare e distribuire in modo efficace applicazioni di AI e machine learning (ML) come  chatbot quali Chat GPT di OpenAI, programmi di riconoscimento facciale e riconoscimento vocale e di computer vision. Le aziende di ogni dimensione e in un'ampia gamma di settori dipendono dall'infrastruttura AI per poter trasformare in realtà le proprie ambizioni nel campo dell'AI. Prima di approfondire gli aspetti che rendono importante l'infrastruttura AI e il suo funzionamento, presentiamo un breve excursus terminologico.

L'AI è una tecnologia che consente ai computer di simulare il modo in cui gli esseri umani pensano e risolvono i problemi. Se usata assieme ad altre tecnologie, come ad esempio internet, sensori e dispositivi robotici, l'AI è in grado di espletare attività che in genere richiedono un'azione umana, come guidare un veicolo, rispondere a delle domande o estrapolare insight da grandi volumi di dati. Molte delle applicazioni più popolari dell'AI si basano su modelli di machine learning, un'area dell'AI che si concentra specificamente su dati e algoritmi.

Il machine learning è una branca dell'AI che utilizza dati e algoritmi per imitare il modo in cui gli esseri umani apprendono, migliorando l'accuratezza delle risposte generate nel corso tempo. Esso si basa su un processo decisionale per formulare previsioni o classificare le informazioni, su una funzione di errore che valuta l'accuratezza del suo lavoro e su un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) e un processo di ottimizzazione dei modelli che riduce le discrepanze tra esempi noti e stime del modello.Un algoritmo ML ripete questo processo di "valutazione e ottimizzazione" fino a quando non viene raggiunta una soglia di precisione definita per il modello.

Per approfondire le differenze tra AI e ML, consulta il blog "AI, machine learning, deep learning e reti neurali: qual è la differenza?"

Man mano che le aziende scoprono sempre più modi di impiegare l'AI, diventa fondamentale creare l'infrastruttura necessaria per supportarne lo sviluppo. Che si tratti di implementare il machine learning per favorire l'innovazione nella supply chain, o di prepararsi a rilasciare un chatbot basato sull'AI generativa, è imprescindibile disporre di un'infrastruttura adeguata.

Il motivo principale per cui i progetti AI richiedono infrastrutture costruite su misura è l'enorme quantità di energia necessaria per eseguire i workload di AI. Per raggiungere questo tipo di potenza, l'infrastruttura AI dipende dalla bassa latenza degli ambienti cloud e dalla potenza di elaborazione delle unità di elaborazione grafica (GPU) piuttosto che dalle più tradizionali unità di elaborazione centrale (CPU) tipiche delle infrastrutture IT tradizionali.

Inoltre, l'infrastruttura AI si concentra su hardware e software appositamente progettati per il cloud e i task AI e ML piuttosto che sui PC, sul software e sui data center on-premise, preferiti dall'infrastruttura IT. In un ecosistema AI, gli stack software di solito includono librerie e framework ML come TensorFlow e PyTorch, linguaggi di programmazione come Python e Java e piattaforme informatiche distribuite come Apache Spark o Hadoop.

Oltre a supportare lo sviluppo di applicazioni all'avanguardia per i clienti, le aziende che investono nell'infrastruttura AI vedono in genere grandi miglioramenti nei processi e nei workflow. Di seguito, i sei benefici principali sperimentati dalle aziende che sviluppano infrastrutture AI solide:

Poiché l'infrastruttura AI è solitamente cloud-based, è molto più scalabile e flessibile rispetto ai suoi predecessori IT on-premise. Man mano che i set di dati necessari per alimentare le applicazioni AI diventano più grandi e complessi, l'infrastruttura AI è progettata per crescere di pari passo, consentendo alle aziende di incrementare le risorse in base alle necessità. Un'infrastruttura cloud flessibile è altamente adattabile e può essere ampliata o ridotta più facilmente rispetto a un'infrastruttura IT tradizionale, con il variare delle esigenze aziendali.

L'infrastruttura AI utilizza le più recenti tecnologie di elaborazione ad alte prestazioni (High-performance computing, HPC) disponibili, come GPU e TPU per alimentare gli algoritmi ML alla base delle funzionalità di intelligenza artificiale. Gli ecosistemi AI hanno capacità di elaborazione parallela che riduce significativamente il tempo necessario per addestrare i modelli di machine learning. Poiché la velocità è fondamentale in molte applicazioni AI, come le applicazioni di trading ad alta frequenza e le auto senza conducente, i miglioramenti della velocità e delle prestazioni sono una caratteristica fondamentale di un'infrastruttura AI.

Un'infrastruttura AI robusta non è tale meramente in funzione dell'hardware e del software che la compongono, ma in quanto fornisce a sviluppatori e ingegneri i sistemi e i processi di cui hanno bisogno per collaborare più efficacemente durante la creazione di app AI. Basandosi sulle pratiche MLOps, un ciclo di vita per lo sviluppo dell'AI creato per semplificare e automatizzare la creazione di modelli di machine learning, i sistemi AI consentono agli ingegneri di creare, condividere e gestire i loro progetti AI in modo più efficace.

Con l'aumento delle preoccupazioni relative alla privacy dei dati e all'AI, il contesto normativo è diventato più complesso. Di conseguenza, un'infrastruttura AI solida deve garantire il rispetto rigoroso delle leggi sulla privacy durante la gestione e il trattamento dei dati nel corso dello sviluppo di nuove applicazioni. Le soluzioni per l'infrastruttura AI assicurano l'ottemperanza e la conformità a tutte le leggi e i regolamenti vigenti in materia, tutelando i dati degli utenti e mantenendo le imprese al sicuro da danni legali e reputazionali.

Se investire in un'infrastruttura AI può comportare esborsi notevoli, i costi associati al tentativo di sviluppare applicazioni e capacità AI su un'infrastruttura IT tradizionale possono essere ancora più alti. L'infrastruttura AI garantisce l'ottimizzazione delle risorse e l'utilizzo della migliore tecnologia disponibile nello sviluppo e nell'implementazione dei progetti di intelligenza artificiale.L'investimento in un'infrastruttura AI ben congegnata offre un migliore ritorno sull'investimento (ROI) sulle iniziative AI rispetto al tentativo di realizzarle su un'infrastruttura IT obsoleta e inefficiente.

L'AI generativa, chiamata anche Gen AI, è un'intelligenza artificiale in grado di creare i propri contenuti, tra cui testo, immagini, video e codice informatico, partendo da semplici richieste formulate dagli utenti. Dal lancio di ChatGPT, un'applicazione di AI generativa, due anni fa, le aziende di tutto il mondo hanno provato con entusiasmo nuovi modi per sfruttare questa nuova tecnologia. L'AI generativa può aumentare la produttività sia per le imprese che per gli individui in modo esponenziale,ma comporta dei rischi reali. Un'infrastruttura AI munita di un solido framework sull'AI generativa può aiutare le aziende a sviluppare le proprie capacità in modo sicuro e responsabile.

Per offrire agli ingegneri e agli sviluppatori le risorse necessarie per realizzare applicazioni di ML e AI avanzate, l'infrastruttura AI si basa su una miscela di attrezzature e software moderni. In genere, l'infrastruttura AI è suddivisa in quattro componenti: data storage ed elaborazione dei dati, risorse di calcolo, framework ML e piattaforme MLOps. Ecco uno sguardo più dettagliato sul loro funzionamento.

Per essere efficaci, le applicazioni AI devono essere addestrate su grandi set di dati. Le aziende che desiderano implementare prodotti e servizi di AI efficaci devono investire in soluzioni scalabili di data storage e gestione dei dati, come database on-premise o basati sul cloud, data warehouse e file system distribuiti. Inoltre, i framework e le librerie di elaborazione dei dati come Pandas, SciPy e NumPy sono spesso necessari per elaborare e "pulire" i dati prima che possano essere utilizzati per addestrare un modello AI.

Le attività di ML e AI richiedono grandi quantità di potenza di calcolo e risorse per essere eseguite. Un'infrastruttura AI ben progettata include spesso componenti hardware specializzati, come unità di elaborazione grafica (GPU) e tensor processing unit (TPU) per fornire capacità di elaborazione parallela e velocizzare i processi di ML.

Unità di elaborazione grafica (GPU): le GPU, solitamente prodotte da Nvidia o Intel, sono circuiti elettronici utilizzati per addestrare ed eseguire i modelli AI ,grazie alla loro capacità specifica di eseguire numerose operazioni contemporaneamente. In genere, l'infrastruttura AI include server GPU per accelerare i calcoli di matrici e vettori comuni a molte applicazioni AI.

Tensor processing unit (TPU): le TPU sono acceleratori costruiti su misura per velocizzare i calcoli tensoriali nei workload di AI. Il loro elevato throughput e la bassa latenza le rendono ideali per molte applicazioni di AI e deep learning.

I framework di ML forniscono le risorse specifiche di cui l'AI necessita per progettare, addestrare e distribuire i modelli di ML. I framework di ML come TensorFlow e PyTorch supportano una serie di funzionalità richieste dalle applicazioni AI, tra cui l'accelerazione delle operazioni sulla GPU e le capacità fondamentali per i tre tipi di addestramento del machine learning: l'addestramento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo. L'implementazione di solidi framework velocizza il processo di machine learning e fornisce agli sviluppatori gli strumenti di cui hanno bisogno per sviluppare e distribuire applicazioni AI.

MLOps è un processo che utilizza una serie di procedure specifiche per automatizzare e velocizzare il machine learning. Le piattaforme MLOps coadiuvano sviluppatori e ingegneri nelle operazioni di raccolta dati e addestramento dei modelli, fino alle fasi di convalida, troubleshooting e monitoraggio dell'applicazione, una volta lanciata. Le piattaforme MLOps sono alla base della funzionalità dell'infrastruttura AI, aiutando data scientist, ingegneri e altri a lanciare con successo nuovi strumenti, prodotti e servizi basati sull'AI.

Di seguito, sei passaggi che le imprese di ogni dimensione e settore possono attuare per realizzare l'infrastruttura AI di cui hanno bisogno: