Aprendizaje automático: Explorando el Futuro de la IA en los Centros de Datos
La propuesta del “Experimento prohibido”, como se conoce dentro de la lingüística, es simple: si el desarrollo del lenguaje es inherentemente humano e independiente de la cultura, un grupo de niños criados en total aislamiento sería capaz de desarrollar su propio lenguaje sin ningún tipo de influencia externa.
Fracasó en demostrar sus hipótesis, la adquisición del lenguaje no funciona así. Contamos con una capacidad innata de comunicación, sí, pero se necesitan las herramientas adecuadas para desarrollarla. El aprendizaje de la Inteligencia Artificial opera de manera similar.
El reto de la IA en los centros de datos
Para mejorar y convertirse en una ventaja competitiva, una IA requiere una infraestructura de data centers específica que soporte las grandes masas de información con las que se entrena y optimiza. La IA puede procesar cargas gigantes de información y encontrar patrones en ellas, pero necesita herramientas para lograrlo.
Con la IA y el Machine Learning (entendido como su habilidad de aprender y hacer predicciones a partir de data) cada vez más presentes dentro de los data centers, se vuelve vital ser capaz de manejar redes neuronales profundas en las que las aplicaciones de ML puedan aprender directamente de data sin procesar.
Entrenar los sistemas de aprendizaje profundo necesarios para procesar y evaluar resultados a partir de grandes volúmenes de data incrementa la precisión de sus predicciones. El principal problema de esto es el tiempo que estos ciclos de aprendizaje pueden llegar a tomar en la mayoría de los casos, llegando a tardar días e incluso semanas para procesar grandes paquetes de información.
Infraestructura como solución
Reducir los ciclos de aprendizaje de la IA resulta crucial si buscamos predicciones más precisas y acertadas. Para conseguirlo se requiere la implementación de infraestructuras sólidas con redes sin pérdida y una baja latencia. Pensando en esto, Cisco ha concentrado sus esfuerzos en la optimización de la IA para aumentar y perfeccionar el alcance de sus centros de datos.
Switches como los de Cisco Nexus 9000, por ejemplo, cubren los principales requerimientos de las aplicaciones AI/ML mediante una latencia adecuada, gestión de obstáculos y telemetría de punta.
Si a eso le añadimos herramientas de automatización y gestión de conflictos, como Cisco Nexus Dashboard Insights o Nexus Dashboard Fabric Controller, podemos generar una plataforma ideal sobre la que construir redes AI/ML de alto rendimiento sin contratiempos.
Apoyarse en arquitecturas seguras para simplificar las operaciones de la infraestructura IA es otra buena opción. Sistemas como el UCS X-Series Modular System, que permite flexibilidad en el CPU/GPU, o el Cisco AI/ML Enterprise Networking Blueprint, para el óptimo rendimiento de aplicaciones AI/ML, aseguran la simplicidad, escalabilidad, seguridad y el control de la infraestructura.
Un ejemplo a seguir
Definitivamente, la inclusión de procesos con IA/ML está revolucionando todas las áreas de la industria, y los Data Centers han visto necesario eficientar sus procesos y mejorar su rendimiento para soportar su desarrollo. Con la implementación de nuevos programas asistidos por IA en sus Data Centers, Cisco ha logrado mejorar su atención de problemas, sus tiempos de respuesta y una gestión de cambios más fluida y sin obstáculos.
La IA está dando sus primeros pasos y, de manera similar a la adquisición del lenguaje en los niños, necesita de una estructura idónea y las herramientas adecuadas para aprender y crecer hasta brindarnos todas las ventajas que puede otorgar. Optimizar los Data Centers proporciona justo eso.
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