Infraestrutura de Inteligência Artificial (IA)

Com o crescimento do uso de Inteligência Artificial (IA) no nosso dia a dia, é essencial ter uma estrutura que possibilite fluxos de trabalho eficazes e eficientes. É aí que entra a infraestrutura de inteligência artificial (infraestrutura de IA). 

Uma infraestrutura de inteligência artificial permite fluxos de trabalho eficazes para acesso a dados, implantação de algoritmos de aprendizado de máquina e gerenciamento de recursos do hardware.

A infraestrutura de IA combina as tecnologias de inteligência artificial e Machine Learning (IA/ML) para desenvolver e implantar soluções de dados confiáveis e escaláveis. É a tecnologia que possibilita o Machine Learning (aprendizado de máquina), permitindo que máquinas pensem como humanos.

Machine learning é a técnica de treinamento de computadores para encontrar padrões, fazer previsões e aprender com a experiência sem que seja necessário programá-los explicitamente. Ele pode ser aplicado à IA generativa, graças ao deep learning, uma técnica de machine learning utilizada para analisar e interpretar grandes quantidades de dados.

Stack de tecnologia para a infraestrutura de IA 

Stack de tecnologia é um conjunto de tecnologias, frameworks e ferramentas usadas para criar e implantar aplicações de software. Visualmente, essas tecnologias se "empilham" (stack em inglês) umas sobre as outras para criar uma aplicação. Incluir um stack de tecnologia na infraestrutura de IA acelera o desenvolvimento e a implantação de aplicações utilizando três camadas essenciais: 

A camada de aplicações oferece aos usuários a oportunidade de colaborar com a tecnologia no desenvolvimento de ferramentas como apps completas ou voltadas ao usuário final. Aplicações voltadas para o usuário final são normalmente desenvolvidas usando frameworks de IA open source para criar modelos personalizáveis e atender a necessidades empresariais específicas. 

A camada do modelo possibilita o funcionamento dos produtos de IA. Essa camada requer uma solução de hospedagem para implantação. Três modelos formam a base dessa camada.

• General AI: imita a capacidade do cérebro humano de pensar e tomar decisões, por exemplo: aplicações de IA como o ChatGPT e DALL-E, ambos da OpenAI.
• Specific AI: usa dados específicos para gerar os resultados exatos, por exemplo: tarefas como a geração de textos publicitários e letras de música.
• Hyperlocal AI: a inteligência artificial que pode alcançar os maiores níveis de precisão e relevância, desenvolvida para ser especialista em sua área de atuação. Exemplo: a criação de artigos científicos e de modelos de design de interiores.

A camada de infraestrutura consiste em componentes de hardware e software necessários para criar e treinar modelos de IA. Componentes como processadores especializados, GPUs (hardware) e ferramentas de otimização e implantação (software), se enquadram nesta camada. Serviços de cloud computing também fazem parte da camada de infraestrutura. 

Agora que já discutimos as três camadas de uma infraestrutura de IA, vamos conhecer alguns componentes necessários para criar, implantar e manter modelos de inteligência artificial. 

Armazenamento de dados

Armazenamento de dados é a coleta e retenção de informações digitais: os bits e bytes das aplicações, protocolos de rede, documentos, mídias, catálogos de endereços, preferências dos usuários e muito mais. O armazenamento de dados é importante para armazenar, organizar e recuperar informações de IA.

Gerenciamento de dados

O gerenciamento de dados é o processo de reunir, armazenar e utilizar os dados, o que costuma ser viabilizado por softwares específicos. Esse processo permite compreender quais dados você tem, onde eles estão localizados, quem é o proprietário, quem pode vê-los e como são acessados. Com controles e implementação apropriados, os fluxos de trabalho do gerenciamento de dados oferecem as informações analíticas necessárias para tomar as melhores decisões.

Frameworks de Machine Learning

Machine Learning (ML) é uma subcategoria da Inteligência Artificial (IA) que usa algoritmos para identificar padrões e fazer previsões em um conjunto de dados. Os frameworks oferecem as ferramentas e bibliotecas necessárias.

Operações de Machine Learning 

Operações de Machine Learning (MLOps) é um conjunto de práticas de fluxo de trabalho destinadas a otimizar o processo de produção, manutenção e monitoramento de modelos de Machine Learning (ML). Inspirado nos princípios de DevOps e GitOps, o MLOps busca estabelecer um processo contínuo e evolutivo para integrar modelos de ML em processos de desenvolvimento de software.

Uma infraestrutura de IA sólida com componentes estabelecidos contribui para a inovação e a eficiência. No entanto, quando você projeta uma infraestrutura de IA, é necessário considerar vantagens, problemas e cenários de utilização.

Benefícios

A infraestrutura de IA traz diversos benefícios para suas operações de IA e organizações. Um deles é a escalabilidade, que dá a oportunidade de aumentar ou diminuir as operações sob demanda, principalmente com soluções de IA/ML baseadas na nuvem. Outro é a automação, que permite reduzir os erros em trabalhos repetitivos e melhorar o tempo de entrega. 

Desafios

Apesar dos benefícios, a infraestrutura de IA ainda apresenta alguns desafios. Um dos maiores é a quantidade e qualidade dos dados a serem processados. Como os sistemas de IA dependem de grandes quantidades de dados para aprender e tomar decisões, os métodos tradicionais de armazenamento e processamento de dados podem não ser suficientes diante da escala e complexidade das cargas de trabalho da IA. Outro grande desafio é a necessidade de analisar e tomar decisões em tempo real. Essa necessidade significa que a infraestrutura precisa processar dados rápida e eficientemente, algo a ser considerado na de hora integrar a solução ideal para gerir grandes volumes de dados.

Aplicações

Existe aplicações capazes de lidar com esses desafios. Com os serviços de computação em nuvem do Red Hat® OpenShift®, você pode criar, implantar e escalar aplicações rapidamente. Além disso, é possível aumentar a eficiência melhorando a consistência e a segurança com gerenciamento e suporte proativos. O Red Hat Edge ajuda você a implantar mais perto de onde os dados são coletados e a obter insights acionáveis.

A inteligência artificial não está apenas impactando nosso dia a dia, mas as nossas empresas também. Ao impulsionar novas descobertas e experiências em diversas áreas e setores, as plataformas open source da Red Hat podem ajudar você a assumir o controle do seu futuro, criando, implantando e monitorando modelos e aplicações de IA.

O Red Hat OpenShift AI fornece um ambiente flexível para cientistas de dados, engenheiros e desenvolvedores criarem, implantarem e integrarem projetos de maneira mais rápida e eficiente. Entre os benefícios estão a segurança nativa e integração com o operador de ciclo de vida. A solução oferece Jupyter como serviço, com TensorFlow, Pytorch e outras bibliotecas de framework associadas. Além disso, diversos parceiros de tecnologia de software (Starburst, IBM, Anaconda, Intel e NVIDIA) fizeram a integração com o serviço de IA, facilitando a descoberta e experimentação de novas ferramentas (da aquisição de dados a criação, implantação e monitoramento do modelo), tudo isso em um ambiente nativo em nuvem.

Nossos parceiros de IA criam na infraestrutura da Red Hat para completar e otimizar o desenvolvimento de aplicações de inteligência artificial e Machine Learning. Eles complementam o ciclo de vida da IA com soluções que incluem integração e preparação de dados, desenvolvimento e treinamento de modelos de IA, bem como modelagem de serviços e inferências (previsões) com base em dados novos.