Computación de IA integrada: desarrollo de un futuro más inteligente

La integración de la tecnología inteligencia artificial into informática Los sistemas están impulsando una revolución que está revolucionando todo tipo de industrias y creando incluso nuevos mercados.

Cualquier aplicación de software puede aumentar sus capacidades con integración AI. Desde la automatización de procesos comerciales hasta el descubrimiento de conocimientos comerciales y transacciones fraudulentas, los beneficios son enormes.

Los modelos de inteligencia artificial y sus servicios también están disponibles para todos. Por lo tanto, esta publicación analiza lo que la integración de IA puede significar para su empresa o aplicación informática, y cómo usted también puede desarrollar un futuro más inteligente.

Informática sin IA

Una computadora tradicional facilita la realización de cálculos a un ritmo mucho más rápido de lo que cualquier humano podría hacer por sí solo, y esto es lo que le da su poder. Una computadora de 1 MHz puede realizar alrededor de 1 millón de operaciones aritméticas por segundo, y algunas necesitan más de un ciclo para completarse. Una computadora de 1 GHz puede realizar mil millones de operaciones por segundo y aquellas con múltiples CPU multiplicarán esta capacidad de acuerdo con su número de núcleos.

Resolver problemas de esta manera requiere una comprensión de los problemas en cuestión y el desarrollo de software para trabajar en las soluciones. Tenía que haber una subrutina para gestionar todos los escenarios posibles y rutinas predeterminadas para los inesperados.

Este acercamiento a Desarrollo de software ad-hoc está bien y, a menudo, es eficaz para realizar el trabajo. Pero limita el alcance de lo que el desarrollador puede y no puede hacer. Por ejemplo, si bien puede usarlo para identificar rápidamente alrededor de 16.8 millones de diferencias en colores de fondo hexadecimales que van desde el negro (0x000000) al blanco (0xFFFFFF), y con un consumo relativamente pequeño de recursos, será difícil aplicar lo mismo. metodología para distinguir los rostros de sólo diez o cien personas.

En otras palabras, este enfoque tradicional para la resolución de problemas en la computadora funciona bien cuando están involucrados uno o unos pocos factores. Pero una vez que tiene que considerar programáticamente cientos o miles de factores diferentes en una fracción de segundo, entonces se hace necesario un nuevo modelo y enfoque de desarrollo. Y eso es exactamente lo que ofrece la inteligencia artificial.

La promesa de la IA

La computación de IA integrada combina la potencia de procesamiento sin procesar de la computadora tradicional con las capacidades cognitivas inteligentes de los algoritmos de IA. Este nuevo sistema, más inteligente, permite que las computadoras analicen grandes cantidades de datos con más facilidad y velocidad de lo que un ser humano podría soñar, manual o programáticamente.

Los modelos de IA facilitan la comparación de tantos factores como sea necesario a través de grandes cantidades de datos. Facilita la identificación y clasificación eficiente de patrones en los datos, lo que conduce a decisiones más informadas con inteligencia similar a la humana.

Al dejar la mayor parte del trabajo de identificación y clasificación de datos en manos de la IA, el desarrollador puede enfocarse en el panorama general, acelerar el tiempo de desarrollo y lograr resultados mucho mejores de lo que hubiera sido posible sin la ayuda de la IA.

Aplicaciones en todas las industrias

Puede integrar la IA en los sistemas informáticos para administrar el trabajo en casi todas las industrias. Estos son algunos de los mercados y usos populares.

• Finanzas: desde el análisis general de datos del mercado hasta la detección de fraudes, la gestión de carteras y el comercio algorítmico, el soporte de IA en los mercados financieros continúa creciendo.
• Cuidado de la Salud: La IA también se está aplicando en el análisis de escaneos, como resonancias magnéticas y rayos X para la detección de anomalías y enfermedades. Además, los investigadores pueden aprovechar igualmente los modelos de IA para acelerar los descubrimientos de nuevos fármacos.
• Robótica: Desde la fabricación hasta los automóviles autónomos, el cuidado personal y los robots web, la IA está revolucionando la industria de la robótica con tareas cada vez más complejas que se vuelven más fáciles de realizar. La IA está mejorando la visión por computadora, la localización y el mapeo, la planificación y el control, la detección de objetos y la capacidad de improvisar en situaciones inciertas.
• Retail: Las aplicaciones de la tecnología de IA en el espacio minorista varían ampliamente, desde proporcionar recomendaciones de productos personalizadas hasta análisis demográfico, servicio al cliente, gestión de inventario, pronóstico de demanda, optimización de precios y detección de fraudes.
• Security: La capacidad de los modelos de IA para analizar rápidamente grandes cantidades de datos los convierte en componentes ideales en los sistemas de detección de fraudes y violaciones de seguridad.
• Agricultura: La agricultura de precisión y la tecnología agrícola confían cada vez más en la inteligencia artificial para reducir el costo del cultivo de alimentos y, al mismo tiempo, aumentar los rendimientos y las ganancias.

Desafíos de la computación de IA integrada

Si bien la computación de IA integrada ofrece muchas promesas, también presenta sus desafíos, al igual que la mayoría de las otras tecnologías. Aquí están los más importantes.

1. Disponibilidad del modelo: Obviamente, debe haber un modelo de IA ya existente que haga el trabajo que necesita. De lo contrario, deberá crear uno o modificar un modelo existente para satisfacer sus necesidades.
2. Sesgo del algoritmo: Siempre existirá el problema del sesgo del algoritmo, y este suele ser el caso cuando se utiliza un modelo entrenado por otra persona. Los datos de entrenamiento pueden corromper la mente de una IA, por así decirlo.
3. Calidad de los Datos: Entrada y salida de basura, también se mantiene con operaciones de IA. Si alimenta su sistema con datos de baja calidad, no espere un milagro. Siempre depende de usted limpiar y preparar todos los datos que ingresan en un modelo.
4. Costos de hardware: a menos que esté utilizando un servicio de IA a través de una API, por ejemplo, necesitará una instalación de hardware adecuada para ejecutar un modelo competente. Incluso los servicios en línea seguirán cobrando una tarifa.

Inteligencia artificial integrada frente a la nube frente a la periferia

Un tema importante a considerar en su elección de modelo de IA es la entrega. Puede incrustar el modelo en su código de software, hacer que se ejecute en la nube o en el perímetro. Cada uno de estos enfoques tiene sus pros y sus contras, por lo que aquí los veremos más de cerca.

• IA integrada: Incrustar la IA en su código de software significa que todo lo que necesita para ejecutar el modelo estará físicamente disponible en la misma computadora que ejecuta su software. Este enfoque tiene sus méritos, como aplicaciones o sistemas de alta seguridad que necesitan funcionar de forma independiente fuera de línea. En el lado negativo, los modelos grandes pueden requerir mucha memoria y potencia de procesamiento, incluidas las GPU, para funcionar.
• IA alojada en la nube: Alojar su modelo de IA en la nube es otra buena opción. De todos modos, la mayoría de los servicios de IA están alojados en la nube, por lo que depende de usted elegir. Los beneficios incluyen menores costos y escalabilidad, mientras que las desventajas pueden incluir problemas de latencia y seguridad.
• IA alojada en Edge: Para las aplicaciones sensibles al tiempo, es posible que también desee que su modelo alojado en la nube esté disponible en el perímetro. Los bordes de la nube son centros de datos que ofrecen servicios más cerca de las ubicaciones de los usuarios para reducir la latencia. La disponibilidad de las ubicaciones de borde depende del proveedor de la nube, por lo que es posible que deba darse una vuelta.

Consideraciones iniciales para la integración de IA

Antes de continuar con la integración de inteligencia artificial en su software, deberá hacer algunas consideraciones iniciales para ayudarlo a diseñar un producto de mayor calidad que usted y otros apreciarán usar. Estas son algunas de estas consideraciones principales.

• Interfaz de usuario: La utilidad y la facilidad de uso son dos factores que determinan el valor de la mayoría de los productos. Y para el software, esto a menudo lo resuelve su interfaz de usuario. ¿Accederá el usuario a la IA a través de texto, chat, voz o medios visuales? ¿Las solicitudes de IA se procesan automáticamente o el usuario tiene que hacer todo manualmente?
• Tipos de modelo: Hay ciento un modelos de IA y cada uno tiene sus puntos fuertes y débiles. Algunos están diseñados para imágenes, mientras que otros están diseñados para escribir. ¿Qué estás construyendo y qué modelo satisface mejor esa necesidad? ¿Ya está disponible ese modelo o necesita desarrollar uno nuevo?
• Optimización: Hay un montón de De código abierto Modelos de IA que puede tomar y ajustar para que funcionen exactamente de la manera que desee. ¿Cuánta optimización y ajuste necesitarás?
• Seguridad y privacidad de datos: ¿Manejará información confidencial o las necesidades de seguridad de la aplicación son mínimas? ¿Qué hay de la información del usuario y su almacenamiento seguro?
• Escalabilidad: ¿Su aplicación necesitará escalar y el modelo de IA puede escalar con ella?

Cómo integrar la IA en el software

Hay algunos pasos involucrados en la integración de modelos de IA o sus características en aplicaciones de software y la siguiente es una descripción general de este proceso.

1. Identificar casos de uso: La IA no puede hacerlo todo por ti. Necesita tener procesos, tareas o subrutinas específicamente definidos donde la aplicación de inteligencia artificial sería de gran ayuda. Primero debe identificarlos y decidir cómo lograrlos utilizando IA.
2. Seleccione la técnica de IA: A continuación, deberá seleccionar un Técnica de IA o modelo que mejor se adapte al trabajo a realizar. Podría ser una red neuronal, enfoque de búsqueda y clasificación, clasificador Bayes, reconocimiento de entidades nombradas, un gran modelo de lenguaje, o una red de confrontación generativa que mejor puede resolver su problema.
3. Seleccionar modelo: Una vez que se haya decidido por una técnica, su siguiente paso es encontrar un modelo que utilice dicha técnica que pueda integrar directamente o ajustar fácilmente para producir los resultados que necesita. Aquí hay una buena lista de LLM para empezar contigo. Tenga en cuenta que si no encuentra un modelo apropiado, es posible que deba construir uno desde cero.
4. Recopilación y preparación de datos: necesitará datos para ajustar un modelo base o para construir uno desde cero. Por lo tanto, la recopilación y preparación de datos también son importantes.
5. Integración de software: este paso podría implicar el uso de comandos API para consultar un modelo de IA alojado en la nube o la integración directa de todo el modelo en su aplicación. La decisión es tuya.
6. La interfaz de usuario: El valor de una herramienta depende mucho de su facilidad de uso. Esto no puede ser exagerado. Desea que las funciones de IA de su aplicación sean lo más fáciles de usar posible. Una aplicación poderosa que es demasiado complicada de usar es de poco valor. Por lo tanto, mantenga la interfaz de usuario simple y el programa intuitivo.
7. Pruebas y validación: Pruebe el programa después del desarrollo y asegúrese de que todo funciona como debería.
8. Despliegue: Una vez que esté satisfecho con su trabajo, cambie al modo de producción y libere la aplicación. Aún necesitará monitorear el desempeño y buscar áreas para mejorar.
9. Iterar y mejorar: revise periódicamente el rendimiento de su aplicación, los comentarios de los usuarios y las nuevas realidades del mercado para ver qué necesita mejorar. Luego hazlo y actualiza la aplicación.

Recursos

1. Colaboratorio de Google: Servicio en la nube para el desarrollo proporcionado por Google.
2. Flujo tensor: marco de aprendizaje automático de código abierto.
3. Azure: plataforma en la nube de Microsoft con ofertas gratuitas.
4. Kaggle: Aprendizaje automático y Ciencia de los datos Plataforma con muchas herramientas.
5. aprender: una biblioteca para proyectos avanzados de aprendizaje profundo.
6. Estudio IBM Watson: plataforma en la nube de IBM.
7. Lista LLM: Una lista seleccionada de grandes modelos de lenguaje.

Preguntas frecuentes

Estas son las preguntas más frecuentes sobre el desarrollo y la computación de IA integrada.

P: ¿Cómo se puede integrar la IA en las computadoras?

R: Puede integrar IA incrustando el modelo o accediendo a un modelo en la nube a través de una API.

P: ¿Cuáles son los beneficios de la computación de IA integrada?

R: La informática de IA integrada puede mejorar la situación general productividad de un negocio al aumentar la eficiencia, la precisión y la rapidez en la toma de decisiones.

P: ¿La computación de IA integrada es solo para grandes organizaciones?

R: No, la computación de IA integrada no está reservada para grandes organizaciones solo porque la disponibilidad de herramientas de IA de código abierto y servicios en la nube asequibles han nivelado el campo de juego.

P: ¿Qué habilidades se requieren para integrar la IA en el software?

R: Necesitará habilidades en desarrollo de software, aprendizaje automático y análisis de datos.

Conclusión

La computación de IA integrada continuará alterando las industrias y cambiando nuestras vidas, ya que la humanidad se encuentra al borde de un futuro más inteligente, más productivo e interconectado.

Por lo tanto, si ha tenido alguna duda sobre la integración de la inteligencia artificial en su proceso comercial o software antes, entonces ya debería haber tomado una decisión. Porque las cosas están evolucionando rápido.