Intelligenza Artificiale HPE, ecco gli annunci: tutto sul Deep Learning
21 settembre 2018
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Intelligenza Artificiale, HPE scommette su Deep Learning: «La chiave di volta per le imprese»

Marco Maria Lorusso

Intelligenza Artificiale HPE ci siamo. Intelligenza Artificiale e Deep Learning è sempre più tempo di maturazione e di strumenti casi concreti che permettono finalmente alle imprese di toccarne con mano vantaggi e ritorni di investimento. Una maturazione dirompente i cui tempi sono scanditi anche dai lanci e della discese in campo dei maggiori colossi del mercato digitale. Da Amazon (che sull’Intelligenza Artificiale ha scommesso da tempo) a Microsoft ora, come in gran parte annunciato nelle scorse settimane è il tempo di HPE, Hewlett Packard Enterprise che, nel mirino, ha messo il Deep Learning come ponte di contatto ideale con il business e i processi critici delle imprese.

 

Intelligenza Artificiale HPE, perchè il Deep Learning?

«L’AI sta diventando mainstream nel settore consumer grazie ad applicazioni come interfacce vocali, assistenti personali e il tagging delle immagini – spiega in una nota HPE -. Tuttavia, le implicazioni dell’AI vanno al di là delle più diffuse casistiche di utilizzo consumer per entrare in campi come l’analisi per il sequenziamento genomico, le ricerche sul clima, la medicina, le vetture a guida autonoma e la robotica. Innovazioni e progressi tecnologici in queste aree sono stati, e continuano a essere, possibili grazie al deep learning».

 

Intelligenza Artificiale HPE, ma perché il Deep Learning?

«Ispirato dal cervello umano – spiegano da HPE -, il deep learning viene tipicamente implementato per attività complesse quali il riconoscimento di immagini e volti, la classificazione di immagini e il riconoscimento vocale. Per poter sfruttare al meglio il deep learning, le aziende hanno bisogno di un’infrastruttura di calcolo ad alte prestazioni in grado di creare e addestrare modelli di apprendimento capaci di gestire grandi volumi di dati per riconoscere i pattern presenti nell’audio, nelle immagini, nei video, nei testi e nei dati provenienti da sensori».

Secondo HPE molte aziende non dispongono di tutti gli elementi necessari a implementare il deep learning, incluse competenze e risorse, sofisticate infrastrutture hardware e software su misura e capacità di integrazione necessarie ad assimilare i vari componenti hardware e software per poter scalare i sistemi AI. Per aiutare i clienti a superare questi ostacoli e concretizzare le potenzialità dell’AI, HPE ha dunque scelto di scommettere sulle seguenti proposte:

  • HPE Rapid Software Development for AI

    : HPE ha introdotto una soluzione hardware e software integrata appositamente realizzata per le applicazioni di High Performance Computing e deep learning. Basata sul sistema HPE Apollo 6500 in collaborazione con Bright Computing per consentire il rapido sviluppo di applicazioni di deep learning, questa soluzione comprende framework software preconfigurati per il deep learning, librerie, aggiornamenti software automatici e gestione dei cluster ottimizzata per il deep learning. La soluzione supporta le GPU NVIDIA Tesla V100.

  • HPE Deep Learning Cookbook

    : creato dal team AI Research di Hewlett Packard Labs, Deep Learning Cookbook è un set di strumenti che guidano il cliente nella scelta del miglior ambiente hardware e software per le diverse attività di deep learning. Questi tool aiutano le aziende a stimare le performance delle varie piattaforme hardware, caratterizzare i più diffusi framework dedicati al deep learning e scegliere gli stack hardware e software ideali per le proprie esigenze individuali. Deep Learning Cookbook può essere inoltre utilizzato per convalidare le performance e ottimizzare la configurazione degli stack hardware e software già acquistati. Una casistica di utilizzo presente nel Cookbook riguarda gli HPE Image Classification Reference Design. Questi reference design forniscono ai clienti configurazioni infrastrutturali ottimizzate per l’addestramento di modelli di classificazione delle immagini per vari fini, come la verifica delle targhe automobilistiche o la classificazione dei tessuti biologici. Questi design sono collaudati per garantirne le performance ed eliminare eventuali incertezze aiutando i data scientist e l’IT a essere più efficienti ed economicamente efficaci.

  • HPE AI Innovation Center

    : ideati per progetti di ricerca a più lungo termine, questi centri per l’innovazione agiranno da piattaforma per la collaborazione sulla ricerca tra università, aziende operanti all’avanguardia nella ricerca sulla AI e ricercatori HPE. I centri, situati a Houston, Palo Alto e Grenoble, offriranno ai ricercatori di atenei e imprese l’accesso a infrastrutture e strumenti necessari per proseguire le iniziative di ricerca.

  • HPE Center of Excellence (CoE) potenziati

    : studiati per assistere dipartimenti IT e data scientist che intendono accelerare le proprie applicazioni di deep learning e ricavare un ROI migliore dai deployment di deep learning nel breve termine, gli HPE CoE offrono a clienti selezionati l’accesso alle ultimissime tecnologie e competenze,  comprese le più recenti GPU NVIDIA sui sistemi HPE. I CoE si trovano attualmente a Houston, Palo Alto, Tokyo, Bangalore e Grenoble.

 

Meg Whitman, Numero uno mondiale di HPE

 

Intelligenza Artificiale HPE, il modello di business, i partner

«Oggi viviamo in un mondo dove generiamo enormi quantità di dati, e il deep learning può aiutarci a ricavarne intelligence – ha dichiarato Pankaj Goyal, vice president, Artificial Intelligence Business di Hewlett Packard Enterprise -. Tuttavia un’unica soluzione valida per tutti non può funzionare: ogni azienda ha le proprie esigenze specifiche che richiedono un approccio particolare per avviare, scalare e ottimizzare l’infrastruttura in funzione del deep learning. In HPE intendiamo rendere concreta l’AI per i nostri clienti, ovunque essi siano, grazie al nostro portafoglio infrastrutturale, alle competenze AI, alla ricerca avanzata e all’ecosistema dei partner».

Nell’ambito della propria mission finalizzata ad aiutare a concretizzare l’AI per i propri clienti, HPE ha inoltre deciso di proporre servizi per il consumo flessibile dell’infrastruttura HPE in modo da evitare l’overprovisioning, aumentare i risparmi finanziari e scalare verso l’alto o verso il basso, secondo necessità, così da soddisfare i requisiti dei deployment di deep learning.

«L’intelligenza artificiale ha la capacità di trasformare l’analisi dei dati scientifici ricavandone previsioni e sorprendenti connessioni”, ha commentato Paul Padley, docente di fisica e astronomia presso la Rice University. “Oggi la rivoluzione dell’AI può avere un profondo impatto per rimodellare innovazione, scienza, educazione e società nel loro complesso. L’accesso agli AI Innovation Center di HPE ci aiuterà a proseguire il lavoro di ricerca nel nostro percorso di progresso accademico utilizzando gli strumenti e le soluzioni che HPE ci mette a disposizione».

 

 

 

 

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