Cơ sở hạ tầng công nghệ cần thiết cho Trí tuệ Nhân tạo

Mục lục

1. Công nghệ cần thiết để triển khai Trí tuệ Nhân tạo
2. Nền tảng tính toán mạnh mẽ cho Trí tuệ Nhân tạo
3. Điều gì cần được xem xét khi triển khai AI trong công ty của bạn?
4. Hiểu rõ nhu cầu về dữ liệu trong Triển khai AI
5. Lưu trữ dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả cho AI
6. Quyết định kinh tế: Mua hay thuê công nghệ AI?
7. Thách thức về cơ sở hạ tầng trong dự án AI
8. Xây dựng mô hình AI dựa trên công nghệ và dữ liệu
9. Đánh giá cơ sở hạ tầng AI hiện có
10. Xử lý dữ liệu phức tạp trong dự án AI

🧠 Công nghệ cần thiết để triển khai Trí tuệ Nhân tạo

Trí tuệ Nhân tạo (AI) đã trở thành một chủ đề quan trọng trong các doanh nghiệp hiện nay. Để triển khai AI trong tổ chức của bạn, có một số yếu tố cơ bản cần được xem xét. Theo Evo Qurna, Phó Chủ tịch IBM về hệ thống ở Châu Âu, công nghệ và cơ sở hạ tầng đóng vai trò quan trọng trong việc này. Đầu tiên, một nền tảng tính toán mạnh mẽ là cần thiết để huấn luyện mô hình Trí tuệ Nhân tạo. Kiến thức về công nghệ và hạ tầng AI sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về cách triển khai AI và những yêu cầu công nghệ cần thiết.

💻 Nền tảng tính toán mạnh mẽ cho Trí tuệ Nhân tạo

Trước hết, Evo Qurna chia sẻ rằng nền tảng tính toán mạnh mẽ là yếu tố quan trọng đầu tiên trong việc triển khai AI. Để huấn luyện một mô hình AI, bạn cần một lượng lớn dữ liệu và công nghệ tính toán mạnh mẽ. Hiện nay, công nghệ tính toán tiến xạ được sử dụng để gia tăng hiệu suất tính toán trong việc huấn luyện mô hình AI. Evo Qurna đề cập đến sản phẩm đặc biệt của IBM, được gọi là Power AI, là một máy chủ đặc biệt thiết kế để chạy công việc học máy AI. Bạn có thể sử dụng công nghệ này bằng cách mua sản phẩm hoặc sử dụng dạng dịch vụ từ nhà cung cấp điện toán đám mây công cộng.

Tuy nhiên, Phó Chủ tịch Evo Qurna cũng nhấn mạnh rằng đầu tư vào hạ tầng riêng không phải là một khoản đầu tư lớn. Bạn có thể thuê dịch vụ tính toán điện toán đám mây công cộng cho giai đoạn đầu của dự án AI. Điều này giúp bạn tiết kiệm chi phí và tăng tính linh hoạt. Đây là một quyết định thuận lợi từ góc độ kinh tế khi bạn bắt đầu hành trình AI.

✨ Đánh giá cơ sở hạ tầng AI hiện có

Ngoài việc đảm bảo tính toàn vẹn của công nghệ tính toán, Evo Qurna cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của dữ liệu trong triển khai AI. Để xây dựng mô hình AI chính xác, bạn cần có một lượng dữ liệu lớn, và việc truy cập và xử lý dữ liệu này nhanh chóng là yếu tố hết sức quan trọng. Thông thường, dữ liệu AI phải được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và nằm trong các hệ thống cũ hoặc phân tán. Do đó, việc cung cấp nhanh chóng dữ liệu cho hệ thống AI cần được quan tâm đặc biệt. Evo Qurna đề xuất việc xây dựng một hồ dữ liệu (data lake) hoặc hệ thống kho dữ liệu (data warehouse) để lưu trữ dữ liệu một cách hiệu quả và nhanh chóng.

Tuy nhiên, để cung cấp dữ liệu cho mô hình AI, bạn cũng cần đảm bảo rằng hệ thống tính toán của bạn có khả năng truy cập dữ liệu nhanh chóng và trong môi trường giao dịch. Điều này đòi hỏi bạn phải xem xét cách tiếp cận và tối ưu hóa việc lưu trữ dữ liệu để đảm bảo tính tương thích với công nghệ AI.

📊 Đánh giá tỷ lệ lợi ích và khó khăn của việc đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI

Một yếu tố quan trọng trong việc triển khai AI là quyết định kinh tế. Evo Qurna chỉ ra rằng việc mua hoặc thuê công nghệ AI phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm quy mô dự án và nguồn dữ liệu có sẵn. Nếu bạn chỉ có một dự án nhỏ hoặc cần thử nghiệm AI, việc sử dụng công nghệ tính toán của công cộng sẽ là lựa chọn phù hợp. Tuy nhiên, khi bạn muốn đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI của riêng mình, các khoản đầu tư sẽ nhỏ hơn so với các phần khác của hệ thống IT của bạn. Evo Qurna cho biết, mức đầu tư khởi điểm chỉ khoảng 20,000 Euro và nó mang lại sự tự do và tốc độ cho bạn.

Tuy nhiên, bạn cũng phải xem xét một yếu tố quan trọng khác, đó là xuất phát từ việc sử dụng công nghệ điện toán đám mây công cộng trong thời gian từ sáu đến mười tám tháng. Khi mô hình AI của bạn trở nên phức tạp và đòi hỏi một lượng dữ liệu lớn, chi phí thuê các dịch vụ này có thể cao hơn so với việc xây dựng cơ sở hạ tầng riêng. Do đó, quyết định kinh tế này sẽ phụ thuộc vào mức độ cam kết của bạn với hành trình Trí tuệ Nhân tạo.

👥 Thách thức về cơ sở hạ tầng trong dự án AI

Evo Qurna nhấn mạnh rằng cơ sở hạ tầng là một trong những thách thức chính trong các dự án AI. Một trong những khó khăn phổ biến là sự phân tán dữ liệu trong hệ thống cũ hoặc hệ thống kế thừa. Dữ liệu thường bị tách biệt và khó truy cập. Do đó, trước khi huấn luyện mô hình AI, bạn cần phải xây dựng cơ sở hạ tầng để truy cập vào dữ liệu này. Dự án AI có thể mất đến năm tháng để đảm bảo sự chuẩn bị dữ liệu đầy đủ và chất lượng.

Tóm lại, bạn cần đảm bảo rằng bạn có cơ sở hạ tầng phù hợp và hiệu quả để triển khai AI trong công ty của bạn. Phải xem xét cả yếu tố công nghệ và dữ liệu để đảm bảo tính toàn vẹn và hiệu quả của dự án AI.