IA para los problemas del mundo real
Al igual que el resto de las compañías tech involucradas en alguna forma con la inteligencia artificial (IA), Intel considera que ésta tendrá un impacto positivo en nuestra sociedad, así como ocurrió con otras transformaciones de relevancia histórica, tales como la revolución industrial y la revolución de la PC.
Para respaldar dicha creencia, la empresa esgrime varios casos de éxito emblemáticos: la IA de Intel está ayudando a los granjeros a optimizar los cultivos para alimentar al mundo; trabajando con Missing Children para identificar y rescatar a víctimas de abuso, y asistiendo a biólogos marinos en las tareas de analizar la salud de los océanos. Hace unos pocos meses Intel presentó a Saffron AML (anti-money laundring) Advisor, un asistente para combatir el lavado de dinero, el cual consiste de una solución de memoria asociativa, optimizada para procesadores Intel Xeon Scalable, creada para la industria de servicios financieros.
Las iniciativas de Intel en este sentido no se quedan en este planeta: la empresa también ha estado colaborando con el Frontier Development Lab de la NASA para ayudar a resolver los desafíos de la exploración espacial. Uno de los resultados de este trabajo es un algoritmo basado en CNN (redes neuronales celulares) para asistir en la detección y rotulación de cráteres lunares y en la potencial localización de agua en la luna.
«IA traerá oportunidades significativamente nuevas para transformar a los negocios»
Brian Krzanich, CEO de Intel
INVERSIÓN DE U$S 1.000 MILLONES
Intel invirtió nada menos que mil millones de dólares para fomentar la adopción de IA y la innovación de los productos que prometen traer la siguiente evolución de la experiencia humana. “En Intel tenemos una visión optimista y pragmática del impacto de la inteligencia artificial en la sociedad, en los trabajos y en la vida diaria”, comentó Brian Krzanich, CEO de Intel. “Nuestra creencia es que IA traerá oportunidades significativamente nuevas para transformar a los negocios, desde el mercado minorista hasta la salud y la fabricación, y que esto tendrá un impacto inmensamente positivo en la sociedad”.
Para impulsar la innovación en IA, Intel está haciendo inversiones estratégicas que abarcan tecnologías, investigación & desarrollo y asociaciones con empresas, gobiernos, academias y grupos comunitarios. “Estamos profundamente comprometidos en desatar la promesa de IA: guiar la investigación en computación neuromórfica, explorando nuevas arquitecturas y paradigmas de aprendizaje”, agregó Krzanich. “También hemos invertido en nuevas empresas como Mighty AI, Data Robot y Lumiata a través de Intel Capital, y hemos invertido más de U$S 1.000 millones en compañías que están trabajando en avances en inteligencia artificial”.
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Según el CEO de Intel, las soluciones de IA requieren nuevos niveles de performance para satisfacer los requerimientos, por lo cual Intel ofrece una amplia gama de opciones para que los clientes elijan la opción más adecuada a sus necesidades. “Para dar soporte a la gran variedad de futuras cargas de trabajo de IA, las empresas necesitarán una flexibilidad sin precedentes y una optimización de la infraestructura de forma tal que tanto las funciones de IA altamente especializadas como las funciones de propósito general corran codo a codo con otras cargas de trabajo críticas del negocio. Para brindar esta amplitud de opciones, Intel ofrece su portfolio de IA denominado Nervana”.
Dentro del paraguas Nervana se encuentra la familia de productos Intel Xeon Scalable y los chips de propósito específico antes llamados “Lake Crest” y actualmente conocidos como Nervana NNP (Neural Network Processor). Al portfolio de IA se suma también la familia Mobileye, un conjunto de tecnologías de visión artificial para casos de uso especializados, tales como conducción autónoma de vehículos y seguridad activa, y Movidius, una tecnología de visión de bajo consumo que provee aprendizaje de máquina desde el borde de la red. El portfolio se completa con los FPGAs de Intel: aceleradores programables para inferencia de aprendizaje profundo.
EL CORAZÓN DE LA INTELIGENCIA
La pieza clave dentro de Nervana es la nueva clase de procesadores conocida como NNP. El primer chip dentro de esta categoría está próximo a salir al mercado.
“El aprendizaje de máquina (machine learning) y el aprendizaje profundo (deep learning) están emergiendo como las cargas de trabajo computacionales más importantes de nuestros tiempos”, señala Naveen Rao, vicepresidente y gerente general del grupo de productos de IA de Intel. “Estos métodos nos permiten extraer conocimientos significativos de la información. Hemos estado escuchando a nuestros clientes y aplicando cambios al portfolio de chips de Intel para brindar una performance superior en aprendizaje de máquina. Los procesadores Intel Xeon Scalable, junto con los aceleradores de centros de datos, están impulsando actualmente la gran mayoría de las cargas de trabajo empresariales de aprendizaje de máquina”.
El aprendizaje profundo, sin embargo, requiere una aproximación diferente a la performance. Continúa Rao: “Las necesidades de cómputo de Deep Learning han develado la necesidad de una nueva forma de pensar el hardware requerido para IA. Hemos respondido a esto diseñando un nuevo chip especial para Deep Learning denominado Nervana”.
Tal como lo describe el líder del área de IA en Intel, Nervana presenta una arquitectura construida específicamente para aprendizaje profundo. El objetivo de esta nueva arquitectura es brindar la flexibilidad necesaria para soportar las operaciones básicas de deep learning y hacer que los componentes clave de hardware sean lo más eficientes que sea posible. “Hemos diseñado al NNP Intel Nervana para liberarnos de las limitaciones impuestas por el hardware existente, el cual no fue explícitamente diseñado para IA”, acota Rao.
Una de las principales ventajas de su NNP mencionadas por Intel es una administración de memoria sustancialmente mejorada, lo que permite al chip lograr un alto nivel de utilización de la capacidad masiva de cómputo alojada en cada chip. “Esto se traduce en lograr menores tiempos de entrenamiento para modelos de Deep Learning”, agrega el directivo.
Otro de los objetivos de diseño detrás de Nervana fue la escalabilidad, lograda mediante la posibilidad de distribuir los parámetros de las redes neuronales a lo largo de múltiples chips. De esta forma se consigue que muchos chips actúen como un gran chip virtual capaz de albergar modelos más grandes, permitiendo a los usuarios capturar más conocimientos a partir de grandes repositorios de datos.
“La actual revolución de IA es en realidad una evolución computacional”, asegura Rao. “Intel ha estado en el corazón del avance en cómputo desde la invención del circuito integrado. Tenemos socios pioneros en la industria y la investigación que nos están acompañando en este viaje para que el primer procesador de redes neuronales comercialmente disponible tenga un gran impacto en todas las industrias. Tenemos una hoja de ruta de producto que nos pone en camino de superar el objetivo que nos pusimos el año pasado de lograr un incremento de 100 veces la performance en entrenamiento de Deep Learning para el año 2020”.
ACADEMIA IA
La disponibilidad de un nuevo producto como Nervana debe estar acompañada de un importante esfuerzo para fomentar su adopción, y gran parte de este esfuerzo es la capacitación de todos los integrantes del ecosistema. En este sentido, Intel lanzó a fines de 2016 su AI Academy para dar a los desarrolladores, científicos de datos, estudiantes y profesores los recursos necesarios para lograr sus objetivos en torno a IA.
Actualmente, la Intel AI Academy cuenta con más de 100.000 miembros y 232.000 usuarios que visitan el sitio cada mes. “Con nuestra serie de propuestas de aprendizaje online, webinars, eventos en vivo, encuentros y acceso libre a la Intel AI DevCloud, la Intel AI Academy ha entrenado a más de 55.000 desarrolladores y estudiantes en tópicos técnicos de inteligencia artificial”, declaró Naveen Rao. “Estamos actualmente trabajando con 333 universidades en el programa AI Academy para estudiantes. Hay más de 150 Student Ambassadors enlistados alrededor del mundo, y ya están generando investigación en tópicos tan variados como el uso de Deep Learning para entender los ataques epilépticos, atender las cuestiones relacionadas con los cambios climáticos en Kenya y ayudar a la gente a identificar al estilo de peinado que más les favorece según sus rostros”.
“La inteligencia artificial está aún en su infancia, y a medida que este espacio evolucione, continuaremos avanzando nuestro enfoque disruptivo en cómputo para dar soporte a las cargas de trabajo complejas de la actualidad y del futuro”, concluyó Krzanich.
