Quando si parla di intelligenza artificiale, spesso si tralascia un aspetto importante, ossia l’
innovazione tecnologica. Grazie agli sviluppi che, da anni, riguardano il mondo delle piattaforme e delle infrastrutture cloud, è oggi possibile processare un vasto numero di informazioni in poco tempo, questione di secondi, invece che di ore o giorni. Se l’IA sta cambiando il nostro modo di approcciare alcuni scenari, di business e non solo, questo è possibile solo
grazie all’evoluzione dell’IT. Il connubio di questi due fattori ha portato all'applicazione concreta di algoritmi e approcci di analisi statistica che già esistevano da molto tempo. I dati che fungono da base dei modelli sono tipicamente archiviati ed elaborati in una modalità sempre più distribuita, anche se risiedono comunque fisicamente in un
data center. Queste facility rappresentano
strutture che, sempre più, devono supportare grandi quantità di dati e capacità di calcolo ingenti. Il tutto, senza tralasciare l’aspetto della
sostenibilità, più volte tirato in ballo nel mezzo del tema dell’IA quale tecnologia molto “energivora” e che va dunque attenzionata nello specifico.
L'archiviazione dei dati nei data center e l’addestramento di modelli di intelligenza artificiale avanzati richiedono tempo, denaro e dati di alta qualità ma anche una quantità elevata di energia. Mentre da un lato i sistemi di intelligenza artificiale possono ripagarsi dal punto di vista dei vantaggi che riescono a portare al business, non si può dire sempre lo stesso quando parliamo di
impatto ambientale. Considerando un consumo medio di circa 250 watts per ogni GPU, un addestramento di circa 9 giorni che utilizzi 512 GPU consuma all'incirca 28.000 kWh. Nonostante ciò, la situazione in futuro potrà migliorare con l'avvento di
nuovi algoritmi che, come ad esempio quelli di tipologia “
SLIDE” (Sub-LInear Deep learning Engine), consentono di utilizzare in modo efficace le CPU general purpose al posto delle GPU.
Altri due temi di fondamentale importanza in questo scenario sono la
privacy e la
sicurezza. Visto che si inizia a parlare concretamente di
Private AI, anche con infrastrutture fisiche dedicate, urge scegliere soluzioni che consentano di
mantenere il controllo sui propri dati, garantendone la protezione e la privacy e di adattarsi meglio alle esigenze specifiche dell'azienda, con una maggiore prossimità dell’informazione, con percorsi di apprendimento personalizzati. A tal proposito, il Gruppo Aruba è al lavoro per supportare i clienti proprio verso il
percorso di adozione di Private AI dedicate. Per farlo, diverse aree dei data center vengono dedicate all’hosting di sistemi ad altissima densità e capacità elaborativa, fornendo al contempo i più elevati standard sia di sicurezza che di efficienza energetica. Oramai da tempo, Aruba è impegnata ad analizzare e valutare quali sono i possibili benefici dell'AI per l’intero portafoglio d'offerta, dalle infrastrutture di DC per arrivare alle soluzioni di Digital Trust, i servizi digitali qualificati.
Aiuto predittivo e svolta al cloud
Partendo proprio dalle infrastrutture data center, grazie all’AI un’organizzazione può migliorare l'efficienza energetica, ad esempio massimizzando l’uso di quelle rinnovabili. Non solo: l’intelligenza artificiale riesce ad automatizzare diverse attività all'interno di un data center, riducendo l'intervento umano e migliorando l'efficienza operativa, oltre a introdurre approcci come il
Predictive Maintenance. Si riesce anche a migliorare la sicurezza informatica,
rilevando e mitigando le varie minacce in modo proattivo con algoritmi di apprendimento automatico. Si arriva poi ai temi dell'identità digitale, sui quali Aruba sta portando avanti da diversi anni alcuni progetti di ricerca anche grazie alla collaborazione con importanti atenei e istituti, come il
Politecnico di Torino e la
Fondazione LINKS. Più nello specifico, grazie a questa sinergia è stato avviato un progetto sperimentale per creare soluzioni innovative di remote digital onboarding basate sull’Intelligenza Artificiale, con l’obiettivo di ridurre le possibilità di errore umano durante i processi di riconoscimento da remoto. E si arriva al cloud.
Qui, nell'ambito della gestione e dell’orchestrazione di workload e servizi applicativi tramite
piattaforme Kubernetes, Aruba sta utilizzando l'AI per implementare logiche di orchestrazione efficiente dei carichi di lavoro al fine di favorire l’utilizzo delle energie rinnovabili e per gestire il continuum tra piattaforme edge e cloud. Si tratta di iniziative sempre coordinate da un’unica governance che indirizzi l'approccio aziendale all'AI. Non a caso, in Aruba è presente un comitato cross-business line, una sorta di centro di eccellenza, a cui spetta il compito di gestire i singoli progetti di intelligenza artificiale.
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