Ciò esemplifica il modo in cui Huawei sta sviluppando sistemi di intelligenza artificiale che vanno oltre le semplici interazioni di comando-risposta verso piattaforme capaci di pianificazione, processo decisionale ed esecuzione indipendenti.
L’approccio di Huawei alla costruzione di questi sistemi di intelligenza artificiale è incentrato su una strategia completa che abbraccia l’infrastruttura di intelligenza artificiale, i modelli di base, gli strumenti specializzati e le piattaforme degli agenti.
Zhang Yuxin, CTO di Huawei Cloud, ha delineato questo quadro al recente Huawei Cloud AI Summit di Shanghai, dove oltre 1.000 leader del mondo politico, economico e tecnologico hanno esaminato implementazioni pratiche nel campo della finanza, dei porti marittimi, della produzione chimica, della sanità e della guida autonoma.
La distinzione è importante perché le applicazioni di IA tradizionali rispondono ai comandi dell’utente all’interno di processi fissi, mentre i sistemi di IA ad agenti operano con un’autonomia che cambia radicalmente il loro ruolo nelle operazioni aziendali.
Zhang ha definito questo come “un grande cambiamento nelle applicazioni e nell’elaborazione”, sottolineando che questi sistemi prendono decisioni in modo indipendente e si adattano dinamicamente, rimodellando il modo in cui i sistemi informatici interagiscono e allocano le risorse. La domanda per le imprese diventa: come si costruiscono infrastrutture e piattaforme in grado di supportare questo livello di funzionamento autonomo?
Le sfide infrastrutturali guidano nuove architetture informatiche
Le esigenze computazionali dei sistemi di intelligenza artificiale ad agenti hanno messo in luce i limiti delle tradizionali architetture cloud, in particolare con l’aumento dei requisiti di formazione e inferenza dei modelli di base.
La risposta di Huawei Cloud prevede Supernodi CloudMatrix384 collegati tramite una rete MatrixLink ad alta velocità, creando quello che l’azienda descrive come un sistema di elaborazione ibrido flessibile che combina funzionalità di elaborazione generiche e intelligenti.
L’architettura affronta specificamente i colli di bottiglia nei modelli Mixture of Experts (MoE) attraverso l’inferenza del parallelismo degli esperti, che riduce i tempi di inattività della NPU durante i trasferimenti di dati. Secondo le specifiche tecniche dell’azienda, questo approccio aumenta la velocità di inferenza di una singola PU 4-5 volte rispetto ad altri modelli popolari.
Il sistema incorpora anche uno storage AI-Native incentrato sulla memoria, progettato per attività tipiche dell’intelligenza artificiale, mirato a migliorare sia l’efficienza dell’addestramento che dell’inferenza. ModelBest, un’azienda specializzata in IA generica e intelligenza dei dispositivi, ha dimostrato le applicazioni pratiche di questa infrastruttura.
Li Dahai, co-fondatore e CEO di ModelBest, ha spiegato in dettaglio come la serie MiniCPM, che comprende modelli di base, funzionalità multimodali e integrazione in modalità completa, si integra con Huawei Cloud AI Compute Service per ottenere miglioramenti del 20% nell’efficienza energetica della formazione e guadagni del 10% in termini di prestazioni rispetto agli standard del settore.
I modelli MiniCPM hanno trovato applicazioni nei sistemi automobilistici, negli smartphone, nell’intelligenza artificiale incorporata e nei personal computer abilitati all’intelligenza artificiale.
Dai modelli di fondazione alle applicazioni specifiche del settore
La sfida di adattare i modelli di base alle esigenze specifiche del settore ha guidato lo sviluppo di metodologie di formazione più sofisticate. L’approccio di Huawei Cloud comprende tre componenti chiave: una pipeline di dati completa che gestisce la raccolta attraverso la gestione, un flusso di lavoro di formazione incrementale pronto all’uso e una piattaforma di valutazione intelligente con set di valutazione preimpostati.
Secondo quanto riferito, il flusso di lavoro di formazione incrementale aumenta le prestazioni del modello del 20-30% attraverso la regolazione automatica dei dati e delle impostazioni di formazione in base alle caratteristiche principali del modello e agli obiettivi specifici del settore. La piattaforma di valutazione consente una rapida configurazione di sistemi allineati ai benchmark del settore o dell’azienda, soddisfacendo sia i requisiti di precisione che quelli di velocità.
Le implementazioni nel mondo reale illustrano l’applicazione pratica di queste metodologie. Lo Shaanxi Cultural Industry Investment Group ha collaborato con Huawei per integrare l’intelligenza artificiale con le operazioni di turismo culturale.
Huang Yong, presidente dello Shaanxi Cultural Industry Investment Group, ha spiegato che utilizzando la piattaforma di convergenza dati-intelligenza artificiale di Huawei Cloud, l’organizzazione ha combinato diversi dati sul turismo culturale per creare set di dati completi che abbracciano storia, film e patrimonio immateriale.
La partnership ha creato quello che viene definito uno “spazio dati nazionale affidabile per il turismo culturale” su Huawei Cloud, consentendo applicazioni tra cui la verifica delle risorse, le transazioni sui diritti d’autore, il miglioramento del credito aziendale e lo sviluppo creativo.
La collaborazione ha prodotto il modello di turismo culturale Boguan, che alimenta strumenti basati sull’intelligenza artificiale, tra cui un cervello intelligente per il turismo culturale, un assistente di gestione intelligente, un assistente di viaggio intelligente e una piattaforma di brevi video AI.
Le implementazioni internazionali dimostrano modelli simili. La municipalità di Dubai ha collaborato con Huawei Cloud per integrare modelli di fondazione, esseri umani virtuali, gemelli digitali e sistemi di informazione geografica nei sistemi urbani. Mariam Almheiri, CEO dell’Agenzia per la regolamentazione e i permessi edilizi della municipalità di Dubai, ha condiviso come questa integrazione abbia migliorato la pianificazione urbana, la gestione delle strutture e le risposte alle emergenze.
Emergono piattaforme di agenti di livello aziendale
La distinzione tra agenti AI focalizzati sul consumatore e sistemi AI agentici di livello aziendale è incentrata sui requisiti di integrazione e sulla complessità operativa. I sistemi aziendali devono integrarsi perfettamente in flussi di lavoro più ampi, gestire situazioni complesse e soddisfare standard operativi più elevati rispetto alle applicazioni consumer progettate per interazioni rapide.
La piattaforma versatile di Huawei Cloud colma questa lacuna fornendo alle aziende un’infrastruttura per creare agenti su misura per le esigenze di produzione. La piattaforma combina calcolo AI, modelli, piattaforme dati, strumenti e funzionalità dell’ecosistema per semplificare lo sviluppo degli agenti attraverso le fasi di distribuzione, rilascio, utilizzo e gestione.
L’implementazione di Conch Group nella produzione di cemento offre parametri di prestazione specifici. L’azienda ha collaborato con Huawei per creare quello che viene descritto come il primo modello di cemento e materiali da costruzione basato sull’intelligenza artificiale dell’industria del cemento.
Gli agenti cementizi risultanti prevedono la resistenza del clinker a 3 e 28 giorni con previsioni che deviano meno di 1 MPa dai risultati effettivi, rappresentando una precisione superiore al 90%. Per l’ottimizzazione della calcinazione del cemento, il modello suggerisce parametri di processo chiave e soluzioni operative che riducono l’utilizzo standard di carbone dell’1% rispetto agli standard di efficienza energetica di classe A.
Xu Yue, assistente del direttore generale di Conch Cement, ha osservato che il successo del modello in termini di controllo qualità, ottimizzazione della produzione, gestione delle attrezzature e sicurezza getta le basi per la collaborazione end-to-end e il processo decisionale attraverso gli agenti cementizi, spostando il settore “dall’affidamento sulle competenze tradizionali all’essere completamente guidato dai dati in tutti i processi”.
Nella gestione dei viaggi aziendali, Smartcom ha sviluppato un agente di viaggio utilizzando Huawei Cloud Versatile che fornisce servizi intelligenti end-to-end per partenze, trasferimenti e voli. Kong Xianghong, CTO di Shenzhen Smartcom e Direttore di Smartcom Solutions, ha riferito che il sistema combina dati del settore dei viaggi, politiche aziendali e cronologia dei viaggi individuali per generare consigli.
I dipendenti adottano oltre la metà di questi suggerimenti e completano le prenotazioni in meno di due minuti. L’agente risolve l’80% dei problemi in una media di tre interazioni attraverso la corrispondenza predittiva delle domande.
Qual è il futuro dell’IA autonoma?
Le implementazioni discusse al vertice riflettono una tendenza più ampia del settore verso sistemi di intelligenza artificiale ad agenti che operano con crescente autonomia entro parametri definiti. La progressione della tecnologia da strumenti reattivi a sistemi in grado di pianificare ed eseguire compiti complessi in modo indipendente rappresenta un cambiamento architetturale fondamentale nell’informatica aziendale.
Tuttavia, la transizione richiede sostanziali investimenti infrastrutturali, una sofisticata ingegneria dei dati e un’attenta integrazione con i processi aziendali esistenti. I parametri prestazionali delle prime implementazioni, sia in termini di aumento dell’efficienza produttiva, miglioramenti della gestione urbana o ottimizzazione della prenotazione dei viaggi, forniscono parametri di riferimento per le organizzazioni che valutano implementazioni simili.
Man mano che i sistemi di intelligenza artificiale continuano a maturare, l’attenzione sembra spostarsi dalle dimostrazioni di capacità tecnologiche alle sfide di integrazione operativa, ai quadri di governance e ai risultati aziendali misurabili. Gli esempi derivanti dalla produzione del cemento, dal turismo culturale e dalla gestione dei viaggi aziendali suggeriscono che il valore pratico emerge quando questi sistemi affrontano specifici punti critici operativi piuttosto che fungere da strumenti di automazione generici.
(Foto di AI News)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
