¿Ha notado que el interés en la inteligencia artificial (IA) realmente ha despegado más o menos en el último año? Mucho de ese interés es alimentado por el aprendizaje profundo. El Aprendizaje Profundo (Deep Learning) ha revolucionado la forma en que usamos nuestros teléfonos, trayendo nuevas aplicaciones como Google Voice y Siri de Apple, que se basan en modelos de inteligencia artificial entrenados utilizando aprendizaje profundo.
Aprendiendo la forma en que un ser humano aprende
El Aprendizaje Profundo es un nuevo método de aprendizaje automático basado en redes neuronales, que aprende y se vuelve más preciso a medida que proporcionamos más datos al modelo.
En el lado izquierdo del cuadro mostrado aquí arriba, se muestra un principio de Aprendizaje Profundo ampliamente aceptado: los modelos de inteligencia artificial basados en el Aprendizaje Profundo tienen una precisión mucho mayor que los métodos tradicionales de Aprendizaje Automático, pero requieren mucha más información para entrenar y lograr esa precisión. A la derecha mostramos los resultados de una búsqueda de Google Trends sobre "Aprendizaje Profundo", para demostrar cómo las personas buscan más información para el aprendizaje profundo en los últimos años.
El Aprendizaje Profundo permite que los modelos de inteligencia artificial aprendan de forma muy similar a cómo aprende un ser humano, lo que se logra a través de la experiencia y la percepción de forma continua. Así como enseñamos a un bebé cómo reconocer perros y gatos mostrándoles muchas imágenes y mascotas reales, podemos enseñarle a un modelo de IA basado en el Aprendizaje Profundo cómo reconocer imágenes y patrones al alimentar muchos datos del modelo.
Del mismo modo, los bancos de hoy en día en su mayoría utilizan sistemas basados en reglas para la detección de fraudes, donde una regla puede especificar un conjunto de condiciones que desencadenará una alerta de fraude. En su lugar, pueden usar los últimos años de uso de tarjetas de crédito para capacitar a un modelo de aprendizaje profundo que aprenda cuantos más datos le proporcione.
De hecho, incluso después de implementar el modelo AI en producción, puede aprender continuamente de los millones de transacciones de tarjetas de crédito que el banco procesa todos los días. La ventaja de este enfoque es que el modelo de IA está aprendiendo automáticamente nuevas situaciones que pueden ser fraudulentas en función de la experiencia, en lugar de que un científico de datos escriba nuevas reglas para cada tipo de situación.
El Aprendizaje Profundo tiene docenas de usos en todas las industrias, que van desde análisis comerciales hasta análisis de video de drones hasta análisis de imágenes médicas para ayudar a los médicos con diagnósticos. Las empresas ahora pueden utilizar este tipo de métodos avanzados de aprendizaje automático para extraer información de los datos que han estado recopilando en sus lagos de datos en los últimos años. Pero para utilizar estos métodos de IA, una empresa necesita procesar grandes cantidades de datos, y ese enfoque requiere una infraestructura de TI que esté a la altura de la tarea.
Combinando el hardware y el software adecuados para el Aprendizaje Profundo
¿Qué requiere cumplir con las demandas de rendimiento del Aprendizaje Profundo? Primero, no creemos que puedas hacerlo sin aceleradores. Por ejemplo, el servidor IBM Power System AC922 viene con cuatro aceleradores NVIDIA Tesla V100 GPU específicamente para este propósito. IBM se asoció con NVIDIA para incorporar una interconexión de autopistas en nuestros procesadores que conectan la CPU del servidor y las GPU para manejar todo el movimiento de datos que implica el aprendizaje profundo. Llamada NVIDIA NVLink, esta superautopista transfiere datos hasta 5,6 veces más rápido que el ancho de banda del dispositivo host CUDA de las plataformas x86 probadas.
Gran parte de nuestra "magia" detrás del aprendizaje profundo también proviene del marco de referencia de software llamado PowerAI, que está diseñado para su implementación en IBM Power Systems. PowerAI es una distribución de software empresarial de algunos de los entornos de aprendizaje automático y de aprendizaje automático de código abierto más populares que se han seleccionado, probado y empaquetado para una fácil implementación. Se ajustaron estos marcos de código abierto para el hardware Power Systems, con miras para proporcionar el rendimiento y la velocidad de implementación optimizados para el Aprendizaje Profundo. PowerAI también facilita el uso del Aprendizaje Profundo al ayudar a los científicos de datos a preparar los datos y gestionar mejor el proceso de aprendizaje profundo.
Rompiendo el muro de la infraestructura de TI
Hemos descubierto que la mayoría de los marcos de referencia para el software de Aprendizaje Profundo de Código Abierto populares, se escala muy bien con aceleradores gráficos (GPU) dentro de un servidor, pero escalan mal en varios servidores en un centro de datos. Como resultado, el proceso de capacitación para el aprendizaje profundo puede tardar semanas en ejecutarse.
Debido a que el entrenamiento de los modelos de IA es un proceso iterativo, los científicos de datos pierden un valioso tiempo esperando que los experimentos se ejecuten. En IBM crearon una biblioteca de software innovadora llamada la "Biblioteca de Aprendizaje Profundo Distribuido (DDL por sus siglas en inglés), que puede aprovechar cientos de servidores.
IBM POWER9 con NVIDIA Tesla V100 ofrece una reducción de 3.7 veces en el entrenamiento del modelo AI en comparación con los sistemas x86 probados. Esto es clave porque la capacitación en aplicaciones de IA es extremadamente exigente y requiere infraestructuras optimizadas para ayudar a las organizaciones de todos los tamaños a alcanzar el éxito en la era de la inteligencia artificial.
Con estas optimizaciones de hardware y software, se democratizó el acceso a los métodos modernos de IA como el Aprendizaje Profundo, para permitir que una gran variedad de organizaciones comiencen con IA.
¿Qué aplicación práctica pudiese encontrar dentro de su Organización, para aplicar el Aprendizaje Profundo?
