Comprendere l'AI generativa basata sul cloud
Cos'è l'AI generativa basata sul cloud?
L'intelligenza artificiale generativa, nota anche come GenAI, è una tecnologia di intelligenza artificiale che consente di creare (o generare) contenuti originali quali immagini, animazioni, render 3D, audio e testi. Solitamente, la GenAI si basa su modelli AI in grado di svolgere più compiti contemporaneamente e dotati di una “intelligenza” appresa che consente di generare risposte in molteplici forme, tra cui contenuti in stile domanda e risposta, sintesi di testi lunghi, classificazione dei dati e molto altro ancora.
Anche se i modelli di intelligenza artificiale generativa possono essere sviluppati e addestrati su infrastrutture on‑premise, sempre più organizzazioni e soggetti individuali si affidano al cloud per i propri progetti di AI generativa. Tutte le principali piattaforme cloud (tra cui AWS, Microsoft Azure e Google Cloud Platform) offrono un'ampia gamma di risorse computazionali, dataset e strumenti in grado di potenziare e accelerare le attività di modellazione, addestramento e ottimizzazione della GenAI.
L'AI generativa basata sul cloud gode degli stessi vantaggi che il cloud offre all'informatica tradizionale, come per esempio la scalabilità, l'efficienza economica, la flessibilità, e la facilità di analisi e condivisione dei dati. Consente inoltre alle organizzazioni di accedere a GPU estremamente potenti e ad altre infrastrutture ad alte prestazioni – risorse che molte realtà non potrebbero mai permettersi on‑premise – per addestrare modelli di dimensioni maggiori e ottenere risultati più pertinenti e di qualità superiore.
Come funzionano i modelli di AI generativa
L'intelligenza artificiale generativa funziona attraverso l'utilizzo di modelli che analizzano enormi quantità di contenuti generati da esseri umani con estrema rapidità, in modo da imparare a rilevare i pattern e a riconoscere oggetti specifici.
I modelli di AI generativa si dividono in tre categorie principali:
Reti generative avversarie (Generative Adversarial Network, o GAN): ideali per la generazione di immagini, la data augmentation in contesti dove le informazioni sono scarse (come nella diagnostica per immagini), e la creazione di immagini di alta qualità a partire da descrizioni testuali.
Autoencoder variazionali (Variational Autoencoder, o VAE): perfetti per attività come il rilevamento delle anomalie e la ricostruzione di immagini.
Trasformatori: il modello di riferimento per le attività di elaborazione del linguaggio naturale come per esempio il riassunto di testi, gli agenti conversazionali, la traduzione automatica e la risposta alle domande degli utenti.
L'addestramento dei modelli di AI generativa può avvenire tramite l'apprendimento supervisionato o non supervisionato. Nel caso dell'apprendimento supervisionato, al modello vengono fornite milioni di immagini etichettate per indicare cosa rappresentano, per esempio immagini di gatti contrassegnate con l'etichetta “gatto”. Dopo aver elaborato queste immagini, il modello impara a riconoscere e a generare immagini di gatti dai mantelli di colori e pattern diversi e in varie pose. Questo tipo di apprendimento può portare a un modello efficace nelle attività di classificazione e regressione, come la previsione degli orari di arrivo dei treni o il rilevamento dello spam.
Nel caso dell'apprendimento non supervisionato, il modello elabora grandi insiemi di dati non etichettati e impara a individuare pattern e relazioni tra diverse tipologie di dati. È ideale per le attività di clustering e analisi dei dati, come la segmentazione della clientela e il rilevamento di anomalie.
Apprendimento e creazione di modelli nel cloud
Se eseguito nel cloud, il processo di creazione e addestramento dei modelli di AI generativa è più semplice e veloce. Il motivo? Le piattaforme cloud offrono accesso immediato e on‑demand alle risorse di elaborazione, memoria e storage che servono alle organizzazioni esattamente nel momento in cui ne hanno bisogno. I provider cloud mettono inoltre a disposizione numerosi strumenti e servizi avanzati per semplificare e migliorare tutte le fasi dello sviluppo dei modelli, dalla progettazione all'addestramento fino all'implementazione.
La natura flessibile dell'infrastruttura cloud consente ai team di sviluppo di sperimentare con facilità e iterare rapidamente: per esempio, possono modificare l'architettura dei modelli e i relativi iperparametri senza dover affrontare configurazioni lunghe e complesse.
Quando arriva il momento dell'implementazione, in genere gli strumenti offerti dai provider cloud semplificano l'implementazione del modello e l'integrazione all'interno di altre applicazioni.
I vantaggi dell'AI generativa basata sul cloud per le aziende
Creare e implementare modelli GenAI complessi nel cloud garantisce vantaggi ben precisi:
Scalabilità semplificata: nel cloud, incrementare o ridurre rapidamente le risorse è facile. Si tratta di un vantaggio importante per i modelli GenAI di grandi dimensioni, che richiedono generalmente elevate capacità di calcolo e memoria.
Elaborazione ad alte prestazioni: i provider cloud investono ingenti risorse nelle GPU più avanzate e in altre soluzioni hardware di ultima generazione, che permettono di accelerare i processi di addestramento e inferenza.
Storage on‑demand: se il cloud consente di attivare con facilità le risorse di elaborazione e memoria quando necessario, lo stesso vale per lo storage. Si tratta di un aspetto cruciale, soprattutto in presenza di dataset e output di grandi dimensioni, come spesso accade con i modelli GenAI.
Collaborazione semplificata: con il cloud, condividere risultati e dati tra persone che lavorano in sedi diverse è più semplice. Quando ogni elemento risiede nel cloud, i team possono collaborare con la certezza di operare sugli stessi dati e garantire la coerenza.
Riduzione del carico gestionale: il cloud offre numerose soluzioni per lo storage e la gestione, inclusi data lake e database, in grado di supportare gli enormi set di dati richiesti dall'AI generativa.
Gli use case dell'AI generativa nel cloud
Rilevamento delle frodi e mitigazione proattiva: la GenAI può individuare anomalie e attività sospette negli account utente o nei comportamenti online, intervenendo in modo automatico per mitigare le minacce imminenti o impedire ulteriori azioni malevole.
Manutenzione predittiva: le organizzazioni possono ricevere segnalazioni quando i macchinari più costosi o altri importanti asset rischiano malfunzionamenti o guasti. Intervenendo sui guasti prima che si aggravino, è possibile risparmiare una notevole quantità di tempo e denaro.
Chatbot e assistenti virtuali: i reparti di assistenza clienti possono trarre vantaggio dai chatbot automatizzati, che alleggeriscono parte del carico di lavoro e risolvono problemi minori senza necessità di intervento umano.
Gestione automatizzata delle risorse: l'AI generativa può aiutare le organizzazioni a sfruttare al massimo gli ambienti di cloud computing ottimizzando e gestendo l'utilizzo delle risorse. I modelli possono persino creare dati sintetici da aggiungere ai dataset esistenti, migliorando così l'analisi e la precisione delle previsioni.
Esperienze utente e raccomandazioni personalizzate: la GenAI è in grado di analizzare i modelli di comportamento utente, fornendo suggerimenti mirati e personalizzando l'esperienza online in base alle preferenze individuali.
Creazione di mondi e ambienti virtuali: alcuni modelli sono in grado di generare ambienti virtuali in tempo reale sulla base delle specifiche fornite dall'utente. Questo aspetto può rivelarsi utile non solo nel settore del gaming, ma anche nella progettazione e nei test di prodotto, per esempio per creare ambienti 3D virtuali in cui testare veicoli a guida autonoma.
In che modo Nutanix agevola l'AI generativa
Leader nel settore del multicloud ibrido, Nutanix lavora alle soluzioni avanzate di cui la clientela ha bisogno. La tecnologia AI progredisce a una velocità sorprendente, e Nutanix aiuta le aziende semplificando e agevolando il loro percorso man mano che si affidano al cloud per sfruttare al massimo le potenzialità dell'intelligenza artificiale. Nutanix Enterprise AI semplifica l'operatività e la gestione dell'intelligenza artificiale generativa (GenAI) in ambito enterprise grazie a un sistema intuitivo che consente di implementare i modelli linguistici di grandi dimensioni (Large Language Models, o LLM) di propria scelta e di proteggere gli endpoint per una GenAI più veloce, resiliente e pronta all'uso fin da subito. In questo modo anche i progetti GenAI più complessi possono essere eseguiti fluidamente e in maniera perfettamente integrata in qualsiasi ambiente o cloud.
Per le organizzazioni che non riescono a sfruttare l'addestramento dell'AI generativa basata sul cloud a causa di normative sulla privacy o sulla sovranità dei dati Nutanix mette a disposizione Nutanix GPT‑in‑a‑Box, uno stack validato Nutanix che combina infrastruttura AI e servizi per consentire l'avvio di progetti di intelligenza artificiale generativa in ambienti edge o datacenter on‑premise garantendo il pieno controllo sui dati sensibili.
