Las empresas están dejando atrás la era digital para adentrarse en la era inteligente

Durante el evento de Huawei Connect 2020, Huawei cloud ha anunciado una serie de iniciativas que comparten el objetivo de respaldar a los desarrolladores globales, entre las que se incluyen herramientas de desarrollo fáciles de usar, servicios de habilitación tecnológica y programas de apoyo empresarial para los socios de SaaS y Huawei Mobile Service (HMS); también se ha presentado ModelArts 3.0, una plataforma de desarrollo integral y actualizada destinada a acelerar la implementación de la inteligencia artificial (IA) en un amplio abanico de sectores.

Las empresas están dejando atrás la era digital para adentrarse en la era inteligente, lo que ha creado un enorme espacio de mercado para los desarrolladores globales. Para que estos desarrolladores puedan crear aplicaciones de forma eficiente y aprovechar las oportunidades del mercado, se requieren tecnologías de vanguardia, conocimiento de la industria y agilidad de desarrollo. Asimismo, también se necesitan más canales para distribuir y monetizar rápidamente estas aplicaciones.

Zheng Yelai, Presidente de Huawei cloud, ha comentado: “Durante los tres últimos años, hemos logrado un gran progreso: hemos lanzado más de 210 servicios en la nube y más de 210 soluciones, y hemos reunido a más de un millón y medio de desarrolladores de todo el mundo. De cara al futuro, nos esforzamos para convertirnos en la mejor plataforma para la creación de aplicaciones. Mediante la potenciación de aplicaciones, nos esforzamos para convertirnos en la mejor plataforma de nube y en el socio de mayor confianza para el desarrollo de software en el mundo inteligente actual”.

En el evento de Huawei, también se presentó el ModelArts 3.0,una plataforma integral de desarrollo de IA que combina una estructura central basada en EI, aprendizaje federado, diagnóstico y evaluación inteligentes, y computación de alto rendimiento.

Tian Qi, Jefe Científico, ha afirmado que: “Huawei cloud participa en la investigación sobre IA desde hace mucho tiempo, principalmente en los ámbitos de visión por ordenador, lenguaje y habla, y optimización de la toma de decisiones. De forma adicional, hemos propuesto seis programas de investigación: modelos de alto rendimiento, modelos ligeros, cubo mágico de datos, iceberg de datos, visión genérica e integración V-R. Los hallazgos derivados de estas investigaciones se han aplicado gradualmente a ModelArts y, a continuación, se han ofrecido como funciones Plug and Play para acelerar la implementación de IA”.

La tecnología central EI, un nuevo paradigma para el desarrollo de IA, proporciona una precisión más elevada en el aprendizaje de bajas oportunidades. Por ejemplo, la formación sobre segmentación de imágenes médicas solía requerir cientos e incluso miles de imágenes etiquetadas. Con la tecnología EI, esta formación se puede realizar con tan solo unas docenas de imágenes etiquetadas, lo que supone una reducción del 90 % en los costes de etiquetado.

Anteriormente, la selección del modelo y el ajuste de hiperparámetros requerían expertos con una amplia experiencia y, generalmente, implicaban una gran cantidad de ensayo y error. La tecnología EI permite automatizar la selección y el ajuste de parámetros, es decir, elimina la intervención manual. La precisión es más elevada y los costes son inferiores.

Por otro lado, el aprendizaje federado consigue eliminar los bloques de información aislada al permitir que los usuarios utilicen conjuntos de datos locales para establecer modelos de forma conjunta, sin necesidad de intercambiar datos.

Zhu Qiuguo, fundador y CEO de DeepRobotics, dio luz verde a un proyecto que se basa en el aprovechamiento de ModelArts y Atlas 200DK para entrenar a un robot cuadrúpedo inteligente llamado Jueying. Este robot ofrece una opción idónea para la inspección inteligente en plantas de fabricación. A través del análisis interactivo del gráfico de conocimiento, el aprendizaje por refuerzo, la toma de decisiones dinámica y la sinergia terminal-nube, este robot cuadrúpedo tiene la capacidad de detectar el entorno in situ en tiempo real, planificar rutas de forma inteligente y tomar las medidas adecuadas para proteger los parques industriales.

ModelArts puede trazar y reconstruir neuronas automáticamente con una precisión y un índice de repetición de hasta el 95%. Teóricamente, con los clústeres ultragrandes y la formación distribuida de gran escala de ModelArts, el tiempo total necesario para la reconstrucción se puede reducir de 125 años-persona a tan solo 10 días.

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