A jövő hangjAI

mesterséges intelligencia mindenhol

„Az erős mesterséges intelligencia eljövetele az évszázad legfontosabb átalakulása lesz. Igazából fontosságában a biológia megjelenéséhez hasonlíthatnánk. Azt fogja jelenteni, hogy a biológia egy teremtménye végül megismerte saját intelligenciáját, és felfedezte, miként kerekedhet felül saját korlátain.”

Ray Kurzweil, amerikai író és feltaláló

Napjainkban egyre több helyen alkalmaznak mesterséges intelligencián alapuló megoldásokat. Számos különböző iparágban tökéletesítik a termékeket és szolgáltatásokat ilyen technológiák segítségével, az autógyártástól kezdve az energetikáig. A SUSE szakértői szerint az AI még több üzleti lehetőséget tartogat a közeljövőre, mivel az ilyen eszközök kiszolgálásához szükséges, nagy teljesítményű infrastruktúra ma már viszonylag egyszeren elérhető és kiépíthető a vállalatok számára.

Elmúltak azok az idők, amikor a nagy teljesítményű számítógépeket csak a kormányzati vagy tudományos intézetekben használták különféle elemzési és kutatási célokra, ami jelentős költségeket jelentett. Napjainkban egyre több vállalatnál alkalmaznak ilyen rendszereket szinte minden iparágban, hogy kihasználhassák a mesterséges intelligencia (Artificial Intelligence – AI) előnyeit, amely óriási számítási kapacitást igényel. Egy friss kutatás szerint tavaly már a szervezetek 61 százaléka vett igénybe AI-technológiát valamilyen formában, míg 2017-ben ez a szám mindössze 38 százalék volt.

Nagy ész, nagy igény

A népszerűség érthető, hiszen a mesterséges intelligencián alapuló alkalmazások segítenek kielemezni és hasznosítani azt az óriási mennyiségű adatot, amelyet a vállalatok gyűjtenek és termelnek, így jobb szolgáltatások és termékek fejlesztését teszik lehetővé. Mindez emberi munkával rendkívül sok időbe és energiába kerülne, ráadásul a gépnek köszönhetően olyan összefüggésekre is fény derülhet, amelyeket a projekten dolgozó emberek képtelenek lennének egyedül vagy akár együttesen átlátni.

Ahogy azonban az AI-rendszerek egyre bonyolultabb feladatokat látnak el, és a feldolgozásra váró adatok mennyisége is folyamatosan nő, a folyamat egyre nagyobb számítási kapacitást követel. Hiába képes gyors, hatékony és pontos műveletek tömkelegére a mesterséges intelligencia, ha nincs alatta elég erős „vas”, hogy kiszolgája. Ezért az ilyen megoldásokat használó szervezetek számára az jelenti az egyik legnagyobb kihívást, hogy finanszírozzák a működéshez szükséges erőforrásokat.

Nem kell hozzá milliárdosnak lenni

A SUSE szakértői arra hívják fel a figyelmet, hogy ma már jóval egyszerűbben kiépíthetők ilyen nagy teljesítményt kínáló rendszerek, mint korábban. Sokkal kevesebb gyártó bevonására és sokkal kevesebb egyedi beállításra, illetve testre szabásra van ugyanis szükség hozzá.

Napjainkban a legtöbb nagy teljesítményű számítástechnikai (High Performance Computing – HPC) rendszer Linux fürtökön alapul, amelyek az iparágban szabványos, azaz széles körben elérhető hardvereken futnak. Ugyanilyen megoldásokat pedig már számos vállalatnál használnak a big data és felhőarchitektúráknál. Innen már nem számít túl nagy lépésnek a hasonló alapokon működő HPC-környezet kiépítése, amely képes párhuzamosan futtatni a számítási folyamatokat, így jelentős mértékben csökkenti az egyes feladatok futtatásához és elvégzéséhez szükséges időt. Az ilyen rendszerek gyors kiépítését segíti, ha a szervezet szoftveralapú infrastruktúrát használ, mivel ezeket a szoftveresen vezérelt megoldásokat mindig egyszerűen bővíthetik és skálázhatják az éppen aktuális igényeknek megfelelően.

Tökéletesebb autók, biztos energiaellátás

A SUSE nagy teljesítményű rendszerekhez optimalizált operációs rendszerét is egyre szélesebb körben alkalmazzák vállalati környezetben. Több autógyártó futtat például olyan szimulációkat SUSE-alapokon, amelyekkel azt elemzik, milyen hatással jár a versenyautózásban a motor beállításainak megváltoztatása. Ezzel értékes másodperceket nyerhetnek egy-egy versenyen, amikor gyorsan kell finomhangolni a működést az időjárás változásainak megfelelően, hiszen máshogy viselkedik egy jármű esőben és párában, mint a napsütéstől felforrósodott aszfalton.

Az autóiparban a tervezésnél is hasznosak az ilyen modellezések, mivel az egyes prototípusok megépítése költséges, ezért előbb a virtuális tervezőasztalon vizsgálják meg szimulációk segítségével, pontosan melyik ötlet működik majd jól a gyakorlatban is. Hasonló eljárásokat alkalmaznak egyéb termékek, például háztartási gépek tervezése során is. A különféle innovatív sütők, hűtőszekrények és mosógépek esetében AI technológia segítségével térképezik fel, hogy milyen eredményekkel jár, ha egy-egy változót, méretet vagy funkciót módosítanak az eszközön, mielőtt nekifognak a fizikai fejlesztésnek. A nagy méretű árucikkek csomagolása hasonló modellezéssel tökéletesíthető, hogy ne adódjanak problémák és meghibásodások a szállítás során.

Az energiaiparban SUSE-alapokon futó AI-megoldásokkal elemzik többek között az okosszenzorok által gyűjtött adatokat, hogy jobb energiatermelést és -felhasználást biztosíthassanak a hálózatokban. Míg máshol azt modellezik hasonló rendszerekkel, hogy miként lehet a leghatékonyabban áramot termelni a tengerben elhelyezett turbinák segítségével.