Chinh phục kỷ nguyên AI với giải pháp hạ tầng linh hoạt

Chuyển động ICT - Ngày đăng : 11:07, 25/04/2023

Trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (ML) và học sâu (DL) là những khái niệm đang ngày càng trở nên phổ biến và là một yếu tố rất “trendy” trong lĩnh vực công nghệ.
Chuyển động ICT

Chinh phục kỷ nguyên AI với giải pháp hạ tầng linh hoạt

QA {Ngày xuất bản}

Trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (ML) và học sâu (DL) là những khái niệm đang ngày càng trở nên phổ biến và là một yếu tố rất “trendy” trong lĩnh vực công nghệ.

Sự ứng dụng rộng rãi của AI đã và đang làm thay đổi bộ mặt của công nghệ trong hầu hết các lĩnh vực bao gồm chăm sóc sức khỏe, viễn thông, tài chính, sản xuất, giáo dục và tất nhiên không thể thiếu lĩnh vực CNTT.

ai-ha-tang.png

AI, ML và DL là những ứng dụng phổ biến

AI (Artificial Intelligence) là một khái niệm chung được biết đến từ những năm 1950, ám chỉ tất cả những thiết bị máy móc có khả năng bắt chước được hành vi và suy nghĩ của con người.

ML (Machine Learning) là một khái niệm nằm bên trong AI. ML là một trong những cách thức để đạt được AI. Với ML, con người sẽ kết hợp các giải thuật (algorithm) và các mô hình thống kê (statistical model) để giúp các thiết bị máy móc học được từ những dữ liệu có sẵn và những điều đã xảy ra trong quá khứ để tự biết cách xử lý những vấn đề sẽ xảy ra trong tương lai thay vì phải lập trình một cách chính xác cho thiết bị biết phải xử lý như thế nào.

DL (deep learning) là một trong nhiều cách để tiếp cận ML bên cạnh các hình thức khác như cây học tập quyết định (decision tree learning), lập trình logic quy nạp (inductive logic programming), phân cụm (clustering), học tăng cường (reinforcement learning), v.v… DL phương pháp mô phỏng lại cách thức hoạt động của các tế bào não, thực hiện phân tích suy luận qua nhiều lớp và tương tác qua lại lẫn nhau.

AI đang được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực với nhiều lĩnh vực như:

Dự báo sớm: Giám sát cảm biến hoặc log file trên các thiết bị để dự đoán sớm việc thiết bị gặp lỗi hoặc chất lượng dịch vụ mạng có thể bị giảm sút.

Tuyển dụng nhân sự: Tự động hóa quá trình tạo ra các bản mô tả công việc trong tuyển dụng, tự động lọc những ứng viên có đủ điều kiện

Trải nghiệm khách hàng: Nâng cao chất lượng dịch vụ thông qua việc cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng với ML.

Tài chính: Phòng chống gian lận trong các giao dịch tài chính.

Dịch vụ khách hàng: Chatbot tương tác tự động với khách hàng, nâng cao chất lượng dịch vụ và tối ưu nguồn lực.

Những yếu tố đẩy nhanh quá trình phát triển của AI

AI là khái niệm và được con người ứng dụng từ lâu, vậy yếu tố gì đã thúc đẩy AI phát triển nhanh tại thời điểm hiện nay? Điều đầu tiên cần nhắc đến đó chính là: Sự bùng nổ của dữ liệu. Theo IDC, tổng lượng dữ liệu trên toàn thế giới được dữ đoán sẽ tăng trưởng từ 33 Zettabyte như hiện tại lên đến 175 Zettabyte vào năm 2025, đây chính là nguồn nhiên liệu dồi dào, có thể ví như “xăng, dầu” thúc đẩy AI phát triển.

Ngoài yếu tố bùng nổ dữ liệu, ba yếu tố bắt đầu bằng chữ “C” sẽ là chất xúc tác đẩy nhanh quá trình phát triển của AI:

Calculus (Vi tích phân): Nhờ sự phát triển của ngành toán học, đã và đang có rất nhiều giải thuật mới giúp chúng ta có thể lấy được những thông tin và kiến thức nhanh hơn và chính xác hơn từ dữ liệu thô.

Computing (Điện toán): Năng lực xử lý của các hệ thống máy chủ đang ngày càng tăng với một tốc độ cao, từ các thiết bị CPU, Persistence Memory cho đến GPU, đảm bảo đủ năng lực cho những yêu cầu tính toán cao nhất hiện tại.

Culture (Văn hóa): Sự dịch chuyển về văn hóa trong doanh nghiệp, các ngành nghề và trong xã hội theo hướng tập trung vào dữ liệu để đạt được kết quả tối ưu nhất.

AI là yếu tố được các tổ chức lớn trên thế giới nhìn nhận với một vị trí rất quan trọng. Theo McKinsey, tổng sản lượng hàng hóa trên thế giới đến năm 2030 được đóng góp bởi AI dự tính lên đến 13.000 tỷ USD. Theo PwC, ước tính đến 2030 có khoảng 15,7 nghìn tỷ USD trong tổng nền kinh tế thế giới sẽ được đóng góp bởi AI, chiếm khoảng 20% tổng nền kinh tế. 

Phát triển giải pháp cung cấp một hệ sinh thái linh hoạt phục vụ AI, ML và DL

Trong xu hướng phát triển AI, Dell Technologies đã nghiên cứu và phát triển rất nhiều giải pháp đảm bảo cung cấp một hệ sinh thái đầy đủ và linh hoạt nhất phục vụ AI, ML và DL. Cụ thể là Compute (Các máy chủ PowerEdge sử dụng thế hệ chip mới nhất từ Intel và AMD (R750xa, XE8545, VxRail HCI)); Storage (ác giải pháp lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc all flash PowerScale và ECS, hỗ trợ các nền tảng Compute của Dell EMC hoặc các nền tảng Máy chủ AI của NVIDIA); Analytics Platform (Hỗ trợ hệ sinh thái rộng lớn các nền tảng phân tích dữ liệu và AI cho ML và DL).

ai-ha-tang-2.png
Hệ sinh thái giải pháp AI/ ML/ DL từ Dell Technologies

Tại Việt Nam, được uỷ quyền bởi Dell Technologies, NT&T đồng hành cùng các doanh nghiệp tại Việt Nam trong quá trình chuyển đổi số và ứng dụng AI trong sản xuất kinh doanh thông qua nhóm giải pháp bao gồm máy chủ, thiết bị lưu trữ, quản lý và bảo vệ dữ liệu, thiết bị mạng và giải pháp camera.../.

QA