La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA) son dos de las tecnologías más emocionantes y exitosas de nuestro tiempo. Estas tecnologías han revolucionado la forma en que interactuamos con la tecnología y han abierto nuevas posibilidades en diversos campos, desde la medicina hasta la industria automotriz.

El AA, en particular, ha demostrado ser una forma efectiva de IA al utilizar grandes cantidades de datos para entrenar modelos y algoritmos estadísticos de varias capas para procesar esos datos. En la actualidad, contar con grandes cantidades de datos y una potencia informática suficiente es algo común. No solo las grandes empresas tecnológicas han impulsado esta revolución, sino que también las empresas tradicionales y los centros de investigación están buscando formas de incorporar el AA en sus aplicaciones o incluso crear nuevas aplicaciones para impulsar sus negocios y proyectos de investigación.

Sin embargo, los marcos y algoritmos subyacentes del AA están cambiando rápidamente, lo que dificulta la planificación y el presupuesto de los recursos necesarios para admitir estas cargas de trabajo de IA. Es difícil acertar en un objetivo en movimiento, y las organizaciones de TI tienen razón al ser escépticas sobre las perspectivas de los dispositivos especializados para mejorar el rendimiento del entrenamiento y la inferencia del AA. La historia está llena de arquitecturas informáticas que perseguían la próxima plataforma y no lograron alcanzarla. Los líderes del mercado amplían sus arquitecturas existentes para convertirse en apuestas seguras, mientras que otros crean ASIC especializados para cómputo o redes, o nuevos tipos de dispositivos de almacenamiento, para mejorar el rendimiento de esa próxima plataforma. A veces, los líderes del mercado se adaptan lo suficiente como para ganar, otras veces los recién llegados crean un nuevo mercado y se ganan su nicho. Es difícil predecir quiénes serán los ganadores, especialmente en una carga de trabajo tan incipiente como el AA. El rendimiento y la eficiencia absolutos pueden no ser suficientes para desplegar el AA en diferentes tipos de sistemas, tanto dentro del centro de datos como en el borde, y junto con otras aplicaciones que residen en los mismos sistemas.

El futuro de la IA y el AA es prometedor. A medida que la tecnología continúa avanzando, es probable que veamos nuevos avances en los marcos y algoritmos del AA, así como en los dispositivos especializados para admitir estas cargas de trabajo. Esto abrirá aún más oportunidades para las empresas y los investigadores que deseen aprovechar el poder del AA en sus aplicaciones y proyectos.

En resumen, la IA y el AA están transformando la forma en que vivimos y trabajamos. A medida que estas tecnologías continúan evolucionando, es importante estar al tanto de los avances y las tendencias en el campo. El futuro de la IA y el AA es emocionante y lleno de posibilidades, y aquellos que estén dispuestos a adaptarse y aprovechar estas tecnologías estarán en una posición ventajosa en el mundo digital en constante cambio.

Fuente del artículo: Next Platform