OLIMPIADI E INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Dagli sviluppatori agli atleti olimpici, Intel risponde alle sfide del mondo reale con i sistemi AI aperti

Intel fornisce sistemi AI aperti e accessibili agli sviluppatori e agli atleti di tutto il mondo.

La notizia:  Intel ha condiviso i dettagli della sua collaborazione con il Comitato Olimpico Internazionale (CIO), in particolare per quanto riguarda l’implementazione di una soluzione di Retrieval-Augmented Generation (RAG) basata su intelligenza artificiale generativa (GenAI). Questo annuncio dimostra che i sistemi e le piattaforme AI aperte che utilizzano gli acceleratori Intel® Gaudi® e i processori Intel® Xeon® abilitano sviluppatori e imprese ad affrontare le nuove sfide che sono state create dal boom dell'intelligenza artificiale.

“Attraverso la nostra partnership con il Comitato Olimpico Internazionale, stiamo dimostrando il nostro impegno nel rendere accessibile l’AI. Lavoriamo per promuovere un campo di gioco aperto che incoraggi l'innovazione e la creatività e consenta agli sviluppatori e alle imprese di creare soluzioni dedicate di intelligenza artificiale che portino risultati tangibili. Abbracciando un ecosistema aperto e collaborativo, Intel aiuta gli atleti e spinge oltre i limiti di ciò che è possibile fare con i nostri utenti”.

Justin Hotard, EVP e GM, Data Center e Intelligenza Artificiale di Intel

Come funziona Athlete 365:  per gli atleti, la qualificazione ai Giochi Olimpici è solo l'inizio. Per aiutare circa 11.000 concorrenti di diverse culture e lingue a spostarsi all'interno del Villaggio Olimpico di Parigi e a rispettarne le regole e le linee guida, il CIO ha collaborato con Intel per co-sviluppare il chatbot Athlete365. Si tratta di una soluzione RAG basata sull'acceleratore Intel Gaudi e su processori Xeon in grado di gestire le richieste e le interazioni degli atleti, consentendo loro di concentrarsi sugli allenamenti e sulle gare.

Perché è importante: L'implementazione di soluzioni GenAI è sfidante in termini di costi, scalabilità, accuratezza, requisiti di sviluppo, privacy e sicurezza. Il RAG è un carico di lavoro GenAI particolarmente importante perché consente alle aziende di sfruttare i dati proprietari in modo sicuro, migliorando la tempestività e l’affidabilità dei risultati dell’IA. Ciò migliora la qualità e l’utilità delle applicazioni IA, che sono fondamentali in un mondo come quello attuale dove i dati sono alla base di innumerevoli attività.

L'approccio collaborativo di Intel, che utilizza piattaforme di intelligenza artificiale, standard aperti e un solido ecosistema di software e sistemi, consente agli sviluppatori di creare soluzioni RAG GenAI personalizzate per le esigenze di ciascuna azienda. L’annuncio di oggi sottolinea l'impegno di Intel nel fornire soluzioni di IA generativa aperte, multi-provider, robuste e componibili.

Come funziona l’architettura RAG GenAI:  Intel collabora con diversi partner del settore per creare una soluzione RAG GenAI interoperabile e open source di facile implementazione e pronta all'uso, basata su Open Platform for Enterprise AI  (OPEA). Sebbene la soluzione chiavi in mano GenAI offra un approccio semplificato all'implementazione di soluzioni RAG per le aziende nei loro data center, essa è progettata per essere altamente flessibile e personalizzabile, integrando componenti dal catalogo di molteplici sistemi OEM e partner di settore.

Questa soluzione chiavi in mano integra componenti di microservizi basati su OPEA in una soluzione RAG scalabile progettata per distribuire sistemi AI basati su Intel Xeon e Intel Gaudi. Si adatta perfettamente a framework di orchestrazione quali Kubernetes e Red Hat OpenShift  e fornisce API standardizzate con sicurezza e telemetria di sistema.

·       Abbattere le barriere del software proprietario con uno stack aperto: Quasi tutto lo sviluppo dei Large Language Model (LLM) si basa sul framework ad alta astrazione PyTorch, supportato da Intel Gaudi e Intel Xeon, semplificando lo sviluppo su sistemi o piattaforme Intel AI. Intel ha collaborato con OPEA per sviluppare uno stack software aperto per l'implementazione RAG e LLM ottimizzato per la soluzione di GenAI chiavi in mano e realizzato con PyTorch, librerie di servizio Hugging Face (TGI e TEI), LangChain e il database Redis Vector.

·       Incontrare gli sviluppatori direttamente dove si trovano: OPEA offre pipeline RAG open source, standardizzate, modulari ed eterogenee per le imprese, concentrandosi sullo sviluppo di modelli aperti e sul supporto di diversi compilatori e toolchain. In questo modo è possibile accelerare l’integrazione e la distribuzione dell’AI containerizzata per casi d’uso specifici. OPEA sblocca nuove possibilità per l’intelligenza artificiale creando un quadro dettagliato e componibile all’avanguardia nel panorama tecnologico.

Con la GenAI chiavi in mano e lo stack completo di enterprise AI, Intel offre una soluzione risponde alle esigenze di implementazione e scalabilità delle applicazioni RAG e LLM nelle aziende e nei data center. Sfruttando i sistemi o le piattaforme di intelligenza artificiale basati su Intel e il software ottimizzato in OPEA, le aziende possono sbloccare tutto il potenziale della GenAI con maggiore efficienza e velocità.

Prossimi sviluppi: aumentare l’accesso alla più recente tecnologia di elaborazione AI è una sfida che le aziende devono affrontare per utilizzare al meglio la GenAI. Attraverso collaborazioni strategiche con partner e clienti del settore, Intel sta creando nuove opportunità per i servizi di intelligenza artificiale basati sulle soluzioni di GenAI e RAG.

Impegnata nello sviluppo sicuro e responsabile dell'intelligenza artificiale, Intel ha annunciato oggi la sua collaborazione con Google, IBM e altri partner del settore in una nuova Coalition for Secure AI  (CoSAI), creata per migliorare la fiducia e la sicurezza nello sviluppo e nell'implementazione dell'intelligenza artificiale.

Intel dimostrerà ulteriormente il suo esclusivo approccio ai sistemi di intelligenza artificiale e il continuo slancio di clienti e partner all'Intel Innovation del 24 e 25 settembre.