Júliustól elérhetővé váló watsonx AI és adatplatformján a vállalatok felgyorsíthatják és felméretezhetik a megbízható adatokon tanított, legfejlettebb mesterséges intelligencia alkalmazását, jelentette be az IBM májusban megtartott Think 2023 konferenciáján. Három termékcsoportból felépülő, új platformján a szállító ehhez AI fejlesztőstúdiót, általa gondozott és tanított alapmodelleket - valamint nyílt forráskódú modelleket -, az adatok összegyűjtését és tisztítását, az adatkészletek hangolását és tanítását segítő adattárat, továbbá irányítási (governance) eszközöket kínál, amelyek az AI munkafolyamatok végponttól végpontig érő támogatásával könnyítik meg a mesterséges intelligencia üzleti alkalmazását és skálázását.
- Az alapmodellek lényegesen hozzáférhetőbbé, hatékonyabbá és skálázhatóbbá teszik a mesterséges intelligencia bevezetését - mondta nyitó előadásában Arvind Krishna, az IBM elnök-vezérigazgatója. - Vállalati igények szerint felépített platformunkkal ügyfeleink a felhasználásnál sokkal többre lesznek képesek. Az IBM watsonx segítségével maguk is gyorsan taníthatnak és vezethetnek be egyedi AI képességeket vállalatuk minden területén, miközben teljes irányítást gyakorolhatnak adataik felett, így a mesterséges intelligenciát valóban előnyükre fordíthatják.
Nagyobb versenyelőnyt és különleges üzleti értéket a vállalatok mindinkább abból nyernek majd az IBM szerint, hogy az AI modelleket milyen mértékben tudják egyedi adataikhoz és területismeretükhöz igazítani. Eszközkészleten, technológián és infrastruktúrán túl új kompetencia-központ szolgáltatásaival is segíti a szervezeteket, mondta a szállító, akár saját modelleket építenének, akár az elérhető AI modelleket finomhangolnák vagy dolgoznák át saját adataikon, és vezetnék be őket egy megbízható, nyílt környezetben.
Fejlesztőstúdió és adattár
Három egyedi termékcsoport alkotja az IBM új platformját. A várhatóan 2023 júliusától általánosan elérhetővé váló watsonx.ai egy újgenerációs vállalati fejlesztőstúdió, amely intuitív módon használható kezelőfelületet ad az AI alkalmazások építőinek a hagyományos gépi tanulási és az alapmodellekre támaszkodó generatív AI képességek könnyű és gyors tanításához, teszteléséhez, finomhangolásához és bevezetéséhez. Az alapmodellek, valamint a munkához szükséges eszközök választékával együtt a fejlesztőkörnyezet egy költséghatékony infrastruktúrát is kínál az adatok és a mesterséges intelligencia teljes életciklus-kezeléséhez, az adatok előkészítésétől kezdve a modellek fejlesztésén és bevezetésén át a monitorozásig.
A watsonx.ai stúdió alapmodell-könyvtára az IBM által gondozott és tanított modellekhez ad hozzáférést, amelyek auditálható eredetű, robusztus adatszűrő és -tisztító folyamatok útján előállított, nagy - akár 1 terabájtnál is nagyobb méretű - válogatott vállalati adatkészleteket használnak. Alapmodelljeit a szállító nemcsak szövegen, hanem más adattípusokon, többek között szoftverkódon, idősoros, táblázatos és térinformatikai adatokon, valamint IT események adatain, naplófájlokon is tanította.
Az fm.code osztályú modellek például természetes nyelven adott utasításra szoftverkódot állítanak elő, így növelik a fejlesztői munka hatékonyságát és segítik az IT feladatok automatizálását. Az ügyfelek adataival könnyen testre szabható fm.NLP kategóriájú modellek a torzítások mérséklését segítik, ezzel egyszerűbbé teszik a mesterséges intelligencia alkalmazását a különböző iparágspecifikus területeken. Az fm.geospatial modellekkel pedig a szervezetek a geofizikai folyamatokról gyűjtött szenzoradatokat elemezhetik, és a minták felismerésével értelmezhetik a környezeti változásokat, amelyek kihatnak tevékenységükre.
Most bejelentett együttműködésük részeként watsonx.ai fejlesztőkörnyezetében az IBM a Hugging Face több ezer modellt és adatkészletet tartalmazó, nyílt forráskódú könyvtárait is hozzáférhetővé teszi. Nyílt ökoszisztémákra építő stratégiájával összhangban itt is lehetőséget ad a vállalatoknak, hogy üzleti igényeik kiszolgálásához a legjobb modelleket és architektúrát válasszák, mondta a szállító.
Ugyancsak idén júliustól lesz általánosan elérhető a platform másik eleme, az IBM watsonx.data adattára. A nyílt adattóház (data lakehouse) architektúrára épülő megoldást a szállító kifejezetten az adatok és az AI munkaterhelések szigorú irányítási követelmények szerinti kezelésére optimalizálta, a lekérdező motoroktól kezdve a nyílt adatformátumok támogatásán át az adatok eléréséig és megosztásig.
A watsonx.data segítségével a vállalatok helyben, valamint hibrid és többfelhős környezetekben egyaránt kezelhetik AI munkaterheléseiket, és az optimalizálás révén akár 50 százalékkal csökkenthetik adattárház-költségeiket, mondta a szállító. Az új adattár emellett beépített irányítási eszközökkel, automatizálással és integrációkkal teszi könnyebbé a kapcsolódást a meglévő adatbázisokhoz, és további eszközöket ad az egyszerű beállításhoz, a felhasználói élmény javításához.
Később, az év hátralevő részében érkezik a platform harmadik termékcsoportja, az IBM watsonx.governance, amely a megbízható AI munkafolyamatokhoz fog irányítási eszközkészletet adni. A megoldással a vállalatok a kézi vezérlésű folyamatokból eredő kockázatokat, átfutási időket és költségeket csökkenthetik, valamint könnyebben elkészíthetik a mesterséges intelligencia átlátható és megmagyarázható alkalmazásához szükséges dokumentációkat. A watsonx.governance többek között az ügyfelek magánéletét védő és az AI modellek torzulását észlelő mechanizmusokkal is segíti a szervezeteket a mesterséges intelligencia etikus alkalmazásában.
A watsonx platform így az üzlet öt kulcsfontosságú területén - az ügyfelekkel és az alkalmazottakkal való interakciókban, az üzleti munkafolyamatok, a belső folyamatok, valamint az IT folyamatok automatizálásában, a fenyegetések elleni védekezésben és a fenntarthatósági célok elérésben - segíti a vállalatokat az igények kiszolgálásában, mondta a szállító.
Okos kódasszisztens és karbonkalkulátor
Konferenciáján az IBM további intelligens megoldásokat is bejelentett. Új GPU-as-a-service infrastruktúra szolgáltatás segíti például a vállalatokat a watsonx platformon létrehozott alapmodellek és más, AI-intenzív munkaterhelések futtatásában. Az IBM Cloud felhőjében elérhető és NVIDIA GPU-kat tartalmazó, innovatív infrastruktúra az IBM Research nemrég bejelentett Vela felhőalapú szuperszámítógépe kapcsán lehet ismerős.
A szolgáltatásként elérhető GPU-kat a vállalatok modellek tanításához, analitikai munkaterhelések és nagy nyelvi modellek (LLM) futtatásához is használhatják. Az év folyamán az IBM felhőjében a nagy teljesítményű, rugalmas, AI-optimalizált infrastruktúra teljes technológiai csomagját is elérhetővé teszi szolgáltatásként, mind a modellek tanításához, mind az alapmodellek kiszolgálásához.
Ugyancsak az év hátralevő részében várható a Watson Code Assistant megjelenése, amely a generatív AI képességeire épít, és a fejlesztők angol nyelven, szóban adott utasításaira fog szoftverkódot generálni. További újdonság az AIOps Insights, amely az alapmodellek képességeivel segíti a mesterséges intelligencia munkaterheléseit futtató IT környezetek üzemeltetését. A Watson Assistant és a Watson Orchestrate új eszközei szintén az NLP alapmodellek képességeivel növelik a digitális munkát végző alkalmazottak hatékonyságát és javítják az ügyfélszolgálat élményét.
Előzetesként fog megjelenni még ebben az évben az IBM Environmental Intelligence Suite fejlesztői változata, amely térinformatikai alapmodellt kínál a vállalatoknak a környezeti kockázatok felismeréséhez és kezeléséhez. Az IBM Cloud Carbon Calculator viszont már idén általánosan elérhető lesz - az AI képességekkel felruházott digitális műszerfal a hibrid és többfelhős IT környezeteket használó szervezeteket segíti széndioxid-kibocsátásuk mérésében, monitorozásában, kezelésében és jelentésében.
A watsonx platform, valamint a rá épülő megoldások bevezetésében és használatában az IBM Consulting új generatív AI kompetencia-központja is segíti a vállalatokat. Ezernél több szakértője - a partnerökoszisztémával közösen - a bevált IBM Garage agilis módszertant követve már több tucat projektet valósított meg ezen a területen.
