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La inteligencia artificial y su impacto en la industria tecnológica (II)

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Si algo caracteriza a la inteligencia artificial es que tiene que trabajar con grandes cantidades de información a gran velocidad, y esta necesidad de rendimiento no tiene todavía un techo a la vista, ya que se puede decir que la IA está todavía en sus fases de desarrollo más tempranas. Se espera que sus capacidades continúen creciendo en el futuro a medida que se aplica esta tecnología a más campos y a volúmenes de información más grandes.

Puedes leer la primera parte de este reportaje en este enlace 

En este sentido, el almacenamiento de datos en soportes HDD tradicionales ya se ha quedado corto de rendimiento como para llevar la IA a su máximo nivel. La industria ha recurrido entonces a los SSD, que tampoco han alcanzado su máximo potencial de desarrollo por el momento, y en general se consideran como la mejor opción para la IA. Pero las plataformas de procesamiento para inteligencia artificial son capaces de absorber más volumen de datos por unidad de tiempo, lo que está llevando a la industria a desarrollar nuevas tecnologías para construir SSD más rápidos o que permitan acelerar las tecnologías SSD existentes.

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En este camino de desarrollo se ha creado lo que se denomina Storage Class Memory, una categoría de memorias mucho más rápida que los chips de memoria no volátil NAND Flash, y que ya es capaz de superar a la mayoría de módulos DRAM convencionales. Los principales representantes de esta categoría son las memorias 3D XPoint de Intel y las MRAM, auqne hay otras, como los chips Z NAND de Samsung. Entre ellos, 3D XPoint y V NAND sirven tanto para la memoria de almacenamiento como para la memoria intermedia, ya sea como sustitutos de la DRAM o como caché de discos SSD o como caché intermedia para acelerar las plataformas de almacenamiento.

Estas nuevas categorías de memoria están ganando presencia en los centros de datos más sofisticados, y los expertos esperan que a partir de este año incrementen su mercado a medida que la inteligencia artificial se vaya expandiendo a nuevos casos de uso en numerosas industrias. Desde la investigación científica a las finanzas, pasando por la inteligencia de negocio y la personalización de la experiencia de usuario en el comercio minorista, la IA esta llamada a ser uno de los motores de innovación más importantes en numerosos sectores. Y esto impulsará la adopción de nuevos tipos de memoria para hacer frente al volumen creciente de datos con el que tendrá que trabajar esta tecnología en el futuro.

Administración inteligente de redes de datos

Otros campos donde la inteligencia artificial está encontrando usos importantes es en la administración de redes y de cargas de trabajo en los centros de datos. Por un lado, la diversificación de la infraestructura requiere de enfoques más agiles que los tradicionales para la distribución del flujo de demanda de datos y servicios. Aunque los humanos pueden establecer reglas complejas para estas tareas, la inteligencia artificial actual ya es capaz de superar su capacidad para hacerlo de forma dinámica, adaptándose a las necesidades de las aplicaciones y usuarios en cada momento. Y poco a poco, gracias al aprendizaje automático, estos sistemas están ganando capacidades predictivas que permiten adaptarse inmediatamente a nuevas situaciones e identificar las futuras necesidades y posibles problemas que se puedan presentar en la administración del flujo de datos.

Para apoyar a estos sistemas es preciso contar con tecnologías pensadas para entornos de inteligencia artificial, y los fabricantes de equipamiento de redes de datos ya han comenzado a lanzar al mercado las primeras soluciones habilitadas para la IA. Ejemplos de ello son los nuevos routers, conmutadores y tarjeas de red para los centros de datos en los que se emplea la IA, nuevas categorías que comenzarán a ganar impulso en el mercado a partir de este año.

Centros de datos inteligentes

Del mismo modo que se gestionan los flujos de datos y las asignaciones de ancho debanda mediante inteligencia artificial, los desarrolladores de sistemas de administración de centros de datos DCIM (Data Center Infrastructure Management) están implementando formas de IA como el aprendizaje automático en sus sistemas, creando plataformas de administración de datacenter más automatizadas, que permiten administrar los recursos informáticos para cubrir las necesidades de las diferentes cargas de trabajo de las instalaciones de forma dinámica y automatizada.

Estos avances están teniendo un especial impacto en segmentos de semiconductores como el de los sensores, componentes están evolucionando hacia sistemas capaces de monitorizar las condiciones físicas de los equipos electrónicos, calcular con precisión cómo se desarrolla su ciclo de vida y controlar de forma más eficiente el suministro energético y las necesidades de refrigeración de los servidores, las plataformas de almacenamiento y los dispositivos de red.

Aunque el software DCIM potenciado por IA está en sus primeras etapas de desarrollo, el crecimiento de las tecnologías de monitorización ya está teniendo un impacto en la industria de semiconductores dedicada a los sensores.

Inteligencia en el borde e Internet of Things

Las capacidades de la inteligencia artificial no solo tienen aplicación en los centros de datos de la nube y en las instalaciones locales de las empresas, sino que están encontrando utilidad en las ubicaciones remotas de la computación perimetral. Desde la administración automatizada de conexiones para las redes de telefonía al trabajo con aplicaciones remotas para las ciudades inteligentes, las fábricas o los vehículos conectados, el grado de automatización que aporta la IA en la infraestructura perimetral es de gran ayuda par las organizaciones. Y esto tiene un uso especialmente importante en los despliegues de redes de dispositivos IoT en la industria 4.0, la logística y el transporte, entre otros sectores.

Todos los indicadores muestran que en los próximos años la computación perimetral va a expandirse de forma masiva, capturando gran parte de las ventas en el mercado de infraestructura para centros de datos. Y, debido a que muchas de estas instalaciones funcionarán con diversos grados de automatización inteligente, su proliferación impulsará a su vez la fabricación y venta de componentes y dispositivos vinculados a la inteligencia artificial. Esto se notará en categorías como los procesadores, la memoria, las plataformas y unidades de almacenamiento SSD, los sensores y los dispositivos de red diseñados para la IA.

La IA, un nuevo segmento de semiconductores

Todos estos avances de la industria de semiconductores están conformando un nuevo ecosistema de TI pensado cada vez más específicamente para las especiales necesidades de la inteligencia artificial. Y es de esperar que en los próximos años vaya tomando forma un mercado específico de hardware, software y soluciones para la IA, en el que nuevos fabricantes tendrán espacio para aportar su capacidad de innovación.

Ya se están viendo ejemplos de ello, principalmente entre proveedores de hardware que tradicionalmente se dedicaban o, incluso, lideraban otros campos de la informática clásica. Pero a su vez está surgiendo una nueva generación de empresas que se alinean específicamente con los usos de la inteligencia artificial, y que están logrando avances significativos en la tecnología y los usos de la IA.

Además, los países con una visión más avanzada en cuanto al potencial y la importancia de la IA de cara al futuro están apostando cada vez más por la inversión en I+D en este campo, especialmente Estados Unidos y China, pero también otras potencias como Europa y otros países asiáticos con una economía muy vinculada a la tecnología y la industria de los semiconductores, como por ejemplo Taiwán.

Cuando las máquinas fabriquen máquinas a medida

El potencial disruptivo de la inteligencia artificial en el campo de los semiconductores es enorme, y por ahora solo se ha rascado la superficie, ya que los mercados tienen sus flujos y los avances científicos se suceden a un ritmo más lento que la demanda de rendimiento o nuevas capacidades. Pero la IA también está llegando a las propias fábricas y a los centros de diseño, con nuevas tecnologías como la fabricación automatizada asistida por IA y el software de diseño generativo.

Y este es precisamente el avance que en el futuro podría generar la mayor revolución tecnológica, ya que, si logra que las máquinas inteligentes se encarguen de la investigación de nuevas tecnologías y de la propia fabricación, el desarrollo tecnológico podría dar un salto de gigante en poco tiempo. Aún es pronto para pensar que esto sucederá a corto o medio plazo, pero los beneficios del diseño generativo ya están calando hondo en ciertos sectores vinculados a la tecnología y el diseño de piezas y componentes electrónicos.

La sombra de las novelas de ciencia ficción más catastrofistas pesa sobre la idea de una IA capaz de evolucionar por sí sola, y es normal que surjan dudas sobre las buenas intenciones que tendrían las máquinas con estas capacidades. Pero si se continúa con el enfoque de integrar conceptos éticos en el desarrollo de la propia IA para que pueda existir en sintonía con los humanos, en un futuro no muy lejano el software inteligente podría ser capaz de impulsar por sí solo la evolución del hardware que le permite funcionar para seguir incrementando sus capacidades.