Image default
ActualidadAIArtículosEmpresasInternetNoticiasTecnología

Explorando el cerebro de la Inteligencia Artificial: ¿cómo funciona el ciclo de vida de la IA?

En la era digital actual, la inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una herramienta clave que impulsa innovaciones y transformaciones en diversas industrias en todo el mundo.

Según el Índice Latinoamericano de IA, Chile no se encuentra exento, ya que figura como el país líder en la adopción de esta tecnología en la región. Este avance no solo representa un progreso tecnológico significativo, sino también el potencial impacto que la IA puede tener en la sociedad.

Si bien incluso todavía nos encontramos en una etapa de exploración e implementación para diversas aplicaciones, usos y funciones, la IA ya nos está impactando, y es fundamental conocer en profundidad cómo funciona esta tecnología revolucionaria que ya ofrece múltiples beneficios y soluciones

Hiram Monroy, Gerente Comercial – AMD Hispanoamérica

Así como los humanos transitamos una etapa como estudiantes, en la cual adquirimos conocimientos que luego aplicamos en el mundo real, la IA atraviesa dos etapas que se asemejan al aprendizaje humano: un primer momento de entrenamiento, donde se le enseña a realizar tareas específicas, seguido por un ciclo de inferencia o ejecución, donde la IA aplica lo que ha aprendido.

Durante el entrenamiento, la IA analiza grandes cantidades de datos y parámetros en busca de patrones para poder realizar predicciones y tomar decisiones en el futuro. Tal como ocurre con los seres humanos entre libros y clases, la IA es sometida a muchos ejemplos para que pueda aprender a través de ellos.

La segunda etapa es en la cual los usuarios pueden participar directamente. Una vez que la IA fue entrenada, entra en la fase de inferencia, donde utiliza los patrones y conocimientos que ha adquirido durante el entrenamiento para realizar tareas útiles en situaciones reales y ofrecernos respuestas que se asemejen a las que tendría un humano. Así, la IA puede resolver problemas de manera efectiva y eficiente, dar recomendaciones acertadas y mejorar continuamente.

Una vez más, la tecnología juega un rol central para que ambos momentos funcionen lo más similar posible a un cerebro humano, pero desde un centro de datos preparado y pensado exclusivamente para el desarrollo óptimo de la IA, que incluye desde soluciones de un solo servidor hasta supercomputadoras excepcionales, dependiendo de las necesidades del negocio.

Para el entrenamiento de grandes modelos, es ideal contar con aceleradores como los AMD Instinct, que impulsan un rendimiento computacional líder para dar soporte a importantes volúmenes de datos gracias a su gran densidad de memoria de alto ancho de banda. Estos aceleradores ofrecen una performance clave para esta fase, ya que se dedican a depurar los modelos de los que aprende la IA para que sean robustos y precisos desde el inicio. Incluso, si ya se cuenta con un modelo desarrollado y productivo, esta herramienta permitirá ejecutar también la segunda fase de inferencia en tiempo real y a gran escala, como lo que ocurre con la inteligencia artificial generativa (IAG) a través de opciones como el ChatGPT de OpenAI.

De todas maneras, en lo que respecta a la ejecución, es ideal contar con un nivel de procesamiento óptimo como el que ofrecen los Procesadores AMD EPYC, que impulsan los servidores para acelerar los resultados, pero sin descuidar el consumo energético y la protección de los datos. Estos CPUs son la opción más acertada para una inferencia a menor escala, permitiendo incluso también el primer momento de entrenamiento de la IA, pero con modelos de pequeños a medianos.

Sin dudas en el último tiempo los centros de datos han cobrado un rol protagónico incluso mayor en la industria tecnológica por su importancia para el desarrollo de la IA. En AMD creemos que el impacto de la IA será masivo y por eso estamos comprometidos en su democratización, ofreciendo un portafolio ampliado con soluciones que abordan todo el espectro de cargas de trabajo de la IA para cubrir las múltiples necesidades del mercado

Hiram Monroy

, finaliza el vocero.

Posts relacionados

LG presentará en #CES2025 una solución de detección en cabina basada en IA

Mario Rübke

Lisa Su, refuta los rumores «descabellados» sobre la fusión Intel-AMD

Mario Rübke

Google anuncia donación de 750 mil dólares para organización que capacitará a trabajadores en Inteligencia Artificial en Chile

Mario Rübke