El mercado actual de la inteligencia artificial (IA) está creciendo rápidamente. El uso de tecnologías de IA como la visión por computadora (CV), el aprendizaje profundo (DL), el aprendizaje automático (ML), el procesamiento del lenguaje natural (NLP) puede traer enormes ventajas competitivas en diferentes industrias.
Según IDC, los gastos de IA crecerán hasta $ 52 mil millones en 2021 y la tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) alcanzará el 46% en el período de pronóstico 2016-2021. Pero el mercado mundial de la IA está experimentando dolores de cabeza como cualquier mercado en crecimiento.
El problema:
Falta de personal. La demanda de expertos en inteligencia artificial aplicada, científicos de datos, aprendizaje automático y desarrolladores de aprendizaje profundo crece día a día. Hoy estos especialistas son raros y caros. Pero a pesar de todo, la naturaleza altamente competitiva de los negocios requiere personal altamente calificado para encontrar soluciones eficientes en el menor tiempo posible. La escasez y los costes de estos recursos son un gran problema para las organizaciones que utilizan o intentan utilizar tecnologías de IA. Alto coste de la potencia informática. Las tareas de ciencia de datos y aprendizaje automático suelen requerir muchos recursos y pueden resolverse de manera eficiente utilizando una gran cantidad de CPU y / o GPU. El uso de servicios en la nube como Google Cloud, Amazon AWS, Microsoft Azure puede resolver ese problema, aunque con un precio irrazonablemente alto, a pesar del desarrollo de la industria de la inteligencia artificial, en la búsqueda de soluciones de inteligencia artificial listas para usar aplicables para resolver problemas comerciales reales, y en otras áreas , su integración y adaptación siguen siendo una cuestión compleja. Problema de seguridad. Falta de control de versiones e integridad de datos automatizados. Estas verificaciones proporcionan replicabilidad y son cruciales en algoritmos de aprendizaje automático aplicados con altos requisitos de seguridad.
Solución
Establezca la comunidad de expertos de inteligencia artificial, aprendizaje automático y ciencia de datos para resolver las tareas de los clientes, desarrollar modelos de aprendizaje automático, compartir experiencias y mejorar la competencia.
Explotación de granjas de criptominería e intercambio de poder de cómputo entre algunos participantes de la comunidad. Esto reduce significativamente el costo de computación en tres veces en comparación con la computación en la nube.
Creación del mercado para soluciones de inteligencia artificial listas (MLmodels y conjuntos de datos). Colocación de soluciones listas para producción en el mercado en contenedores listos para la empresa.
La implementación de una cadena de bloques garantiza la seguridad y la integridad de los datos. La persistencia de los hashes de los modelos ML, los datos, las evaluaciones de calidad de la solución, las calificaciones de la solución y los metadatos de los participantes de la plataforma se guardan en la cadena de bloques integrada. Permite verificar los objetos y sus dependencias, lo que es de vital importancia en el desarrollo de soluciones replicables y seguras.
