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Qué es Inteligencia Artificial

¿Qué es Inteligencia Artificial?

La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que se ocupa de crear sistemas capaces de aprender por sí mismos, que pueden realizar tareas para las que normalmente se necesitaría la inteligencia humana. De los coches autónomos a la predicción del futuro, la IA está revolucionando las maneras en que usamos los datos para dar forma a nuestro mundo.

La IA a menudo puede sonar como un objeto de ciencia ficción. Pero en realidad, es solo una extensión de los conceptos científicos de datos que utilizan algoritmos para:

  • Recopilar, procesar e incorporar datos en un formato más utilizable
  • Aprenda de los datos extrayendo información útil 
  • Actúe automáticamente a partir de esos conocimientos para tomar mejores decisiones

La IA que utilizamos actualmente se clasifica como inteligencia artificial estrecha (ANI), unos sistemas que solo pueden realizar tareas específicas al aproximarse a funcionalidades de inteligencia similares a las humanas, como el procesamiento de voz e imágenes. Los sistemas ANI no son capaces de ser conscientes de sí mismos, pero siguen siendo increíblemente potentes. Hay muchas cosas que puede lograr con los análisis predictivos, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de imágenes.

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¿Cómo está remodelando la IA el mundo de los datos?

La IA es una de las principales fuerzas que impulsan el impulso para lograr unos datos más grandes y rápidos. Cuando la mayoría de las personas piensan en la IA , tienden a ver lo que se ha logrado hasta ahora: desde vencer a un jugador Go profesional en su propio juego hasta los coches autónomos de Tesla. Pero tanto si utiliza la IA para crear un motor de recomendación para su servicio de transmisión de vídeo como si crea un chatbot más inteligente, todos los sistemas de IA dependen de dos cosas para tener éxito: los datos de entrada de calidad y las grandes cantidades de cálculo. 

Esto es especialmente cierto para el entrenamiento de las redes neuronales profundas responsables de gran parte de los titulares de la IA que llegan a las noticias generales. Eso significa configurar un clúster multi-GPU como canal de análisis de datos de alto rendimiento con una solución de almacenamiento de datos que pueda seguir el ritmo. 

Las soluciones de almacenamiento más antiguas basadas en lagos de datos de servidores de disco giratorio en silos tienen dificultades para satisfacer la demanda de datos más grandes y rápidos. Las modernas cabinas totalmente flash tienen las arquitecturas masivamente paralelas y las velocidades de transferencia de datos de baja latencia necesarias para soportar las aplicaciones de IA.

¿Por qué alojar sus aplicaciones de IA en FlashBlade de Pure Storage?

Pure Storage ® ha creado FlashBlade ® para satisfacer la creciente demanda de datos grandes y rápidos. Como almacenamiento conectado en red (NAS) totalmente NVMe escalable horizontalmente, FlashBlade proporciona un rendimiento de almacenamiento NVMe nativo que puede escalarse según sus necesidades de datos. Las ventajas de impulsar las aplicaciones de IA con FlashBlade incluyen:

  • Almacenamiento de archivos y objetos masivamente paralelo y escalable
  • Un hub de datos simplificado y unificado para la consolidación y el intercambio de datos
  • Rendimiento fiable y de baja latencia del almacenamiento NVMe
  • Un sistema de almacenamiento escalable horizontalmente y con un tiempo de obtención de información que proporciona una Experiencia de Datos Moderna™

Pure Storage también se ha asociado con los líderes del sector para ofrecer soluciones de infraestructura de IA todo en uno y plug-and-play: 

  • FlashStack ™: Una plataforma de infraestructura convergente (CI) para aplicaciones de IA desarrollada en colaboración con Cisco
  • AIRI®: Una solución de hardware y software totalmente integrada que admite la pila de aprendizaje profundo de la nube de GPU GPU NVIDIA para unos pipelines de datos de IA simplificados.
05/2025
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The Pure Storage platform simplifies and accelerates adoption of AI with the necessary capabilities for early-stage deployments through the evolution to a mature AI production environment.
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