Искусственный интеллект упирается в хранилище данных: как обойти узкое место и ускорить вычисления на периферии

Взрывной рост применения ИИ в медицине, финансах и других отраслях ставит новые задачи перед системами хранения данных. Решение – в оптимизации и увеличении емкости хранилищ, что позволит ускорить обработку данных и развертывание ИИ-моделей.

📋 Обзор

По мере того, как приложения искусственного интеллекта проникают во все сферы деятельности предприятий, от повышения качества обслуживания пациентов с помощью передовой медицинской визуализации до поддержки сложных моделей обнаружения мошенничества и даже помощи в сохранении дикой природы, часто возникает критическое узкое место: хранение данных.

Основные детали

На конференции VentureBeat Transform 2025 Грег Мэтсон, руководитель отдела продуктов и маркетинга Solidigm, и Роджер Каммингс, генеральный директор PEAK:AIO, обсудили с Майклом Стюартом, управляющим партнером M12, как инновации в технологиях хранения данных позволяют использовать возможности искусственного интеллекта в здравоохранении. Фреймворк MONAI – это прорыв в медицинской визуализации, позволяющий создавать ее быстрее, безопаснее и надежнее. Прогресс в технологиях хранения данных позволяет исследователям строить на основе этого фреймворка, быстро итерировать и внедрять инновации. PEAK:AIO сотрудничает с Solidigm для интеграции энергоэффективных, производительных и емких хранилищ, что позволило MONAI хранить более двух миллионов КТ-снимков всего тела на одном узле в своей ИТ-среде. «По мере того, как инфраструктура корпоративного искусственного интеллекта быстро развивается, аппаратное обеспечение для хранения данных...

Значение для России

В России, где активно развивается телемедицина и внедряются системы искусственного интеллекта в здравоохранение, проблема хранения больших объемов медицинских данных стоит особенно остро. Например, для анализа медицинских изображений (КТ, МРТ) требуются хранилища огромной емкости и высокой скорости доступа. Отечественные разработчики также сталкиваются с этой проблемой при создании систем распознавания лиц, анализа видеопотока и других ИИ-приложений. Решением может стать использование твердотельных накопителей (SSD) нового поколения, оптимизированных для задач машинного обучения, а также разработка новых алгоритмов сжатия и хранения данных.

Заключение

Устранение узких мест в системах хранения данных – ключевой фактор для дальнейшего развития искусственного интеллекта. Инновации в этой области позволят ускорить разработку и внедрение ИИ-приложений в различных отраслях, от медицины до промышленности, и повысить их эффективность. Развитие отечественных технологий хранения данных также играет важную роль для обеспечения конкурентоспособности российской экономики в эпоху искусственного интеллекта.

🌟 Ключевые моменты

🤔 Экспертное мнение