NTT Corporation e Red Hat hanno unito le forze per sviluppare una soluzione innovativa che permette l’analisi di dati in tempo reale tramite intelligenza artificiale (AI) all’edge, nell’ambito del progetto Innovative Optical and Wireless Network (IOWN). La collaborazione, che coinvolge anche NVIDIA e Fujitsu, ha portato alla creazione di un sistema capace di gestire enormi volumi di dati con un impatto ridotto in termini di consumo energetico e latenza.
Una soluzione basata su Kubernetes
La soluzione si basa sulla piattaforma applicativa hybrid cloud Red Hat OpenShift, leader nel settore e basata su Kubernetes. Questa è stata sviluppata utilizzando le tecnologie dell’IOWN Global Forum ed è stata riconosciuta dallo stesso forum per la sua fattibilità e applicabilità nel mondo reale. L’adozione crescente dell’intelligenza artificiale, delle tecnologie di rilevamento e delle infrastrutture di rete avanzate rende indispensabile l’utilizzo dell’analisi AI per valutare i dati direttamente all’edge. Tuttavia, l’utilizzo su larga scala degli analytics AI può essere complicato e costoso.
L’emergere dell’edge computing in luoghi sempre più remoti offre la possibilità di avvicinare l’AI analytics ai sensori, riducendo la latenza e aumentando la larghezza di banda. La soluzione proposta da NTT e Red Hat sfrutta la rete IOWN All-Photonics Network (APN) e le tecnologie per accelerare il flusso dei dati nell’infrastruttura IOWN Data-Centric Infrastructure (DCI). Il sistema utilizza il Remote Direct Memory Access (RDMA) su APN per raccogliere ed elaborare in modo efficiente grandi quantità di dati dei sensori all’edge. La tecnologia di orchestrazione dei container di Red Hat OpenShift offre una maggiore flessibilità per gestire i carichi di lavoro all’interno del flusso di dati accelerati in data center remoti e distribuiti geograficamente.
Una soluzione in grado di ridurre il consumo energetico
Un proof of concept condotto in Giappone ha dimostrato che la soluzione è in grado di ridurre efficacemente il consumo energetico mantenendo una latenza inferiore per condurre AI analytics in tempo reale all’edge. Inoltre, i test hanno mostrato che il consumo energetico necessario per l’analisi dell’intelligenza artificiale per ogni telecamera all’edge può essere ridotto del 40% rispetto alla tecnologia convenzionale.
“Abbiamo lavorato nell’ambito dello IOWN Global Forum per sviluppare soluzioni basate sull’intelligenza artificiale che siano sostenibili e innovative”, ha dichiarato Chris Wright, chief technology officer e senior vice president of Global Engineering di Red Hat e board director di IOWN Global Forum.
Katsuhiko Kawazoe, senior executive vice president di NTT e presidente di IOWN Global Forum, ha aggiunto: “Il Gruppo NTT sta accelerando lo sviluppo di IOWN per realizzare una società sostenibile”. La soluzione proposta da NTT e Red Hat contribuisce a gettare le basi per lo sviluppo e l’implementazione di ulteriori tecnologie basate sull’intelligenza artificiale che aiuteranno le aziende a scalare in modo sostenibile. Le aziende possono beneficiare di una riduzione delle spese generali associate alla raccolta di grandi quantità di dati, di un miglioramento complessivo del processo di raccolta dei dati e della capacità di utilizzare energia disponibile in loco e, potenzialmente, da fonti rinnovabili.
