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De atletas a desarrolladores de GenAI: Intel desarrolla IA para los juegos



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Estos anuncios demuestran cómo los sistemas y plataformas abiertos de IA que utilizan los aceleradores Intel Gaudi AI y los procesadores Intel Xeon ponen el poder en manos de desarrolladores y empresas para afrontar los retos creados por el auge de la IA

Publicado el 19 jul 2024



De atletas a desarrolladores de GenAI: Intel desarrolla IA para los juegos
De atletas a desarrolladores de GenAI: Intel desarrolla IA para los juegos

Intel ha compartido detalles sobre su colaboración con el Comité Olímpico Internacional (COI) y sobre una solución de generación aumentada por recuperación (RAG) de IA generativa (GenAI) impulsada por la industria. Estos anuncios demuestran cómo los sistemas y plataformas abiertos de IA que utilizan los aceleradores Intel Gaudi AI y los procesadores Intel Xeon ponen el poder en manos de desarrolladores y empresas para afrontar los retos creados por el auge de la IA.

“A través de nuestra asociación con el Comité Olímpico Internacional, estamos demostrando nuestra dedicación a hacer accesible la IA. Estamos fomentando un campo de juego abierto que alienta la innovación y la creatividad y permite a los desarrolladores y a las empresas crear soluciones de IA a medida que impulsan resultados tangibles. Al adoptar un ecosistema abierto y colaborativo, Intel está transformando las formas de ayudar a nuestros atletas y ampliando los límites de lo que es posible con nuestros clientes”, asegura Justin Hotard, vicepresidente ejecutivo de Intel y director general del Data Center and Artificial Intelligence Group.

Cómo funciona el chatbot de la plataforma Athlete365

La clasificación para los Juegos Olímpicos es sólo el principio para los atletas. Para ayudar a unos 11.000 atletas de diferentes idiomas y culturas a navegar por las instalaciones y cumplir las normas y directrices, el COI colaboró con Intel para desarrollar un chatbot, AthleteGPT, dentro de la plataforma Athlete365. AthleteGPT, una solución RAG impulsada por los aceleradores Intel Gaudi y los procesadores Xeon, es capaz de gestionar las consultas e interacciones de los atletas y proporcionará información a petición durante la estancia de los atletas en la Villa Olímpica de París, permitiéndoles centrarse en el entrenamiento y la competición.

El enfoque colaborativo de Intel, que utiliza plataformas de IA, estándares abiertos y un sólido ecosistema de software y sistemas, permite a los desarrolladores crear soluciones GenAI RAG personalizadas y adaptadas a las necesidades de cada empresa. El impulso compartido hoy subraya el compromiso de Intel de proporcionar soluciones de IA generativa multiproveedor abiertas, robustas y componibles.

Cómo funciona la arquitectura de la solución GenAI RAG

Intel trabaja con partners para crear una solución interoperable de código abierto que facilite la implementación de RAG. La solución GenAI es una solución RAG, lista para usar y lista para entrar en producción, construida sobre la base de la Open Platform for Enterprise AI (OPEA). Aunque la solución llave en mano GenAI ofrece un enfoque racionalizado para desplegar soluciones RAG para empresas en sus centros de datos, está diseñada para ser altamente flexible y personalizable, integrando componentes de un catálogo de ofertas de múltiples sistemas OEM y socios.

La solución llave en mano GenAI integra componentes de microservicios basados en OPEA en una solución RAG escalable diseñada para desplegar sistemas de IA Xeon y Gaudi. Se escala sin problemas con marcos de orquestación probados como Kubernetes y Red Hat OpenShift y proporciona API estandarizadas con seguridad y telemetría del sistema.

Con GenAI llave en mano y la completa pila de IA empresarial, Intel ofrece una solución completa que aborda los retos de desplegar y escalar aplicaciones RAG y LLM en empresas y centros de datos. Aprovechando los sistemas o plataformas de IA impulsados por Intel y el software optimizado en OPEA, las empresas pueden aprovechar todo el potencial de GenAI con mayor eficiencia y velocidad.

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