Intel a annoncé cette semaine la sortie de son premier ensemble de kits de référence d’intelligence artificielle open source spécialement conçus pour rendre l’IA plus accessible aux organisations dans des environnements sur site, cloud et en périphérie. Les kits de référence AI incluent le code modèle AI, de bout en bout apprentissage automatique instructions de pipeline, bibliothèques et composants Intel oneAPI pour des performances inter-architectures.
Les kits de référence Intel Open Source AI sont désormais disponibles en téléchargement gratuit sur le site Web officiel d’Intel et sont également disponibles via GitHub.
Kits de référence IA
« L’innovation prospère dans un environnement ouvert et démocratisé. L’écosystème logiciel d’IA ouvert accéléré d’Intel, y compris les cadres populaires optimisés et les outils d’IA d’Intel, est construit sur la base d’un modèle de programmation oneAPI ouvert, basé sur des normes et unifié. Ces kits de référence, construits avec des composants du portefeuille de logiciels d’IA de bout en bout d’Intel, permettront à des millions de développeurs et de scientifiques des données d’introduire l’IA rapidement et facilement dans leurs applications ou de renforcer leurs solutions intelligentes existantes.
« Les charges de travail de l’IA continuent de croître et de se diversifier avec des cas d’utilisation dans la vision, la parole, les systèmes de recommandation, etc. Les kits de référence d’IA d’Intel, conçus en collaboration avec Accenture, sont conçus pour accélérer l’adoption de l’IA dans tous les secteurs. Il s’agit d’une IA open source pré-construite avec des contextes d’entreprise significatifs à la fois pour l’introduction d’une nouvelle IA et pour les changements stratégiques apportés aux solutions d’IA existantes. »
« Alors que la consommation d’énergie continue de croître dans le monde, les actifs de distribution d’énergie sur le terrain devraient augmenter. Ce modèle d’analyse prédictive a été formé pour aider les services publics à offrir une plus grande fiabilité de service. Il utilise XGBoost optimisé par Intel via la bibliothèque d’analyse de données Intel oneAPI pour modéliser la santé des poteaux électriques avec 34 attributs et plus de 10 millions de points de données. Les données comprennent l’âge des actifs, les propriétés mécaniques, les données géospatiales, les inspections, le fabricant, l’historique des réparations et de l’entretien antérieurs et les enregistrements des pannes. Le modèle de maintenance prédictive des actifs apprend en permanence à mesure que de nouvelles données, telles que le nouveau fabricant de poteaux, les pannes et autres changements d’état, sont fournies. »
La source : Kits de recherche d’IA
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