Dal 27 novembre al 1° dicembre si tiene a Las Vegas l’evento AWS re:Invent, organizzato da Amazon Web Services. Si tratta di un’occasione per conoscere le ultime novità sul cloud e sull’intelligenza artificiale, due settori in cui AWS si confronta con una concorrenza sempre più agguerrita. Adam Selipsky, CEO di AWS, ha aperto l’evento con un keynote in cui ha sottolineato la leadership di AWS nel mercato del cloud e ha presentato i nuovi strumenti e servizi AI che AWS sta sviluppando per i suoi clienti.
AWS re:Invent: Amazon presenta le sue novità su AI e cloud
Ecco, cosa bolle in pentola…
Neptune Analytics
Il nuovo servizio di AWS che unisce i database grafici e vettoriali. Con Neptune Analytics, i clienti possono analizzare i dati del grafico Neptune o i data lake esistenti sullo storage S3, usando la ricerca vettoriale per scoprire informazioni chiave.
Clean Rooms ML
Una soluzione che permette di collaborare e analizzare i dati condivisi tra diverse aziende senza doverli scambiare o copiare. Si basa sull’uso di modelli generativi di intelligenza artificiale che creano nuovi contenuti a partire dai dati esistenti. Clean Rooms ML è integrato con Amazon Bedrock, il servizio cloud di AWS per l’IA generativa.
SageMaker HyperPod
Una piattaforma che consente di ottimizzare e scalare il training dei modelli di machine learning (ML) su AWS. SageMaker HyperPod offre un’infrastruttura ad alte prestazioni e basso costo per il training distribuito, con supporto per diversi framework e algoritmi. SageMaker HyperPod permette anche di monitorare e gestire i processi di training in modo semplice e intuitivo.
AWS Titan image generator
È un modello generativo di AI che crea immagini realistiche e di alta qualità a partire da brevi descrizioni testuali. AWS Titan image generator fa parte della famiglia di modelli Titan di AWS, pre-addestrati su grandi dataset e personalizzabili con i propri dati. AWS Titan image generator può essere usato per vari scopi, come la creazione di contenuti multimediali, il design grafico, il marketing e l’intrattenimento.
Amazon Q
Un chatbot basato sull’IA che risponde alle domande degli utenti su AWS e i suoi servizi. Amazon Q usa un modello di linguaggio naturale (NLP) che comprende il contesto e le intenzioni degli utenti, e propone soluzioni ottimali basate sulla conoscenza di AWS. Amazon Q può anche generare o riassumere contenuti, come post, comunicati stampa o email, e compiere azioni per conto degli utenti, come creare ticket di assistenza, notificare team o aggiornare dashboard.
Guardrails for Amazon Bedrock
Uno strumento che permette di definire e limitare il tipo di linguaggio usato dai modelli generativi AI, garantendo il controllo e l’uso responsabile delle tecnologie di IA. Guardrails for Amazon Bedrock valuta gli input degli utenti e le risposte dei modelli in base a politiche specifiche per il caso d’uso, e fornisce un ulteriore livello di protezione indipendentemente dal modello sottostante. Guardrails può essere applicato a diversi modelli, tra cui Anthropic Claude, Meta Llama 2, Cohere Command, AI21 Labs Jurassic e Amazon Titan Text, oltre ai modelli personalizzati.
AWS Trainium chips per modelli AI
Una nuova generazione di chip per il training dei modelli di AI, progettati da AWS per il training di modelli con oltre 100 miliardi di parametri. Ogni istanza Amazon EC2 Trn1 dispone di fino a 16 acceleratori AWS Trainium che offrono una soluzione ad alte prestazioni e basso costo per il training di deep learning nel cloud. Trainium supporta nativamente una vasta gamma di tipi di dati e modelli, ed è ottimizzato per il training di modelli di elaborazione del linguaggio naturale, visione artificiale e raccomandazione.
Amazon S3 Express One Zone
Una classe di storage ad alte prestazioni e singola zona di disponibilità, progettata per fornire un accesso ai dati consistente e a bassa latenza per le applicazioni più sensibili alla latenza. S3 Express One Zone può migliorare la velocità di accesso ai dati fino a 10 volte e ridurre i costi delle richieste fino al 50% rispetto a S3 Standard. Con S3 Express One Zone, i dati sono memorizzati in un nuovo tipo di bucket: un bucket di directory S3, che supporta centinaia di migliaia di richieste al secondo.
Amazon One palm-scanning
Una tecnologia di pagamento e autenticazione che usa la scansione del palmo della mano. Amazon One permette agli utenti di pagare o accedere a luoghi e servizi con un semplice gesto della mano, senza dover usare carte, smartphone o documenti. Amazon One usa algoritmi di machine learning per creare una firma unica del palmo dell’utente, che può essere riconosciuta in pochi secondi. È già disponibile in alcuni negozi Amazon e Whole Foods, e si sta espandendo ad altri ambiti, come gli stadi, gli aeroporti e le aziende.