Google, Microsoft e NVIDIA per le AI nel cloud

Novità importanti dal fronte del machine learning applicato al business, la ricerca e le biotecnologie, con i principali attori di un mercato sempre più pervasivo impegnati ad estendere l’utilizzo degli algoritmi di intelligenza artificiale per gli utenti del cloud commerciale, i ricercatori preoccupati per il futuro e gli istituti impegnati a debellare il cancro.

Il business della AI, prima di tutto, è diventato un aspetto di interesse cruciale per Google, e le ultime novità provenienti da Mountain View includono l’adozione delle GPU come unità di calcolo specializzate , una API Cloud Vision unificata capace di identificare facce, logo e paesaggi, una API per il linguaggio naturale disponibile a livello globale con tanto di servizio di traduzione “premium” a pagamento.

La divisione machine learning di Google è stata unificata sotto la direzione di due donne, Fei-Fei Li e Jia Li, con la prima già direttrice della divisione AI a Stanford e la seconda precedentemente impiegata presso Snapchat.

Ridotto dell’80 per cento, poi, il prezzo per l’implementazione su “larga scala” dell’hardware Tensor Processing Unit dedicato ad accelerare gli algoritmi IA della piattaforma TensorFlow.

Dal fronte Azure arriva invece una partnership con OpenAI , fondazione promossa da Elon Musk per chi, come lui, è preoccupato della possibile rivolta delle macchine intelligenti in un futuro non troppo lontano: la piattaforma cloud di Microsoft verrà adottata per “democratizzare” la ricerca sulle intelligenze artificiali , con gli esperti della fondazione che si sono detti “impressionati” dal modo in cui Redmond ha ottimizzato la propria infrastruttura telematica mettendola al servizio del machine learning.

L’ultima notizia di queste ore bell’ambito di intelligenza artificiale e machine learning riguarda infine NVIDIA , corporation californiana nota per le sue potenti GPU che ha stretto una partnership con il Dipartimento dell’Energia americano per lo sviluppo della piattaforma CANDLE (Cancer Distributed Learning Environment). Obiettivo: “accelerare” la ricerca sul cancro per scovare le cure più efficaci a debellare la peste del nuovo secolo da un punto di vista genetico.