Embora a inteligência artificial (AI) tenha sido particularmente boa em responder perguntas, muitos podem estar se perguntando como a tecnologia poderia nos ajudar em nossas vidas diárias. Bem, já estamos começando a ver a próxima fase da IA, onde a inteligência saltou da tela e para o mundo físico, escreve Giorgio Ippoliti, tecnólogo: campo […] Bem, já estamos começando a ver a próxima fase da IA, onde a inteligência saltou para o mundo físico e para o mundo físico, escreve Giorgio Ippoliti, tecnólogo: engenharia de aplicações de campo EMEA no Sandisk. Esta transição, conhecida como ‘AI Físico', permite que as máquinas percebam, compreendam, raciocinem e tenham interações naturais com o mundo. À medida que esta mudança se acelera, ela está moldando como sistemas inteligentes são construídos, implantados e escalados, com implicações chave para a computação de borda, latência e armazenamento de dados locais de alto desempenho. Nós já estamos vivendo em meio à IA física, por exemplo, veículos autônomos, drones e, claro, robôs. Estas são maravilhas tecnológicas, mas a próxima transição na IA física, a era robotizada humanóide, é ainda mais complexa. De IA de borda colaborativa para a próxima fronteira em robótica O início 1970 s marcou o início dos robôs móveis 3, que se especializou principalmente na soldadura e manipulação de materiais. Estes robôs baseados em sistemas operacionais em tempo real (RTOS) garantiram uma operação suave onde a agendagem precisa era necessária em escala e era controlada centralmente. Estes tinham armazenamento limitado localmente, apenas alguns quilobytes (KB) de RAM, e os dados foram enviados e mantidos em computadores ou PCs externos.

Desde então 2019, AI tem evoluído rapidamente e se estendia a partir de uma arquitetura central de nuvem para operar na borda, para inferências localizadas em tempo real e tomada de decisões. Chamamos isso de ‘ponto colaborativo AIÕ e é crítico em situações em que milisegundos importam, por exemplo em veículos autônomos. Outro exemplo é um robô móvel autônomo (AMR), que está equipado com planejamento de caminho autônomo e inteligência dinâmica de evitação de obstáculos, por exemplo, dentro de ambientes de armazém. À medida que a inteligência ou inferência aumenta, assim como a necessidade de armazenamento local ou de borda. Além disso, como estes dispositivos de IA precisam de acesso mais rápido aos dados, a necessidade de armazenamento flash de alto desempenho torna- se central para sua operação suave. Hoje, estes dispositivos incorporam armazenamento flash em gigabytes (GB). O que está vindo a acontecer pode ser uma das épocas mais emocionantes da IA, a era do robô humanoide. Os robôs humanóides são projetados para alcançar 1.4 milhões de unidades a meio 2030 s e a figura pode ser revista ascendente, como o investimento no setor está crescendo mais rápido do que previsto 1. Este caso de uso físico de IA depende de armazenamento flash rápido, alimentado pelo NVMeTM.

Como, além de treinamento de dados residentes localmente, a IA física irá inferir e aprender continuamente, sem a necessidade de codificar tudo à mão, o que irá inflar ainda mais a quantidade de dados no dispositivo e, portanto, a necessidade de armazenamento local. Por exemplo, desde a aprendizagem de quanta pressão um fruto macio pode suportar e o que acontece quando esse limite é cruzado, até a compreensão do que acontece quando um copo não é adequadamente equilibrado numa tabela, a IA física aprende continuamente a partir da interação com o mundo circundante, construindo- se com os dados originais que ele contém. Além disso, gravações em tempo real de várias câmeras, dentro destes robôs, para a detecção e reprodução de anomalias, emprestarão mais requisitos de armazenamento. O armazenamento na borda está sendo usado para a tomada de decisões e o cache, e dados importantes são enviados de volta para a nuvem para armazenamento de longo prazo e treinamento de modelos centralizados. No entanto, não é um único tamanho que se adapta a todas as abordagens, uma vez que diferentes tipos de robô humanoide terão requisitos de armazenamento diferentes. Um robô humanoide industrial armazena grandes conjuntos de dados Vision Language Action (VLA), detecção de luz multi- câmeras e variação (LiDAR), modelos de inferência de AI locais, registros de movimento de alta frequência e telemetria de manutenção. Pode precisar de vários terabytes (TB) de unidades de estado sólido (SSDs) do NVMe T. Enquanto um robô humanoide encarnado de propósito geral irá executar modelos de fundação multimodal e modelos mundiais que cobrem localmente fala, visão e controle, frequentemente com modelos de línguas grandes (LLM) e modelos de difusão implantados na borda para reduzir a latência. Estes podem precisar de duas vezes mais armazenamento local do que um robô humanoide industrial, enquanto os robôs humanoides de campo ou de zona de risco podem exigir ainda mais armazenamento do que um robô humanoide de propósito geral local ou em borda.

O Sandisk oferece um portfolio amplo de m. 2 SSDs NVMe e produtos flash incorporados para endereçar estes casos de uso. Uma grande quantidade de dados coletados por robôs humanóides será enviada para centros de dados (DC) para fins de treinamento e inferência. Isto traz uma mudança importante na arquitetura DC. As cargas de trabalho da AI requerem acesso mais frequente e mais rápido aos dados, motivando a necessidade de lagos de dados mais rápidos. Consequentemente, SSDs de alto desempenho e de alta capacidade baseados na tecnologia UltraQLC se tornam fundamentais. Sandisk anunciou que o seu Sandisk 128 TB e 256 Os SSDs NVMe da TB com tecnologia UltraQLC M estabelecem um novo parâmetro de referência para armazenamento flash em hiperescala, e são projetados para os lagos de dados rápidos e inteligentes que alimentam a IA em escala. À medida que a IA física se tornar o setor mais recente a desenvolver a velocidade do relâmpago, o crescimento e o sucesso dos robôs humanoides inevitavelmente dependerão de uma base construída no armazenamento flash.