9 مراحل لتخزين بيانات الذكاء الاصطناعي

يحمل الذكاء الاصطناعي إمكانات هائلة لإحداث تحولات كبيرة في تخزين البيانات، حيث تلعب الحلول دورًا حاسمًا في تقليل التكاليف وتحسين كفاءة الطاقة.
تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بمعالجة وتوليد بيانات جديدة، الأمر الذي يتطلب توسيع قدرات التخزين. ولذلك يسعى مصنعو مكونات التخزين جاهدين لتلبية الطلبات المتزايدة.
يقول بيتر هالز، مدير تسويق منتجات تخزين الأقراص الصلبة في ويسترن ديجيتال، إن أهم الخطوات في دورة تخزين بيانات الذكاء الاصطناعي تتضمن الخطوات التالية:
1- أرشفة البيانات الأولية وتخزين المحتوى: يتم جمع البيانات الأولية وتخزينها من مصادر مختلفة بشكل آمن وفعال.
تعد جودة البيانات المجمعة وتنوعها أمرًا بالغ الأهمية لأنها تشكل الأساس لمتطلبات التخزين، وتظل محركات الأقراص الثابتة عالية السعة الخاصة بالمؤسسات هي الخيار المفضل لتخزين البيانات الكبيرة منخفضة التكلفة.
2- إعداد وإدخال البيانات: تتم معالجة البيانات وتنظيفها وتحويلها لتكون جاهزة لتدريب النماذج. يعتمد أصحاب مراكز البيانات على البنية التحتية الحديثة.
3- تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي: لتحسين دقته في التنبؤات المبنية على بيانات التدريب. يتم تدريب النماذج على أجهزة الكمبيوتر العملاقة عالية الأداء.
4- الاستدلال والموجه: تتضمن هذه الخطوة إنشاء واجهات سهلة الاستخدام لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى زيادة السعات التخزينية.
5-متطلبات التخزين: تتم ترقية أنظمة التخزين الحالية لزيادة سعة مركز البيانات باستخدام محركات الأقراص الثابتة للشركة لتمكين دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات.
6- محرك الاستدلال AI: يتم نشر النماذج المدربة لتحليل البيانات الجديدة وإجراء تنبؤات في الوقت الفعلي أو إنشاء محتوى جديد.
7- متطلبات التخزين: تتطلب هذه الخطوة محركات أقراص ثابتة ذات سعة كبيرة لتدفق البيانات إلى خوادم الاستدلال.
8-إنشاء محتوى جديد: في هذه المرحلة يتم إنشاء محتوى جديد بناءً على المعلومات المستخرجة من نماذج الذكاء الاصطناعي.
9-متطلبات التخزين: يتم تخزين المحتوى الذي تم إنشاؤه على محركات أقراص ثابتة عالية السعة في مراكز البيانات لأغراض الأرشفة، بالإضافة إلى محركات الأقراص الثابتة للعملاء عالية السعة وأجهزة الفلاش المضمنة في الأجهزة المتطورة التي تعمل بتقنية الذكاء الاصطناعي.
دورة مستمرة
تعمل الحلقة المستمرة لتوليد البيانات واستهلاكها على تسريع الحاجة إلى تقنيات تخزين قابلة للتطوير وقائمة على الأداء. يعد هذا أمرًا ضروريًا لإدارة مجموعات بيانات الذكاء الاصطناعي الكبيرة بكفاءة وإعادة هيكلة البيانات المعقدة.
وفي هذا السياق، قال إد بيرنز، مدير الأبحاث في شركة IDC: “من المتوقع أن تكون الآثار المترتبة على التخزين كبيرة، حيث يؤثر دور التخزين والوصول إلى البيانات على سرعة وكفاءة ودقة نماذج البيانات، خاصة مع الذكاء الاصطناعي انتشار نماذج الذكاء الاصطناعي. مجموعات بيانات أكبر وأعلى جودة.