No Tencent Global Digital Ecosystem Summit, realizado em 30 de outubro, a Tencent Cloud apresentou uma solução integrada para processamento de dados multimodais, treinamento de modelos e inferência, destinada a aplicações de inteligência artificial física, como direção autônoma e inteligência incorporada. Além disso, a empresa anunciou o lançamento do TCLake XPhysis, uma plataforma que abrange todo o ciclo de desenvolvimento de IA física.
Sistemas de veículos autônomos e robôs geram enormes volumes de dados de vídeo e sensores, que são aprimorados por meio de treinamento e simulação repetidos. A Tencent Cloud observa que anteriormente essas tarefas eram frequentemente distribuídas entre múltiplas ferramentas, o que resultava em duplicação da preparação de dados e criação de recursos difíceis de reutilizar. A nova solução da empresa utiliza os fluxos de trabalho DataBuddy e o serviço de computação do lago de dados AI DLC para unificar o gerenciamento de dados, orquestração de desenvolvimento e tarefas de modelo em uma única plataforma, conectando processamento de dados, treinamento, inferência e verificação de simulação.
Dentro desta pilha, os componentes Xpark e Meson cuidam da limpeza de dados multimodais, verificação de qualidade, rotulagem e preparação de amostras. O TCRay fornece treinamento e inferência distribuídos, enquanto o TCLake gerencia centralmente dados e ativos de IA. Problemas identificados durante a validação podem ser enviados de volta para a preparação de dados para o próximo ciclo de treinamento.
A Tencent Cloud afirma que, com esta abordagem, o tempo de preparação de dados foi reduzido de quinze dias para dois, o uso de unidades de processamento gráfico (GPU) aumentou quase 200% e o custo médio diário por GPU diminuiu em 35%. Entre os usuários mencionados no artigo, está a Zhuoyu Technology. No campo das ciências da vida, a plataforma BioMap utiliza o EMR DIaaS da Tencent Cloud e o TCRay para processar e treinar dados multiômicos em seu trabalho celular virtual.
O próprio TCLake é o resultado de um trabalho de engenharia de um ano com dezenas de clientes nas áreas de condução inteligente e IA incorporada, e o XPhysis será desenvolvido com base nele. O vice-presidente Huang Shifei observou que, à medida que os agentes se tornam novos usuários de plataformas de dados, a forma como as empresas usam dados e suas cargas de computação estão mudando. As plataformas devem entender precisamente o negócio, executar tarefas sob controle e processar eficientemente dados multimodais, treinamento e inferência.
A empresa também forneceu atualizações sobre o DataBuddy, seu painel de controle para agentes de dados. A empresa educacional Jiuxuewang passou de projeto piloto para operação industrial em apenas três semanas, e a adição de uma camada semântica aumentou a precisão das respostas a perguntas em um teste de 83,5% para mais de 95,9%. Agora está disponível a opção de implantação privada para clientes financeiros e governamentais.



