NetApp - Big Data & AI
AI einfach erklärt: Deepfake
Vom Use Case zur Infrastruktur
Es entstehen immer mehr Daten durch Digitalisierung, Produktion, Kundenbeziehungen, Transport, Sensordaten, künstliche Intelligenz (AI) und Connected Cars. Wer es schafft, diese meist unstrukturierten Informationen zu verarbeiten, kann einen erheblichen Wissensvorsprung gegenüber der Konkurrenz erzielen.
Mehr noch: Dank Big Data Analytics können zukünftig wichtige Schlussfolgerungen für das eigene Business gezogen werden.
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Noch schneller zur Erkenntnis - Mit Data Science und Künstlicher Intelligenz
Dank künstlicher Intelligenz und Deep Learning können wir mittlerweile Daten in einer nie gekannten Geschwindigkeit analysieren. Auf diese Weise gewinnen wir Erkenntnisse innerhalb weniger Minuten, deren Auswertung vorher Tage, Wochen oder sogar Monate gedauert hätte. Was wir dabei aber nicht vergessen dürfen: Die künstliche Intelligenz orientiert sich an menschlichen Vorgaben. Sind diese unbewusst fehlerhaft, so schlägt sich das auch auf das Ergebnis nieder.
Deep Fakes - Die Macht der Daten
Haben Sie schon von Deep Fakes gehört? Der Begriff setzt sich zusammen aus „Deep Learning“, dem maschinellen Lernen, und „Fake“, was Fälschung bedeutet. Bei Deep Fakes agieren Personen vor der Kamera, aber ihr gesamtes Aussehen wird neuberechnet, damit sie wie jemand anderes aussehen und sprechen: z.B. Donald Trump, Michael Caine, Al Gore, Mark Zuckerberg oder Barack Obama. Mittels Deep Learning werden riesige Datenmengen von Personen gesammelt – Videos, Fotos, Audio – und ausgewertet. Je mehr Daten vorliegen, desto besser kann ein Deep Fake erzeugt werden. Viele dieser Fakes sehen mittlerweile täuschend echt aus und Laien sind nicht mehr in der Lage, den künstlichen Doppelgänger vom Original zu unterscheiden.
Wie gefährlich Deep Fakes sein können und welche Verantwortung daraus erwächst, konnte schon 2015 beobachtet werden, als dem griechischen Finanzminister Varoufakis der gehobene Mittelfinger in ein Video kopiert wurde. Politisch wurde daraus ein Skandal. Selbst die Beteuerung Jan Böhmermanns, er sei für diesen Fake verantwortlich, wollten nur die wenigsten glauben.
Big Data - Mehr Segen als Fluch
Welche Verantwortung mit der Nutzung von Big Data einhergeht, ist uns nun bewusst. Was man dabei aber auch berücksichtigen sollte: Big Data und künstliche Intelligenz können viele technologische Innovationen vorantreiben und Prozesse vereinfachen, die normalerweise langwierig und zeitaufwändig sind. Die Zeit ist somit reif für Big Data und künstliche Intelligenz. Das haben auch die großen Cloud-Anbieter erkannt. Sie bieten entsprechende cloudbasierte AI-Services und -Plattformen, die sich einfach buchen und integrieren lassen.
NetApp und NVIDIA - Ein starkes Team
Jetzt können Sie das Versprechen von AI und DL vollständig verwirklichen – vereinfachen, beschleunigen und integrieren Sie Ihre Datenpipeline mit der NetApp ONTAP AI Proven Architecture, gestützt auf die Power von NVIDIA-DGX-Systemen und NetApp All-Flash-Storage mit Cloud-Integration. Mittels einer Data-Fabric-Architektur optimieren Sie den Weg der Daten zuverlässig zwischen ihrem Entstehungsort, dem Rechenzentrum und der Cloud und beschleunigen Analysen, Training und Inferenz.
Darum NetApp für Künstliche Intelligenz
Die Nutzung von AI-Technologie erzeugt sehr große Datenmengen, die ungehindert durch eine fünfstufige Pipeline transportiert werden müssen. Der kleinste Engpass bremst sofort das gesamte Projekt aus. Aus diesem Grund bietet das Zusammenspiel aus NetApp ONTAP AI, NVIDIA DGX-Servern und cloudvernetztem All-Flash-Storage von NetApp höchste AI-Performance – von der Datenerzeugung über die Analyse bis hin zur Archivierung.
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