Avant Technologies Inc. a annoncé un plan ambitieux de développement d'une plateforme logicielle d'IA propriétaire pour alimenter ses centres de données de nouvelle génération. Cette plateforme avancée s'appuiera sur des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les données, prédire les besoins en ressources et prendre des décisions d'affectation des ressources en temps réel, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle ère de gestion intelligente et autonome des centres de données. Avant développe une plateforme d'IA spécialement conçue pour répondre aux défis et aux opportunités uniques de la gestion des centres de données.

La plateforme sera construite sur la base d'algorithmes d'apprentissage automatique exclusifs développés en interne. Avant prévoit d'évaluer des frameworks open-source populaires tels que TensorFlow, PyTorch et Keras afin de compléter et d'accélérer le développement, et d'assurer la compatibilité avec divers outils et bibliothèques d'IA. La suite d'outils logiciels développés par Avant permettra une gestion et une automatisation complètes des données.

Ces outils traiteront les complexités des opérations du centre de données, y compris l'ingestion, le nettoyage, la transformation et le stockage des données. Grâce à ces outils, Avant vise à rationaliser l'ingestion des données, à maintenir la qualité des données et à permettre une intégration transparente avec la plateforme d'IA. Cela permettra de gérer efficacement les vastes quantités de données en temps réel générées par le centre de données d'Avant, qui est actuellement en cours de développement.

En outre, Avant est en train de créer un logiciel pour traduire les recommandations de l'IA en informations exploitables et automatiser le processus d'allocation des ressources. Cela permettra d'optimiser l'utilisation des ressources, d'améliorer les performances et de minimiser l'intervention humaine. Pour améliorer encore la plateforme, Avant prévoit de développer des outils d'apprentissage automatique pour surveiller et visualiser les performances du centre de données et l'utilisation des ressources, ce qui permettra une détection proactive des problèmes, une maintenance prédictive et une optimisation continue des opérations futures du centre de données.