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Intel et la DARPA (US Defense Advanced Research Projets Agency) viennent d'annoncer une collaboration autour de la création de HIVE, une nouvelle plateforme Big Data reposant sur le Machine Learning et l'intelligence artificielle. Cette plateforme pourrait permettre de stocker et d'analyser des données de façon 1000 fois plus efficace en termes de performance par watt.
HIVE est l'acronyme de Hierarchical Identify Verify & Exploit. Cette plateforme regroupant hardware et software, développée par la DARPA en partenariat avec Intel, choisi pour son expertise, a le potentiel de surpasser 1000 fois le hardware utilisé à l'heure actuelle pour prendre en charge le Big Data. Intel Labs, ainsi que le Data Center Group et le Platform Engineering Group de la firme travailleront main dans la main pour la recherche et le développement de la plateforme.
Selon le communiqué officiel, ce programme de recherche devrait prendre enfin 4 ans et demi et sa valeur s'élève à 100 millions de dollars. En plus d'Intel, la DARPA a fait appel au Pacific Northwest National Laboratory, à la Georgia Tech, à Northrop Grumman, et à Qualcomm Intelligent Solutions pour aider au développement logiciel de la plateforme.
HIVE : une plateforme pour faire face à la croissance du Big Data
Rappelons que 90% des données disponibles aujourd'hui ont été créées au cours des deux dernières années. Face à l'essor du cloud, de l'internet des objets et de la transformation numérique, cette quantité de données va continuer à croître.
Le Big Data est utile pour les entreprises, en leur permettant de détecter des patterns et d'élaborer des business models basés sur le comportement des consommateurs, mais aussi pour les chercheurs qui peuvent exploiter ces données pour des projets liés au secteur de la santé, de la sécurité, ou encore du développement logiciel.
HIVE : un projet de recherche à 100 millions de dollars, dont l'aboutissement est prévu pour 2021
Toutefois, le stockage, l'indexage, et l'accès à ces informations nécessitent du temps et de la puissance. Le projet HIVE vise à améliorer les analyses graphiques du Big Data grâce au Machine Learning et à l'intelligence artificielle. L'objectif est de construire et de traiter des arborescences complexes de relations indirectes entre les données, au lieu des relations « one to one » et « one to many » qui lient les données à l'heure actuelle. Concrètement, ces relations complexes sont par exemple les patterns d'achats changeantes des utilisateurs d'Amazon, ou encore les classements de ventes iTunes. Le but est également de pouvoir tirer des insights à partir de larges ensembles de données complexes.
D'ici le milieu de l'année 2021, HIVE envisage de présenter une plateforme de démonstration à 16 nœuds, offrant une augmentation de performance-par-watt 1000 fois supérieure à ce que proposent actuellement le meilleur hardware et les meilleurs logiciels d'analyse graphique. Selon Dihraj Mallick, vice président du Data Center Group et directeur général de l'Innovation Pathfinding and Architecture Group d'Intel, l'implication de la firme dans ce domaine pourrait découler sur le lancement de produits commerciaux exploitant cette technologie plus tôt que prévu.
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