Nvidia mejorará los servicios postales de EE.UU al proporcionar su tecnología de Inteligencia Artificial
Nvidia anunció hoy una colaboración con el
Servicio Postal de Estados Unidos, el mayor
servicio postal del mundo con 485 millones de unidades de
correo procesadas y distribuidas a diario. Esta
colaboración se debe a que la compañía estatal acaba de adoptar la
tecnología de Inteligencia Artificial de Nvidia para mejorar la
eficacia del procesamiento de datos de sus paquetes.
El nuevo sistema cobra vida mediante unos servidores de alto rendimiento basados en las GPU Nvidia V100 con 640 núcleos Tensor y software de aprendizaje profundo para entrenar múltiples algoritmos de IA. Tras ello, los modelos entrenados se implementan en los sistemas de computación Nvidia EGX en cerca de 200 centros de servicios postales de todo el país para permitir un procesamiento más eficiente de los datos de los paquetes. El servicio postal adquirirá los sistemas basados en Nvidia bajo un contrato con Hewlett Packard Enterprise (HPE).
"La IA está transformando múltiples industrias, permitiendo procesos, precisión y eficiencia que antes no eran posibles", dijo Anthony Robbins, vicepresidente del área de negocio del sector federal de Nvidia.
"La adopción de la IA por parte del Servicio Postal de los Estados Unidos demuestra cómo esta poderosa tecnología puede mejorar un servicio excelente en el que confiamos todos los días. Benjamin Franklin estaría orgulloso."
El Servicio Postal opera el mayor volumen de operaciones logísticas del mundo, procesando y entregando unas 146.000 millones de piezas de correo al año, incluyendo más de 6.000 millones de paquetes. El nuevo sistema IA procesará los datos de los paquetes 10 veces más rápido y con mayor precisión.
Los equipos de ingeniería del Servicio Postal de Estados Unidos y de Nvidia llevan varios meses colaborando en el desarrollo de modelos de IA, utilizando software de Nvidia que incluye Tensor para la optimización de inferencias de alto rendimiento y baja latencia; precisión mixta automática en PyTorch para acelerar la formación y mantener la precisión de los modelos; contenedores NGC, optimizados en la GPU para agilizar la implementación del software; y herramientas de DeepOps para optimizar los clústers de la GPU.
La entrega y las pruebas del sistema comenzarán este año y se espera que esté plenamente operativo en la primavera de 2020.
