En el marco del evento se realizaron una serie de anuncios para llevar las tecnologías de Inteligencia Artificial y Cloud al siguiente nivel. Swami Sivasubramanian, Vicepresidente de bases de datos, análisis y ML en AWS, se encargó de dirigir la presentación. Primeramente, se anunció la versión preliminar de agentes para Amazon Bedrock, una nueva capacidad para que los desarrolladores creen agentes totalmente administrados con unos pocos clics.
Los agentes de Amazon Bedrock aceleran la entrega de aplicaciones de IA generativa que pueden administrar y realizar tareas mediante llamadas API a los sistemas de las empresas. Los agentes amplían los FM para comprender las solicitudes de los usuarios, dividir tareas complejas en varios pasos, mantener una conversación para recopilar información adicional y tomar medidas para cumplir con la solicitud. De esta forma, los usuarios serán capaces de llevar a cabo la automatización de tareas para sus clientes internos o externos, como administrar pedidos minoristas o procesar reclamos de seguros.
Por otra parte, se anunciaron novedades con respecto a la resolución de entidades de AWS. Cuando las organizaciones crecen, manejan más información sobre sus clientes, empresas o productos. Frente a esta situación, resulta necesario que estos datos se encuentren más fragmentados y aislados en aplicaciones, canales y almacenes de datos. Como la información se puede recopilar de diferentes maneras, también existe el problema de datos diferentes pero equivalentes, como las direcciones de las calles («5th Avenue» y «5th Ave»). En consecuencia, no es fácil vincular registros relacionados para crear una vista unificada y obtener mejores perspectivas.
En este sentido, Amazon Web Services presentó AWS Entity Resolution, un servicio basado en ML que ayuda a relacionar y vincular registros relacionados almacenados en múltiples aplicaciones, canales y almacenes de datos. Puede comenzar en minutos configurando flujos de trabajo de resolución de entidades que son flexibles, escalables y pueden conectarse sin problemas a sus aplicaciones existentes.
Este servicio brinda técnicas de coincidencia avanzadas, como modelos de aprendizaje automático y coincidencias basadas en reglas, para ayudar a vincular con precisión conjuntos relacionados de información de clientes, códigos de productos o códigos de datos comerciales.
«Los anunciamos que daremos hoy están pensados para apoyar a los clientes en la transformación digital. En AWS les brindamos todo lo necesario para su viaje en la IA Generativa»
-Swami Sivasubramanian
Otro de los anuncios por parte de la compañía estuvo relacionado con NVIDIA. Y es que en marzo de 2023, AWS y NVIDIA anunciaron una colaboración de varias partes centrada en crear la infraestructura de inteligencia artificial a pedido más escalable y optimizada, para entrenar modelos de lenguaje grande (LLM) cada vez más complejos y desarrollar aplicaciones de IA generativas.
En línea con esta asociación, se presentaron las instancias P5 de Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) con la tecnología de GPU NVIDIA H100 Tensor Core y las redes y la escalabilidad más recientes de AWS, que proporcionarán hasta 20 exaflops de rendimiento informático para crear y entrenar los modelos de aprendizaje automático (ML) más grandes.
Sumado a esto, se anunció la disponibilidad general de las instancias Amazon EC2 P5, las instancias de GPU de próxima generación para abordar las necesidades de los clientes de alto rendimiento y escalabilidad en cargas de trabajo de IA/ML y HPC. Las instancias P5 funcionan con las últimas GPU NVIDIA H100 Tensor Core y proporcionarán una reducción de hasta 6 veces en el tiempo de capacitación (de días a horas) en comparación con las instancias basadas en GPU de la generación anterior. Este aumento en el rendimiento permitirá a los clientes ver hasta un 40 por ciento menos en costos de capacitación.
Las instancias P5 proporcionan 8 GPU NVIDIA H100 Tensor Core con 640 GB de memoria de GPU de alto ancho de banda, procesadores AMD EPYC de tercera generación, 2 TB de memoria del sistema y 30 TB de almacenamiento NVMe local. También ofrecen 3200 Gbps de ancho de banda de red agregado con soporte para GPUDirect RDMA, lo que permite una latencia más baja y un rendimiento de escalado eficiente al omitir la CPU en la comunicación entre nodos.
Agilizando la industria de la salud: AWS HealthScribe
Por otra parte, AWS anunció novedades enfocadas a la industria de la salud: la versión preliminar de AWS HealthScribe. Se trata de un servicio elegible para HIPAA diseñado para ayudar a los proveedores de software de atención médica a crear aplicaciones clínicas que generan automáticamente notas clínicas preliminares mediante el análisis de conversaciones entre pacientes y médicos. Con AWS HealthScribe, puede integrar IA generativa y conversacional en su aplicación para acelerar el flujo de trabajo de documentación clínica y mejorar la experiencia de consulta: no se requiere experiencia en aprendizaje automático.
«AWS HealthScribe apoya a la industria médica analizando datos de maquinaria y pacientes, para realizar una gestión más óptima en el sistema»
-Swami Sivasubramanian
Este servicio genera automáticamente notas clínicas preliminares a partir del audio de la consulta para secciones clave, como el motivo de la visita, el historial de la enfermedad actual, la evaluación y el plan. AWS HealthScribe facilita el uso seguro de la IA en entornos clínicos; cada oración utilizada en las notas generadas por IA viene con referencias a la transcripción original que se puede usar para ayudar a los usuarios a validar la precisión del resumen generado. Los usuarios pueden localizar rápidamente los aspectos más relevantes de la transcripción de la consulta. El sistema también identifica los roles de los oradores como médicos o pacientes y clasifica los diálogos de transcripción en categorías, como conversaciones triviales, subjetivas u objetivas.
Además, AWS HealthScribe extrae términos médicos estructurados, como condiciones médicas, medicamentos y tratamientos. Estos términos médicos se pueden utilizar para generar sugerencias útiles de flujo de trabajo y sugerencias automáticas de entradas de datos relevantes en aplicaciones clínicas. La seguridad y la privacidad están integradas, ya que el servicio no retiene el audio entrante ni el texto de salida.
Amazon Code Whisperer se integra a Glue Studio Notebooks
Finalmente, la compañía anunció la integración de Amazon Code Whisperer con AWS Glue Studio Notebooks. AWS ofrece AWS Glue integrar datos de múltiples fuentes en una infraestructura sin servidor para análisis, aprendizaje automático (ML) y desarrollo de aplicaciones. AWS Glue proporciona diferentes experiencias de creación para que pueda crear trabajos de integración de datos. Una de las opciones más habituales es el portátil. Los científicos de datos tienden a ejecutar consultas de forma interactiva y recuperar los resultados inmediatamente para crear trabajos de integración de datos. Esta experiencia interactiva puede acelerar la creación de canalizaciones de integración de datos.
La compañía también había anunciado la extensión Amazon CodeWhisperer Jupyter para ayudar a los usuarios de Jupyter mediante la generación de sugerencias de código en tiempo real, de una sola línea o de funciones completas para cuadernos Python en Jupyter Lab y Amazon SageMaker Studio .
La novedad que se presentó desde el evento fue que los portátiles de AWS Glue Studio ahora son compatibles con Amazon CodeWhisperer para que los usuarios de AWS Glue mejoren su experiencia y ayuden a impulsar la productividad del desarrollo. Ahora, en su cuaderno de Glue Studio, puede escribir un comentario en lenguaje natural (en inglés) que describa una tarea específica. Según esta información, CodeWhisperer recomienda uno o más fragmentos de código directamente en el cuaderno que pueden realizar la tarea. Puede aceptar rápidamente la sugerencia principal, ver más sugerencias o continuar escribiendo su propio código.
