Het Europese plan om AI-start-ups toegang te verlenen tot supercomputers blijkt eerst nog een andere uitdaging aan te moeten gaan. De start-ups missen namelijk de kennis om de capaciteiten van een supercomputer te benutten.
In september lanceerde Europa het plan om AI-start-ups uit de regio toegang te verlenen tot supercomputers. De gedachte om start-ups de middelen te geven om AI-modellen te trainen ligt aan de basis van dit idee.
Dat plan blijkt intussen realiteit te zijn geworden en het Franse Mistral AI mocht aan een test meedoen. Dit deelde de Europese Commissie mee tijdens een persconferentie op dinsdag. Mistral AI wordt overigens gezien als één van de belangrijkste AI-beloftes uit Europa.
Plan aanvullen met kennisdeling
De testen gaven de Europese Commissie echter het inzicht dat het plan van september nog aanscherpingen nodig heeft. “Een van de dingen die we waarnemen is de noodzaak om niet alleen toegang te bieden, maar ook faciliteiten te bieden. Dan spreken we vooral over de vaardigheden, kennis en ervaring die we hebben in de opvangcentra . We moeten niet alleen nadenken over hoe we deze toegang verbeteren, maar ook over het ontwikkelen van training-algoritmen die de architectuur en de rekenkracht die momenteel beschikbaar zijn in elk supercomputercentrum en in onze machines optimaal te benutten.”
De Europese Unie is van plan om volgend jaar een ‘AI ondersteuning’s centrum’ op te richten. Hier moeten start-ups de nodige begeleiding vinden.
Andere aanpak nodig
Volgens de Commissie ligt het gemis van kennis eraan dat Europese AI-start-ups ondertussen al gewend zijn geraakt aan het gebruik van computerhardware van Amerikaanse hyperscalers om AI-modellen te trainen. “In veel gevallen heeft de AI-gemeenschap een enorme kennis over hoeveel GPU’s je in één box kunt krijgen. Op dat vlak zijn ze heel goed. Maar wat we op de supercomputers hebben, zijn veel boxes met GPU’s en er zijn wat extra vaardigheden en wat extra hulp nodig om te schalen en de supercomputer optimaal te benutten.”
Supercomputers zijn interessant voor trainingsdoeleinden wegens de grotere rekenkracht en parallelle verwerkingscapaciteit. Dat levert onder meer op dat de trainingsduur vermindert en er grotere datasets tegelijk kunnen worden verwerkt. De parallelle verewerkingscapaciteit duidt erop dat de hardware geschikt is om meerdere taken simultaan uit te voeren.
Er is een sterke wil om AI-start-ups te helpen bij het gebruik van supercomputers, omdat Europa eveneens een speler wil worden in de AI-markt. Die wens was volgens veel experten moeilijk te verzoenen met het uitschrijven van een wetgeving rondom de technologie. In de overeenkomst over de AI Act moeten die risico’s zijn weggewerkt door AI-start-ups de mogelijkheid te geven ‘regulatory sandboxes’ en ‘real-world-tests’ op te zetten. Zo kunnen kleinere bedrijven op een veilige manier de regels uittesten, zonder dat ze een groot deel van hun inkomsten onmiddellijk op het spel zetten.
Lees ook: AI Act: OpenAI en Google mogen geen auteursrechten schenden