Ericsson se integra a LF Deep Learning Foundation para desarrollar Inteligencia Artificial

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LF Deep Learning Foundation (LF DL), dependiente de Fundación Linux que apoya y sostiene la innovación de código abierto en Inteligencia Artificial (AI), aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL), anunció la integración de Ericsson como miembro Premier.

Ericsson ya participaba junto con AT&T y Orange con la Fundación Linux Deep Learning Group a través del proyecto Acumos AI, una plataforma y un marco de código abierto que facilita la creación, el desarrollo de la AI, además de ofrecer un mercado donde se pueda acceder, usar y mejorar las aplicaciones de la IA.

Ericsson pagó alrededor de 100 mil dólares para ser un miembro principal de la LF Deep Learning Foundation; también es integrante de LF Networking, DPDK, Cloud Native Computing Foundation y LF Edge Foundation Linux Foundation.

“Nos complace mucho dar la bienvenida a Ericsson a la Fundación, estamos creando un ecosistema de AI de código abierto sostenible que facilite la creación de productos y servicios de IA utilizando tecnologías abiertas y esperamos que Ericsson juegue un papel para contribuir a ese esfuerzo”, dijo Ibrahim Haddad, director Ejecutivo de la Fundación LF Deep Learning,

Unirse a LF Deep Learning Foundation le otorga a Ericsson un puesto en la Junta Directiva, así como cargos en el Consejo Asesor Técnico como en el Comité de Difusión. Le da la oportunidad de contribuir y beneficiarse de un espacio neutral donde las empresas de IA trabajan juntas para desarrollar las capacidades y herramientas que resuelven los problemas del mundo real para los clientes.

Con la incorporación de Ericsson, la placa LF DL incluye a Amdocs, AT&T, Baidu, Huawei, Nokia, Tech Mahindra, Tencent y ZTE.La fundación trabaja actualmente varios proyectos como Angel ML, un servidor de parámetros flexible para el aprendizaje automático a gran escala; EDL, un marco diseñado para ayudar a los proveedores de servicios en la nube a crear servicios de clúster en la nube utilizando marcos de aprendizaje profundo; Horovod, un marco para la capacitación distribuida en múltiples máquinas y Pyro, un marco de programación probabilístico profundo que facilita la exploración a gran escala de modelos de IA.