人工智能助力大学信息技术升级

高等教育界的研究人员与学生亟需强大的信息技术基础设施,以应对当今世界最为紧迫的难题。

译自 AI Pushes Universities to Modernize IT Infrastructure,作者 Michael Wiseman 担任 Pure Storage 美洲公共事业销售副总裁,领导负责美国联邦、州、地方和教育客户的销售团队。怀斯曼专注于让公共部门客户能够利用创新技术和行业最佳实践,实现数字化转型。

大学一直是我们集体的教育和研究中心,未来的领导者在这里进行探索、实验和发现。虽然这仍然正确,但对学生来说,今天的学习体验与 10 年前相比发生了巨大改变。传统的学习工具已经一去不复返了。学生们正在逐渐放弃他们曾经信赖的救生索(感谢 SparkNotes 的服务!),而转向寻求最好的工具和资源——如生成式 AI——来推动他们的研究。

通常,教育机构运营着精简的 IT 员工和紧凑的预算。随着学习格局的变化,IT 团队经常难以管理和维护大量的数据,这些数据是先进的学习能力所需要的,这些能力吸引着学生和研究人员。在这些机构的墙壁内,数据是塑造每一个学习层面的基础要素。现在轮到大学在其数据基础设施中开辟新天地,提供先进的技术能力,研究人员和学生可以利用这些能力进行快速扩展。

AI 如何通过现代基础设施塑造大学研究

不出所料,疫情推动了网络上的学习技术发展。尽管这些技术的便捷性和可及性创造了新的需求,要求高等教育提供更高质量和更可定制的学习体验。根据麦肯锡的数据,60% 的学生报告说,自新冠疫情开始以来,教室学习技术(如生成式 AI、机器学习和超级计算)已经改善了他们的学习和成绩。

除了在教室中使用 AI 之外,机构还可以在 IT 决策中实施 AI 解决方案,创建可靠、安全的数据基础设施。随着 AI 在高等教育运营中变得越来越主流,大学可以更好地理解、投资和应用 AI 特定解决方案来满足他们的 IT 需求。在投资 AI 和支持它的技术的同时,大学可以改进运营,提供更快的创新和更好的学生、教师和研究人员的体验。

南洋理工大学(NTU)认识到超级计算在先进的多学科研究中的关键作用。以其国际象棋超级电脑“深蓝”而闻名,这是第一台击败世界国际象棋冠军的电脑,NTU 自 20 世纪 90 年代初就一直在开发成功的 AI 模型。从那时起,NTU 一直是 AI 领域的先锋,投资于推动该技术发展的关键研究。

然而,为了继续推进科学探索的边界,该大学需要更多的存储空间来容纳其高性能计算中心日益增长的超级计算资源。为了帮助研究人员加速更广泛的项目并释放计算空间,大学 IT 领导者采用了一种全闪存存储系统,该系统可以在降低 I/O 延迟的同时扩展性能。NTU 的研究团队,特别是生物科学团队,利用这种增强的计算能力,在一周内分析了 1000 多种植物的基因组,否则研究团队需要 20 年才能完成。

随着对大学先进技术产品的需求日益普遍,IT 团队在小预算下面临新的挑战。许多团队需要现代 IT 基础设施来支持研究团队提供前沿见解所需的大型数据集。为了优先保护研究团队管理的敏感个人信息,大学必须投资定制的数据保护系统,以满足其特定需求。

例如,Chapman 大学的 IT 团队之前使用的旧存储系统,其磁盘存储占用了大量的空间和电力。这增加了例行管理所需的时间和克隆开发和测试数据库所需的工作量。一旦该大学的 IT 团队投资于基于订阅的闪存存储系统,他们就可以大规模地最大化存储速度和性能,并将数据复制任务的时间从 12 小时减少到仅 10 分钟。更重要的是,教授可以使用先进的计算机模型分析大量的数据集,并在最短的时间内发表他们的研究结果。

构建未来教室所需的基础设施

学术研究人员需要先进的技术来解决一些世界上最紧迫的问题,如气候变化或阿片类药物危机。大学需要加快报告速度、无中断升级和简化的数据管理,这些都可以推动学术研究和创新。

Chapman 大学利用技术创新来增强学生体验的能力处于领先地位:该大学建立了一个 AI 中心,围绕校园 AI 的使用创建一个伦理框架。

类似地,布莱恩特大学(Bryant University)也随技术进步采取了先行者的姿态。最近,该机构承诺通过一项新的研究合作来促进尖端研究和改进教育实践。“使 AI 对高等教育具有生成性”是与高等教育咨询公司 Ithaka S+R 的为期两年的合作研究,旨在为大学使用生成式 AI 提供指导方针和防护措施。作为研究的一部分,布莱恩特大学将评估其校园利用 AI 技术进行教育的准备情况,包括评估其当前的 IT 基础设施。

随着高等教育继续经历转型变革,大学正在利用 AI 等创新吸引新的学生,增强他们的学习体验,并发现新的研究突破。大学 IT 团队必须评估其基础设施是否已做好准备来满足这些高数据需求。有了能够加速学习和研究的现代基础设施,学术界正站在等待被发现的新可能性的边缘。

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