Vodafone avanza le sue competenze di machine learning con AWS DeepRacer e Accenture

Vodafone rafforza le sue competenze di machine learning con AWS DeepRacer e Accenture

Vodafone sta facendo la transizione da un’azienda di telecomunicazioni (telco) a un’azienda tecnologica (TechCo) entro il 2025, con l’obiettivo di innovare più velocemente, ridurre i costi, migliorare la sicurezza e semplificare le operazioni. Migliaia di ingegneri stanno contribuendo a questa transizione. Entro il 2025, Vodafone prevede di avere il 50% del proprio personale globale attivamente coinvolto nello sviluppo software, con l’obiettivo di fornire il 60% dei servizi digitali internamente. Questo nuovo personale richiede una rapida riprofessionalizzazione e una comprensione dei servizi disruptivi come l’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico (ML) per ottenere risultati significativi.

Per aiutare a raggiungere questa ambiziosa transizione, Vodafone si è associata con Accenture e AWS per costruire una piattaforma cloud che aiuta i suoi ingegneri a lavorare in modo flessibile, creativo e agile fornendo loro un insieme selezionato di servizi e carichi di lavoro di applicazioni gestiti, sicuri e orientati alla DevOps. Per saperne di più, consulta Ridefinire l’esperienza del cliente di Vodafone con AWS e l’intervento seguente al AWS re:Invent 2022.

Vodafone Digital Engineering (VDE) ha invitato Accenture e AWS a co-ospitare un evento esclusivo durante il loro DigiFest annuale, un evento della durata di una settimana che celebra l’ampiezza dei loro team globali VDE, promuovendo app riutilizzabili e generazione di idee collaborative. Come uno degli eventi principali del DigiFest, AWS e Accenture hanno ideato una sfida aziendale AWS DeepRacer in cui gli ingegneri possono costruire e addestrare i propri modelli per migliorare la loro conoscenza nell’utilizzo di ML con AWS.

In questo post, condivideremo come Vodafone sta migliorando le sue competenze in ML utilizzando AWS DeepRacer e Accenture.

• Crea un’interfaccia utente web per interagire con gli LLM utilizzando Amazon SageMaker JumpStart
• Austerity incontra Precisione Addestramento a basso costo dei modelli GPT NeoX e Pythia con AWS Trainium
• Incontra NANA, l’avatar receptionist alimentato da intelligenza artificiale di Moonshine Studio

Perché il machine learning è importante per Vodafone?

Il machine learning è uno dei settori in più rapida crescita nella tecnologia e nelle telecomunicazioni, grazie ai vantaggi di una maggiore produttività e previsione in diversi settori chiave delle telecomunicazioni come canali, CRM, fatturazione, gestione degli ordini, assicurazione del servizio, gestione della rete e altro ancora.

Vodafone ha già adottato ML nella rilevazione e correzione proattiva delle anomalie di rete per migliorare la soddisfazione del cliente. Le loro capacità di intelligenza artificiale e apprendimento automatico nel self-care digitale, attraverso un chatbot, hanno aiutato il loro team di assistenza clienti a concentrarsi su casi che richiedono un’attenzione più approfondita. Poiché usano AWS per fornire servizi digitali confezionati come telco as a service, l’incorporazione di componenti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico è cruciale per mantenere un vantaggio competitivo nel fornire servizi all’avanguardia ai clienti.

Perché AWS DeepRacer?

AWS DeepRacer è un modo interessante e divertente per iniziare con l’apprendimento per rinforzo (RL). RL è una tecnica avanzata di apprendimento automatico che adotta un approccio molto diverso per l’addestramento dei modelli rispetto ad altri metodi di apprendimento automatico. La sua grande forza è che apprende comportamenti molto complessi senza richiedere dati di addestramento etichettati e può prendere decisioni a breve termine ottimizzando un obiettivo a lungo termine. La sfida AWS DeepRacer ha offerto un’opportunità per gli ingegneri di Vodafone di partecipare a una competizione amichevole, sviluppare una mentalità di apprendimento automatico e condividere conoscenze su come avere successo in un evento di gara virtuale privato.

Gareggia con AWS DeepRacer

L’evento si è svolto in tre fasi, a partire da un workshop su AWS DeepRacer per coprire le basi dell’apprendimento per rinforzo, a cui hanno partecipato oltre 225 ingegneri Vodafone. Hanno imparato come ottimizzare un modello AWS DeepRacer creando una funzione di ricompensa, esplorando lo spazio delle azioni, ottimizzando sistematicamente gli iperparametri, valutando il progresso dell’addestramento, valutando il modello e testandolo su un veicolo virtuale AWS DeepRacer e una pista virtuale.

Nella prossima fase, è stata organizzata una gara di campionato in cui 130 piloti hanno potuto vedere i video della corsa della migliore presentazione di modello di ogni partecipante su una classifica live. Ciò li ha aiutati a capire come si comporta un modello ad alte prestazioni dopo essere stato addestrato. Hanno capito rapidamente che l’eccessivo allenamento si verifica quando un modello viene addestrato troppo a lungo, portando all’overfitting, il che comporta una scarsa prestazione in un nuovo ambiente. Hanno anche sperimentato diversi stili di funzioni di ricompensa come seguire la linea centrale, penalità per sterzate eccessive, penalità per lentezza e ricompense di progresso.

L’evento si è concluso con una grande finale, uno scontro tra 11 piloti che hanno regolato i loro modelli per l’ultima volta per competere in una gara dal vivo con commento. Tutti gli 11 piloti hanno completato un intero giro con i loro modelli. Otto piloti hanno registrato un tempo inferiore a 15 secondi, con il vincitore che ha ottenuto un incredibile tempo di 11,194 secondi sulla difficile pista virtuale di Toronto Turnpike.

Riassunto

Lo scopo del AWS DeepRacer Challenge era quello di sensibilizzare ed entusiasmare il pubblico di ingegneria cloud di tutto il mondo su ML su AWS, con diverse competenze e abilità tecnologiche. Il torneo ha superato le 585 registrazioni totali in tutto il mondo, con oltre 400 modelli presentati e oltre 600 ore di addestramento e valutazione.

Vodafone è riuscita ad aiutare una vasta gamma di sviluppatori a mettere in pratica le ML attraverso la sfida AWS DeepRacer. Con oltre il 47% di principianti AWS e ML, ciò conferma l’efficacia di AWS DeepRacer nel presentare ML con AWS in un ambiente sicuro e coinvolgente per i principianti.

“Il fatto che il team di Digital Engineering partecipi a eventi come DigiFest e partecipi a sfide come AWS DeepRacer è una parte fondamentale della nostra visione di costruire un team di ingegneria del software di classe mondiale in Vodafone. Mentre affrontiamo la complessa sfida di trasformare un’azienda di telecomunicazioni in un’azienda tecnologica, far crescere le nostre competenze diventa una priorità assoluta e la nostra collaborazione con Accenture e AWS ha fornito al team non solo questo, ma anche molteplici opportunità di apprendimento e sviluppo. Non vedo l’ora che ne arrivino altre!”

– Ben Connolly, Direttore Globale di Cloud Engineering di Vodafone