Una inmensa pantalla rebosante de pequeños iconos, con más de doscientos de ellos, sirve a Werner Vogel, vicepresidente y CTO de Amazon, para dar una imagen gráfica del intrincado laberinto de servicios en que se ha convertido AWS en 15 años.

"Nos encontramos con todo esto porque vosotros nos lo habéis ido pidiendo, así que es culpa vuestra…", les dice el carismático VP a los entusiastas que llenan el gran salón del hotel Venetian en Las Vegas. Y, por supuesto, se gana ovación y vítores.

No son tantos los asistentes a la sesión como en la primera keynote del re:Invent, la del recién estrenado CEO Selipsky, pero sí muchos más que los reunidos en otras presentaciones de la conferencia de Amazon Web Services. Oficialmente, la cifra de inscritos ronda los 27.000.

Vogel es el espíritu tecnológico de Amazon que, al hacer repaso a los 15 años de historia de AWS (este año lo celebra a la par con la décima edición de re:Invent), se acuerda de la modesta primera nube EC2 que lanzaron en 2006.

Su alusión a las peticiones del respetable es una forma humorística de recitar el mantra que se repite por toda la conferencia: AWS diseña continuamente nuevos servicios atendiendo a las necesidades expresadas por sus clientes, o detectadas por los propios técnicos de la compañía según el comportamiento de los usuarios.

En la jornada anterior, lo que rememoraba en el mismo escenario el vicepresidente Swami Sivasubramanian, responsable de inteligencia artificial y machine learning, es un email que les remitió Jeff Bezos a unos cuantos altos mandos (Jazzy, Selipsky, él mismo…), cuando lo iban a poner en marcha, preguntando si eso iba a funcionar.

El caso es que, frente a las nostalgias sentimentales del pasado, el mensaje dominante de la conferencia es que AWS sigue expandiéndose y se lanza a la conquista de nuevos territorios.

"Una región en la Luna"

Ya no se trata de enumerar los muchos nuevos servicios anunciados durante tres intensos días de presentaciones. Ahora es hasta lanzarse al espacio, "la última frontera", lo que permite a Vogel bromear con que ya "no está tan lejano el día en que pueda haber una nueva región lunar".

En rigor no es una broma. AWS tiene desde hace poco más de un año una unidad de soluciones para aeroespacio y satélites. Pero lo que sí es inminente es la apertura de la nueva región en España.

Y se trata también de profundizar en el uso del machine learning para avanzar hacia "el gran cambio" de un mundo basado en los datos, que Sivasubramanian augura en conversación con D+I.

"La nube lo convierte todo en una fuente programable", asevera Vogel desde el escenario, indicando que "lo más popular del re:Invent 2020 [online] fue una nueva instancia específica para el Mac M1 y ahora se lanzan 60 millones de instancias al día".

...y una región de datos en España

Otra frontera cae con el estreno de una nueva región de datos en Europa, con sede en España, que Miguel Álava, director de España y Portugal, confirma que estará lista a mediados del próximo año. "Nos adelantamos unos meses a la previsión", subraya en una charla con los periodistas españoles presentes.

Será la séptima europea, tras Dublín, Frankfurt, Londres, París, Estocolmo y Milán, estableciendo una intensa interconexión con ellas.

Esa nueva región en España, una unidad de almacenamiento y computación, tendrá tres zonas de disponibilidad (centros de datos redundantes entre sí) situadas en los pueblos zaragozanos Villanueva de Gállego y El Burgo de Ebro y en la plataforma logística de Huesca. Supondrá una inversión de 2.500 millones en 10 años, con un impacto en el PIB estimado en unos 1.800 millones.

Álava añade que también tendrá un efecto seguro "en la creación de cadena de valor" y empleo. Según Peter Desantis, vicepresidente global de infraestructuras, ese impacto en el empleo se puede estimar en 1.300 puestos. Más toda la actividad que genere alrededor, y la "atracción de talento", subraya Álava.

Desantis da por hecho que los futuros centros de datos contarán con los nuevos procesadores propietarios de AWS presentados en la conferencia.

Empezando por el Graviton 3, para el uso de los servidores propiamente dichos, al que atribuye el doble de velocidad que su antecesor en tareas criptográficas, el triple en usos de machine learning y dos veces el rendimiento en tareas científicas.

Además, consume un 60% menos de energía, lo que da oportunidad a Desantis para hablar de la lucha contra el cambio climático, en la que AWS se propone adelantar a 2040 el objetivo de 'cero emisiones' de dióxido de carbono, diez años antes del compromiso asumido internacionalmente por la ELP y la Unión Europea.

Procesadores para 'machine learning'

También estará disponible en la región española el procesador específico para machine learning anunciado por AWS, Trainium Trn1, para entrenamiento de aplicaciones de inteligencia artificial, con capacidad para gestionar 800 gigabits por segundo de ancho de banda. Y estará el chip para desarrollar inferencias Inf1.

Son nuevas opciones que añade a su catálogo, de las que Desantis explica a D+I que Trn1 está diseñado para optimizar el trabajo con masivos paquetes de datos, necesarios para crear un modelo de aprendizaje.

"Tiene mayor cantidad de memoria", indica, y aclara que la razón de que no se recomiende "para hacer inferencia" es que, por su potencia, también consume mayor cantidad de energía.

"No es necesario, hay opciones más eficientes para eso", prosigue, asegurando que los centros de datos seguirán contando también con procesadores Intel, compañía "con la que colaboramos intensamente", dice. También señala que los clientes tendrán la posibilidad de conocer detalladamente "su huella de carbono" en el uso de la nube.

Aprovecha para prometer que los clientes españoles tendrán ahora la ventaja, desde el punto de vista de seguridad, disponibilidad y velocidad, de que sus "datos y metadatos" residirán en nuestro país.

Lo que evita Desantis es responder a D+I qué fabricantes producen sus chips y la cantidad de ellos que prevé AWS necesitar para un año. "Es por política de empresa", se justifica. "Nunca comentamos esos datos".

En cuanto a la cuestión medioambiental, Álava apunta que el plan de instalación de la nueva región en España incluye la creación de dos granjas solares de AWS. Hay ya nueve proyectos que sumarán 1.150 megavatios, repartidos por toda España, no exclusivamente en la zona aragonesa donde estarán los centros de datos. A esos proyectos solares se asocian dos centenares de entidades."Contribuimos a la transición verde vertiendo la energía a la red, independientemente de lo que consuman nuestros centros", afirma Álava.

Desantis, por su parte, recuerda que "Amazon cofundó Climate Pledge, una organización global" para crear productos y servicios que ayuden a acelerar la innovación en materia de clima "y que las compañías firmantes lleguen al 'cero carbono' en 2040, 10 años antes de lo que señalan los acuerdos de París".

Asegura que, aunque "el objetivo inicial era que todo Amazon utilice energía renovable en 2030", han hecho avances suficientes para estar en camino de conseguirlo "en 2025".

"La más disruptiva tecnología"

Volviendo al eje central de la inteligencia artificial, como el gran vector que consolida la actividad en la nube, el VP Sivasubramanian reafirma para D+I su "firme convencimiento de que machine learning es la más disruptiva tecnología de nuestra generación".

"Es algo fundamental en la nube y va a cambiar el modo en que la gente construye sus aplicaciones y los procesos de negocio y manufactura, cómo tomamos decisiones cuando necesitamos algo y con qué rapidez lo hacemos", añade.

Advierte que ML, al igual que el deep learning y las redes neurales, han estado ahí desde hace tiempo ("el primer paper sobre un algoritmo para red neural se escribió hace más de 20 años") pero "el gran cambio es que son [tecnologías] muy hambrientas de capacidad de computación y la nube puede satisfacérsela ampliamente".

"Hay un millón y medio de clientes que ya están usando nuestras bases de datos, IA y machine learning, y no son únicamente punteras startups de alta tecnología, sino compañías con 100 años que lo están utilizando para reinventarse e innovar con datos", asegura.

"En medio de un Renacimiento"

"Esto es como estar en medio de un Renacimiento, en el que está ocurriendo muchísima innovación. Por ejemplo, en la industria de la sanidad, donde una gran compañía como Cerner utiliza ML para identificar pacientes en riesgo por abuso de opioides", prosigue Sivasubramanian.

Tiene más ejemplos "en industrias como Tyson; o Koch, que evita con ML la inactividad en sus instalaciones para procesar nitrógeno y reducir emisiones de carbono. Astra Zeneca lo está usando para acelerar el descubrimiento de medicinas…".

En cuanto a los datos que pueda haber disponibles para esta tarea, Sivasubramanian, que en su presentación habló de "dos tipos: estructurados y sin estructurar", asume una pregunta directa de D+I sobre otra posible clasificación: datos precisos y datos no fiables o falsos.

"Es otra manera de verlo", responde. "Si hay datos incorrectos en una hoja de cálculo puede ser porque alguien ha hecho mal los cálculos para generar ciertos valores, o por erratas… Por ejemplo, si en una compañía de ecommerce como Amazon alguien escribe mal hand sanitizer, no se podrá encontrar".

Pero, "hay áreas en las que machine learning también puede ayudarnos, haciendo lo que se considera una depuración y validación automatizada de datos", prosigue Sivasubramanian.

"O ayudarnos a entender la precisión o potencial imprecisión, y así podemos facilitar una respuesta a quienes están usando esos datos. Esas capacidades forman parte de nuestro 'buque insignia' Sagemaker, servicio que ayuda en cada paso del flujo de trabajo, desde la preparación de los datos, el registro y la construcción del modelo de entrenamiento. Hay 10.000 clientes que lo están usando", afirma.

En cuanto a la fiabilidad y veracidad de la información utilizada, Sivasubramanian señala que "no es cosa de un algoritmo determinar si son ciertos los datos o no. Machine learning hace predicciones, no toma decisiones. Necesitamos enriquecer la inteligencia artificial con el juicio humano para las decisiones que son críticas. Por ejemplo, si hablamos de una noticia sobre la eficiencia de las vacunas, no querrá que sea un sistema de machine learning el que diga si es correcta o no".

Criterio humano

Explica otro servicio, Augmented Intelligence, que permite combinar varios servicios de ML, como 'Sagemaker con TExtract', que extrae texto de documentos escaneados, para facilitar la interacción con el criterio humano.

Aunque también sugiere que no siempre resulta práctico (y rentable) incluir el factor humano en el circuito. Por ejemplo, si se trata de supervisar transacciones de un par de dólares, "cuando se ha determinado que el riesgo de que sea incorrecto es 0,001". 

Admite que han pensado mucho en la cuestión de los sesgos, para lo que han añadido la función clarify a Sagemaker, que ayuda a detectarlos.

Por otra parte, Sivasubramanian explica que en AWS también existe un servicio denominado data exchanges en el que las compañías pueden ofrecer a otras sus paquetes de datos, incluso "para consumirlos, no sólo para entrenamiento de machine learning, porque también podrían quererlos para construir diferentes tipos de aplicaciones o hacer analítica".

Y una más, añade: a través de la nube también está disponible Braket, un servicio de computación cuántica creado para empezar a probar el diseño de algoritmos, testarlos en simuladores de alto rendimiento e incluso ejecutarlos en ordenadores cuánticos. El VP de AWS pone gran esperanza en las posibilidades de está computación, cuando esté lista "en cinco o diez años" y anima a las empresas con liderazgo a "estar preparadas y aprender, porque va a ser una tecnología dominante".

AWS acaba de inaugurar su propio centro de computación cuántica en Pasadena (California) para reunir a sus equipos investigadores en la materia e iniciar la construcción de su primer ordenador cuántico 'tolerante a fallos'.

Las tres leyes de la nube

En una macroconferencia como re:Invent, ciertos asuntos se entrecruzan en las diversas presentaciones. Es el caso de la reducción de las latencias en el movimiento de datos, factor capital para los usos de la nube.

Dice Vogel que la nube se rige por tres tipos de leyes: la ley del territorio donde residen los datos; las leyes físicas, referidas a latencia y ancho de banda; y… la ley de Murphy, referida a la conectividad.

La de Murphy se cumplió inexorablemente durante una demostración de uso del 5G, con la soprano Anne-Marie MacIntosh cantando en directo el aria 'O Mio Babbino Caro' de la ópera Gianni Schicchi de Giacomo Puccini. La acompañaba desde San Francisco el pianista Andrew King, sincronizándose a través de la red.

Era una demo de Elk Live, utilizando la ultra baja latencia del servicio Wavelength sobre el 5G de Verizon. El 5G es otra de las áreas en las que se expande AWS, como ya anticipó la intervención del estreno del CEO Selipsky que, naturalmente, ofreció la primicia de todos los grandes anuncios de la conferencia.

MacIntosh acometió con brillantez una primera interpretación en la propia sala de prensa del evento. Le quedó preciosa. Pero para la segunda, se cortó la conexión y no hubo manera de restablecerla.

No obstante, MacIntosh nos ofreció su impresionante voz por segunda vez… acompañada de un pianista in situ, con un pequeño teclado electrónico. La tecnología no es siempre la respuesta más directa.