Criatividade Além dos Limites: Explorando as Redes Generativas
Sobre inovações no campo da inteligência artificial, precisamos falar sobre redes generativas adversariais. O conceito das Redes Generativas Adversariais (Generative Adversarial Networks ou GANs), é relativamente simples. Nesse sentido, a influência das GANs no desenvolvimento de criatividade e inovação, é algo que apenas acelera o desenvolvimento humano. Seu potencial tem despertado grande interesse em diversos setores, desde arte e entretenimento até medicina e pesquisa científica. Assim, como a inteligência artificial (em geral) é sempre um assunto relevante, vamos aprofundar e descobrir mais sobre a importância das GANs. O que são Redes Generativas Adversariais? Antes de tudo, GANs tratam-se de uma das arquiteturas mais recentes e mais fascinantes em Deep Learning. Estamos falando de um tipo de modelo de aprendizado de máquina que consiste em duas partes principais: o gerador e o discriminador. O gerador tem a função de criar amostras sintéticas, tentando enganar o discriminador para que ele pense que essas amostras são reais. Já por sua vez, o discriminador é responsável por distinguir entre amostras reais e sintéticas. O conceito é relativamente simples, ao mesmo tempo que a execução entre o gerador e o discriminador, podem ser considerados complexo. Essas duas partes são treinadas de forma adversarial, ou seja, uma tentando enganar a outra, o que leva a um processo de aprendizado interativo. Em outras palavras, quando falamos sobre o que está por trás da inteligência artificial, o conceito das redes generativas, pelo menos até agora, é o que ocupa o maior espaço de atuação. Quais são as aplicações das GANs? Primeiramente, é importante destacar que as GANs têm aplicações em diferentes áreas. As aplicações vão desde a geração de imagens, até mesmo na medicina: Assim, é possível afirmar que esses são apenas alguns exemplos das muitas aplicações das GANs em áreas além da geração de imagens. Medicina e Ciência de Dados As GANs têm sido aplicadas em áreas como medicina e ciência de dados. Algumas das aplicações das GANs na medicina incluem: Na ciência de dados, as GANs podem ser usadas para gerar dados sintéticos que podem ser usados para treinar algoritmos de aprendizado de máquina. Inclusive, podem ser usadas para detectar anomalias em dados e melhorar a qualidade dos dados. Outra curiosidade: também têm sido aplicadas em áreas como finanças e marketing, onde podem ser usadas para gerar dados sintéticos que podem ser usados para treinar modelos preditivos. Redes Generativas na Aliger Enfim, existe um ponto em comum entre o conceito e aplicações das redes generativas com a missão da Aliger: Inovação. Somos movidos pela inovação, assim como nosso objetivo é criar e implementar soluções tecnológicas amplamente presentes, transparentes e colaborativas. Inclusive, estamos imersos na era da Revolução Cognitiva, onde a inteligência artificial generativa tem a capacidade de impulsionar as empresas. Assim, será que a sua empresa já despertou para essa realidade ou prefere aguardar seus concorrentes saírem na frente? Não se trata apenas de uma oportunidade, mas de uma necessidade de se adaptar e evoluir em um mundo em constante transformação. A IA generativa traz consigo a capacidade de criar, inovar e superar limites, abrindo novos horizontes para o seu negócio. Nesse sentido, os métodos de inferência da ALIGER com IA Generativa e dados sintéticos aceleram a digitalização da indústria de meses para dias. Entre em contato e converse conosco, queremos entender suas necessidades, ouvir suas ideias e proporcionar soluções personalizadas que atendam aos seus objetivos.
Dados Sintéticos: A Evolução da Inteligência Artificial
Dados Sintéticos: A Evolução da Inteligência Artificial Os dados sintéticos são conjuntos de dados gerados artificialmente que imitam as características e padrões dos dados reais. Os dados sintéticos surgem como uma solução quando os conjuntos de dados reais apresentam limitações em termos de qualidade, volume ou variedade para o treinamento de modelos de IA. Nesse sentido, a principal vantagem dos dados sintéticos é a capacidade de suprir a escassez ou deficiências dos dados reais. Antes, pergunta parece que permanecia sem resposta: e se fosse possível alcançar em dez dias o progresso tecnológico que levaria dez anos para alcançar? Agora, esse cenário é uma realidade devido ao avanço significativo e impulsionado pela evolução no uso de dados sintéticos. Vantagens dos Dados Sintéticos Antes de tudo, os dados sintéticos, gerados artificialmente por programas de computador, são ferramentas que buscam se assemelhar aos dados do mundo real. Uma das grandes vantagens é a capacidade de rápida geração e com um custo menor em comparação aos métodos tradicionais de coleta de dados. Inclusive, oferecem a possibilidade de proteger informações confidenciais, como dados pessoais, ao criar versões sintéticas dos dados originais. Um dos principais benefícios dos dados sintéticos é a sua capacidade de ampliar conjuntos de dados existentes, o que contribui para a melhoria da precisão dos modelos de aprendizado de máquina (machine learning). Eles também apresentam outras vantagens importantes, como: Dados Sintéticos: Impactos nos Negócios Recentemente, uma pesquisa realizada pela Synthesis AI em parceria com a Vanson Bourne e divulgada no VentureBeat, demonstrou alguns fatos relevantes. A pesquisa revelou que 89% dos gestores de diferentes indústrias concordam que dados sintéticos são o futuro do setor e geram um mercado cada vez mais competitivo. Inclusive, os custos envolvidos e a possibilidade de inovação são os principais motivos para uma visão otimista em relação aos dados sintéticos. Ao contrário das pesquisas no mundo real, com altos custos e alguns riscos de privacidade, os dados sintéticos oferecem uma alternativa mais segura e viável. No varejo, por exemplo, empresas como a startup Caper estão utilizando simulações 3D para capturar apenas cinco imagens de um produto e gerar conjuntos de dados sintéticos com milhares de imagens. Ou seja, esses conjuntos de dados estão impulsionando a criação de lojas inteligentes, nas quais os clientes realizam o pagamento sem enfrentar filas nos caixas. A Ética no Uso dos Dados Sintéticos Os dados sintéticos se aproximam de um ponto de inflexão em termos de impacto no mundo real, e considerações éticas acontecem para minimizar possíveis problemas. Nesse sentido, a ética dos dados se baseia na ética da informática e da informação, mas traz uma abordagem diferenciada ao focar nos desafios éticos. Assim, em relação aos dados sintéticos, o cuidado ético precisa ser adotado, antes que maiores consequências por uso indevido aconteçam. Até porque dados sintéticos são gerados artificialmente, e podem substituir os dados históricos reais, em uma velocidade maior. Utilizar dados sintéticos na evolução da inteligência artificial significa criar um potencial transformador, mas também demanda responsabilidade e considerações éticas.
Superchip Grace Para Computação Acelerada
Superchip Grace Para Computação Acelerada No lançamento, soava meio estranho associar a Nvidia a CPUs, mas desde o começo existia uma boa motivação para a empresa investir nesse campo: O chip Nvidia Grace surge para atender à demanda cada vez maior por aplicações que requerem um processamento de alto desempenho. O crescente volume de dados impulsionaram a busca por soluções de computação cada vez mais rápidas, assim, o chip da CPU NVIDIA Grace pode ser a resposta para esse problema. A mais recente adição ao portfólio da NVIDIA é praticamente pioneira em sua categoria, sendo a primeira CPU discreta baseada na arquitetura ARM Neoverse, ideal para computação acelerada. Ou seja, essa tecnologia reforça o que Jensen Huang, CEO da Nvidia, disse: “A IA como tecnologia é complexa, é claro, mas os recursos e benefícios da IA não são difíceis de entender.” Nesse sentido, vamos descobrir mais sobre computação acelerada, como funciona o NVIDIA Grace e como empresas melhoram a performance com tudo isso. O que significa Computação Acelerada? Antes de tudo, a computação acelerada é uma área repleta de oportunidades, mesmo não sendo tão conhecida quanto a inteligência artificial, robótica e carros autônomos. É como dar um impulso extra aos computadores, utilizando máquinas especializadas para resolver problemas complexos de forma mais rápida e eficiente. Assim, apesar de muitas empresas ainda desconhecerem sua existência, a computação acelerada possui amplas aplicações. Desde a edição de vídeos e imagens médicas até simulações de fluidos e gradação de cores, sua capacidade de processamento é especialmente notável no campo do aprendizado profundo (deep learning). Inclusive, a computação acelerada potencializa significativamente os resultados alcançados na fabricação de carros autônomos, na robótica em setores específicos e na área da inteligência artificial como um todo. NVIDIA Grace e Computação Acelerada A computação acelerada desempenha um papel crucial no processamento de tarefas intensivas em diversos campos, como inteligência artificial, análise de dados e renderização de gráficos. Ou seja, a tecnologia Grace é uma das mais recentes inovações nesse domínio, o que impulsiona o desempenho e a eficiência da computação acelerada. Desenvolvida pela NVIDIA, o projeto supre as demandas crescentes de aplicações de inteligência artificial, aprendizado de máquina e análise de dados de alto desempenho. Feito para a solução de problemas complexos de computação, o superchip é feito em ação conjunta com a Arm, companhia com experiência na fabricação de designs de System-on-Chip (SoC). Previsão de Lançamento do Nvidia Grace A Nvidia apresentou sua próxima CPU Grace baseada em Arm no GTC 2023. Os sistemas serão lançados no 2° semestre deste ano, o que representa um atraso ao cronograma de lançamento original que visava o 1° semestre. O evento Nvidia GTC 2023 anunciou novidades sobre desempenho, incluindo que chips Grace baseados em Arm são até 1,3 vezes mais rápidos que os concorrentes. Nesse sentido, Jensen Huang, quando questionado sobre o atraso na entrega dos chips Grace, respondeu: “Bem, primeiro, posso dizer a vocês que Grace e Grace Hopper estão ambas em produção, e o silício está voando pela fábrica agora. Os sistemas estão sendo feitos e fizemos muitos anúncios. Os fabricantes de computadores do mundo estão construindo-os.”
Arquitetura Serverless: A Evolução na Computação Acelerada
Arquitetura Serverless: A Evolução na Computação Acelerada Você sabe o que é a arquitetura serverless? A computação acelerada revolucionou as tarefas computacionais intensivas, essa arquitetura torna tudo ainda mais fácil e eficiente. Ou seja, o conceito da Arquitetura Serverless representa uma evolução significativa da computação em nuvem, uma tecnologia bem estabelecida no mercado em geral. Também conhecida como arquitetura sem servidor, é usada em empresas para alcançar um alto nível de desenvolvimento, operação e gerenciamento. Assim, “serverless” está mais para uma expressão, pois a aplicação continua conectada à internet. A diferença principal é que esses recursos recebem terceirização sob demanda. Neste artigo, vamos explorar a arquitetura serverless como uma evolução na computação acelerada, benefícios, aplicações e o impacto para o desenvolvimento de software. O que é a Arquitetura Serverless? De forma prática, arquitetura serverless é um modelo de computação em nuvem que os desenvolvedores usam para criar e executar aplicativos sem a necessidade de gerenciar a infraestrutura. O que facilita os projetos desde a formulação, até a entrega dos resultados finais. Caso ao contrário, não ficaria conhecida como uma evolução significativa da computação em nuvem. Isso porque nesse formato, os desenvolvedores podem adquirir serviços de forma proporcional ao crescimento das suas aplicações. Em outras palavras, os desenvolvedores podem considerar o formato uma opção melhor, pois pagam somente pelo consumo real, o que torna o modelo econômico mais adequado e sustentável. Ao adotar essa abordagem, as empresas podem se concentrar exclusivamente na lógica de negócios, sem se preocupar com provisionamento de servidores, dimensionamento ou gerenciamento de recursos. 7 Benefícios da Arquitetura Serverless Diferente de modelos tradicionais, onde é preciso gerenciar recursos de forma manual, a arquitetura serverless permite que empresas executem códigos de forma mais eficiente e escalável. Nesse sentido, é possível listar outros benefícios: 3 Aplicações da Arquitetura Serverless Antes de tudo, a arquitetura serverless é adequada para uma ampla variedade de aplicações, desde pequenos aplicativos móveis até sistemas corporativos complexos. Pensando nisso, algumas das principais aplicações incluem: Arquitetura Serverless na Aliger A Aliger é uma empresa especializada em soluções tecnológicas inovadoras, e que pode usar a arquitetura serverless. Neste momento de avanço tecnológico, onde a chamada “revolução cognitiva” já é uma realidade, buscamos de compreender os desafios de nossos clientes para desenvolver as aplicações mais adequadas. Nossa abordagem é focada em entender o problema e a arquitetura serverless nos permite oferecer serviços escaláveis e flexíveis, adaptados às demandas específicas de cada cliente. Acreditamos que a inovação é um elemento fundamental para impulsionar o sucesso das empresas nesse contexto de constante evolução tecnológica. Se você busca soluções tecnológicas que acompanhem a nova era da Revolução Cognitiva, a Aliger é ideal para impulsionar o seu negócio.
ChatGPT é só a PONTA do ICEBERG
ChatGPT é só a PONTA do ICEBERG Algumas afirmações defendem que depois da Internet, o ChatGPT é a grande revolução tecnológica que alcançou esse século. Em outras palavras, representa o que a Internet possibilitou realizar em termos de aceleração social e novas formas de economia. Desenvolvido pela OpenAI, a inovação usa inteligência artificial generativa para produzir conteúdo, códigos de programação e até escrever livros. Como se isso não fosse o suficiente, também foi capaz de incomodar gigantes da tecnologia como o Google e Meta – antigo Facebook. Assim, vamos descobrir mais sobre quem está por trás do ChatGPT, quais são as novas possibilidades da ferramenta e quais são os impactos sobre tudo isso. Quem está por trás do ChatGPT? A mente inovadora que desempenha o papel principal por trás do ChatGPT, é de Sam Altman – atual CEO da OpenAI. No empreendedorismo, fundou a Loopt, plataforma pioneira em localização social, onde usuários compartilhavam a própria localização seletivamente com outras pessoas. Também foi presidente da Y Combinator (aceleradora de startups) e Ceo do Reddit (agregador social de notícias). Foram nesses locais que Altman criou a habilidade de identificar o potencial e nutrir o crescimento de empresas promissoras. Nesse contexto, Altman é um investidor de tecnologia, nomeado como um dos “Melhores Jovens Empreendedores em Tecnologia” pela revista Businessweek em 2008. O Lado Oculto da Tecnologia Embora o ChatGPT seja uma inovação tecnológica notável, também é importante enxerga algo além: que ele ainda é uma pequena demonstração das capacidades da IA. Embora não haja informações claras sobre o potencial oculto do ChatGPT, funciona em várias situações, como análises, identificação de padrões e previsão baseadas em dados no ambiente corporativo. Desse modo, a verdadeira revolução acontece nos bastidores, onde a inteligência artificial está transformando indústrias e moldando o futuro. Antes de tudo, vale destacar que setores como saúde, finanças, manufatura e transporte estão sendo reinventados graças aos avanços da IA. Enfim, os diagnósticos médicos se tornam mais precisos, a análise de dados se torna mais inteligente e a automação redefine a eficiência. Qual é o propósito da OpenAI? Outro ponto importante sobre Sam Altman: é um defensor da tecnologia e da inovação. Inclusive, tem se envolvido em projetos políticos e sociais, como a Journey Colab, uma startup que pretende viabilizar o tratamento com psicodélicos a um público mais amplo. Com essas informações, é possível perceber que o propósito da OpenAI e por consequência, o ChatGPT, seria oferecer cada vez mais possibilidades e soluções tecnológicas eficazes. Em declaração recente através de um manifesto, Altman explicou: “A transição bem-sucedida para um mundo com superinteligência é talvez o projeto mais importante – e esperançoso e assustador – da história da humanidade. O sucesso está longe de ser garantido, e as apostas (desvantagens sem limites e vantagens sem limites) irão unir todos nós.” Aliger e ChatGPT Primeiramente, o ChatGPT é um verdadeiro prodígio da inteligência artificial desenvolvido pela OpenAI. Utilizando a poderosa arquitetura GPT (Generative Pretrained Transformer), esse modelo de linguagem de última geração alcançou um nível de sofisticação e compreensão sem precedentes. Uma das estratégias fundamentais para impulsionar o desempenho do ChatGPT é a utilização de unidades de processamento gráfico (GPUs) em vez de unidades de processamento central (CPUs) convencionais. As GPUs são projetos para lidar com operações matemáticas complexas e intensivas em paralelo. Essa capacidade paralela é de vital importância ao treinar e inferir modelos de inteligência artificial, como o ChatGPT. Nesse sentido, o ChatGPT é semelhante ao software ANEFUS – Aliger Neural Fusion Software, pois esse produto da Aliger usa GPUs para a resolução de tarefas mais complexas. Na Aliger, a missão principal é trazer significado para a vida das pessoas por meio da criação de soluções e tecnologias inovadoras. Entre em contato conosco e clique no botão “Converse Conosco” localizado no lado direito da tela para descobrir como a computação acelerada da Aliger pode ser aplicada em sua empresa. Ou seja, nossa equipe terá prazer em discutir suas necessidades específicas e apresentar as soluções sob medida para impulsionar o sucesso do seu negócio. Junte-se a nós e experimente resolver seus problemas com a Aliger. Estamos aqui para tornar sua visão uma realidade e criar um futuro mais brilhante e significativo através da tecnologia.
