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Conheça as previsões do IBM Research para a IA em 2019

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Em 2018, tivemos grandes avanços na divulgação, treinamento e uso de técnicas de inteligência artificial (IA) aplicada a negócios, com uma sólida contribuição da IBM e seus pesquisadores.

E para 2019, o que se espera desta onda tecnológica?

Grandes avanços levarão as empresas a adotar, dimensionar e confiar cada vez mais na inteligência artificial. Dario Gil, COO e VP de IA e Quantum do IBM Research, neste interessante post sobre destaques e predições de AI para 2019, conclui que este ano deve nos levar a uma nova era de IA, mais ampla, onde desenvolvedores, empresas e consumidores poderão tirar maior proveito do potencial da tecnologia.

Ele aponta três tendências para o próximo ano:

A causalidade substituirá cada vez mais as correlações

A maioria dos métodos atuais de IA baseia-se fundamentalmente em correlações e carece de um profundo entendimento de causalidade. Em 2019, espere que as técnicas de modelagem causal surjam como atores centrais no mundo da IA. Os métodos emergentes de inferência causal nos permitirá inferir estruturas causais a partir de dados, selecionar intervenções com eficiência para testar possíveis relações de causalidade e tomarmos melhores decisões alavancando o conhecimento da estrutura causal.

IA confiável será o centro das atenções

Neste ano, várias organizações responderam a violações de dados e preocupações com a privacidade dos consumidores, estabelecendo conselhos consultivos de ética. Observamos um aumento no investimento em pesquisa nos “pilares da confiança” – equidade algorítmica, explicabilidade, robustez e transparência – juntamente com esforços crescentes na implementação de IA para o bem social. Em 2019, começaremos a ver esses esforços se tornando centrais para como as empresas constroem, treinam e implantam tecnologias de IA. Esperamos ver um foco especial na transferência de avanços da pesquisa neste espaço para produtos e plataformas reais, junto com uma ênfase no incentivo à diversidade e inclusão em equipes técnicas, para garantir que muitas vozes e perspectivas guiem o progresso tecnológico.

O Quantum Computing terá um papel importante no avanço da IA

Em 2019, veremos uma aceleração na pesquisa e experimentação quântica e novas pesquisas sobre como a computação quântica pode potencialmente desempenhar um papel acelerador no treinamento e na execução de modelos de inteligência artificial. Um elemento central dos algoritmos quânticos é a exploração de espaços de estado quântico exponencialmente grandes por meio de entrelaçamento e interferência controláveis. À medida que a complexidade dos problemas de IA cresce, a computação quântica – que milhares de organizações já estão acessando por meio dos serviços de computação quântica em nuvem da IBM – poderia alterar a maneira como abordamos as tarefas computacionais de inteligência artificial.

Sem dúvidas são previsões factíveis e promissoras para o avanço do uso de técnicas de IA aplicada à negócios. E com o avanço do uso e com a maior complexidade dos algoritmos que estão surgindo, construir e treinar modelos de inteligência artificial serão tipicamente algumas das tarefas mais demoradas e repetitivas na percepção do valor. Dependendo da sua infraestrutura, produzir resultados precisos pode levar dias, semanas ou até meses.

Agora, pense no impacto que traria a seus negócios se você pudesse reduzir drasticamente este tempo?

Isso é possível com o IBM AC922, o único servidor acelerado por GPU no mercado que fornece a verdadeira largura de banda, baixa latência e a pilha de software suportada para cargas de trabalho de IA exigentes. Ele conta com o NVLink nativo no processador POWER e o PCIe gen4 oferece mais taxa de transferência de dados para as GPUs. O ecossistema completo de IA, machine learning e deep learning está disponível na família de tecnologias de software IBM PowerAI. Não há solução melhor, nem mais completa, para o desenvolvimento de IA acelerado por GPU do que o AC922 e a pilha de software PowerAI.

A infraestrutura de AC (Accuteed Compute) do IBM Power Systems foi projetada desde o início para cargas de trabalho de computação de alto desempenho (HPC) e supercomputação. Construído com processadores IBM POWER9 e GPUs NVIDIA – e usando conexões de alta velocidade entre CPUs e GPUs, não apenas GPU para GPU como as infraestruturas tradicionais, eles são projetados para oferecer desempenho excepcional para construção de modelos e treinamento.

Usando esses servidores em conjunto com o software construído para escalabilidade destas redes neurais, você pode concluir a construção e o treinamento de modelos com muito mais rapidez e usando menos servidores do que faria com uma infraestrutura baseada em processadores x86.

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