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Machine learning & AI

AI expande campus de data center com 5 novas localidades

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O avanço em machine learning e inteligência artificial (AI) tem sido um foco crescente na pesquisa científica, impulsionado pela necessidade de infraestrutura robusta, como evidenciado pelo projeto Stargate, uma colaboração entre OpenAI, Oracle e SoftBank.

Contexto da pesquisa

O projeto Stargate abrange a construção de múltiplos centros de dados nos Estados Unidos, projetados para suportar a demanda crescente por serviços baseados em AI. A tecnologia necessária para essa implementação está alinhada com as tendências atuais em machine learning, onde a capacidade computacional é crítica para desenvolver modelos avançados.

Método proposto

Os centros de dados em Abilene, Texas, estão utilizando unidades de processamento gráfico (GPUs) para suportar algoritmos complexos de machine learning. Modelos de redes neurais artificiais, como redes neurais convolucionais (CNN) e redes neurais recorrentes (RNN), estão sendo aplicados para processar grandes volumes de dados. A infraestrutura em expansão permitirá uma implementação eficiente desses modelos, aumentando a acurácia dos sistemas de AI em tarefas como previsão e análise de dados.

Resultados e impacto

Com uma área total de 1.100 acres, esperam-se até 10 gigawatts de capacidade dos novos centros de dados, que em última instância devem facilitar o treinamento e a execução de modelos de AI mais complexos. O CEO da OpenAI, Sam Altman, enfatizou a importância desses investimentos: “Precisamos fazer este investimento. Com a competição global aquecendo entre os EUA e outras potências, não podemos ficar para trás” (“We’ve got to make this investment. With global competition heating up between the U.S. and other major powers, we cannot fall behind”).
— Sam Altman, CEO, OpenAI

O comprometimento com a construção de centros de dados em locais estratégicos, escolhidos entre 300 propostas, indica um forte direcionamento para atender as crescentes necessidades computacionais da AI. Este projeto pode servir como um modelo para futuras iniciativas em infraestrutura de machine learning.

As aplicações potenciais incluem desde melhorias em serviços de chatbots até avanços em diagnósticos médicos e sistemas autônomos, desafiando pesquisadores e desenvolvedores a explorar cada vez mais as capacidades da inteligência artificial.

Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)

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Tiago F Santiago

Tiago F. Santiago é Analista de Marketing na C2HSolutions, onde, em sua atuação fixa, combina estratégia e tecnologia para impulsionar soluções digitais. Paralelamente, dedica-se como hobby à InkDesign News, contribuindo com a criação de notícias e conteúdos jornalísticos. Apaixonado por programação, ele projeta aplicações web e desenvolve sites sob medida, apoiando-se em sua sólida expertise em infraestrutura de nuvem — dominando Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud — para garantir que cada projeto seja escalável, seguro e de alta performance. Sua versatilidade e experiência técnica permitem-lhe transformar ideias em produtos digitais inovadores.

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