Contexto da pesquisa
Nos últimos anos, o campo de machine learning (ML) e inteligência artificial (IA) tem se expandido rapidamente, impulsionado pela construção de data centers modernos. Especialistas de Virginia Tech destacam a necessidade de uma infraestrutura mais sustentável para apoiar esse crescimento.
Método proposto
“O progresso verdadeiro em IA requer mais do que computação bruta”
(“True AI progress requires more than brute-force computing.”)— Walid Saad, Professor, Virginia Tech
Os pesquisadores sugerem a utilização de algoritmos que incorporam “modelos de mundo”, permitindo que a IA aprenda de maneira mais eficiente, generalizando para novas situações. Essa abordagem se baseia em arquiteturas que se assemelham a redes neurais recorrentes (RNN) e redes neurais convolucionais (CNN), potencializando a acurácia em tarefas complexas.
Resultados e impacto
“É fundamental que a infraestrutura não seja controlada apenas por grandes empresas de tecnologia”
(“It’s essential that the infrastructure is not gatekept by just Big Tech.”)— Dimitri Nikolopoulos, Professor, Virginia Tech
A pesquisa mostra que modelos treinados usando menos dados e energia obtêm desempenho superior em benchmarks como o ImageNet e o COCO. Ao invés de aumentar indefinidamente o número de data centers, o foco deve ser em sua distribuição estratégica e uso de energia limpa, conforme preconizado pelas novas diretrizes emergentes.
As implicações para áreas como educação, medicina e governança são vastas. Para que a IA contribua de forma significativa, é necessário garantir que os benefícios sejam acessíveis a uma gama maior de usuários e não apenas a um pequeno grupo de empresas. Com uma estrutura de IA baseada em inovação sustentável, a produtividade e a responsabilidade ambiental podem caminhar juntas.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
