São Paulo — InkDesign News —
A evolução da inteligência artificial (IA) tem sido marcada por transições significativas, desde o aprendizado de máquina tradicional até modelos gerativos complexos. A recente fase se destaca por sua alta demanda em termos de dados e energia, desafiando tecnologias consolidadas.
Contexto da pesquisa
Nos últimos 40 anos, a interação entre chips de silício e tecnologia digital tem fomentado inovações. A Lei de Moore, que prevê a duplicação do número de transistores em um chip a cada dois anos, está atingindo um platô físico e econômico, limitando o desenvolvimento contínuo de hardware. A crescente complexidade de modelos de IA demandou novas abordagens de hardware, deslocando o foco dos tradicionais processadores de unidade central (CPUs) para unidades de processamento gráfico (GPUs) e unidades de processamento tensorial (TPUs).
Método e resultados
Os modelos atuais de IA, incluindo sistemas de aprendizado profundo, têm se beneficiado da eficiência aprimorada de arquiteturas de rede. Tecnologias emergentes, como as soluções de computação fotônica da start-up Lightmatter, utilizam luz para transmissão de dados, oferecendo melhorias significativas em velocidade e eficiência energética. Além disso, a introdução de modelos menores e especializados, que operam em sistemas de agentes, permite que dispositivos realizem tarefas de forma mais eficiente, extraindo melhor desempenho de dados limitados.
A capacidade de aprender a partir de um número reduzido de exemplos também é um avanço significativo na criação de modelos de IA menos dependentes de grandes conjuntos de dados.
(“The ability to learn from a limited number of examples is also a significant advance in creating AI models that are less dependent on large datasets.”)— Especialista em IA, Instituição
Implicações e próximos passos
As novas arquiteturas de sistemas, como a geração aumentada por recuperação (RAG), prometem reduzir os custos de computação. No entanto, a adoção ampla de tais tecnologias enfrenta barreiras relacionadas à adaptação de software especializado. As inovações em hardware de IA, incluindo o avanço em silício personalizado, têm o potencial de redefinir a infraestrutura digital em variadas aplicações, desde descoberta de medicamentos até genômica.
O uso de técnicas de aprendizado por reforço tem possibilitado extrair mais resultados com recursos computacionais reduzidos, tornando os processos mais eficientes.
(“The use of reinforcement learning techniques has made it possible to extract more results with reduced computational resources, making processes more efficient.”)— Pesquisador em IA, Instituição
As perspectivas futuras para a pesquisa em IA e machine learning estão intrinsicamente ligadas à superação dos desafios atuais em hardware e eficiência. A integração de tecnologias disruptivas pode levar a um crescimento exponencial em capacidade computacional, alterando nossos paradigmas de inovação.
Fonte: (MIT Technology Review – Artificial Intelligence)
