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Tecnologia

Intel está focada em acelerar o treinamento das máquinas inteligentes

Meta da empresa é até 2020 aumentar em 100 vezes a capacidade de aprendizado das máquinas

Cristina De Luca

Publicada em 28 de novembro de 2017 às 19h16

À medida que o ritmo da revolução digital se acelera, as empresas devem tomar decisões rápidas e críticas baseadas na crescente quantidade, complexidade e diversidade de dados. Para gerenciar este dilúvio, as empresas precisam de estratégias de inteligência artificial (IA) ou serão deixadas para trás. Pensando nisso, a Intel é mais uma das gigantes de TI focada em fazer da IA uma parte significativa do seu portfólio de produtos. Isso inclui ter processadores projetados a partir do zero para a IA (a família Nervana NNP, de Neural Network Processor, anteriormente conhecido como "Lake Crest"), e muito mais.

"Treinar os algoritmos demora. Não é uma coisa fáceil. A gente tem que acelerar isso. A inteligência artificial não vai se tornar mainstream enquanto a gente continuar demorando para treinar os algoritmos. Até 2020, a nossa meta é aumentar em 100 vezes a capacidade de processamento para treinamento das máquinas", disse Maurício Ruiz, diretor-geral da Intel no Brasil, esta semana, durante o Intel Press Summit 2017.

Significa que além de promover avanços na IA hoje, com as plataformas Nervana, Movidius e Saffron,a Intel também está investindo nas inovações que serão necessárias para outras aplicações de computação em grande escala do futuro. Nessa linha, o Intel Labs desenvolveu o primeiro chip neuromórfico de autoaprendizagem da indústria – o chip de teste Loihi – que imita as funções do cérebro para aprender a operar com base em variados feedbacks do ambiente. Esse chip extremamente eficiente em consumo de energia usa dados para aprender e fazer deduções, fica mais inteligente com o tempo e não precisa ser treinado da maneira tradicional. É uma nova abordagem para a computação por meio de redes neurais assíncronas.

Os chips neuromórficos são inspirados pelo cérebro humano, o que ajudará os computadores a tomar decisões com base em padrões e associações. Os benefícios potenciais dos chips de auto-aprendizagem são ilimitados, pois esses tipos de dispositivos podem aprender a realizar as tarefas cognitivas mais complexas, como a interpretação de ritmos cardíacos críticos, a detecção de anomalias para evitar ciber-hacking e compor música.

"O objetivo é fazer com que os sistemas realmente se aproximem da forma como o cérebro humano funciona. É um processador com capacidade de self learning", comenta Ruiz. 

Olhando para o futuro, a Intel acredita que a computação neuromórfica oferece uma maneira para fornecer desempenho acima da casa dos exaflops em um modelo baseado em como o cérebro trabalha.

intel

Hoje, segundo Ruiz, tanto a computação de propósito geral, quanto hardware e software personalizados entram em cena em todas aplicações de IA já em produção, sempre ressaltando que a IA ainda está na "infância".  O processador Xeon Phi, por exemplo, muito usado em computação científica, gerou alguns dos maiores modelos do mundo para interpretar problemas científicos em larga escala, e o Movidius Neural Compute Stick é um exemplo de uma implantação de 1 watt para modelos previamente treinados. 

À medida que as cargas de trabalho em AI ficam mais diversas e complexas, elas testam os limites das arquiteturas computacionais atualmente dominantes e aceleram novas abordagens inovadoras.

Outras iniciativas
Além do desenvolvimento de novos processadores, a Intel também vem investindo na otimização de cada um deles para trabalhar com as principais plataformas de IA disponíveis hoje no mercado. Por exemplo, o TensorFlow, do Google, é otimizado tanto para o Xeon, quanto para todo esse rol de produtos específicos para IA. "A Intel contribui com os frameworks", diz Ruiz. Prova disso, o anúncio de adesão ao Open Neural Network Exchange (ONNX), feito em outubro deste ano. A Intel, ao lado das outras empresas, está participando do projeto, encabeçado por Microsoft e Facebook,com o propósito de aumentar a flexibilidade da comunidade de desenvolvedores ao dar acesso às ferramentas mais adequadas para cada projeto de Inteligência Artificial, além da habilidade de trocar facilmente entre frameworks e ferramentas. 

Segundo Ruiz, a companhia também vem trabalhando com em parceria com universidades e empresas para desenvolver três centros de excelência em Machine Learning no Brasil.Dois centros em São Paulo juntamente com a Unesp (Universidade Estadual Paulista) e a Universidade Presbiteriana Mackenzie, além de um no Rio de Janeiro com a empresa AI2Biz. Os projetos têm o objetivo de colaborar com a indústria e comunidade científica na solução de problemas complexos através do uso de Inteligência Artificial. E já estão rendendo frutos. Alguns deles foram apresentados pelo Serpro durante o Press Summit. 

Em parceria com a Intel e a Unesp, o Serpro desenvolveu  um validador cognitivo de infrações de trânsito disponibilizado para seus clientes na sua plataforma de nuvem "Estaleiro".  O sistema é baseado em reconhecimento de imagem, para identificação dos modelos dos veículos, de modo a agilizar a emissão de multas e o seu envio de forma automática pelo sistema, sem a necessidade de intervenção humana. A automatização do processo trará mais celeridade também para validações e recursos realizados através do app do Sistema de Notificação Eletrônica (SNE).

serpro

De acordo com o Serpro, a Intel forneceu o hardware e a Unesp toda a capacitação para a equipe que trabalhou no desenvolvimento do sistema. 

Esses centros de Machine Learning em parceria com instituições de ensino fazem parte de uma iniciativa global da Intel, chamada de Intel AI Academy, que visa prover capacitação em Inteligência Artificial para estudantes de Cursos de Computação (Ciência, Engenharia e correlatos) e desenvolvimento de aplicações de Inteligência Artificial. 



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