15/01/20 | Ver no browser

Inteligência Artificial e Data Science sem mistério

Bom dia.
O CEO da Black Rock, Larry Fink, agitou o mundo esta semana com sua carta anual, alertando para a relação entre finanças e crise climática e cobrando um capitalismo responsável, transparente e sustentável. E aí fica ainda mais em evidência a gigantesca pegada de carbono de coisas intangíveis, como os sistemas de treinamento de modelos de aprendizado de máquina. Nesta edição você confere:
  • A calculadora que quantifica as emissões do seu modelo de machine learning
  • Os números do mercado mundial de IA, que sai do hype para a realidade
  • O recorde das patentes de Inteligência Artificial
Boa leitura
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Para calcular as emissões da IA

A pegada de carbono associada à criação de modelos de treinamento de Machine e Deep Learning tem preocupado muitos ambientalistas, empresas e governos. Essa semana, o  CEO da Black Rock, Larry Fink, colocou o dedo na ferida e provocou reflexões. Mas até agora, não existia um método para medir o seu impacto e ajudar a fazer escolhas com menor emissão. Isso pode estar mudando, graças a uma equipe formada pelo Motreal Institute for Learning Algorithms (MILA), do Canadá, a Element AI e a Polytechnique Montreal, que acaba de lançar uma ferramenta para ajudar pesquisadores a quantificar a quantidade de carbono produzida pelo provedor de nuvem usado no treinamento dos modelos de IA.
 
O cálculo estimado é feito considerando muitas variáveis capazes de influir no resultado, como a energia consumida pelo hardware; o tempo de treinamento; a localização geográfica do servidor usado pelo provedor de serviços de nuvem; as emissões de CO2 por unidade de eletricidade produzida nessa região em particular; e potenciais compensações de carbono adquiridas pelo provedor de nuvem, conforme descrito em um artigo publicado por seus criadores.
 
Embora ainda imprecisa, a Machine Learning Emissions Calculator já é considerada um ótimo primeiro passo na conscientização sobre o impacto ambiental do desenvolvimento de algoritmos de IA. Escolher cuidadosamente um provedor de nuvem com base na localização de seus servidores e se eles usam fontes de energia renováveis ​​ou compram compensações de carbono, pode ajudar a reduzir significativamente as emissões de carbono. Evitar o treinamento de modelos de IA do zero sempre que possível, também.
 
Uma análise da OpenAI mostra que o poder de computação necessário para treinar a IA, que dobrava a cada 3,4 meses desde 2012, está dobrando hoje a uma taxa sete vezes mais rápida. Esse aumento dramático ressalta o quanto as conquistas nesse campo do conhecimento se tornaram pesadas para o meio ambiente. Treinar um único modelo de IA pode emitir tanto carbono quanto cinco carros, ao longo de toda a sua vida útil.

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Como ser exponencial em 2020

Para ser exponencial é preciso desapegar, experimentar as tecnologias digitais ao invés de tentar brecar a mudança e preservar o status quo. Isso vale para empresas e para pessoas. A prática da exponencialidade é o tema dessa conversa com Alexandro Strack e Maurício Longo, criadores do programa Mundo ExponencialAperte o play e confira.

Regular ou não a IA, eis a questão

Será realmente necessário haver uma regulamentação internacional para o uso da Inteligência Artificial? O debate voltou a ganhar força na última semana, após a fala do CEO do Google, Sundar Pichai, ao se reunir com políticos europeus, incluindo o primeiro-ministro finlandês, Antti Rinne.
 
As regras existentes são suficientes para governar a nova tecnologia, garante Pichai, ferrenho defensor da autoregulação. “Nos últimos anos, todos nós aprendemos que a tecnologia pode ter consequências não intencionais. Com certeza estamos definitivamente abordando as coisas mais deliberadamente do que antes", afirmou.
 
Talvez essa seja uma batalha perdida. A União Europeia está decidida a ter uma regulação específica e publicou recentemente sete diretrizes para o desenvolvimento e implementação da IA ética como parte de sua estratégia para esse campo. O Fórum Econômico Mundial, que se reúne na próxima semana, seguiu o exemplo, confirmando sua intenção de desenvolver regras globais para a IA ao criar um Conselho que buscará encontrar um terreno comum para o estabelecimento de políticas a respeito.
 
Mas a Casa Branca acaba de propor um conjunto de princípios que visam impedir que as agências do governo dos EUA “super regulem” o desenvolvimento do setor privado de IA e sufoquem a inovação. Vale ler a íntegra do memorando de Trump. Por esse motivo e pela imprecisão dos princípios, a Wired chamou a orientação de "toque leve na regulação da IA".
 
Há quem advogue a regulação de algumas aplicações, não da tecnologia em si. Outros acreditam que ainda é possível estabelecer algumas regras básicas, antes que a tecnologia se torne mais acessível. No momento, apenas grandes empresas e governos podem pagar o poder de hardware e computação necessário para executar aplicativos de IA de ponta; outros estão alugando acesso por meio de serviços em nuvem.

Esse debate ainda vai longe.

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A IA que controla sua própria pegada de carbono

Pode parecer entregar o galinheiro para a raposa tomar conta, mas para a gerente de programação do DeepMind, Sims Witherspoon, deixar que o poderoso sistema de Inteligência Artificial da Google controle ele mesmo o seu consumo de energia, é o caminho para solucionar os problemas do impacto da IA nas mudanças climáticas e reduzir a pegada de carbono dos grandes sistemas computacionais necessários para o avanço da tecnologia.

Nos últimos dois anos, Sims lidera a área do DeepMind ligada à busca de soluções para o consumo de Energia. O modelo criado pelo grupo gerou redução de 40% no consumo de energia dos computadores da Google e, nessa apresentação recente em um evento da Wired UK, ela mostra o progresso do modelo que, ao aprender continuamente com os dados gerados, é capaz de aperfeiçoar a redução do uso de energia tomando decisões praticamente sozinho sobre seu próprio funcionamento. A ideia agora é achar um jeito de oferecer a solução para a indústria geral, mudando o cenário de consumo energético de diferentes setores.
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Novo capítulo na guerra da criptografia

Em nome da privacidade dos usuários, e do direito deles ao uso de criptografia forte, a Apple está disposta a peitar o governo americano mais uma vez. Antes a briga foi com o FBI. Agora, tudo indica que será com Departamento de Justiça.
 
A recusa da companhia em atender ao pedido do procurador-geral dos EUA, William Barr, para desbloquear o iPhone do membro da força aérea saudita que matou três marinheiros americanos em um ataque terrorista no mês passado, reacendeu o debate sobre o se os direitos individuais têm primazia sobre a segurança coletiva. Ou o inverso.
 
A Apple projetou seus dispositivos com criptografia, o que significa que não pode acessar informações pessoais em iPhones bloqueados sem a senha do telefone. Para recuperar dados que não tenham sido enviados para os servidores da empresa, é necessário criar uma backdoor, minando fortemente a segurança e a privacidade dos usuários, garantem o ex-diretor da Agência de Segurança Nacional, Michael Hayden, e o criptógrafo Matthew Green.

Mercado bilionário


O mercado mundial de software de Inteligência Artificial atingirá US$ 126,0 bilhões em 2025. Mais de 330 casos de uso de visão computacional, linguagem natural e análise de dados, em 28 setores, ajudarão a impulsioná-lo, segundo o mais recente relatório da Tractica.
 
Embora ainda haja muito trabalho a ser feito antes de a IA se tornar uma tecnologia mainstream, a Tractica afirma estarmos passando finalmente do hype para a realidade, com o Machine Learning e outras técnicas de IA sendo cada vez infundidas em atividades empresariais, de consumo, defesa e governo.

Em 2020, o mercado global de IA entra em uma nova fase, onde a narrativa começa a mudar da pergunta sobre se a IA é viável para a adoção da tecnologia como recurso indispensável para os negócios.
 
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A IA e o recorde de patentes americanas

Os EUA concederam 333,5 mil patentes em 2019. Quantidade recorde em um único ano, 15% maior que a registrada no ano anterior, segundo dados da IFI CLAIMS Patent Services. Em 2018, o número de patentes concedidas havia caído 3,5% em relação a 2017.
 
Além disso, a IFI revelou as 10 tecnologias de crescimento mais rápido do ano passado, considerando os pedidos de patentes encaminhados ao Escritório de Marcas e Patentes dos EUA. Entre elas estão Machine Learning e Computação Quântica, Manufatura Aditiva (impressão 3D), além de tecnologias que registraram um grande avanço após o desenvolvimento da Inteligência Artificial, como a criação de plantas híbridas a partir da edição de genes, o próprio CRISP e a tecnologia de veículos voadores.
 
A IBM liderou a lista de patentes recebidas pelo 27º ano consecutivo, com 9.262, sendo 1,8 mil delas de relacionadas à IA. A Samsung Electronics veio logo a seguir, com 6,46 mil patentes. Entre as Faangs, a Apple aparece na sétima posição, com 2,49 mil patentes, a Amazon na nona, com 2,42 mil e o Facebook na 36ª, com 989.

Garimpo da semana

  • Inquérito aberto pela Unidade Especial de Proteção de Dados e Inteligência Artificial do Ministério Público do Distrito Federal vai investigar possível vulnerabilidade no Cadastro Positivo.  Entre as falhas de segurança encontradas estão, por exemplo, a exposição do nome e sobrenome da mãe dos titulares dos CPFs consultados. Informações que, se combinadas, permitem levar à obtenção de mais dados pessoais dos titulares em outros sites e instituições, como Receita Federal e Justiça Eleitoral.
     
  • Os cookies de terceiros, usados para segmentação de anúncios, estão realmente com os dias contatos no Google. A intenção é deixar de suportá-los no Chrome em 2 anos.
     
  • Uma nova técnica, desenvolvida pelo Uber, pode melhorar a forma como os modelos de Deep Learning são treinados em escala.
     
  • O desenvolvimento de tratores autônomos não é simples - os campos agrícolas são ambientes desestruturados e desiguais, indiscutivelmente mais difíceis de navegar do que estradas pavimentadas. Mas vários fatores o tornam mais fácil que o desenvolvimento de carros autônomos.
     
  • Como projetar e implementar Reinforcement Learning (aprendizado por reforço) evitando o risco de criar uma IA preguiçosa?
     
  • O mercado global de robótica colaborativa (cobot) está passando por forte crescimento, impulsionado por fatores como eficiência, qualidade e automação da produção. 
     
  • 10 principais habilidades para um cientista de dados em 2020.
     
  • Neurocirurgiões estão usando a IA para diagnosticar tumores com a mesma precisão dos patologistas, muito mais rápido, de acordo com um relatório da revista Nature Medicine.
     
  • Há um bilhão de imagens médicas disponíveis online, informa o TechCrunch.
     
  • Militares americanos estão desenvolvendo um sistema de reconhecimento facial que funciona no escuro. Ele usa câmeras infravermelhas para reconhecer o calor emitido pelo rosto das pessoas.
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