A iniciativa das Gigafábricas de IA da Comissão Europeia está a ganhar tração rapidamente, tendo recebido 76 manifestações de interesse que abrangem 60 locais potenciais em 16 Estados-Membros da UE. Esta resposta demonstra a ambição da Europa em estabelecer capacidades soberanas de IA e reduzir a dependência de tecnologias externas.

As Gigafábricas de IA serão centros computacionais de alto desempenho dedicados ao desenvolvimento e treino de sistemas de IA de próxima geração. Ao contrário dos centros de dados tradicionais, estas instalações centram-se exclusivamente em IA, oferecendo a infraestrutura necessária para alcançar ou ultrapassar os padrões globais.

Embora os nomes das empresas envolvidas não tenham sido divulgados por motivos de confidencialidade comercial, grandes empresas europeias de telecomunicações, operadores de centros de dados, fornecedores de energia e gigantes tecnológicos estarão alegadamente envolvidos. Coletivamente, estas propostas poderão levar à instalação de três milhões de GPUs, proporcionando uma capacidade de treino sem precedentes.

O que distingue estas Gigafábricas não é apenas a escala, mas a integração de ecossistemas. O objetivo é reunir infraestrutura computacional, eficiência energética, dados e talento num único espaço, acelerando a inovação em áreas como saúde, modelação climática, automação e serviços digitais.

A sustentabilidade é um elemento central. Alguns projetos planeiam utilizar fontes de energia renovável, como energia hidroelétrica e métodos naturais de arrefecimento, estando o norte da Suécia a ser considerado para a criação de uma fábrica de IA com zero emissões de carbono.

A EuroHPC Joint Undertaking irá liderar a próxima fase do projeto, com convites formais para desenvolvimento previstos para o final de 2025. Se bem-sucedidas, estas Gigafábricas poderão consolidar a liderança da Europa no desenvolvimento de uma IA ética, escalável e soberana.

Uma recente investigação sobre modelos de linguagem multimodal demonstrou que estes sistemas estão a desenvolver representações internas do mundo que se assemelham notavelmente à forma como o cérebro humano organiza a informação. O estudo centrou-se na forma como os modelos de inteligência artificial categorizam e compreendem objetos naturais como animais, plantas e formações geológicas. Através de um método que envolveu a comparação de semelhanças entre conjuntos de três objetos, foram analisadas as agrupações conceptuais formadas por diferentes sistemas de IA. De forma surpreendente, os padrões resultantes alinharam-se fortemente com a forma como os humanos associam e distinguem mentalmente as várias categorias. Estes agrupamentos — formados sem qualquer intervenção humana — demonstraram que a IA aprendeu de forma independente distinções semânticas relevantes.

Comparações posteriores com dados de imagem cerebral revelaram uma correspondência significativa entre as representações internas dos modelos e as que são observadas em regiões específicas do cérebro humano responsáveis pelo processamento visual e conceptual. Isto sugere que os sistemas de IA não estão apenas a imitar decisões humanas de forma externa, mas estão também a desenvolver estruturas cognitivas internas paralelas às dos mecanismos biológicos. As implicações são significativas. Por um lado, oferece uma visão mais profunda sobre como o cérebro reduz informação visual complexa em categorias organizadas de forma estruturada e semântica. Por outro, abre caminho para o desenvolvimento de modelos de IA mais eficientes, inspirados no funcionamento cerebral, capazes de processar informação de forma semelhante à perceção humana e com menor exigência computacional. À medida que a inteligência artificial continua a evoluir, descobertas como esta reforçam a convergência crescente entre a ciência cognitiva humana e o aprendizado automático, destacando a possibilidade de que as máquinas venham a raciocinar e compreender o mundo de formas fundamentalmente semelhantes ao cérebro humano.

Uma nova classe de redes neurais artificiais, conhecidas como Redes Neurais Tudo-Topográficas (All-TNNs), foi desenvolvida para espelhar de forma mais precisa o funcionamento do sistema visual humano. Ao contrário dos modelos tradicionais, como as redes neuronais convolucionais (CNNs), que aplicam os mesmos detetores de características uniformemente em todo o campo visual, as All-TNNs adotam uma abordagem mais realista do ponto de vista biológico. Estas redes incorporam uma organização retinotópica e topográfica, o que significa que as características são detetadas não apenas com base na sua presença, mas também no local onde surgem — imitando o processamento espacial realizado pelo córtex visual do cérebro.

Este design estruturado espacialmente contrasta fortemente com a estratégia de “copiar e colar” usada pelas CNNs, onde as características aprendidas numa parte da imagem são generalizadas para todas as localizações. No cérebro humano, essa transferência uniforme não ocorre. O processamento visual depende fortemente tanto do tipo de característica como da sua localização, com neurónios afinados para regiões e propriedades específicas. As All-TNNs simulam esse comportamento ao alinhar os detetores de características numa superfície bidimensional semelhante ao córtex, garantindo que regiões vizinhas respondem a estímulos semelhantes, enquanto regiões mais distantes apresentam variação.

Esta arquitetura permite que as All-TNNs capturem de forma mais precisa os padrões comportamentais humanos em tarefas visuais, oferecendo uma maior proximidade com o modo natural como a informação visual é processada. Embora as redes neuronais profundas sejam utilizadas há bastante tempo para modelar aspetos da perceção visual, os avanços mais recentes na inteligência artificial têm frequentemente levado a arquiteturas que se afastam da plausibilidade biológica. As All-TNNs ajudam a colmatar essa lacuna ao reintroduzir princípios organizacionais fundamentais observados no cérebro.

Para além de proporcionarem maior realismo biológico, as All-TNNs abrem novas oportunidades de investigação em neurociência e psicologia. Estas redes poderão ajudar a compreender como a disposição espacial da sensibilidade a características — também conhecida como topografia cortical — influencia a perceção e a cognição humanas. Os esforços atuais concentram-se na melhoria da eficiência de treino e na obtenção de transições mais suaves de seletividade entre características ao longo do córtex artificial, tal como ocorre no cérebro. Explorar como os sistemas biológicos alcançam naturalmente essa suavidade continua a ser uma direção de investigação promissora.

Um recente avanço na área da inteligência artificial revelou uma poderosa técnica de poda que reduz significativamente o tamanho e o consumo de recursos dos sistemas de aprendizagem profunda — sem afetar o desempenho.

Ao analisar o modo como as redes neuronais aprendem e identificar quais os parâmetros essenciais, foi demonstrado que é possível remover até 90% dos parâmetros em determinadas camadas mantendo a precisão total do modelo. Isto torna os modelos de IA muito mais leves, rápidos e energeticamente eficientes.

Ao contrário de abordagens anteriores, que ofereciam ganhos limitados ou compromissos na fiabilidade, esta técnica mantém o desempenho do modelo e permite a sua utilização em hardware de baixo consumo. Trata-se de um passo claro em direção a uma IA mais sustentável e escalável, especialmente em dispositivos móveis, sistemas embutidos ou ambientes com recursos limitados.

Este desenvolvimento representa um avanço importante rumo a uma IA mais ecológica, melhorando a eficiência e acessibilidade dos sistemas inteligentes em diversos setores. Ao reduzir os custos computacionais sem comprometer os resultados, a IA pode agora ser mais inteligente, mais leve e mais adaptada às exigências do mundo real.

Foi desenvolvido um sistema inovador de inteligência artificial capaz de detetar contaminação em resíduos de madeira provenientes da construção e demolição — um dos fluxos de resíduos mais desafiantes e frequentemente ignorados na indústria da construção. Este novo sistema utiliza modelos avançados de aprendizagem profunda treinados com um vasto conjunto de imagens reais de madeira contaminada, alcançando 91% de precisão na identificação de vários tipos de contaminação usando apenas imagens RGB comuns. O sistema consegue reconhecer sinais visíveis de contaminação, incluindo tinta, fragmentos de metal, adesivos, manchas químicas e outros materiais que normalmente tornam a madeira inadequada para reciclagem. Ao analisar imagens em tempo real, a IA pode classificar automaticamente a madeira contaminada, melhorando a segurança, reduzindo o trabalho manual e aumentando a recuperação de materiais reutilizáveis.

Ao contrário dos métodos tradicionais de triagem, que são morosos e inconsistentes, esta abordagem baseada em IA oferece uma alternativa escalável e fiável. Pode ser aplicada em linhas de triagem, drones aéreos ou dispositivos portáteis, permitindo decisões rápidas e precisas no local — especialmente em ambientes de alto volume ou perigosos. Este avanço representa um passo importante na direção da recuperação automatizada de recursos e contribui diretamente para as iniciativas de economia circular, ao permitir que mais madeira seja reciclada em vez de descartada. Também abre caminho para soluções semelhantes baseadas em IA noutros fluxos de resíduos especializados, onde a triagem manual é impraticável ou demasiado dispendiosa. Ao tirar partido da aprendizagem baseada em imagens e ao focar-se em dados reais, este sistema demonstra como a IA pode desempenhar um papel transformador na construção sustentável, na inovação da reciclagem e nos esforços globais de redução de resíduos.

Num novo estudo, agentes de IA demonstraram a capacidade de desenvolver sistemas de linguagem estruturados, semelhantes à linguagem humana, ao interagirem num jogo de comunicação. A cada agente era mostrado um cor e tinha de comunicá-la usando um símbolo sem significado. O agente receptor tentava então identificar a cor correta com base nesse símbolo. Quando tinham sucesso, ambos os agentes recebiam uma recompensa partilhada, incentivando-os a aperfeiçoar a sua linguagem simbólica. Com o tempo, os agentes criaram um sistema de nomeação das cores que refletia a forma como os humanos categorizam e nomeiam cores nas línguas naturais.

O estudo explorou também como a linguagem evolui através das gerações. Novos agentes foram introduzidos e tiveram a oportunidade de aprender com os padrões de comunicação das gerações anteriores antes de desenvolverem ainda mais a linguagem. Esta combinação de aprendizagem partilhada e reforço pela prática levou a um desenvolvimento linguístico mais eficaz e semelhante ao humano. Os resultados destacam como a comunicação estruturada pode surgir quando a aprendizagem está ligada a tarefas reais e é transmitida ao longo das gerações — oferecendo perspetivas tanto sobre o comportamento da IA como sobre a evolução da linguagem humana.

Investigadores do MIT e do Woods Hole Oceanographic Institution desenvolveram o SeaSplat, uma ferramenta inovadora com inteligência artificial que elimina os efeitos de distorção da água para revelar as cores reais de cenas subaquáticas em impressionantes modelos 3D. Ao combinar um algoritmo de correção de cor com a avançada tecnologia de 3D Gaussian Splatting, o SeaSplat reconstrói imagens subaquáticas em modelos 3D imersivos e com cores reais, que podem ser explorados virtualmente de qualquer ângulo. Esta inovação supera desafios comuns na imagem subaquática, como a dispersão da luz e o desbotamento das cores causados pela água e pelas partículas em suspensão, permitindo aos cientistas ver os ambientes marinhos como se a água tivesse sido removida.

A capacidade do SeaSplat de produzir representações 3D precisas e de alta qualidade é especialmente útil para biólogos marinhos que monitorizam recifes de coral e outros ecossistemas delicados. Por exemplo, melhora a deteção do branqueamento dos corais, que pode ser difícil de identificar devido à distorção das cores nas fotos subaquáticas. Embora o sistema atual exija recursos computacionais potentes, mostra grande potencial para veículos subaquáticos com cabo e exploração científica remota, permitindo aos investigadores "mergulhar" virtualmente em cenas oceânicas e estudar a biodiversidade marinha com uma clareza e precisão sem precedentes.

Investigadores da Universidade de Michigan apresentaram o H-CAST, um modelo inovador de IA que classifica imagens através de uma árvore hierárquica — desde categorias gerais como “ave” até específicas, como “águia-careca”. Ao contrário dos modelos anteriores que tratam as classificações grossas e detalhadas como tarefas separadas, o H-CAST alinha estes níveis através da segmentação intra-imagem, focando a atenção no mesmo objeto em múltiplos níveis de detalhe. Isto conduz a previsões mais precisas e consistentes. Os modelos tradicionais enfrentam dificuldades com imagens imperfeitas ou pouco claras, mas a abordagem hierárquica do H-CAST permite fornecer classificações fiáveis a diferentes níveis de detalhe. Testado em quatro conjuntos de dados de referência, o H-CAST superou modelos de última geração em até 11% de precisão, reduzindo também as inconsistências entre as classificações gerais e específicas.

Esta tecnologia tem forte potencial para aplicações reais, como a monitorização da vida selvagem — onde pode identificar espécies quando possível ou recorrer a categorias mais abrangentes — e veículos autónomos, que podem usar previsões mais gerais para interpretar de forma segura objetos ocultos ou distantes. Ao imitar o raciocínio flexível humano, o H-CAST representa um avanço significativo na criação de sistemas de IA mais interpretáveis e robustos em ambientes visuais complexos.

Um novo modelo matemático permite agora prever com maior precisão a eficácia do transfer learning em redes neuronais — especialmente quando há pouca disponibilidade de dados. Este avanço é fundamental em áreas como o diagnóstico médico, onde é muitas vezes impraticável obter grandes conjuntos de dados rotulados. Ao reutilizar o conhecimento de modelos treinados com grandes volumes de dados, o método melhora a generalização e reduz o risco de overfitting em tarefas novas com poucos dados.

O modelo combina duas técnicas analíticas avançadas: a Renormalização de Kernel e o formalismo clássico de Franz-Parisi, oriundo da teoria dos spin glasses. Esta abordagem inovadora aplica-se diretamente a conjuntos de dados reais e permite estimar com precisão o desempenho de uma rede-alvo ao adotar conhecimento transferido. Representa um passo significativo para tornar a IA mais eficaz e fiável em áreas especializadas com dados limitados.

Um artigo recente explora a questão crucial de saber se a IA é mais racional do que os seres humanos, ao invés de simplesmente mais inteligente. O texto argumenta que, embora sistemas avançados de IA como o GPT-4 demonstrem habilidades cognitivas impressionantes, eles frequentemente superam o raciocínio humano em certos contextos, mas não conseguem replicar totalmente as complexidades da tomada de decisão humana.

O potencial da IA está em sua capacidade de aprimorar a racionalidade, e não apenas a inteligência. Ao entender e incorporar os padrões de tomada de decisão humana, os sistemas de IA podem se tornar ferramentas mais eficazes e complementares na resolução de problemas do mundo real.

O artigo destaca a importância de focar na racionalidade da IA, sugerindo que essa abordagem pode levar a sistemas mais intuitivos e adaptáveis, melhorando sua integração nas aplicações cotidianas

A Edge AI traz o processamento de inteligência artificial diretamente para dispositivos locais como smartphones, sistemas IoT e equipamentos industriais, permitindo a análise de dados em tempo real com mínima latência. Ao eliminar a necessidade de comunicação constante com a cloud, a Edge AI oferece benefícios significativos, como tempos de resposta mais rápidos, maior privacidade de dados e redução de custos de rede. Setores-chave que estão a adotar a Edge AI incluem a saúde (diagnóstico portátil), veículos autónomos (decisão instantânea), retalho (gestão de inventário) e cidades inteligentes (otimização do tráfego). As organizações são incentivadas a começar com um caso de uso bem definido, selecionar modelos de IA otimizados e desenhar uma arquitetura de edge escalável adequada às suas necessidades operacionais.

Embora a Edge AI ofereça um potencial transformador, também apresenta desafios. Implementar modelos de IA em dispositivos com recursos limitados exige uma otimização cuidadosa dos modelos e competências técnicas especializadas. Os custos iniciais de infraestrutura, as preocupações com a segurança e o equilíbrio entre consumo de energia e desempenho são fatores críticos a considerar. No entanto, os rápidos avanços em hardware e software estão a tornar a Edge AI cada vez mais acessível, prometendo uma gama crescente de aplicações empresariais num futuro próximo.

Um novo método chamado Self-Disciplined Autoregressive Sampling (SASA), desenvolvido por investigadores do MIT e da IBM, apresenta uma forma eficiente para os grandes modelos de linguagem (LLMs) controlarem e desintoxicarem a sua própria geração de linguagem sem necessidade de retraining. O SASA funciona durante a fase de inferência, analisando a representação interna do LLM para distinguir entre linguagem tóxica e não tóxica. Constrói um classificador no espaço de embeddings do modelo para definir uma fronteira entre conteúdo prejudicial e aceitável. Ao reajustar as probabilidades de amostragem de cada token potencial seguinte com base na sua proximidade a esta fronteira, o SASA orienta a geração para respostas mais seguras e apropriadas, preservando a fluidez.

Este método oferece uma alternativa leve e eficaz às abordagens tradicionais de desintoxicação, que dependem de retraining dispendiosos ou modelos de recompensa complexos. Avaliações em diferentes LLMs e conjuntos de dados, como RealToxicityPrompts, BOLD e AttaQ, mostram que o SASA reduz significativamente a toxicidade e mitiga preconceitos, como diferenças de género nas respostas. O SASA tem um desempenho comparável aos modelos mais avançados na desintoxicação, mantendo um menor custo computacional. Além disso, o SASA pode ser alargado para incorporar múltiplos valores humanos, como justiça, utilidade e veracidade, tornando-se uma estrutura promissora para gerar comunicação de IA alinhada de forma ética.

Os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), como o GPT-4, conquistaram grande notoriedade pela sua capacidade de gerar texto semelhante ao humano. No entanto, especialistas alertam que estes modelos não "sabem" realmente nada. Treinados com conjuntos de dados estáticos, os LLMs não têm acesso a informação em tempo real e podem produzir respostas imprecisas ou mesmo inventadas — um fenómeno conhecido como "alucinação". Apesar dos investimentos crescentes em modelos maiores, estes desafios continuam a ser um obstáculo, especialmente em áreas onde a precisão e a fiabilidade são cruciais.

Para colmatar estas limitações, está a ganhar destaque uma nova abordagem chamada Geração Aumentada por Recuperação (RAG). O RAG melhora os LLMs ao integrá-los com fontes de dados externas, permitindo que os modelos recuperem e referenciem informação atualizada e específica de domínio ao gerar respostas. Este método não só aumenta a precisão e a fiabilidade das respostas da IA, como também apoia aplicações em setores que exigem conteúdos atualizados e verificáveis. Com o RAG, o panorama da inteligência artificial começa a evoluir do entusiasmo para uma inteligência prática e fundamentada.

Uma nova estrutura teórica lança luz sobre como as redes neuronais aprendem e organizam informações internamente, oferecendo uma teoria unificadora por trás de vários comportamentos centrais do deep learning. Conhecida como a Hipótese da Representação Canónica (CRH), esta teoria propõe que, durante o treino, as redes neuronais alinham naturalmente os seus componentes internos — representações, pesos e gradientes — em cada camada. Este alinhamento inerente leva ao desenvolvimento de estruturas internas compactas e eficientes, melhorando tanto a interpretabilidade como o desempenho dos modelos. Quando esse alinhamento é perturbado, entra em ação a Hipótese do Alinhamento Polinomial (PAH), sugerindo que esses elementos evoluem para relações polinomiais, revelando fases de aprendizagem distintas dentro da rede.

Esta abordagem de dupla hipótese fornece uma explicação potencial para fenómenos previamente observados no deep learning, como o colapso neuronal e os padrões de alinhamento de características. Mais importante ainda, abre novos caminhos para otimizar o comportamento dos modelos, injetando intencionalmente ruído nos gradientes para moldar as representações da rede. Estas descobertas não só aprofundam a nossa compreensão dos mecanismos de aprendizagem profunda, como também apontam paralelismos com o modo como o cérebro biológico processa informação, sendo um passo promissor em direção a sistemas de IA mais interpretáveis e inspirados na biologia.

Um estudo recente da NYU Tandon apresenta uma abordagem inovadora para melhorar a privacidade em Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), utilizando atenção guiada pela entropia. À medida que os sistemas de IA dependem cada vez mais de modelos hospedados na nuvem, a privacidade dos dados dos utilizadores torna-se uma preocupação crítica. A Inferência Privada (PI) surge como uma solução, permitindo que os modelos de IA operem com dados encriptados. No entanto, esta abordagem acarreta custos computacionais elevados, aumentando a latência e o consumo de energia. Este estudo visa superar esses desafios ao repensar a arquitetura fundamental da IA.

Os investigadores descobriram que a remoção das não linearidades—um componente essencial do aprendizado profundo—leva a dois problemas principais: colapso da entropia nas camadas mais profundas, tornando o treino instável, e sobrecarga entrópica nas camadas iniciais, reduzindo a eficiência do modelo. Para resolver isso, desenvolveram a Regularização da Entropia para controlar o fluxo de informação e a Normalização Amigável à PI para estabilizar o treino sem comprometer a privacidade. As suas descobertas estabelecem a entropia como um princípio fundamental de design para criar IA eficiente e segura. Ao unir a teoria da informação e a arquitetura neural, este trabalho abre caminho para modelos de IA mais privados e eficazes. A equipa disponibilizou a sua implementação em código aberto, incentivando novas pesquisas sobre o futuro da IA privada.

À medida que a IA se torna um ativo essencial para os negócios, as organizações devem estabelecer unidades dedicadas à inovação em IA para maximizar seu potencial. Essas unidades funcionam como um centro para o desenvolvimento, implantação e governança da IA, garantindo que as iniciativas de IA estejam alinhadas com os objetivos empresariais e promovendo uma cultura de inovação. Ao consolidar a expertise em IA, as empresas podem acelerar a transformação digital, melhorar a eficiência e criar novas oportunidades de receita. Uma unidade de inovação bem estruturada ajuda a mitigar riscos, manter práticas éticas de IA e impulsionar valor organizacional mensurável, integrando a IA em produtos, serviços e processos de tomada de decisão.

A liderança desempenha um papel crucial no sucesso de uma unidade de inovação em IA. Um Chief AI Officer (CAIO) ou executivo sênior deve liderar a equipe, garantindo a colaboração entre departamentos como RH, marketing, finanças e jurídico. Uma equipe multidisciplinar, incluindo cientistas de dados, especialistas em ética da IA e engenheiros, é essencial para desenvolver soluções eficazes e diversificadas. Relatar diretamente à alta administração garante que a IA permaneça uma prioridade estratégica, assegurando recursos para projetos escaláveis. Ao promover a colaboração com instituições acadêmicas e startups de tecnologia, as empresas podem se manter à frente nas inovações de IA, enquanto mantêm estruturas de governança para garantir transparência e padrões éticos.

À medida que a IA, as mudanças regulatórias e os fatores geopolíticos remodelam o setor tecnológico, as empresas devem repensar os seus modelos, modernizar os dados e navegar pelas exigências de conformidade para se manterem competitivas. A Inteligência Artificial Generativa (GenAI) e a Internet das Coisas (IoT) estão a impulsionar a inovação, ajudando as empresas a desbloquear novos fluxos de valor e a otimizar operações. No entanto, a monetização de dados continua a ser um desafio, com 46% das empresas de tecnologia, media e telecomunicações (TMT) a enfrentar dificuldades em extrair valor dos seus dados. Investimentos estratégicos impulsionados por IA, parcerias e modelos de negócio baseados em ecossistemas estão a revelar-se mais lucrativos do que produtos isolados, atingindo margens de 50-60%. Além disso, a automação baseada em IA está a otimizar fluxos de trabalho, com 45% dos líderes tecnológicos a preverem poupanças significativas de custos através da GenAI.

Ao mesmo tempo, os riscos regulatórios e geopolíticos acrescentam complexidade à adoção da IA. O endurecimento das leis sobre IA e a divergência regulatória entre os EUA e a UE estão a forçar as empresas a adotarem estratégias regionais, enquanto as restrições aos investimentos em IA na China evidenciam as preocupações com a concorrência global. Para prosperar em 2025, as empresas devem priorizar a inovação impulsionada por IA, investir na modernização de dados e reforçar a resiliência através de parcerias estratégicas. Aqueles que adotarem a IA de forma responsável e se adaptarem às mudanças regulatórias ganharão uma vantagem competitiva num mundo cada vez mais digital e dinâmico.

Uma nova metodologia de treino de IA foi desenvolvida para enfrentar o problema das correlações espúrias, uma limitação comum em que os modelos tomam decisões com base em padrões enganosos, em vez de características relevantes. As abordagens tradicionais exigem a identificação manual dessas correlações, o que nem sempre é viável quando a sua origem é desconhecida.

A nova técnica resolve esta questão através da remoção de um pequeno subconjunto de dados de treino mais complexos e ambíguos. Ao eliminar estas amostras difíceis de interpretar, os modelos de IA evitam a dependência de detalhes irrelevantes, resultando em previsões mais precisas e fiáveis. Ao contrário dos métodos anteriores, que exigem intervenção manual, esta abordagem funciona mesmo quando a fonte da correlação espúria não é identificada.

Os resultados experimentais demonstram melhorias significativas no desempenho dos modelos, tornando esta técnica um avanço promissor na área do treino de IA. As descobertas serão apresentadas numa conferência internacional de investigação em inteligência artificial.

À medida que as empresas se expandem para mercados internacionais, o sucesso em 2025 será determinado pela forma como aproveitam IA, hiperautomação e colaboração em ecossistemas. A IA já não é apenas uma tendência emergente—tornou-se um pilar da eficiência operacional, permitindo a adaptação de conteúdos em tempo real, a personalização do envolvimento do cliente e a comunicação multilíngue sem falhas. No entanto, as empresas devem ir além da mera automatização, integrando experiência humana e precisão linguística para garantir que os resultados gerados pela IA permaneçam alinhados com a identidade da marca e culturalmente relevantes.

O futuro do crescimento empresarial global reside na hiperautomação, onde a IA se integra perfeitamente com dados em tempo real e fluxos de trabalho operacionais para otimizar processos, melhorar a tomada de decisões e oferecer experiências personalizadas e escaláveis. As empresas que adotarem uma abordagem estratégica da IA, combinando a automatização com parcerias fortes em ecossistemas, obterão uma vantagem competitiva significativa. A verdadeira questão para as empresas de hoje não é se devem adotar a IA, mas como implementá-la de forma eficaz para impulsionar a inovação, a eficiência e a liderança de mercado a longo prazo.

Até 2028, um terço das aplicações empresariais contará com IA agente integrada, um aumento significativo em relação a apenas 1% em 2024, segundo a Gartner. Este crescimento exponencial deve-se à capacidade da IA de aumentar a eficiência, reduzir custos e melhorar a experiência do cliente em setores como saúde, retalho e finanças.

Por que adotar a Agentic AI?

Interações mais inteligentes com clientes – Sistemas de IA aprendem com texto, vídeo e dados para fornecer respostas mais contextuais.

Maior eficiência operacional – Automatiza tarefas como processamento de faturas, resumo de conteúdos e recrutamento, poupando tempo e custos.

Tomada de decisão aprimorada – Insights baseados em IA ajudam as empresas a otimizar estratégias e fluxos de trabalho.

5 Passos-Chave para a Adoção

Modernizar a infraestrutura – Garantir que os sistemas suportam as necessidades de armazenamento, processamento e segurança da IA.

Formação da força de trabalho – Superar lacunas de competências através de programas de capacitação em IA.

Lançar programas-piloto – Testar a IA em cenários reais antes da implementação total.

Adotar uma mudança cultural – Promover a confiança na automação e na tomada de decisões da IA.

Reforçar a governança de dados – Implementar práticas éticas e transparentes para maior confiabilidade.

O Futuro é Agora!

A Agentic AI está a revolucionar as empresas—mas a preparação é essencial. As organizações que investirem hoje em tecnologia, pessoas e cultura serão as líderes da era da IA.

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A Hugging Face apresentou o Pi0, um inovador modelo de IA que permite que robôs interpretem e executem comandos em linguagem natural. Desenvolvido pela Physical Intelligence e integrado à plataforma LeRobot da Hugging Face, o Pi0 é um modelo de visão-linguagem-ação projetado para tornar a robótica mais autónoma e acessível. Ao contrário dos robôs tradicionais, que requerem programação detalhada, o Pi0 pode ser treinado para realizar tarefas complexas, como dobrar roupa, servir mesas e embalar compras. O modelo foi treinado em sete plataformas robóticas e 68 tarefas avançadas, demonstrando a sua versatilidade. Além disso, pode ser ajustado com conjuntos de dados personalizados, tornando-o valioso para diversas indústrias.

Especialistas consideram o Pi0 uma revolução na robótica baseada em IA. Segundo Shawn DuBravac, CEO do Avrio Institute, o modelo reduz os custos de desenvolvimento, permite que não programadores controlem robôs com linguagem natural e viabiliza robôs multiuso, substituindo máquinas de função única. Além disso, a versão aprimorada Pio-Fast oferece treinamento mais rápido e melhor adaptação. Ao combinar imagens, texto e ações, o Pi0 aproxima a automação da aplicação no mundo real. Disponível no ecossistema open-source da Hugging Face, representa um grande avanço na inteligência física artificial.

IA #Robótica #HuggingFace #Automação #AprendizagemAutomática

Um inovador algoritmo de IA, Torque Clustering, está a transformar a aprendizagem não supervisionada, permitindo que os sistemas de inteligência artificial identifiquem padrões em dados de forma independente, sem intervenção humana. Esta inovação representa um avanço significativo rumo a uma IA que aprende de forma mais semelhante à inteligência natural.

Ao contrário da aprendizagem supervisionada tradicional, que depende de grandes conjuntos de dados rotulados, o Torque Clustering deteta autonomamente estruturas dentro de conjuntos de dados complexos, tornando-o altamente eficaz para aplicações em biologia, finanças, medicina e astronomia. Inspirado no conceito físico de torque e em interações gravitacionais, o algoritmo adapta-se facilmente a diferentes tipos de dados e processa grandes volumes de informação com uma eficiência excecional.

"Esta inovação aproxima-nos de uma IA que aprende como os animais—através da observação e exploração—sem necessidade de instruções pré-definidas", afirmou o Professor Distinto CT Lin. "Ao eliminar a necessidade de dados rotulados, o Torque Clustering permite aplicações de IA mais escaláveis e eficientes em diversas indústrias."

Com uma abordagem totalmente autónoma e sem necessidade de parametrização, o Torque Clustering tem o potencial de acelerar o progresso rumo à inteligência artificial geral (AGI), especialmente em robótica e sistemas autónomos. A sua disponibilização em código aberto deverá impulsionar novas inovações, posicionando-o como uma ferramenta transformadora na investigação e desenvolvimento da IA.

O crescente papel da IA em várias indústrias levanta preocupações sobre confiabilidade, viés, desinformação e riscos de privacidade. Guardrails AI, cofundado por Shreya Rajpal, aborda esses desafios fornecendo uma camada de validação em tempo real para modelos de IA, garantindo saídas mais seguras e previsíveis. Esta plataforma de código aberto é composta por dois componentes principais: Guardrails Hub – Uma coleção de 65+ salvaguardas para detetar alucinações, riscos de segurança e viés. Orquestration Engine – Permite que os utilizadores configurem as salvaguardas, garantindo impacto mínimo no desempenho. Suportando principais fornecedores de IA como OpenAI, Google e Anthropic, o Guardrails AI integra-se perfeitamente com aplicações baseadas em Python e OpenTelemetry para um monitoramento aprimorado. Sua característica de destaque é a detecção de falhas de baixa latência e alta precisão, com resposta em menos de 100 milissegundos. Para melhorar ainda mais a segurança da IA, a equipa está a desenvolver o Guardrails Index, uma ferramenta de comparação de estratégias de mitigação de riscos de IA. A empresa também está a expandir a sua abordagem para além da validação de entrada e saída. À medida que a adoção da IA acelera, o Guardrails AI desempenha um papel crucial em garantir a implantação responsável e confiável da IA. Os desenvolvedores podem contribuir através do GitHub, LinkedIn e Discord, ajudando a moldar o futuro da segurança e confiabilidade da IA.

O Transformer2 é um LLM auto-adaptativo projetado para ajustar dinamicamente os seus pesos quando enfrenta novas tarefas, eliminando a necessidade de ajustes tradicionais de afinamento. Ao contrário dos modelos convencionais, que requerem ajustes nos parâmetros seguidos de um novo treino, o Transformer2 adapta-se em tempo real quando encontra tarefas desconhecidas.

O modelo funciona em duas etapas. Primeiro, analisa a tarefa que recebe para determinar a resposta necessária. Depois, ajusta o seu sistema interno de pesos usando a Decomposição de Valores Singulares (SVD) e aprendizagem por reforço, ajudando-o a priorizar as informações mais relevantes para a tarefa em questão.

Durante a inferência, o Transformer2 utiliza três estratégias principais: baseada no prompt, baseada em classificador e um método de adaptação de poucos exemplos. Esta flexibilidade permite ao modelo ter um bom desempenho tanto em tarefas familiares como em novas consultas desafiantes, tornando-o mais versátil do que os LLMs tradicionais. O resultado é uma IA capaz de se ajustar dinamicamente a diferentes tipos de tarefas, oferecendo maior eficiência e flexibilidade.

A Multiverse Computing e a Kinesis Network uniram-se para responder às crescentes exigências da IA, ao mesmo tempo que reduzem o consumo de energia e otimizam o uso de recursos. Aproveitando o poder dos algoritmos inspirados em quantum, o software CompactifAI da Multiverse melhora o desempenho dos modelos de IA, enquanto minimiza os requisitos computacionais, resultando em economias significativas de energia sem comprometer a precisão.

A Kinesis Network, com a sua experiência em computação distribuída, ajuda as organizações a utilizar melhor os recursos ociosos, alocando dinamicamente as cargas de trabalho, reduzindo o desperdício e os custos de infraestrutura. Esta parceria visa otimizar as cargas de trabalho da IA, tornando-as mais eficientes e sustentáveis.

À medida que a IA continua a ultrapassar os limites da infraestrutura atual, esta colaboração oferece uma solução inovadora, integrando a otimização dos modelos de IA da Multiverse com a plataforma de gestão de computação da Kinesis. Juntas, as empresas visam capacitar as empresas de IA a expandirem as suas capacidades sem o peso do consumo excessivo de energia.

A parceria também alinha-se com os esforços para reduzir o impacto ambiental da IA, com ambas as empresas a priorizarem práticas tecnológicas sustentáveis. O CEO da Multiverse, Enrique Lizaso Olmos, destacou que a colaboração abrirá novas possibilidades para modelos de IA que antes estavam limitados por restrições de poder e computação.

Com ambas as empresas ligadas ao Amazon Web Services (AWS), esta colaboração estabelece um poderoso exemplo para as futuras inovações em IA que priorizam tanto o desempenho quanto a sustentabilidade.

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fine-tuning de um modelo de IA pré-treinado envolve adaptá-lo a uma tarefa específica, mantendo o seu conhecimento pré-existente enquanto o ensina novas competências. Os hiperparâmetros, que controlam o processo de aprendizagem do modelo, desempenham um papel essencial no fine-tuning. Alguns dos principais hiperparâmetros incluem:

Taxa de Aprendizagem: Controla o quanto o modelo ajusta os seus pesos a cada iteração. Uma taxa de aprendizagem muito alta pode fazer o modelo perder boas soluções, enquanto uma muito baixa pode tornar o processo demasiado lento.

Tamanho do Lote: Refere-se ao número de amostras que o modelo processa de cada vez. Lotes grandes são mais rápidos, mas podem perder detalhes importantes, enquanto lotes pequenos são mais lentos, mas mais detalhados.

Épocas: O número de passagens completas através dos dados. Muitas épocas podem causar overfitting, enquanto poucas podem não ser suficientes para o modelo aprender o necessário.

Taxa de Desativação (Dropout): Durante o treino, desativa aleatoriamente partes do modelo para evitar que ele dependa excessivamente de certas características, o que pode ajudar a prevenir overfitting.

Decaimento de Peso: Impede o modelo de se apegar demasiado a uma característica específica, o que também ajuda a evitar o overfitting.

Plano de Taxa de Aprendizagem: Ajusta a taxa de aprendizagem ao longo do tempo. Normalmente começa-se com grandes mudanças e depois afina-se o modelo com ajustes menores.

Congelar/Descongelar Camadas: Os modelos pré-treinados têm camadas que já contêm conhecimento. Congelar algumas camadas preserva esse conhecimento, enquanto descongelar outras permite que o modelo se ajuste à nova tarefa.

Os principais desafios incluem o overfitting devido a conjuntos de dados pequenos, os custos computacionais elevados e a necessidade de ajustar o processo conforme a tarefa específica. Para ter sucesso no fine-tuning, é aconselhável começar com configurações padrão, ajustar com base na semelhança da tarefa, monitorizar o desempenho de validação e realizar testes com conjuntos de dados menores.

Embora o fine-tuning exija alguma experimentação, ele permite que os modelos sejam ajustados para tarefas específicas, melhorando significativamente o seu desempenho.

Uma equipa do Instituto Indiano de Ciência (IISc) e da University College London desenvolveu um modelo de aprendizagem automática que prevê propriedades de materiais, mesmo com dados limitados. Este avanço visa resolver o desafio da escassez de dados na ciência dos materiais, pois testar materiais para propriedades específicas pode ser caro e demorado.

Os investigadores utilizaram aprendizagem por transferência, onde um modelo é pré-treinado com grandes conjuntos de dados e, em seguida, ajustado com dados menores e específicos. Esta abordagem melhora a capacidade do modelo de prever propriedades dos materiais, como intervalos eletrónicos, energias de formação e características mecânicas. Ao empregar Redes Neurais Gráficas (GNNs), o modelo processa dados sob a forma de estruturas atómicas e ligações químicas.

O seu framework de Pré-Treinamento Multi-Propriedade (MPT) treinou o modelo em várias propriedades de materiais simultaneamente, aumentando significativamente o seu poder preditivo. O modelo não só previu as propriedades para as quais foi especificamente treinado, mas também conseguiu prever o valor do intervalo eletrónico para materiais que não tinha analisado anteriormente.

Este modelo está a ser aplicado para prever o movimento de iões em eletrodos de baterias, o que pode levar a dispositivos de armazenamento de energia mais eficientes. Além disso, pode ajudar a melhorar a fabricação de semicondutores, prevendo tendências de defeitos pontuais em materiais, alinhando-se com os esforços da Índia para impulsionar a sua indústria de semicondutores.

O Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial (CSAIL) do MIT, em colaboração com a Universidade Técnica de Munique, apresentou a Aprendizagem Auto-supervisionada Contextual (ContextSSL), uma abordagem inovadora em machine learning que aprimora a adaptabilidade sem a necessidade de retreinamento de modelos.

A aprendizagem auto-supervisionada tradicional frequentemente depende de ampliações de dados predefinidas para impor invariância ou equivariância, o que pode não se generalizar para todas as tarefas. O ContextSSL supera essa limitação, ajustando dinamicamente as representações de dados de acordo com os contextos específicos das tarefas, utilizando módulos de transformadores e modelos de mundo. Esta inovação permite que os sistemas de IA se adaptem de forma flexível a diferentes tarefas, aplicando invariância ou equivariância de maneira seletiva com base nas necessidades contextuais.

Testes extensivos em conjuntos de dados de referência, como CIFAR-10 e MIMIC-III, demonstraram o desempenho superior do ContextSSL em áreas como visão computacional e diagnóstico médico. O modelo melhora a precisão preditiva ao mesmo tempo que aprimora métricas de equidade, representando um avanço significativo na capacidade da IA de equilibrar sensibilidade específica à tarefa e generalização.

Este desenvolvimento marca um grande passo para a criação de sistemas de IA flexíveis e de uso geral, capazes de se adaptarem perfeitamente a ambientes complexos do mundo real.

"Psicologia das Máquinas" Pode Desbloquear Inteligência Artificial ao Nível Humano, Diz Investigador da Universidade de Linköping

A inteligência artificial poderá em breve alcançar o nível de inteligência humana graças ao campo emergente da "Psicologia das Máquinas". Este conceito inovador, desenvolvido por Robert Johansson na sua pesquisa de doutoramento na Universidade de Linköping, combina modelos de aprendizagem psicológica com sistemas de IA adaptativos para abordar o desafio de longa data da Inteligência Artificial Geral (AGI).

A AGI, que seria capaz de realizar tarefas intelectuais como os humanos, tem sido o objetivo principal da pesquisa em IA desde a década de 1950. Johansson acredita que a AGI poderá tornar-se realidade nos próximos cinco anos, revolucionando a sociedade ao permitir que a IA atue como investigadores virtuais, psicólogos e muito mais. Diferentemente da IA atual, a AGI representaria um tipo completamente novo de inteligência.

Utilizando o Sistema de Raciocínio Não-Axiomático (NARS), Johansson integra princípios psicológicos para imitar o aprendizado e o raciocínio humano. Este sistema opera com dados incompletos e poder computacional limitado, oferecendo flexibilidade para aplicações no mundo real. Johansson descreve a AGI como transformadora, mas enfatiza a importância de considerações éticas e sociais cuidadosas à medida que o seu desenvolvimento avança.

A abordagem de Johansson chamou a atenção de organizações líderes em IA, como a Google DeepMind. Embora a AGI apresente riscos, como o mau uso social, Johansson imagina-a como uma ferramenta para promover a compreensão e enfrentar desafios globais.

"A psicologia desempenhará um papel crucial no desbloqueio da inteligência ao nível humano na IA", afirma Johansson, apelando ao desenvolvimento responsável desta poderosa tecnologia.

Pesquisadores do Instituto de do Computação Quântica da Universidade de Waterloo (IQC) descobriram que os algoritmos quânticos podem acelerar a criação e o uso de IA generativa. Um estudo recente, intitulado "Gibbs Sampling of Continuous Potentials on a Quantum Computer", explora como a computação quântica pode aliviar os gargalos da IA generativa, especialmente para problemas envolvendo padrões periódicos, como a dinâmica molecular. Embora a IA generativa em visão computacional e fala não veja melhorias significativas, os algoritmos quânticos podem ser transformadores em áreas como a farmacologia, onde o dobramento de grandes moléculas, como as proteínas, desempenha um papel crucial.

O potencial da computação quântica em áreas como a criptografia demonstra suas capacidades únicas, oferecendo soluções além das preocupações com segurança. O estudo sugere que os algoritmos quânticos podem aprimorar simulações de estruturas moleculares, levando ao desenvolvimento de melhores materiais e medicamentos que salvam vidas, abrindo grandes oportunidades econômicas e científicas. Os pesquisadores enfatizam a importância de desenvolver algoritmos quânticos úteis para otimizar o design de computadores quânticos para aplicações do mundo real.

O novo framework de geração de imagens desenvolvido pelos investigadores da Seoul National University of Science and Technology resolve o desafio de controlar o conteúdo nas imagens geradas, uma limitação comum dos modelos gerativos tradicionais, como os GANs. Enquanto os GANs frequentemente produzem imagens sintéticas aleatórias, o novo framework permite que os usuários especifiquem o conteúdo desejado, utilizando uma imagem de referência. Esse processo de preservação de conteúdo é alcançado por meio de técnicas avançadas de codificação, que envolvem dois componentes principais: o módulo de codificação de frequência e o módulo de fusão de conteúdo.

O módulo de codificação de frequência captura características e estruturas-chave da imagem de referência, focando em componentes de frequência específicos, enquanto o módulo de fusão de conteúdo cria um vetor orientador que encapsula as características de conteúdo desejadas. Esses vetores orientadores de conteúdo são então combinados com vetores de ruído projetados durante o processo de geração da imagem, garantindo que a saída mantenha o conteúdo da imagem de referência, mas introduza variações estilísticas.

Nos testes, o framework superou os modelos tradicionais baseados em GAN, gerando imagens que se alinharam melhor com a imagem de referência, retendo cerca de 85% de seus atributos principais. Este framework inovador mostra promessas não apenas para gerar conjuntos de dados altamente personalizados para treinar modelos de visão computacional, mas também para áreas criativas, como o design, onde o controle preciso sobre o conteúdo gerado é crucial. A capacidade de criar imagens que atendem a expectativas específicas abre novas possibilidades para a criação e design assistidos por IA, oferecendo uma melhoria significativa em relação aos modelos gerativos atuais.

Investigadores da Universidade do Texas em Austin desenvolveram um modelo de IA inovador capaz de converter gravações de áudio em imagens precisas de ruas. A equipe treinou este modelo usa dados emparelhados de áudio e vídeo de várias localizações urbanas e rurais da América do Norte, Ásia e Europa. Eles usaram clipes de áudio de 10 segundos de vídeos do YouTube de diferentes cidades e imagens correspondentes para treinar o modelo, que depois foi capaz de gerar imagens em alta resolução a partir de novos inputs de áudio.

As imagens geradas pela IA mostraram fortes correlações com as imagens do mundo real, em termos das proporções de elementos-chave, como céu, vegetação e edifícios. Juízes humanos conseguiram associar as imagens geradas aos clipes de áudio correspondentes com uma taxa de acerto de 80%. O modelo também manteve os estilos arquitetônicos e o arranjo espacial dos objetos, refletindo a hora do dia com base em sons ambientais, como ruídos de tráfego ou o canto de insetos.

Esta pesquisa demonstra que a IA pode replicar uma habilidade humana de associar som a ambientes visuais, destacando o potencial das máquinas de aproximar-se das experiências sensoriais que os humanos têm ao interagir com seus arredores. O estudo não apenas avança nossa compreensão da capacidade da IA de reconhecer e replicar ambientes físicos, mas também oferece novos insights sobre como fatores multissensoriais influenciam nossa perceção do lugar.

O Mamba, um mecanismo inovador baseado em Modelos de Espaço de Estado (SSMs), está ganhando destaque como uma alternativa promissora ao tradicional mecanismo de Attention em grandes modelos de linguagem (LLMs). Ele foi projetado para superar alguns dos desafios críticos associados ao Attention, como os altos requisitos computacionais e de memória, oferecendo uma abordagem mais eficiente. O Mamba se destaca no processamento de sequências longas e contextos estendidos, tornando-se altamente escalável e ideal para tarefas que exigem o manejo de documentos extensos ou dependências complexas. Essa eficiência também possibilita o desenvolvimento de LLMs menores e mais compactos, enfrentando as crescentes demandas de recursos dos modelos de IA modernos.

Apesar do seu potencial, o Mamba ainda está em estágios iniciais, com um ecossistema relativamente incipiente e uma adoção limitada em comparação com o consolidado framework de Attention. Os primeiros benchmarks indicam desempenho comparável ou até superior para tarefas de longo contexto, mas sua aplicação no mundo real e robustez ainda estão sendo avaliadas. À medida que mais LLMs experimentam com o Mamba, como os que estão surgindo em plataformas como o HuggingFace, ele pode revolucionar a forma como o processamento de sequências é abordado na IA, abrindo caminho para modelos inovadores e eficientes em recursos.

Investigadores da Universidade de Ciências de Tóquio, liderados pelo Professor Takayuki Kawahara, fizeram uma descoberta inovadora na tecnologia das máquinas de Ising, melhorando sua eficiência para resolver problemas complexos de otimização. As máquinas de Ising, que utilizam os princípios do spin magnético para encontrar soluções ótimas, tradicionalmente enfrentavam dificuldades com a escalabilidade devido ao grande número de interações necessárias em sistemas totalmente conectados. A equipe de Kawahara encontrou uma maneira de reduzir pela metade a matriz de interações, diminuindo as interações físicas necessárias, mantendo o desempenho. A nova abordagem envolve dividir a matriz de interações em quatro seções, halving cada uma individualmente e, em seguida, reestruturando a matriz em um layout retangular mais eficiente. Essa inovação permite a implementação de duas máquinas de Ising totalmente conectadas, cada uma com 384 spins, em apenas oito chips FPGA. Esse método melhora a escalabilidade e reduz a necessidade de circuitos para sistemas em larga escala.

Em seus experimentos, os Investigadores resolveram com sucesso dois problemas clássicos de otimização — os problemas de Max-Cut e Quatro Cores — simultaneamente, usando a máquina de Ising aprimorada, mostrando um aumento de desempenho de cerca de 400 vezes em comparação com a simulação de uma máquina de Ising em um CPU padrão. Os resultados destacam o potencial das máquinas de Ising para resolver problemas de otimização combinatória muito mais rápido do que os computadores convencionais. Esses avanços abrem caminho para que as máquinas de Ising escaláveis sejam usadas em aplicações do mundo real, como acelerar simulações moleculares para descoberta de medicamentos e otimizar a eficiência de data centres e redes elétricas. À medida que a tecnologia continua a evoluir, as máquinas de Ising podem se tornar ferramentas indispensáveis para resolver alguns dos problemas de otimização mais desafiadores em diversas indústrias.

Em uma grande inovação para a IA Generativa (GenAI), o GraphRAG, uma ferramenta avançada de geração aumentada por recuperação, está transformando a precisão dos modelos de linguagem (LLMs) ao integrar grafos de conhecimento para um entendimento contextual mais profundo. Embora poderosos, os LLMs tradicionais enfrentam dificuldades em consultas complexas ou de nicho e são propensos a “alucinações” – informações plausíveis, mas incorretas. O GraphRAG enfrenta esses desafios recuperando dados de grafos de conhecimento, redes estruturadas de entidades interconectadas, em vez de bancos de dados de texto tradicionais. Essa abordagem baseada em grafos permite que os LLMs lidem melhor com consultas especializadas, reduzam erros e aprimorem a relevância contextual, tornando-o especialmente valioso para áreas críticas, como saúde, finanças e educação. A combinação de LLMs com grafos de conhecimento pelo GraphRAG marca um passo promissor para a IA, oferecendo insights precisos e contextualmente informados que aumentam a confiabilidade dos modelos generativos em diversos setores.

Um estudo recente liderado por Lee Schwamm, da Escola de Medicina de Yale, examinou quão bem os revisores podem distinguir entre ensaios escritos por humanos e aqueles gerados por grandes modelos de linguagem (LLMs), como o ChatGPT. A pesquisa, publicada na revista Stroke, descobriu que os revisores identificaram com precisão a autoria apenas 50% das vezes, o mesmo que jogar uma moeda. Curiosamente, os ensaios gerados por IA foram classificados com maior qualidade em comparação com os envios humanos. No entanto, quando os revisores acreditaram que um ensaio foi escrito por IA, eles o classificaram como o melhor apenas 4% das vezes, indicando um preconceito contra o conteúdo gerado por máquina. Schwamm enfatiza a necessidade de políticas relativas ao papel da IA na escrita científica, observando que à medida que os LLMs se tornam mais avançados, a sua detecção pelos revisores pode diminuir. Ele defende que a IA seja vista como uma ferramenta para melhorar a comunicação científica, beneficiando particularmente os falantes de inglês não-nativos, em vez de um atalho que prejudica a integridade académica. As conclusões sugerem que a comunidade científica deve repensar a sua abordagem à IA por escrito, para abraçar os seus potenciais benefícios, garantindo ao mesmo tempo a qualidade e a responsabilização.

Um estudo liderado pelo professor Giuseppe Riva da Università Cattolica del Sacro Cuore apresenta o "Sistema 0", uma camada cognitiva externa habilitada pela IA, que complementa os sistemas tradicionais de pensamento humano (Sistema 1 e Sistema 2). Considerado um passo revolucionário, o System 0 aprimora a cognição humana ao processar vastos conjuntos de dados sem significado intrínseco. Este “pensamento externo” auxilia os humanos, mas requer interpretação, enfatizando a necessidade de transparência e interação crítica. O estudo apela a diretrizes éticas para evitar a dependência excessiva da IA e para proteger a autonomia cognitiva, alertando que a IA não controlada pode perturbar o pensamento humano independente.

Uma equipa de investigadores da Universidade de Pequim e da Kuaishou Technology revelou o Pyramid Flow, um modelo inovador de IA que gera conteúdo de vídeo de alta resolução (768p). Disponível como software de código aberto, o Pyramid Flow permite que os desenvolvedores criem aplicativos sem nenhum custo.

O modelo produz vídeos de forma eficiente em vários estágios de baixa resolução, gerando um clipe de cinco segundos em apenas 56 segundos enquanto usa menos poder de computação.O código e os vídeos de exemplo que demonstram seus recursos agora estão disponíveis no GitHub sob uma licença MIT, juntamente com os conjuntos de dados usados para treinamento. O Pyramid Flow oferece uma solução inovadora para a criação de conteúdo de vídeo virtual, embora a equipe não tenha abordado preocupações relacionadas a questões de direitos autorais ligadas a material de código aberto. #AI #VideoGeneration #OpenSource #Innovation

O silício e os metais de terras raras são fundamentais para a pilha de tecnologia de IA. O silício, derivado da areia de quartzo, é essencial para a produção de chips semicondutores, alimentando os modelos de IA que usamos hoje. Metais de terras raras, como lítio, cobalto e níquel, são essenciais para semicondutores avançados e baterias que suportam hardware de IA.A extração desses materiais levanta preocupações ambientais e geopolíticas, especialmente à medida que a demanda por tecnologia de IA aumenta. Garantir um fornecimento estável de silício e metais de terras raras é crucial para o crescimento contínuo da IA, ao mesmo tempo em que aborda os desafios de sustentabilidade nas práticas de mineração

Uma pesquisa recente publicada no International Journal of Market Research revela que a IA pode detetar com precisão emoções humanas específicas em postagens de mídia social, particularmente no X (antigo Twitter). Usando um modelo de aprendizagem de transferência de transformador, o estudo analisou mais de 3,6 milhões de frases para identificar emoções como alegria, raiva, tristeza e nojo. Os resultados mostram que as emoções expressas em tweets influenciam significativamente o comportamento de doação para organizações sem fins lucrativos, com a tristeza impulsionando doações para a Fundação Fred Hollows e a raiva aumentando as contribuições para a Universidade de Auckland.Embora essa capacidade tenha implicações para o marketing e a tomada de decisões, ela levanta preocupações éticas sobre privacidade e uso responsável, à medida que a IA continua a evoluir na compreensão das emoções humanas.

Os novos modelos Llama 3.2 da Meta trazem poderosas capacidades multimodais, combinando processamento de texto e imagem para tarefas como legendagem de imagens e resposta visual a perguntas. O Modelo de Visão 90B foi projetado para raciocínio de nível empresarial, enquanto o Modelo de Visão 11B é mais compacto, ideal para a criação de conteúdo. Modelos de texto 1B e 3B menores se concentram em tarefas como sumarização e reescrita, otimizadas para uso local. Construídos no Llama 3.1, os novos modelos adicionam compreensão de imagem através de uma torre de visão e adaptador de imagem para raciocínio visual-textual. As avaliações da Meta mostram a competitividade do Llama 3.2 com os principais modelos de IA..

Os investigadores EPFL descobriram que grandes modelos de linguagem (LLMs), como GPT-4, exibem um efeito de "Seta do Tempo", mostrando maior precisão na previsão da próxima palavra em uma frase do que a anterior. Essa assimetria fundamental, observada em várias arquiteturas LLM, sugere que, embora as previsões para frente e para trás devam teoricamente ser igualmente desafiadoras, os LLMs são consistentemente alguns por cento menos precisos ao prever para trás. As descobertas se conectam ao trabalho de Claude Shannon sobre a teoria da informação e implicam perceções mais profundas sobre a estrutura da linguagem, inteligência e até mesmo a natureza do tempo. O estudo originou-se de uma colaboração com uma escola de teatro para criar um chatbot para improvisação, levando a revelações inesperadas sobre processamento de linguagem e causalidade.

Temos o prazer de anunciar que a AiTecServ vai participar no Portugal Smart Cities Summit 2024, que decorre de 8 a 10 de outubro na FIL - Parque das Nações, em Lisboa. Este evento é uma importante plataforma para explorar o futuro do desenvolvimento urbano, reunindo líderes globais em tecnologia, sustentabilidade e planejamento urbano. A cimeira centrar-se-á em soluções inteligentes para melhorar a mobilidade, as infraestruturas e a qualidade de vida nas cidades. Estamos ansiosos para nos conectar com especialistas do setor e explorar novas oportunidades no crescente ecossistema de cidades inteligentes e de apresentar a nossa solução AiAction.

A IA está revolucionando o marketing ao melhorar a segmentação de público, personalizar campanhas e automatizar processos. Ele ajuda os profissionais de marketing a analisar o comportamento do consumidor, prever tendências e criar estratégias de marketing personalizadas e orientadas por dados. As ferramentas baseadas em IA ajudam no desenvolvimento de propostas, na otimização de orçamentos e na automatização de tarefas como criação de conteúdo e gerenciamento de campanhas. O marketing personalizado, impulsionado por insights de IA, fortalece o envolvimento e a fidelidade do cliente. No entanto, desafios como segurança de dados e preconceito devem ser gerenciados. No geral, a IA permite que as empresas aumentem a eficiência, reduzam custos e alcancem melhores resultados nos esforços de marketing.

O professor associado do Cold Spring Harbor Laboratory, Saket Navlakha, desenvolveu um novo algoritmo inspirado no sistema nervoso para melhorar a correspondência bipartida, um problema fundamental da ciência da computação usado em compartilhamento de caronas, doação de órgãos e outros campos. Nos animais, os neurônios competem para se conectar com as fibras musculares, e o sistema poda o excesso de conexões ao longo do tempo. Navlakha adaptou esse processo biológico em um algoritmo simples de duas equações que combina eficientemente pares, como motoristas e pilotos ou doadores e recetores. O algoritmo mostrou um desempenho quase ideal, preservando a privacidade, e pode ter aplicações generalizadas em vários sistemas correspondentes.

O cenário de agentes baseados em LLM está evoluindo rapidamente além das limitações dos modelos ReAct anteriores, que lutavam com alta abstração e baixa usabilidade. A nova geração de agentes adota arquiteturas mais estruturadas, usando caminhos e estruturas definidas como LangGraph e LlamaIndex Workflows para melhorar a confiabilidade e a eficácia. Essas estruturas ajudam os desenvolvedores a criar agentes mais adaptáveis e eficientes, abordando tarefas complexas com maior precisão. Essa mudança marca um avanço significativo na IA, abrindo caminho para sistemas mais práticos e inteligentes em várias aplicações, do atendimento ao cliente à automação.

O colapso do modelo é uma preocupação na comunidade de IA, onde a dependência excessiva de conteúdo gerado por IA para treinar futuros modelos de IA pode levar a um declínio na qualidade e diversidade dos resultados de IA. À medida que mais dados gerados por IA preenchem a internet, esses sistemas correm o risco de se tornarem menos precisos e mais propensos a erros, semelhante ao problema da consanguinidade. Isso poderia resultar em modelos que gerassem respostas cada vez mais imprecisas ou homogêneas, reduzindo a riqueza das perspetivas culturais e sociais. Para evitar isso, a dependência contínua de dados gerados por humanos de alta qualidade é crucial, já que filtrar completamente o conteúdo feito por IA é impraticável e financeiramente exigente.

Os dados sintéticos estão revolucionando a IA, abordando os desafios da escassez e acessibilidade de dados do mundo real. Ao contrário dos dados falsos, que muitas vezes são excessivamente simplistas e carecem de complexidade realista, os dados sintéticos são gerados através de modelos de IA que replicam com precisão as propriedades estatísticas de conjuntos de dados reais. Isso o torna um recurso valioso para várias aplicações, incluindo testes de software e ciência de dados. Os dados sintéticos permitem testes rigorosos de aplicativos em condições realistas, fornecem uma solução escalável para indústrias com acesso restrito a dados e suportam análise de dados eficaz e desenvolvimento de modelos. Ao emular padrões e comportamentos do mundo real, os dados sintéticos oferecem uma vantagem significativa sobre os dados falsos tradicionais, garantindo resultados mais precisos e confiáveis em projetos orientados por IA.

Os Small Language Models (SLMs) oferecem uma vantagem estratégica sobre os Large Language Models (LLMs), abordando suas limitações, como altos custos, ineficiências e preocupações com privacidade. Os SLMs, projetados para domínios específicos, fornecem informações direcionadas e precisas e melhoram a segurança dos dados usando conjuntos de dados proprietários, minimizando assim o risco de exposição de dados. Eles são mais econômicos e operacionalmente eficientes do que LLMs e técnicas como Geração Aumentada de Recuperação (RAG) ou ajuste fino LLM. Ao integrar SLMs, as organizações podem obter melhor relevância, precisão e valor comercial geral, tornando-os uma ferramenta valiosa para otimizar o uso de dados e a eficiência operacional.

Investigadores da Universidade de Doshisha desenvolveram técnicas adversárias avançadas para melhorar os modelos automáticos de corte de imagens. Ao introduzir perturbações ruidosas impercetíveis, esses métodos garantem que partes cruciais das imagens, como informações de direitos autorais, sejam preservadas e não cortadas inadvertidamente.

Seu estudo, publicado no IEEE Access, apresenta duas abordagens: um método de caixa branca usando gradientes de modelo interno e um método de caixa preta empregando otimização bayesiana. Ambos os métodos melhoram a precisão e a equidade do corte, abordando vieses e riscos legais associados ao corte automático de imagens. Esta pesquisa marca um passo significativo em direção a sistemas de IA mais confiáveis e transparentes.mization. Both methods enhance cropping accuracy and fairness, addressing biases and legal risks associated with automatic image cropping. This research marks a significant step towards more reliable and transparent AI systems.

A arquitetura Mixture of Experts (MoE) em modelos de IA, como o Mixtral da Mistral AI e o GPT-4 da OpenAI, melhora o desempenho empregando sub-modelos especializados (especialistas) para tarefas específicas. Esta abordagem, semelhante a ter médicos especializados em um hospital, permite que os modelos MoE lidem com dados complexos de forma eficiente e precisa, ativando dinamicamente especialistas relevantes para cada entrada. A rede de gating dirige tarefas para os especialistas mais adequados, otimizando recursos computacionais e melhorando a escalabilidade. Enquanto os modelos MoE oferecem benefícios significativos em eficiência, flexibilidade e especialização, eles também enfrentam desafios como o aumento da complexidade e instabilidade do treinamento. À medida que a IA continua a evoluir, a capacidade da MoE de gerenciar problemas em grande escala com precisão promete novos avanços no campo.

Explorando a vanguarda do aprendizado de máquina, o artigo revela estratégias inovadoras para lidar com a generalização fora de distribuição (OOD) em dados baseados em gráficos. Introduz três abordagens inovadoras: aprendizagem invariante, que utiliza a Minimização do Risco de Exploração-Extrapolação (EERM) para se concentrar em características consistentes em vários ambientes; intervenção causal, que emprega o ajuste de contexto variacional para decifrar as verdadeiras relações causais entre entradas e saídas; e campos de divergência, que integram processos de difusão com técnicas causais para gerenciar estruturas gráficas explícitas e implícitas. Ao comparar esses métodos e suas aplicações práticas, o artigo fornece informações sobre como melhorar a robustez do modelo e abre caminho para futuros avanços na generalização e deteção de OOD..

Investigadores do MIT introduziram o IF-COMP, uma nova abordagem que utiliza o princípio do comprimento mínimo de descrição (MDL) para melhorar as estimativas de incerteza em modelos de Machine Learning. Ao contrário dos métodos tradicionais, o IF-COMP calcula eficientemente a complexidade dos dados estocásticos usando funções de influência e escalonamento de temperatura, garantindo previsões bem calibradas em modelos de aprendizagem profunda em larga escala. Esse avanço aborda preocupações cruciais de confiabilidade em aplicações de alto risco, como diagnósticos médicos, oferecendo aos usuários melhores perceções sobre a confiança do modelo e a possível rotulagem incorreta de pontos de dados. A versatilidade e precisão do IF-COMP o tornam uma ferramenta promissora para vários cenários do mundo real, enfatizando a importância da quantificação robusta de incertezas em implantações de Machine Learning

Na exploração abrangente de John Lee, a análise de falhas preditivas (PFA) surge como uma força pivot na melhoria da segurança e confiabilidade automotiva através da IA. O artigo detalha como as técnicas avançadas de IA aproveitam dados extensivos de sensores para prever e prevenir falhas em sistemas complexos de veículos, ultrapassando os métodos tradicionais. Ele introduz uma abordagem de modelagem híbrida que promete maior precisão, ilustrando seu potencial para otimizar os horários de manutenção e manter padrões de segurança rigorosos em toda a indústria automotiva..

Os sistemas especializados utilizam a IA para imitar o raciocínio humano em domínios específicos, oferecendo aplicações valiosas nos sectores da saúde, finanças, engenharia e outros. Estes sistemas utilizam bases de conhecimento, motores de inferência e interfaces de utilizador para tomar decisões baseadas em regras, ajudando no diagnóstico, na avaliação de riscos e na otimização de processos. Embora sejam excelentes em tarefas especializadas, as suas limitações incluem um âmbito restrito e a necessidade de actualizações constantes para se manterem relevantes. Os avanços na IA e na aprendizagem automática continuam a melhorar as suas capacidades, abrindo caminho para aplicações mais inteligentes. Explore o futuro da IA com sistemas especializados! #AI #SistemasPeritos #InteligênciaArtificial #AprendizagemMáquina

Investigadores da North Carolina State University desenvolveram Multi-View Attentive Contextualization (MvACon), uma técnica que aprimora a capacidade da IA ​​de mapear espaços 3D usando imagens 2D de múltiplas câmeras. O MvACon melhora o desempenho dos transformadores de visão refinando a forma como eles utilizam os dados existentes sem aumentar as demandas computacionais. Os testes com os principais transformadores de visão mostraram melhorias significativas na localização de objetos, velocidade e deteção de orientação. Este avanço é promissor para uma melhor navegação em veículos autónomos.

Uma equipa de investigadores da FAIR na Meta, INRIA, Université Paris Saclay e Google desenvolveu uma técnica automatizada para curadoria de dados que aprimora o pré-treinamento autosupervisionado de conjuntos de dados de IA. Este novo método envolve um processo de três etapas: usar um modelo de extração de recursos para incorporar pontos de dados, aplicar clustering sucessivo de k-means para agrupar pontos de dados semelhantes e empregar clustering hierárquico de k-means em várias etapas para garantir clusters de dados equilibrados. Os testes com modelos de visão mostraram que sua técnica teve um desempenho tão bom ou melhor que a curadoria manual, destacando o seu potencial para melhorar a eficiência e a precisão do treino de IA. São necessários mais testes para avaliar a sua eficácia em dados do mundo real e em vários sistemas de IA.

A IA revoluciona o retalho ao otimizar a apresentação dos produtos por meio de imagens e descrições aprimoradas, gerenciar riscos com algoritmos de deteção de fraudes, garantir controle de qualidade e oferecer experiências personalizadas. Estes avanços impulsionam o crescimento dos negócios e aumentam a satisfação do cliente, promovendo a lealdade e a confiança. Desde a simplificação das operações até à melhoria das interações com os clientes, a IA está a remodelar o panorama do retalho, tornando-o mais eficiente, eficaz e centrado no consumidor do que nunca.

Investigadores da Universidade de Manchester e da Pragmatic Semiconductor desenvolveram um novo método para gerar pequenos circuitos classificadores para a classificação de dados tabulares usando um algoritmo evolutivo. Ao contrário das abordagens tradicionais, o seu método não mapeia modelos predefinidos de Machine Learning ou circuitos de hardware. Estes minúsculos classificadores, compostos por apenas algumas centenas de portas lógicas, alcançam precisões de previsão comparáveis aos classificadores de Machine Learning de última geração, usando significativamente menos recursos de hardware e energia. Em simulações e circuitos integrados reais de baixo custo, estes classificadores demonstraram de 8 a 75 vezes menos área e de 4 a 75 vezes menos consumo de energia em comparação aos métodos convencionais. As aplicações potenciais incluem embalagens inteligentes, sistemas de monitoramento e computação próxima a sensores de baixo custo.

Nuro apresenta LAMBDA, o seu MLLM, projetado para facilitar a resposta a perguntas em tempo real dentro da pilha de autonomia do The Nuro Driver's™. LAMBDA demonstra capacidades de raciocínio excecionais, permitindo-lhe compreender diversos cenários rodoviários e informar a tomada de decisões de veículos autónomos. Ao aproveitar o raciocínio avançado e as habilidades de bom senso da LAMBDA, a Nuro pretende aprimorar a adaptabilidade e as capacidades de interação dos seus sistemas de autonomia, avançando, em última análise, na implantação da tecnologia sem motorista de nível 4.

Investigadores da Universidade de Illinois Urbana-Champaign apresentaram o KnowHalu, uma estrutura inovadora projetada para detetar alucinações em texto gerado por Large Language Models (LLMs). Estas alucinações, muitas vezes decorrentes de imprecisões ou irrelevância nas respostas do LLM, representam um obstáculo significativo às suas aplicações no mundo real. KnowHalu emprega um processo de duas fases, incluindo a identificação de alucinações não fabricadas e um procedimento abrangente de verificação de fatos. Ao aproveitar o conhecimento multiforme e algoritmos sofisticados, o KnowHalu supera os métodos existentes e oferece insights valiosos sobre o comportamento do LLM. Esta estrutura inovadora poderia abrir caminho para aplicações LLM mais confiáveis e precisas em vários domínios. #AI #GenerativeAI #TextGeneration

A rápida expansão da tecnologia de IA em vários setores trouxe um imenso potencial de inovação, juntamente com desafios éticos. À medida que os sistemas de IA ganham autonomia na tomada de decisões, a integração da ética nas práticas de IA torna-se crucial para evitar preconceitos, danos à reputação e questões jurídicas. Em resposta, o Parlamento Europeu aprovou a Lei da IA da UE, o primeiro quadro jurídico abrangente que visa salvaguardar os direitos humanos na utilização da IA. As empresas são instadas a estabelecer governança e controlo robusto para IA, com especialistas como Douglas Dick, da KPMG, defendendo equipes dedicadas de ética e governança de IA para garantir a conformidade e a implantação ética de tecnologias de IA. Além disso, é essencial promover uma cultura que priorize considerações éticas nas operações de IA, assim como educar os funcionários sobre a evolução do papel da IA nos seus ambientes de trabalho.

Investigadores da Universidade Aalto desenvolveram um modelo inovador de Machine Learning de que simula comportamentos humanos de digitação para melhorar o design do teclado de smartphones. Este modelo, que incorpora “olhos e dedos” virtuais juntamente com memória de trabalho, replica com precisão a dinâmica de digitação de diferentes grupos de usuários, incluindo variações entre digitação com uma e duas mãos e diferenças entre faixas etárias. Em colaboração com o Google, a equipa pretende usar este modelo para agilizar o processo normalmente caro e demorado de teste de teclado. Preparada para apresentar as suas descobertas na Conferência CHI sobre interação humano-computador, esta pesquisa poderá melhorar significativamente os designs de interface do usuário, tornando as interações diárias com a tecnologia mais suaves e intuitivas.

Garantir a integridade dos dados na adoção de Large Language Models (LLMs) é fundamental. Modelos robustos de LLMOps protegem a privacidade dos dados, apoiados por protocolos rigorosos como classificação, anonimato e criptografia. As práticas éticas de IA garantem transparência e responsabilidade em todo o processo. Ao priorizar a segurança e aderir às melhores práticas do setor, as organizações podem aproveitar efetivamente o potencial transformador dos LLMs, ao mesmo tempo em que se fortalecem contra riscos e mantêm padrões éticos. Esta abordagem abrangente não só mitiga o potencial uso indevido, mas também promove a confiança na utilização de LLMs para impulsionar a inovação e o crescimento em vários setores empresariais.

O 'Ano da IA' da Europa abriu novos horizontes para a inovação e o crescimento em todas as indústrias. Com a IA preparada para desbloquear 600 mil milhões de euros para a economia até 2030, o foco agora volta-se para colmatar a lacuna de competências digitais para garantir que todos possam participar nesta revolução digital. Em 2023, as empresas que adotaram a IA tiveram um aumento de 32%, levando a melhores receitas, produtividade e inovação. Exemplos como NeuroPro, que usa IA para diagnósticos médicos mais rápidos, e Growy, que otimiza a agricultura vertical, mostram o poder transformador da IA. Vamos equipar-nos com as competências certas para moldarmos em conjunto o futuro digital da Europa.

Num estudo publicado na Nature Communications, investigadores da Universidade de Yale investigaram como o vazamento de dados afeta os modelos de Machine Learning. A fuga de dados, em que as informações do conjunto de dados de ensaio influenciam a formação do modelo, pode distorcer os resultados. Eles descobriram que o vazamento pode inflacionar o desempenho de previsão do modelo, particularmente por meio de tipos de vazamento de "seleção de recursos" e "assunto repetido". Essa inflação pode induzir os pesquisadores a acreditar que o modelo tem um bom desempenho quando luta com dados verdadeiramente invisíveis. Além disso, os efeitos das fugas são mais pronunciados em amostras mais pequenas. Para mitigar isso, os pesquisadores defendem a transparência, o compartilhamento de código e a manutenção de um ceticismo saudável sobre os resultados. Ao evitar o vazamento de dados, a confiabilidade e a reprodutibilidade dos modelos de Machine Learning podem ser garantidas.

O Gabinete Europeu de IA, um eixo da governação da IA, implementa a pioneira Lei da IA, salvaguardando os direitos dos indivíduos e garantindo clareza jurídica às empresas em toda a UE. Aplica regulamentações para modelos de IA de uso geral, realiza avaliações e colabora para estabelecer códigos de prática. Defendendo uma IA confiável, promove a inovação, aconselha sobre as melhores práticas e promove a alfabetização em IA. A nível internacional, defende a abordagem da UE à governação da IA, promovendo a cooperação global. Colaborando com diversas partes interessadas, incluindo a comunidade científica e a indústria, garante insights abrangentes para uma tomada de decisão informada. As oportunidades de emprego e as iniciativas de colaboração apoiam ainda mais a sua missão de promover o desenvolvimento e a utilização fiáveis da IA na UE.

Na busca por sistemas de dados de alto desempenho, o surgimento do modelo ELT (Extract, Load, Transform) oferece escalabilidade e flexibilidade. Apesar dos seus benefícios, escolher o fornecedor e o alvo certos apresenta desafios. A proliferação da tecnologia EL leva as organizações a avaliar opções entre construir e comprar software. Uma introdução ao Processo de Hierarquia Analítica auxilia na tomada de decisões quantitativas. Os data lakes abertos emergem como o destino EL preferido, acomodando dados estruturados e não estruturados. Aproveitando o armazenamento em nuvem, os data lakehouses modernos oferecem escalabilidade e recursos avançados. Embora os formatos de tabela aberta ganhem popularidade, permanecem desafios para alcançar a compatibilidade e padronização. O futuro prevê tabelas abertas de alto rendimento e baixa latência, prometendo uma abordagem unificada para a gestão de dados.

As comissões do Parlamento Europeu concordaram provisoriamente com a Lei da IA da UE, marcando um passo significativo na regulamentação da inteligência artificial. A lei visa estabelecer regras para sistemas de IA, incluindo aplicações de alto risco como ChatGPT, e restringir o uso de vigilância biométrica pelos governos. A aprovação está prevista para Abril, com implementação prevista entre 2024 e 2027. Apesar do apoio esmagador, os dissidentes argumentam que a lei carece de salvaguardas adequadas, especialmente no que diz respeito a questões de privacidade e potencial vigilância em massa. Margrethe Vestager sublinha a urgência da regulamentação da IA à luz dos incidentes recentes, enquanto outros sugerem que a lei pode estabelecer um precedente global para uma governação responsável da IA, embora o seu impacto permaneça incerto em comparação com os modelos existentes nos EUA e na China.

Um estudo abrangente conduzido pela Strand Partners para a AWS revela o profundo impacto da IA na economia de Portugal, prevendo um potencial de 61 mil milhões de euros até 2030, com uma taxa de adoção de 35%. Embora os investimentos digitais tenham aumentado 61% desde 2022, os desafios persistem, incluindo a promoção da inovação, a colmatação de lacunas em competências digitais e a democratização do acesso à tecnologia. Apesar de 87% de conhecimento, apenas 35% das empresas são bem versadas em IA. Além disso, 71% têm dificuldade em contratar RH com experiência digital. Embora a adoção da IA beneficie principalmente as grandes empresas, 64% das empresas portuguesas antecipam a transformação do setor. A AWS compromete-se a investir mais de 21 mil milhões de euros na Europa, posicionando Portugal para oportunidades de crescimento sem precedentes, de acordo com a líder do país AWS, Suzana Curic.

"Qualidade dos dados: Crucial para decisões informadas e eficiência operacional. É fundamental compreender o contexto dos dados, tratar inteligentemente os valores em falta e garantir a consistência do formato e da linguagem. Detetar e gerir duplicados, valores atípicos e erros de processamento são essenciais para análises precisas. A definição exacta das variáveis e o cumprimento das normas legais e éticas são imperativos. As nossas soluções oferecem uma otimização abrangente da qualidade dos dados, abordando estes desafios de forma eficaz para evitar erros dispendiosos. Ao dar prioridade à qualidade dos dados, as organizações podem melhorar o processo de tomada de decisões, impulsionar os processos empresariais e manter a satisfação do cliente, conduzindo, em última análise, a um melhor desempenho e a uma vantagem competitiva no atual cenário orientado por dados. Explore as nossas soluções personalizadas para otimizar a qualidade dos dados e maximizar o valor dos seus activos de dados."

Os investigadores do Stanislav Fort mergulham no alarmante domínio dos ataques múltiplos aos sistemas de classificação de imagens, descobrindo vulnerabilidades que ultrapassam as atuais estratégias de defesa. A sua metodologia inovadora emprega técnicas de otimização padrão, enraizadas numa teoria de modelo de brinquedo, utilizando o otimizador Adam na aprendizagem automática. A abordagem não só executa multiataques bem-sucedidos, mas também se aprofunda na compreensão do cenário do espaço de pixels para uma manipulação óptima. Os resultados enfatizam a complexidade dos limites de decisão de classe e levantam preocupações sobre as práticas de formação de IA. O estudo sublinha a importância crescente de fortificar a IA contra ameaças adversas à medida que a sua integração em todos os sectores se acelera, exigindo avanços na segurança dos modelos de classificação de imagens.

Aprofundar a relação simbiótica entre a ciência dos dados e a tecnologia deepfake. Alimentada por algoritmos sofisticados de IA, a ciência dos dados desempenha um papel fundamental na criação de falsificações hiper-realistas através da aprendizagem profunda, apresentando preocupações éticas. Os cientistas de dados têm a responsabilidade de desenvolver directrizes para uma utilização ética, garantindo a transparência e defendendo políticas para evitar a utilização indevida. No domínio da deteção, a ciência dos dados é pioneira em algoritmos avançados, enfrentando uma "corrida ao armamento" em curso com a evolução das técnicas de falsificação profunda. Os esforços de colaboração entre setores e as abordagens inovadoras, como a cadeia de blocos para verificação, sublinham o panorama dinâmico. A viagem navega por desafios éticos, avança na deteção e molda o futuro dos conteúdos gerados por IA.

A pesquisa de vetores em tempo real, uma fusão de IA generativa e incorporação de vetores, está a remodelar as indústrias. Com a capacidade de processar dados rápidos, transcende os domínios criativos, tendo impacto nas finanças através da deteção instantânea de fraudes e da avaliação dinâmica de riscos. Na logística, otimiza o planeamento de rotas e aumenta a agilidade. As aplicações de defesa beneficiam da rápida identificação de ameaças através da incorporação de vetores. Do retalho à energia, a pesquisa de vetores em tempo real eleva a análise, oferecendo conhecimentos e eficiência sem paralelo. A mudança para bases de dados vetoriais em tempo real, exemplificada por inovações como a estrutura de GPU da NVIDIA, sublinha esta tendência transformadora. #IA #Inovação #Análise em tempo real

Explore a evolução da comunicação de IA em "Prompt Engineering 101". Este guia abrangente navega desde princípios fundamentais até técnicas de ponta, como Chain-of-Thought. O artigo aprofunda-se no domínio dos modelos de linguagem, oferecendo insights tanto para iniciantes quanto para entusiastas experientes de IA. Desde a compreensão da otimização imediata até estratégias avançadas e dicas colaborativas, ele fornece uma base sólida. Mergulhe profundamente em técnicas individuais como Cadeia de Pensamento, Esqueleto de Pensamento e Propagação de Pensamento. Recursos complementares e e-books melhoram a jornada de aprendizagem, garantindo proficiência na elaboração de prompts de alto desempenho para interações eficazes de IA.

Tempos emocionantes para usuários do Android! A Microsoft lançou discretamente o aplicativo Copilot no Google Play, oferecendo uma experiência semelhante ao ChatGPT. Elabore e-mails perfeitamente, gere imagens usando o DALL-E 3 e aproveite os poderosos recursos do chatbot. Notavelmente, fornece acesso gratuito ao modelo GPT-4 mais recente da OpenAI, um recurso que exige pagamento com ChatGPT. O aplicativo Copilot marca um movimento estratégico, transformando a experiência do Bing Chat num aplicativo independente, acessível em copilot.microsoft.com. Embora os usuários do Android aproveitem isso há quase uma semana, uma versão para iOS ainda está para chegar. Esta expansão está alinhada com a integração mais ampla de IA da Microsoft em aplicações diárias. Fique atento aos novos desenvolvimentos e mergulhe no futuro da IA no seu dispositivo móvel! #MicrosoftCopilot #AIInnovation

Numa descoberta científica inovadora, o sistema 'Coscientist', impulsionado por IA, aprendeu autonomamente reações químicas que ganharam o Prémio Nobel, incluindo acoplamentos cruzados catalisados por paládio. Desenvolvido pela Carnegie Mellon University, o sistema utiliza grandes modelos de linguagem, semelhantes ao GPT-4, para planeamento, execução e análise experimental. Este é o primeiro caso de inteligência não orgânica que navega e executa com sucesso reações complexas inventadas por humanos, apontando para o papel transformador da IA em acelerar descobertas científicas. A integração da IA nos processos de pesquisa demonstra o seu potencial para aumentar a produtividade, a replicabilidade e a confiabilidade dos resultados experimentais.

No debate em curso sobre se a IA substituirá a humanidade, Vidhi Chugh explora as probabilidades e complexidades que rodeiam a questão. A inteligência, definida por Stanford e Gartner, envolve aprendizagem, resolução de problemas e cumprimento de metas. Embora a IA seja excelente no reconhecimento de padrões, ela carece de consciência, emoções e senso de passado, presente e futuro semelhantes aos humanos. Testes como o teste de Turing avaliam respostas semelhantes às humanas, mas as capacidades da IA permanecem dentro dos padrões estatísticos. As preocupações com a perda de empregos devido à automação estão a aumentar, com a McKinsey prevendo que até 30% dos empregos nos EUA poderão ser automatizados até 2030. Embora a IA possa ser um assistente valioso, falta-lhe empatia, compaixão e uma bússola moral, destacando as qualidades humanas insubstituíveis.

A IA generativa desempenha um papel crucial nos testes, automatizando a geração de scripts de teste, derivados de histórias de usuários e critérios de aceitação bem escritos. Embora a IA possa criar scripts com eficiência, a revisão manual é essencial para corrigir quaisquer erros. Começar com etapas manuais ajuda a esclarecer a intenção do usuário. Depois de validadas, essas etapas podem ser inseridas em um prompt para gerar scripts de teste automatizados no idioma desejado. Os scripts resultantes facilitam os testes de pré-compromisso e podem ser perfeitamente integrados aos pipelines do CICD. Além disso, a IA generativa simplifica a criação de notas de lançamento, gerando resumos diretamente de histórias de usuários, agilizando os esforços de documentação. Apesar do seu potencial, a revisão contínua, a consideração da segurança e da privacidade e o reconhecimento do atual estágio de desenvolvimento da IA são vitais.

As práticas modernas de qualidade de dados utilizam tecnologias avançadas, automação e Machine Learning para gerenciar diversas fontes de dados, priorizar a governança e garantir o processamento em tempo real. Em contraste com os métodos tradicionais, as abordagens modernas abrangem uma gama mais ampla de tipos de dados, incluindo dados não estruturados e externos. Eles abordam os desafios do processamento de grandes volumes de dados por meio de tecnologias como a computação em nuvem, enfatizando o processamento em tempo real em vez do modo em lote. A colaboração entre as partes interessadas, tratando a qualidade dos dados como um processo contínuo, distingue as práticas modernas, garantindo dados precisos e confiáveis para a tomada de decisões informadas e o sucesso dos negócios.

O método Density Kernel Depth (DKD) surge como uma ferramenta crucial para deteção de outliers em dados funcionais, abordando os desafios colocados por curvas e superfícies complexas. Ao contrário das abordagens tradicionais adequadas para dados escalares ou multivariados, os dados funcionais, representados por curvas contínuas, requerem técnicas avançadas. O DKD compara a densidade de cada curva com a densidade geral do conjunto de dados usando métodos de kernel não paramétricos. Isso produz um valor de profundidade para cada curva, facilitando a deteção eficiente de valores discrepantes. A flexibilidade, interpretabilidade e eficiência computacional do DKD o tornam adequado para diversas estruturas de dados funcionais. Em cenários práticos, como a análise de curvas de frequência cardíaca de pacientes, o DKD oferece uma perspectiva holística, detectando curvas anormais inteiras para obter insights mais abrangentes. À medida que a complexidade dos dados aumenta, o DKD exemplifica uma ferramenta promissora para navegar em intrincados cenários de dados funcionais, abrindo caminho para técnicas de análise sofisticadas.

O Reino Unido, os EUA, a UE, a Austrália e a China assinaram a declaração de Bletchley, reconhecendo os riscos potencialmente catastróficos colocados pela inteligência artificial (IA). Vinte e oito governos concordaram em colaborar na investigação de segurança da IA durante a cimeira de segurança da IA organizada pelo governo britânico. A declaração reconhece os potenciais danos decorrentes dos sistemas avançados de IA e sublinha a necessidade de esforços globais colectivos para enfrentar estes riscos. A secretária de tecnologia do Reino Unido, Michelle Donelan, destacou a importância de examinar coletivamente os riscos em torno da IA de fronteira. O sucesso diplomático marca um passo em direção à unidade global, com a Coreia do Sul e a França preparadas para acolher futuras cimeiras sobre IA. No entanto, o consenso internacional sobre as regulamentações globais da IA permanece indefinido.

O cenário em evolução da monitorização de transações no âmbito das instituições financeiras exige uma mudança das abordagens tradicionais de rede ampla para um foco mais eficaz e eficiente na identificação de atividades suspeitas. Os avanços tecnológicos, incluindo a IA e a aprendizagem automática, são fundamentais nesta transição, complementando os métodos de deteção baseados em regras. O futuro do monitoramento de transações envolve a expansão da detecção baseada em regras, a criação de conexões nunca antes vistas, a promoção da colaboração AML entre setores e a otimização contínua dos processos de deteção. A transformação organizacional verá uma redução no tratamento de falsos positivos, um aumento na complexidade dos alertas, uma demanda por investigadores de nível sénior e uma maior precisão de conformidade. A análise avançada está preparada para revolucionar a luta contra o crime financeiro.

A engenharia de dados e os pipelines de Machine Learning desempenham funções distintas, mas interconectadas, em organizações orientadas por dados. Os pipelines de dados concentram-se na coleta, limpeza, integração e armazenamento de dados, formando a base para uma tomada de decisão informada. Os pipelines de Machine Learning, por outro lado, abrangem limpeza de dados, engenharia de recursos, treinamento de modelo, avaliação, implantação e monitoramento, permitindo a automação do desenvolvimento de modelos de ML. Enquanto os pipelines de dados seguem um caminho linear da fonte de dados ao armazenamento, os pipelines de ML operam de forma circular, iterando dos dados até a implantação do modelo. Ambos exigem recursos computacionais adaptáveis ​​para lidar com cargas de trabalho variáveis. Compreender estas diferenças é crucial para construir e manter pipelines eficazes, garantindo dados oportunos e precisos para decisões informadas e melhor desempenho.

Para acelerar a análise e obter insights mais rápidos dos dados, os líderes de TI estão a recorrer a pipelines de dados modernos com infraestrutura flexível. A automação e a orquestração desempenham um papel fundamental na quebra de silos de dados e na garantia de um fluxo de dados eficiente. A escolha de infraestrutura, como Pure Storage, com persistência avançada de dados e recursos de armazenamento, é crucial. Essas soluções suportam análises em tempo real, escalabilidade e agilidade, reduzindo o consumo de energia. Os líderes de TI são incentivados a modernizar a infraestrutura e as aplicações para aproveitar plenamente o potencial da tomada de decisões baseada em dados. A combinação de pipelines de dados modernos e a solução de armazenamento certa permite que as empresas rompam silos e obtenham insights em tempo real, impulsionando a transformação digital.

Neste artigo, o autor explora as limitações da inteligência artificial (IA) moderna e introduz o conceito de “IA viva”. Eles argumentam que as redes neurais atuais não têm a capacidade de imitar a natureza dinâmica e adaptável das redes neurais biológicas. O artigo destaca descobertas científicas recentes sobre o papel das proteínas transmembranares na plasticidade neural, sugerindo que os neurônios não são apenas condutores de sinais, mas podem mudar sua resposta aos sinais recebidos em tempo real.

Para resolver esta limitação, o autor propõe um novo neurônio matemático com uma função de posição dinâmica variável, semelhante ao segmento inicial do axônio em neurônios biológicos. Esta inovação permitiria à IA criar a sua própria atitude em relação à informação sensorial, cometer erros e aprender, formando gradualmente o seu próprio carácter e matriz de preferências. O autor prevê a IA construída em torno de uma matriz neural que se comporta como um organismo vivo, oferecendo aplicações potenciais na criação de IA personalizada com características semelhantes às humanas.

O artigo conclui que a IA baseada em redes neurais matriciais poderia evoluir para uma forma de vida digital, participando ativamente do mundo real.

A inteligência artificial (IA) revolucionou a publicidade digital, oferecendo uma abordagem baseada em dados que capacita os anunciantes. Os recursos generativos da IA simplificam a criação de conteúdo, enquanto a sua capacidade analítica disseca o comportamento do consumidor para uma segmentação precisa. A otimização em tempo real garante que as campanhas sejam ajustadas rapidamente, reduzindo o desperdício de gastos com publicidade. Além disso, a IA orienta a tomada de decisões estratégicas, prevendo tendências e oferecendo insights de mercado. A parceria humano-IA é o futuro, com a IA servindo como copiloto para otimizar campanhas, mantendo ao mesmo tempo o toque humano no marketing. No cenário digital em constante evolução, a IA na publicidade traz eficiência, personalização e vantagem estratégica, impulsionando, em última análise, o sucesso na indústria.

O mapeamento de aplicativos, ou mapeamento de dependências de aplicativos, é um processo crítico no gerenciamento de ecossistemas complexos de big data. Envolve a visualização dos intrincados relacionamentos e dependências entre vários aplicativos de software e a infraestrutura de TI subjacente. O mapeamento de aplicativos aprimora a linhagem de dados, a otimização do desempenho, a colaboração e gerenciamento de riscos em ambientes de big data. Ao oferecer uma visão holística da arquitetura do sistema, facilita a tomada de decisões, a solução de problemas e os esforços de conformidade. Ferramentas de descoberta automatizadas e anotações manuais são usadas para mapeamento, com o mapeamento hierárquico ajudando a entender as dependências. As práticas recomendadas incluem começando num alto nível, detalhando os detalhes, documentando fluxos de dados, incorporando metadados e identificando pontos únicos de falha. Em suma, o mapeamento eficaz de aplicativos é essencial para gerenciar e otimizar ambientes de big data.

Governação e gestão de dados são frequentemente usados de forma intercambiável, mas têm funções distintas no tratamento dos dados de uma organização. A gestão de dados abrange captura, armazenamento, transformação e uso de dados, alinhando-se à estratégia de negócios. Envolve a colaboração de várias funções para garantir a qualidade e a conformidade dos dados. A governação de dados, um subconjunto da gestão de dados, coordena pessoas, tecnologia e atividades para integrar e garantir a conformidade legal. Embora ambos se concentrem na qualidade, integração e padrões dos dados, no entanto a gestão de Dados inclui detalhes técnicos, geridos por especialistas em TI, enquanto a governação de dados enfatiza a tomada de decisões de alto nível pelas partes interessadas do negócio. A combinação dessas abordagens pode levar a uma gestão e governação de dados mais eficazes, evitando falhas de comunicação e aumento do âmbito.

O WebSummit 2022 em Lisboa recebeu 71.033 participantes de 160 países. A maioria das empresas apresentadas são “start ups”, empresas em fase inicial de desenvolvimento e que vão à WebSummit à procura de investidores.

Esse é um dos objectivos centrais do evento: ajudar a colocar em contacto, por um lado, quem tem projectos e ideias, mas precisa de investimento e, por outro, quem tem dinheiro para investir e procura boas oportunidades para rentabilizar esse capital.

Em destaque, como sempre, estarão múltiplas conferências em diversos palcos e formatos, totalizando cerca de mil oradores, entre os quais Brad Smith, o presidente da Microsoft e Changpeng Zhao, CZ "para os amigos", o empresário sino-canadiano que fundou e lidera a Binance, a gigante das criptomoedas.

Entre os oradores portugueses, destacam-se vários responsáveis políticos, como Marcelo Rebelo de Sousa, António Costa, Carlos Moedas, Fernando Medina, além de outras figuras de diferentes sectores, desde logo dirigentes das grandes empresas como a presidente-executiva da TAP, o presidente da GALP, o CEO da EDP.

O conteúdo educacional do WebSummit, masterclasses informativas e mesas redondas inovadoras estão dando habilidades valiosas aos participantes. O WebSummit “atrai uma lista diversificada de palestrantes de classe mundial e facilita o conteúdo que inspira e capacita os participantes”.

Os bilhetes para o WebSummit 2023 já estão disponíveis no site oficial do Summit.

Nós estamos a participar na Portugal Smart Cities Summit. Venha ter connosco de 11 a 13 de outubro em FIL - Parque das Nações - Pavilhão 04 - Stand 4A04.

O Conceito “Smart Cities” abrange mais do que a mobilidade, as plataformas digitais ou a sustentabilidade. O objectivo fundamental de uma Smart City é a incorporação de todas estas áreas a fim de melhorar a vida dos cidadãos no mundo. A PORTUGAL SMART CITIES SUMMIT é o local de convergência e o marketplace físico de criação de oportunidades para o mercado nacional e internacional.

Oportunidades ligadas à investigação e à educação que proporcionam a criação de negócios nos mais diversos setores. Oportunidades para refletir sobre o futuro da organização das cidades no mundo.

As empresas de hoje precisam de uma enorme quantidade de informações, análises e estudos de mercado para tomarem as melhores decisões possíveis.

As habilidades mais cruciais para o mercado de trabalho de hoje são as digitais e exigem requalificação constante. O Fórum Económico Mundial estima que até 2022 pelo menos 54% de todos os trabalhadores irão precisar de atualizar os seus conhecimentos digitais.

As organizações usam ferramentas de IA em maior escala para permitir a análise de dados e prever o futuro para processos eficientes de tomada de decisão. Um estudo da PwC descobriu que 86% das pessoas consideram a IA uma tecnologia comum. Isso ocorre porque as ferramentas de IA se tornaram uma força motriz para avanços técnicos, incluindo Machine Learning (ML), Predictive Analytics, Natural Language Processing (NLP), Data Labeling e muito mais. (veja os conceitos na nossa biblioteca/Inteligência Artificial – Descrição Geral)

Todas as empresas podem beneficiar do uso de ferramentas de IA para aumentar as suas receitas; por exemplo, a IA pode ajudar as organizações a encontrar os seus pontos fracos e a fazer previsões precisas sobre concorrentes, tendências de mercado e perspetivas. A tomada de decisão da IA é superior à tomada de decisão humana, pois é desprovida de preconceito e emoção.

Cientistas do Instituto de Tecnologia de Tóquio, em vez de prever o cheiro a partir de dados moleculares, desenvolveram um método que prevê características moleculares com base na impressão do odor. Isto é alcançado usando dados de espetro de massa padrão e modelos de Machine Learning. ML (ver conceito na nossa biblioteca/Machine Learning – Descrição Geral)

Os espetros de massa de misturas de odor são obtidos por uma combinação linear dos espetros de massa de componentes individuais. Este método simples permite a preparação rápida dos espectros previstos de misturas de odor e também pode prever a proporção de mistura necessária, uma parte importante da receita para a preparação de novos odores.

Este novo método descrito neste estudo pode fornecer previsões altamente precisas das propriedades físico-químicas de misturas de odor, bem como as proporções de mistura necessárias para prepará-las, abrindo assim a porta para infinitas fragrâncias feitas sob medida.

Também é interessante para as indústrias da alimentação, saúde, beleza e bem-estar, onde odores e fragrâncias são de grande interesse.

A ferramenta em questão é uma rede neural, uma série de algoritmos conectados que imitam o funcionamento do cérebro humano, capazes de avaliar se alguém tem Parkinson a partir da sua respiração noturna – ou seja, padrões respiratórios que ocorrem durante o sono.

Ao longo dos anos, os pesquisadores investigaram o potencial de deteção de Parkinson usando líquido cefalorraquidiano e neuroimagem, mas esses métodos são invasivos, caros e exigem acesso a centros médicos especializados, tornando-os inadequados para testes frequentes que possam fornecer diagnóstico precoce ou rastreamento contínuo de progressão da doença.

Os pesquisadores demonstraram que a avaliação de Parkinson, via inteligência artificial, pode ser feita todas as noites em casa enquanto a pessoa dorme e sem tocar no corpo.

Este estudo é provavelmente um dos maiores estudos de sono já realizados no Parkinson.

Os datawarehouses são amplamente utilizados por organizações de todos os tamanhos e atualmente, uma das grandes decisões para uma organização, é decidir por implementar localmente ou na nuvem. Ambas as formas têm suas vantagens e desvantagens.

Um datawarehouse corporativo armazena dados de todas as operações de negócios de uma organização em uma única plataforma centralizada, que é tratada pelo administrador interno e pela equipa de TI.

Um grande desafio para datawarehouses locais é a necessidade de implementar um ambiente de computação de hardware e software, enquanto que um dos benefícios em nuvem é que o fornecedor assume a responsabilidade pela arquitetura subjacente.

O custo de implementação e suporte de um sistema de datawarehouse num data center local geralmente será muito maior do que alugar a um provedor de nuvem com pagamentos baseados na utilização, mas os datawarehouses em nuvem também podem representar alguns desafios para as organizações e exigir mudanças nos processos de TI.

Este artigo traz-nos mais detalhes sobre as vantagens e desvantagens das duas abordagens em algumas áreas-chave.

Os casos de uso de IA/ML na cadeia de suprimento ajudam comerciantes, fornecedores e distribuidores a impulsionar as mudanças transformacionais que são tão necessárias hoje. O Machine Learning oferece valor sem precedentes às operações da cadeia de suprimento: desde economia de custos por meio de despesas operacionais reduzidas e mitigação de riscos, até previsão aprimorada da cadeia de suprimento, entregas rápidas e atendimento ao cliente aprimorado, para citar alguns. O Machine Learning também fornece insights sobre onde a automação pode oferecer as vantagens de escala mais significativas.

Alguns casos de uso de IA no SCM:

-Prever o comportamento do cliente

-Ajudar na previsão da procura

-Evitar riscos de recuo

-Armazéns inteligentes

-Identificar questões de qualidade nas linhas de produção em fases iniciais, etc.

O custo médio de um recall de alimentos devido à contaminação bacteriana ou microbiana é de US$ 10 milhões. A IA pode ajudar a otimizar os sistemas atuais usados na indústria de processamento de alimentos.

O poder da IA ​e do Machine Learning é a capacidade preditiva e pode ajudar a indústria alimentar a tomar medidas mais cedo para reduzir a ocorrência de doenças transmitidas por alimentos nas suas operações.

A ideia é fazer com que as máquinas pensem como o cérebro humano, para que os erros e ineficiências atuais da intervenção humana – que às vezes podem comprometer a segurança alimentar – possam ser previstos pela IA e, finalmente, diminuídos ou eliminados.

Outra aplicação promissora é usar a IA para analisar os dados comportamentais de trabalhadores humanos na linha de processamento. Na prática, isso pode significar que os trabalhadores preencham uma rápida pesquisa semanal online sobre a cultura do local de trabalho. O processamento de linguagem natural seria então usado para analisar as suas respostas e criar uma medida quantitativa da cultura de segurança alimentar. A empresa poderia prever a probabilidade de problemas de segurança alimentar observando as tendências na cultura de segurança alimentar e combinando-as com outros dados relacionados à segurança alimentar e tomando medidas oportunas para reduzir a chance de um surto.

Com a IA a avançar a uma taxa exponencial, tornou-se possível para as empresas usar a inteligência artificial para obter informações valiosas sobre os seus clientes. Em particular, os avanços na inteligência artificial estão a levar a uma maior eficiência no atendimento ao cliente em diferentes vértices do setor.

A Machine Learning e os sistemas de resposta de voz interativa baseados em IA criaram um novo paradigma para o que os clientes e os agentes de atendimento ao cliente podem esperar dessas tecnologias. Quando aplicada corretamente, a inteligência artificial melhorará a experiência do cliente de várias maneiras, desde a identificação de seus interesses, passando pela análise de sentimentos, até à recolha de dados sobre as suas preferências.

No curto prazo a AiTecServ lançará a solução AIsense baseada nesta tecnologia.

NLP (veja o conceito na nossa biblioteca/inteligência artificial – Processamento de Linguagem Natural/Tarefas Comuns)

Duas das tecnologias mais inovadoras e disruptivas em uso atualmente são a ciência de dados e a blockchain. A ciência de dados examina e explica os dados não processados para compreender como um sistema funciona enquanto a tecnologia blockchain é um método de ponta para registar transações e armazenar dados financeiros. Essas duas ideias foram usadas para criar avanços surpreendentes em vários campos, incluindo bancos e desenvolvimento de software.

Possibilidades de Blockchain importantes para a ciência de dados:

-Ativa o rastreamento de dados

-A capacidade de análise em tempo real

-Garante a precisão dos dados

-Diminui a dificuldade de troca de dados

-Constrói confiança

-Melhora a integridade dos dados

Os dados são a base da tecnologia blockchain.

A nova plataforma, alegadamente, permite que os cientistas e os engenheiros de software da Vodafone, reduzam o tempo da prova de conceito para a produção de cinco meses para apenas quatro semanas.

A Vodafone destacou quatro características chave do AI Booster:

-Atividades de conformidade do ciclo de vida de ML automatizadas (deteção de deriva/distorção, explicabilidade, auditabilidade, etc.) através de pipelines, contentores e serviços reutilizáveis.

-Segurança incorporada por design.

-Aproveita a ferramenta ML nativa do Google utilizando BQML, AutoML, Vertex AI e outros.

-Impulsionar a adoção através de modelos ML padronizados e incorporados.

O sistema de IA consiste num sensor na bola que transmite a sua posição no campo 500 vezes por segundo e 12 câmeras de rastreamento montadas sob o teto dos estádios, que usam modelos de Machine Learning para rastrear 29 pontos no corpo dos jogadores.

O software combinará esses dados para gerar alertas automatizados quando os jogadores cometerem infrações de fora de jogo. Alertas serão enviados aos oficiais numa sala de controlo próxima, que validarão a decisão e informarão o árbitro em campo sobre a decisão a tomar.

A FIFA afirma que esse processo acontecerá “dentro de alguns segundos e significa que as decisões de fora de jogo podem ser tomadas com maior rapidez e precisão”. Os dados gerados pelas câmeras e pela bola também serão usados para criar animações automatizadas, que podem ser reproduzidas nas telas do estádio e em transmissões de TV “para informar todos os espectadores da maneira mais clara possível” do motivo da decisão.

O campeonato do Mundo de 2022 acontecerá no Qatar, tornando-se o primeiro campeonato do Mundo a ser realizado em um país árabe. Para compensar o calor do Qatar, o torneio será realizado de novembro a dezembro, em vez de no verão, como é tradição.

As universidades criaram uma ferramenta que mede o uso de eletricidade de qualquer programa de Machine Learning. Com ele, os utilizadores do Azure que constroem novos modelos podem ver a eletricidade total consumida por unidades de processamento gráficos (GPUs)—de chips especializados na execução de cálculos em paralelo — durante todas as fases do seu projeto, desde a seleção de um modelo até à sua formação e a sua utilização. É o primeiro grande fornecedor de nuvem a dar aos utilizadores acesso a informações sobre o impacto energético dos seus programas de Machine Learning.

A nova ferramenta Azure, que estreou em outubro, reporta atualmente o consumo de energia, não as emissões. Então, agora os investigadores descobriram como mapear o uso de energia para as emissões, e apresentaram artigo sobre esse trabalho na FAccT, uma grande conferência de ciências de computação, no final de junho. Os investigadores usaram um serviço chamado Watttime para estimar as emissões com base nos códigos postais dos servidores em nuvem que executam 11 modelos de Machine Learning.

Eles descobriram que as emissões podem ser significativamente reduzidas se os investigadores usarem servidores em locais geográficos específicos e em determinadas horas do dia. As emissões provenientes do treinamento de pequenos modelos de Machine Learning podem ser reduzidas até 80% se o treino de modelos começar nos momentos em que há mais eletricidade renovável disponível na rede, enquanto as emissões de grandes modelos podem ser reduzidas em mais de 20% se o trabalho de treinamento for interrompido quando a eletricidade renovável é escassa e reiniciada quando é mais abundante.

Aqui estão algumas das melhores ferramentas de Deep Learning. Embora esta lista não seja exaustiva! Existem mais ferramentas de Deep Learning no mercado, mas estas são as que são mais utilizadas.

1. H2O.ai

H2O é uma ferramenta de Deep Learning que foi construída de raiz em Java e segue uma integração perfeita com outros produtos de código aberto como Apache Hadoop e Spark. Tem uma UI web fácil de usar e é massivamente escalável na análise de big data.

2. TensorFlow

TensorFlow é uma ferramenta de Deep Learning que foi escrita em C++ e CUDA altamente otimizados (linguagem da Nvidia para programação de GPUs) e fornece uma interface para idiomas como Python, Java, Go. É uma biblioteca de código aberto que foi desenvolvida pela gigante tecnológica Google para o bom funcionamento de aplicações de Deep Learning.

O TensorFlow torna bastante fácil para principiantes e até especialistas criar modelos de machine learning para telemóveis, web, desktop e cloud.

3. Keras

Keras é uma API de rede neural de alto nível que é capaz de funcionar em cima de TensorFlow ou Theano. Está escrito em Python e foi desenvolvido principalmente para permitir uma experimentação mais rápida. A biblioteca de Deep Learning Keras permite ao utilizador uma prototipagem mais fácil e rápida com o uso de modularidade, minimalismo e fácil extensibilidade.

4. Caffe

Caffe é uma ferramenta de Deep Learning cuja estrutura é construída com expressão, velocidade e modularidade em consideração. Desenvolvido pela Berkeley AI Research (BAIR)/O Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) e colaboradores da comunidade, é também uma ferramenta de Deep Learning de código aberto.

5. DeepLearningKit

DeepLearningKit é uma ferramenta de Deep Learning de código aberto para iOS da Apple, OS X, tvOS, etc. A principal ideia por trás da sua criação foi apoiar modelos pré-treinados em todos os dispositivos da Apple que tenham uma GPU. Esta ferramenta de Deep Learning é desenvolvida em Swift e pode ser usada na GPU do dispositivo para realizar cálculos de Deep Learning de baixa latência. O DeepLearningKit também suporta redes neuronais convolutionais. A sua visão é apoiar outras ferramentas de Deep Learning como a Torch e a TensorFlow.

6. Torch

Torch é um programa de código aberto eficiente que usa uma linguagem de script LuaJIT e implementação C/CUDA. Se estiver a utilizar esta ferramenta de Deep Learning, poderá tirar partido das suas poderosas funcionalidades como: múltiplas rotinas para indexar, transpor, cortar, uma interface incrível para C viaJIT Lua, rede neural. Oferece suporte GPU rápido e eficiente e é facilmente incorporado facilitando o trabalho com iOS, Android, FPGA.

7. Theano

Theano é uma biblioteca python que é usada para avaliar operações matemáticas, incluindo matrizes multidimensionais. É usado principalmente na construção de projetos de Deep Learning e é muito mais rápido numa GPU do que num CPU. Com a sua utilização, é possível atingir a velocidade que rivaliza com implementações C auto-feitas para problemas que envolvem grandes quantidades de dados.

O AutoML (Machine Learning Automatizado) automatiza determinados componentes-chave do pipeline de aprendizagem de máquina. Alguns aspectos do pipeline de Machine Learning são automatizados usando ferrmentas de AutoML como: TPOT, Auto-Sklearn, AutoViML, AutoKeras e muitos mais.

As grandes vantagens do AutoML são: Acessibilidade, Eficiência, Menos Erros, Economia de Custos, Atender às Demandas da Indústria.

Mas os trabalhos de ciência de dados não serão eliminados por muitas razões.

1.Embora os AutoMLs sejam capazes de selecionar modelos na maioria dos casos, eles ainda são incapazes de realizar a maior parte do trabalho de um Cientista de Dados. Ainda é exigido que os cientistas/analistas de dados apliquem seus conhecimentos de domínio para desenvolver recursos e informações mais significativos que afetem o resultado pretendido (Engenharia de Recursos).

2.O AutoML não substituirá a maioria das profissões de ciência de dados; em vez disso, ajudará os especialistas a concluir suas tarefas mais rapidamente.

3.As máquinas não são inteligentes o suficiente e os algoritmos frequentemente não conseguem generalizar e compreender o contexto de um problema.

4.Embora o AutoML nos possa ajudar a encontrar um bom modelo para um problema específico, ele não pode criar uma nova abordagem, que é frequentemente necessária para desafios emergentes do mundo real.

O AutoML continuará a crescer em popularidade. Certos deveres quase certamente serão mecanizados e certas responsabilidades quase certamente serão eliminadas. Como um modelo de aprendizagem profundo tem muitos parâmetros, a estrutura do AutoML pode acelerar o trabalho de um cientista de dados e fornecer o modelo ideal em menos tempo.

À medida que as empresas fazem migração para a cloud, estão a afastar-se das suas antigas tecnologias de armazenamento de dados locais para estas novas plataformas de dados na nuvem. A transformação é uma enorme mudança na gestão de dados e tem implicações profundas para as empresas.

As empresas exigem um forte conhecimento de arquiteturas na nuvem, data lakes, opções de armazenamento e modelos de subscrição em nuvem para fazer escolhas tecnológicas. Os fornecedores de soluções de armazenamento de dados em nuvem integraram a ciência de dados e as ferramentas analíticas, acolhidas diretamente dentro das suas ofertas de armazéns de dados. As empresas que se deslocam para a nuvem devem considerar estas tendências:

-iPaaS (Plataforma de Integração como serviço) para integração.

-NoSQL para Big Data.

-Data Marts para acesso rápido a dados.

-Armazenamento de colunas para consulta analítica avançada.

-AUTOMATIZAÇÃO DW para implantação do Código.

A migração em nuvem de armazéns de dados traz todos os benefícios da agilidade, custo, eficácia, escalabilidade e desempenho. Com a automatização de armazéns de dados em nuvem, a sua equipa pode rapidamente acompanhar novos projetos de infraestrutura e migração e aumentar as capacidades de desenvolvimento e operações. Esta é a melhor maneira de maximizar o retorno da sua organização no investimento em nuvem.

Um novo software baseado no conceito de Machine Learning que ajuda os condutores a encontrar lugares de estacionamento também incentivará os condutores a cooperarem com as câmaras municipais na sua busca de manter a poluição dentro dos limites seguros em centros urbanos movimentados, como parte de um programa de longo alcance projetado para reduzir o ar tóxico nos centros da cidade.

O novo projeto utilizará a mais recente tecnologia de IA para criar serviços que permitam às autoridades locais analisar grandes quantidades de dados sobre o comportamento do condutor e controlar melhor os padrões de viagem locais.

Imagine que está a viajar para a cidade numa quinta-feira de manhã e sem que saiba, o seu carro é o único motor que aciona a cidade para ultrapassar o nível de poluição permitido, resultando numa grande multa para o governo local. Agora imagine que, em vez disso acontecer, recebe uma sugestão para estacionar em outro lugar, melhor, e é-lhe emitido um lugar de estacionamento gratuito. Também lhe é mostrada uma rota de baixo tráfego para o seu lugar de estacionamento gratuito.Todo o serviço será adaptado às suas necessidades individuais, ajudando também a objetivos líquidos zero.

Constituirá uma parte intrínseca da estratégia de desenvolvimento de software para o futuro, permitindo expandir as capacidades e, mais importante, reduzir a poluição e gerir a oferta e a procura de mobilidade em tempo real.

Esta é uma lista de livros, realizada pelo Instituto de Marketing IA, para entender como a inteligência artificial está a mudar a vida, os negócios e o mundo.

Os livros estão listados de acordo com uma "faixa de leitura" dependendo do que pretende alcançar com a IA.

Genius Makers: The Mavericks Who Brought AI to Google, Facebook, and the World

Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence

You Look Like a Thing and I Love You: How Artificial Intelligence Works and Why It's Making the World a Weirder Place

Marketing Artificial Intelligence: AI, Marketing, and the Future of Business

The Algorithmic Leader: How to Be Smart When Machines Are Smarter Than You

The AI Marketing Canvas: A Five Stage Roadmap to Implementing Artificial Intelligence in Marketing

The AI-Powered Enterprise: Harness the Power of Ontologies to Make Your Business Smarter, Faster, and More Profitable

The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies

Applied Artificial Intelligence: A Handbook for Business Leaders

Voice Strategy: Creating Useful & Usable Voice Experiences

Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI

Artificial Intelligence: A Modern Approach

The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World

O sistema usa métodos de Deep Learning (ver conceito na nossa biblioteca /Inteligência Artificial – Visão Computacional/Alguns Conceitos), lê imagens de câmaras ao vivo e adapta as luzes para compensar, mantendo o tráfego fluído e reduzindo o congestionamento.

Em testes, o sistema superou significativamente todos os outros métodos, que normalmente dependem de transições de fase manualmente concebidas. Como a IA "vê" um elevado volume de tráfego antes dos carros passarem pelos semáforos e tomar a sua decisão, torna-se então mais responsivo e pode reagir mais rapidamente.

O programa pode ser configurado para visualizar qualquer junção de tráfego - real ou simulada - e aprender de forma autónoma. O sistema de recompensas pode ser manipulado, por exemplo, para incentivar o programa a permitir que os veículos de emergência passem rapidamente. Mas o programa ensina-se sempre a si próprio, em vez de ser programado com instruções específicas.

Os investigadores esperam começar a testar o seu sistema em estradas reais este ano.

O Machine Learning está a fazer grandes progressos nos cuidados de saúde para garantir que os pacientes obtêm os melhores serviços.

9 áreas principais:

-Medicina de precisão e personalização dos cuidados de saúde.

-Pedidos de categorização.

-Analisar imagens (Imagiologia).

-Administração de reivindicações e pagamentos.

-Outros processos administrativos.

-Previsão e política de saúde.

-Registos sanitários eletrónicos.

-Diagnóstico e tratamento.

-Desenvolvimento de medicamentos.

Os resultados a longo prazo poderão incluir uma melhor qualidade dos cuidados de saúde e um sistema de saúde mais eficiente e rentável, que irá beneficiar doentes, prestadores, seguradoras, reguladores e responsáveis pela formulação de políticas.

Os supercomputadores ajudam os investigadores a estudar as causas e os efeitos - geralmente nessa ordem - de fenómenos complexos. No entanto, os cientistas ocasionalmente precisam de deduzir as origens de fenómenos científicos com base em resultados observáveis. Estes denominados problemas inversos são notoriamente difíceis de resolver, especialmente quando a quantidade de dados a serem analisados ultrapassa as ferramentas tradicionais de aprendizagem automática.

Para reduzir a comunicação de coordenador-trabalhador, que muitas vezes envolve repetir os mesmos pedidos várias vezes, a equipa introduziu uma cache de resposta que armazena os metadados de cada pedido. A primeira das novas estratégias foi esta abordagem de caching, que permite reconhecer e calcular automaticamente pedidos familiares.

A segunda nova técnica envolve agrupar as operações matemáticas de vários modelos DNN, que simplifica tarefas e melhora a eficiência de escala - o número total de imagens processadas por etapa de treino - tirando partido das semelhanças nos cálculos de cada modelo. Este processo também leva a melhorias significativas no uso da energia.

Ao agrupar estrategicamente estes modelos, a equipa pretende eventualmente formar um único modelo em várias GPUs e obter a mesma eficiência obtida ao treinar um modelo por GPU.

Muitas empresas não sabem como iniciar o seu caminho na IA. Mas agora a indústria de IA faz da qualidade dos dados uma prioridade, dado que a IA não poderá prosperar quando não é de confiança. A IA explicativa (XAI) é uma solução parcial para o problema. XAI é uma inteligência artificial na qual os resultados da solução podem ser entendidos pelos humanos.

Então, o que se espera:

-um grande número de aquisições de startups especializadas em geração de dados sintéticos;

-muitas empresas incorporarão sem problemas a IA no seu trabalho;

-migração da IA da nuvem para a borda acelerará;

-input humano para conduzir a decisões de IA mais úteis;

-as empresas favorecerão soluções de IA que evitem o bloqueio;

-os chatbots ficarão muito mais perto de oferecer uma experiência humana.

Algoritmos de Deep Learning para prever com precisão como as mudanças nas medições podem indicar próximos terramotos - uma tarefa que tem confundido especialistas durante séculos.

Os algoritmos de Deep Learning são particularmente úteis para a monitorização de terramotos porque permitem retirar essa tarefa aos sismólogos.

O Deep Learning pode tornar o processo de previsão mais rápido e mais preciso, ajudando a processar grandes volumes de dados. O modelo deteta terramotos que previamente teriam sido rejeitados como vibrações geradas pelo homem.

Num estudo de Machine Learning na industria de manufatura em 2022, o panorama da indústria está coberto de fatores condutores para mercados a montante e o estado geral do mercado. Foi fornecida uma análise aprofundada das perspetivas globais de crescimento para o mercado global e regional, baseada numa análise aprofundada dos principais intervenientes no setor, nos dados primários e secundários.

O relatório contém análises das empresas Intel, IBM, Siemens, GE, Google, Microsoft, Micron Technology, Amazon Web Services (AWS), Nvidia, Sight Machine com 114 Páginas Report.

Machine Learning no fabrico pode ser usado no controlo de qualidade visual. Aproveitar o poder do reconhecimento de imagem e da aprendizagem profunda pode reduzir significativamente o custo do controlo de qualidade visual, ao mesmo tempo que aumenta a eficiência global do processo.

Os analistas usam atualmente a inteligência artificial para distinguir os exemplos ambientais e epidemiológicos que levam a flagelos para prever surtos antes que eles ocorram. Modelos numéricos e IA podem fornecer enormes medidas de informações para obter dicas sobre uma provável fonte de contaminação e ajudar na prevenção da propagação de doenças através da IA.

Dificuldades extraordinárias exigem dispositivos incríveis. Além disso, na realidade, como a conhecemos, onde uma infecção, por exemplo, SARS-CoV-2 teve um enorme efeito mundial é simplesmente uma questão de meses, sua complexidade e velocidade exigem novas estratégias para rastrear arranjos. Tipos progressivos de consciência feita pelo homem (inteligência feita pelo homem) estão a assumir agora uma parte básica dos nossos esforços de combate à pandemia, e devem assumir uma parte inexoravelmente fundamental no conflito contra uma infecção irresistível mais tarde.

Vemos a inteligência simulada a impulsionar as nossas habilidades de luta contra a doença através destes aspetos:

• Determinação

• Bem-estar

• Tratamento

• Alívio

A primeira publicação digital e impressa do mundo com foco em IA, Big Data e Analytics classifica os 10 principais livros de Machine Learning para gestores. O Analytics Insight reuniu extensos guias, estudos académicos, leituras rápidas e até mesmo exemplares com menções económicas e políticas, como a ascensão dos gigantes da tecnologia da China, o Alibaba. Inclui também insights de marketing e exemplos da vida real de empreendedores de sucesso.

*.1 Applied Artificial Intelligence: A Handbook for Business Leaders

.2 Artificial Intelligence and Machine Learning for Business: A No-Nonsense Guide to Data-Driven Technologies

.3 AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order

.4 Artificial Intelligence: The Insights You Need from Harvard Business Review

.5 The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World

.6 Artificial Intelligence and Machine Learning for Business

.7 AI for People and Business

.8 Business Data Science: Combining Machine Learning and Economics to Optimize, Automate, and Accelerate Business Decisions

.9 Artificial Intelligence for Marketing: Practical Applications

.10 The Algorithmic Leader: How to Be Smart When Machines Are Smarter Than You

No artigo, o autor explica as origens, detalha e exemplifica o processo de uma aplicação de Deep Learning: a rede neural convolucional que ajuda os computadores a detetar objetos. Além disso, ele cobre brevemente as variações, como a rede neural convolucional baseada em região (R-CNN), R-CNN rápida e R-CNN mais rápida. Para finalizar, o especialista cita o estudo mais recente sobre o assunto: You Only Look Once (YOLO).

Os pioneiros do Deep Learning Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton e Yann LeCun discutem um futuro no qual esses modelos de Deep Learning podem aprender com pouca ou nenhuma ajuda humana. Deep Learning pode ser definido como redes neurais artificiais que imitam a funcionalidade do cérebro.

Os especialistas destacam também alguns subconjuntos, como Supervised, Reinforcement, Contrastive e do System 2 learning, junto de prós e contras. As considerações foram publicadas este mês no artigo “Deep Learning for AI”, na sessão de Communications do jornal da ACM.

O autor reúne vários exemplos de como a Inteligência Artificial ajudou a otimizar o transporte de vacinas durante a pandemia de Covid-19 nos Estados Unidos. Alguns deles ajudaram a aumentar a eficiência do combustível, rastreando o comportamento dos motoristas e prevendo o tráfego terrestre ou aéreo, usando dados históricos para estimar o tempo do trajeto em locais específicos. Cita ainda que a IA possibilitou a monitorazação da temperatura da vacina durante todo o tempo de entrega, por meio de Bluetooth.