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Pós Em Inteligência Artificial

Google lança Gemini, sua nova inteligência artificial

O Google lançou hoje (06/12) o Gemini, um novo modelo de inteligência artificial que foi integrado ao Bard. Nos próximos meses, o Gemini também será incorporado a outros produtos do Google, como o Busca e o Chrome. Essa IA foi desenvolvida para funcionar tanto em grandes infraestruturas, como data centers, quanto em dispositivos móveis.

Segundo a empresa, o Gemini superou a capacidade humana em um teste de conhecimento e resolução de problemas que abrange 57 temas, incluindo matemática, física e história. Além disso, o Google afirma que o Gemini se saiu melhor nesse teste do que o GPT-4, modelo da OpenAI utilizado no ChatGPT.

Ele será útil para realizar tarefas que exigem maior capacidade de raciocínio. Poderá auxiliar programadores com códigos complexos e também ajudar estudantes com suas lições de casa, por exemplo. Durante uma demonstração, o Gemini foi capaz de analisar uma foto de um exercício de física e identificar um erro no cálculo. A IA então apresentou a solução correta e criou problemas semelhantes para que o usuário pudesse tentar resolver.

O Gemini terá três versões:

  • Ultra, que será maior voltado para tarefas altamente complexas e será lançado apenas em 2024
  • Pro, voltado para uma ampla gama de tarefas e usuários, já disponível no Bard e para desenvolvedores a partir de 13 de dezembro;
  • Nano, criado para dispositivos móveis, permitindo sua utilização mesmo quando não há conexão com a internet. Essa versão estará disponível no Pixel 8 Pro, o celular do Google, para criar resumos de áudios e sugerir respostas inteligentes no WhatsApp.

O Gemini Ultra passará por mais verificações de segurança antes de ser disponibilizado para todos em 2024. O Gemini possui uma avaliação de segurança superior a qualquer outra IA já desenvolvida pela equipe do Google. O objetivo é que ele seja capaz de evitar a exibição de conteúdo violento ou estereotipado, por exemplo.

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Leonardo Bonato Felix

Tem graduação (UFSJ, 2002), mestrado (UFMG, 2004) e doutorado(UFMG, 2006) também em Engenharia Elétrica. Foi pesquisador visitante da University of Southampton-UK (2019-2020). É professor do Departamento de Engenharia Elétrica da UFV (2006-presente), nas disciplinas de Inteligência Computacional, Sinais e Sistemas, Modelagem e Identificação de Sistemas, Introdução à Engenharia Biomédica, Eletrônica, etc. É pesquisador 1D CNPq, atuando no processamento de sinais biológicos, teoria da detecção e aplicações de inteligência artificial.

Domingos Sárvio Magalhães Valente

Possui graduação em Engenharia Agrícola e Ambiental pela Universidade Federal de Viçosa (2003), mestrado em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Viçosa (2007) na área de concentração em Pré-Processamento e Armazenagem de Produtos Agrícolas, doutorado em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Viçosa (2010) na área de concentração em Mecanização Agrícola. Pós-doutorado na University of Illinois (Urbana-Champaign) nos Estados Unidos. Atualmente é Professor Associado da Universidade Federal de Viçosa, no Departamento de Engenharia Agrícola, atuando nas Áreas de Mecanização Agrícola, e Agricultura de Precisão e Digital.

José Augusto Miranda Nacif

Professor no Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas (IEF) do Campus UFV-Florestal da Universidade Federal de Viçosa (UFV). Possui mestrado e doutorado em Ciência da Computação (2004 e 2011) pela Universidade Federal de Minas Gerais e graduação em Engenharia de Controle e Controle e Automação (2001) pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais. Atualmente é orientador do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UFV. É bolsista de produtividade do CNPq, nível 2. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: Internet das coisas, nanocomputação, computação de alto desempenho e aprendizado de máquina.

Moysés Nascimento

Possui graduação em Estatística pela Universidade Federal do Espírito Santo (2007), mestrado em Estatística Aplicada e Biometria pela Universidade Federal de Viçosa (2009) e doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras (2011). Realizou pós-doutorado em Análise de dados Genômicos, via Métodos Econométricos, na North Carolina State University (EUA, 2016). Atualmente, é professor Associado no Departamento de Estatística da Universidade Federal de Viçosa. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística Aplicada, com ênfase em Métodos Estatísticos Aplicados ao Melhoramento - Plantas e Animais, Inteligência Computacional e Aprendizado Estatístico.

Rodolpho Vilela Alves Neves

Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Viçosa (2011), mestrado (2013) e doutorado (2018) em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo. Entre 2015 e 2016, foi pesquisador visitante na Aalborg University, Dinamarca. Atualmente, é professor adjunto no Departamento de Engenharia Elétrica da UFV. Atua principalmente nos temas geração distribuída e controle de sistemas de energia.

Sabrina de Azevedo Silveira

É graduada em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG-2008) e tem doutorado em Bioinformática (2013). Possui pós-doutorado no European Molecular Biology Laboratory-European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), em Cambridge, no Reino Unido (2019), e no Laboratório de Bioinformática e Sistemas (LBS), do Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais (2015). Atualmente, é professora no Departamento de Informática (DPI), da Universidade Federal de Viçosa (UFV). É orientadora do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UFV (CAPES 4) e do Programa de Pós-Graduação em Bioinformática da UFMG (CAPES 7). Tem experiência na área de Ciência da Computação e Bioinformática, atuando principalmente nos seguintes temas: predição de função de enzima, mineração de dados, aprendizagem de máquinas, bases de dados biológicos e visualização de dados.

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