Intel Powerhouse 2023

Foi realizado na quinta-feira (7) o Powerhouse 2023. O objetivo do encontro foi desmistificar a ideia de que a IA é uma tecnologia do futuro, mostrando que ela já está presente na sociedade atualmente. O evento reuniu imprensa, empresas parceiras e membros da indústria em painéis e exposições que destacaram a importância da democratização da IA.

A Intel, organizadora do Powerhouse 2023, enfatizou a democratização da IA como parte de sua estratégia de comunicação. Gisselle Ruiz Lanza, Diretora Geral para América Latina da Intel, conduziu o painel inaugural, seguida por representantes de empresas parceiras como Lenovo, Dell, RedHat, Human Robotics, Oiti Tech e outras importantes do setor. Essas empresas discutiram a necessidade de tornar a IA acessível a todos, mesmo que ainda seja percebida como uma tecnologia complexa que requer servidores poderosos.

O Powerhouse 2023 teve como foco apresentar sistemas simples que podem utilizar a IA, através da colaboração e otimizações personalizadas. Uma estratégia para tornar isso possível é utilizar código aberto em ferramentas como o OpenVINO e OpenAPI. O OpenVINO, uma ferramenta gratuita da Intel, é projetado para ajudar os desenvolvedores a otimizar e reduzir o tamanho desses modelos gigantes de aprendizagem de máquina. Isso permite implementações mais simples e otimizadas para demandas específicas, possibilitando que empresas e desenvolvedores menores criem chatbots internos para otimizar fluxos de trabalho de funcionários e colaboradores.

A capacidade de criar softwares que possam operar em diferentes tipos de hardware, como CPUs, GPUs, NPUs e outros dispositivos de processamento, é fundamental para facilitar a integração e implementação de aplicações de Inteligência Artificial (IA). Segundo Balaji Srinivasan, Diretor de Desenvolvimento de Negócios Globais da Intel, o volume de parâmetros dos modelos de linguagem, que determina a complexidade das interações de uma IA, também influencia onde essas aplicações podem ser implementadas. No entanto, modelos muito grandes exigem hardwares mais robustos, o que pode ser um desafio financeiro para pequenas organizações.

A IA tem um papel significativo em setores como IoT, onde suas aplicações vão desde a minimização de tempos de resgate em casos de acidentes até o diagnóstico precoce de câncer. Empresas como a IPEXtreme, expositora do Intel Powerhouse 2023, demonstraram como a visão computacional e a análise de dados podem ser aplicadas para monitorar rodovias de forma inteligente, reduzindo custos e salvando vidas. Além disso, a Lunit, outra expositora do evento, é especializada em aumentar a precisão de diagnósticos de imagem utilizando IA. Com modelos de linguagem extremamente precisos, mas reduzidos, a solução da Lunit auxilia oncologistas a identificar possíveis focos de câncer de mama com meses ou até anos de antecedência.

Esses modelos apresentadas no Powerhouse 2023, ilustram como a implementação da IA pode ser eficaz e acessível, mesmo em infraestruturas de hardware mais simples, trazendo benefícios significativos para diversos setores.

Compartilhe:

Share on facebook
Share on twitter
Share on telegram
Share on whatsapp
você pode gostar de

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.

what you need to know

in your inbox every morning