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segunda-feira, maio 27, 2024
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A evolução dos hardwares para processos de Inteligência Artificial e Machine Learning

Segundo um levantamento realizado pela Deloitte, em parceria com a Federação Brasileira de Bancos, 96% dos bancos possuem tecnologias de inteligência artificial e 54% dizem já usar a IA generativa. 

Outra pesquisa, realizada pela Thoughtworks, destacou o crescente uso de IA no desenvolvimento de softwares, avaliando que todos os aspectos do setor podem se beneficiar gradualmente do uso pragmático dessas ferramentas.

O uso da Inteligência Artificial está causando um impacto profundo em praticamente todos os aspectos de nossas vidas, desde o modo como trabalhamos e nos comunicamos, até como interagimos com o mundo ao nosso redor. 

Atualmente, as novas soluções de IA precisam trabalhar com trilhões de parâmetros, sendo o Machine Learning uma das subáreas que mais exige poder computacional devido à natureza intensiva em computação dos algoritmos e ao volume de dados envolvidos.

Confira o papel fundamental desempenhado pelas inovações em hardware na superação dos desafios passados e futuros trazidos pelo aprendizado de máquina:

Evolução dos hardwares e Inteligência Artificial

Podemos dizer que a tecnologia evoluiu muito desde o surgimento do computador. O primeiro dispositivo de propósito geral, denominado ENIAC, pesava 30 toneladas e possuía um hardware com 70 mil resistores e mais de 17 mil válvulas de vácuo, consumindo 200 mil watts de energia. Na época, as válvulas de vácuo estavam na vanguarda do desenvolvimento, mas eram impraticáveis para uso generalizado.

No mesmo período, cientistas e pesquisadores já exploravam a possibilidade de criar máquinas que pudessem simular a inteligência humana, evidenciando que o estudo da IA não é algo tão recente como imaginamos. Na verdade, ela remonta ao início da computação. Um dos primeiros marcos significativos em sua história aconteceu nos anos 40, quando Warren McCulloch e Walter Pitts criaram o primeiro modelo computacional para redes neurais baseado em matemática e algoritmos.

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Imagem gerada por Inteligência Artificial (IA)

Na época, estudos práticos eram limitados por ferramentas incipientes. Até que, em 1947, a descoberta do transistor revolucionou a tecnologia, marcando um momento crucial no hardware de computação e no futuro da IA. Os transistores eram mais duráveis e consumiam menos energia. Além disso, por serem pequenos, permitiam uma densidade muito maior de componentes eletrônicos em um único chip. Todas essas vantagens possibilitaram a criação de circuitos integrados e de microchips já no fim da década de 50.

Com o passar dos anos, abriu-se caminho para a evolução de dispositivos, que se tornaram mais poderosos, compactos e rápidos, permitindo que os computadores executassem tarefas antes inimagináveis. Desde então, houve muitos avanços na teoria e na prática das redes neurais artificiais. 

O desenvolvimento de algoritmos de treinamento mais sofisticados, arquiteturas de rede mais complexas e necessidade de processamento de uma enorme quantidade de dados levou ao desenvolvimento e uso de hardwares especializados, como GPUs e NPUs.

IA, Machine Learning e suas novas necessidades

Tradicionalmente, as CPUs multi-core e GPUs têm sido a principal fonte de poder computacional em sistemas de IA aproveitando os benefícios do processamento paralelo. Neste contexto, as GPUs se destacaram como uma alternativa viável de hardware especializado, devido à sua capacidade de realizar operações matriciais de forma altamente eficiente, o que é crucial para o treinamento de modelos de Inteligência Artificial.

Porém, nos últimos anos, os avanços em Inteligência Artificial têm sido impulsionados principalmente pelo crescimento exponencial de técnicas como Machine Learning, que conta com subcampos que exigem elevado poder de computação, como o Deep Learning. 

Por envolver o treinamento de redes neurais profundas, que geralmente consistem em muitas camadas de unidades de processamento, resultando em operações matriciais massivas, seu advento trouxe consigo a necessidade de outros processadores especializados. 

Como resultado, surgiram novas tecnologias, como as NPUs (Neural Processing Units), unidades de processamento projetadas para otimizar a execução de cargas de trabalho em IA, como a execução de operações matriciais e cálculos predominantes em algoritmos de Deep Learning. Ao executar operações relacionadas a redes neurais com eficiência, a tecnologia acaba acelerando o treinamento e a inferência desses modelos.

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Imagem gerada por Inteligência Artificial (IA)

O que temos para o futuro

A cada novo avanço no campo da Inteligência Artificial, os desenvolvedores reconhecem a necessidade de mais poder computacional para lidar com as tarefas complexas de aprendizado e inferência. São trilhões de parâmetros e as grandes empresas de tecnologia precisam desenvolver estruturas cada vez mais poderosas para dar conta de toda essa demanda por processamento.

Uma das alternativas que vem sendo estudada e ainda está em estágio inicial de desenvolvimento é a Computação Quântica. A tecnologia emergente tem o potencial de resolver problemas computacionais complexos de maneira exponencialmente mais rápida do que os computadores clássicos baseados na física tradicional.

Apesar dos diversos e significativos desafios técnicos enfrentados, seus estudos vem entregando resultados promissores. O Sycamore, novo computador quântico do Google, consegue efetuar cálculos instantâneos que, se realizados pelo supercomputador mais poderoso do mundo atualmente, levariam 47 anos. 

No entanto, o desenvolvimento de hardware especializado para IA vai muito além da capacidade de processamento. Também é necessário realizar investimento em softwares otimizados e frameworks que aproveitem ao máximo o potencial dessas arquiteturas de hardware, além da pesquisa contínua em algoritmos de IA e técnicas de otimização.

O uso de inteligência artificial está cada vez mais presente em diversos setores da sociedade, com o machine learning liderando a revolução nas atividades de todo o mundo. Na busca por sua evolução contínua e da IA como um todo, os avanços em hardwares desempenham um papel fundamental, tornando-os não apenas os blocos de construção dos dispositivos eletrônicos modernos, mas também os motores por trás da inovação e da transformação que estão moldando nosso mundo digital.

Walker Batista
Walker Batista
Sócio e diretor de modelagem e inovação da Linear Softwares Matemáticos
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