Computação IA integrada: desenvolvendo um futuro mais inteligente

Interessado na fusão de IA e computadores? Continue lendo para descobrir por que você também deve integrar inteligência artificial em seus aplicativos.

A integração de inteligência artificial em sistemas de computação está conduzindo uma revolução que está interrompendo todos os tipos de indústrias e criando até mesmo novos mercados.

Qualquer aplicativo de software pode aumentar seus recursos com IA integrada. Desde a automação de processos de negócios até a descoberta de insights de negócios e transações fraudulentas, os benefícios são enormes.

Modelos de inteligência artificial e seus serviços também estão disponíveis para todos. Portanto, esta postagem analisa o que a integração da IA ​​pode significar para sua empresa ou aplicativo de computador e como você também pode desenvolver um futuro mais inteligente.

Computação sem IA

Um computador tradicional facilita a realização de cálculos em uma taxa muito mais rápida do que qualquer ser humano poderia fazer por conta própria, e é isso que lhe dá poder. Um computador de 1 MHz pode realizar cerca de 1 milhão de operações aritméticas por segundo, algumas precisando de mais de um ciclo para serem concluídas. Um computador de 1 GHz pode realizar 1 bilhão de operações por segundo e aqueles com multi-CPUs multiplicarão essa capacidade de acordo com o número de núcleos.

Resolver problemas dessa maneira requer uma compreensão dos problemas em questão e o desenvolvimento de software para trabalhar com as soluções. Tinha que haver uma sub-rotina para gerenciar todos os cenários possíveis e rotinas padrão para os inesperados.

Essa abordagem de desenvolvimento de software é adequada e geralmente eficiente para realizar o trabalho. Mas limita o escopo do que o desenvolvedor pode ou não fazer. Por exemplo, embora você possa usá-lo para identificar rapidamente as cerca de 16.8 milhões de diferenças em cores de fundo hexadecimais, variando de preto (0x000000) a branco (0xFFFFFF), e com relativamente poucos recursos consumidos, será difícil aplicar o mesmo metodologia em distinguir os rostos de apenas dez ou cem pessoas.

Em outras palavras, essa abordagem tradicional de resolução de problemas no computador funciona bem quando um ou alguns fatores estão envolvidos. Mas uma vez que você tem que considerar programaticamente centenas ou milhares de fatores diferentes em uma fração de segundo, um novo modelo e abordagem de desenvolvimento se tornam necessários. E é exatamente isso que a inteligência artificial oferece.

A promessa da IA

A computação de IA integrada combina o poder de processamento bruto do computador tradicional com as habilidades cognitivas inteligentes dos algoritmos de IA. Este sistema novo e mais inteligente permite que os computadores analisem grandes quantidades de dados com mais facilidade e velocidade do que um ser humano jamais poderia sonhar em fazer, manual ou programaticamente.

Os modelos de IA facilitam a comparação de quantos fatores forem necessários por meio de grandes quantidades de dados. Ele facilita a identificação e classificação eficiente de padrões nos dados, o que leva a decisões mais informadas com inteligência semelhante à humana.

Ao deixar a maior parte da identificação e classificação do trabalho de dados para a IA, o desenvolvedor pode se concentrar no quadro geral, acelerar o tempo de desenvolvimento e obter resultados muito melhores do que seria possível sem a ajuda da IA.

Aplicações em todos os setores

Você pode integrar IA em sistemas de computação para gerenciar o trabalho em quase todos os setores. Aqui estão alguns dos mercados e usos populares.

  • Financeira: Da análise geral de dados de mercado à detecção de fraudes, gerenciamento de portfólio e negociação algorítmica, o suporte de IA nos mercados financeiros continua a crescer.
  • Assistência médica: A IA também está sendo aplicada na análise de exames, como ressonância magnética e raios-X para detecção de anomalias e doenças. Além disso, os pesquisadores também podem aproveitar os modelos de IA para acelerar a descoberta de novos medicamentos.
  • Robótica: da fabricação a carros autônomos, cuidados pessoais e robôs da web, a IA está revolucionando a indústria robótica com tarefas cada vez mais complexas tornando-se mais fáceis de realizar. A IA está melhorando a visão computacional, localização e mapeamento, planejamento e controle, detecção de objetos e a capacidade de improvisar em situações incertas.
  • Distribuir: As aplicações da tecnologia de IA no espaço de varejo variam amplamente, desde o fornecimento de recomendações personalizadas de produtos até análises demográficas, atendimento ao cliente, gerenciamento de estoque, previsão de demanda, otimização de preços e detecção de fraudes.
  • Segurança: a capacidade dos modelos de IA de analisar rapidamente grandes quantidades de dados os torna componentes ideais em sistemas de detecção de fraudes e violações de segurança.
  • Agricultura: A agricultura de precisão e a agrotecnologia dependem cada vez mais da inteligência artificial para reduzir o custo do cultivo de alimentos e, ao mesmo tempo, aumentar a produtividade e o lucro.

Desafios da computação de IA integrada

Embora a computação de IA integrada ofereça muitas promessas, ela também traz seus desafios, assim como a maioria das outras tecnologias. Aqui estão os principais.

  1. Disponibilidade do modelo: Obviamente, deve haver um modelo de IA já existente que faça o trabalho que você precisa. Caso contrário, você terá que criar um ou modificar um modelo existente para atender às suas necessidades.
  2. Viés do algoritmo: sempre haverá o problema do viés do algoritmo, e geralmente é esse o caso quando você está usando um modelo treinado por outra pessoa. Dados de treinamento podem corromper a mente de uma IA – por assim dizer.
  3. Qualidade de dados: Entrada e saída de lixo, também ocorre com operações de IA. Se você alimentar seu sistema com dados de baixa qualidade, não espere um milagre. Cabe sempre a você limpar e preparar todos os dados que entram em um modelo.
  4. Custos de Hardware: A menos que você esteja usando um serviço de AI por meio de uma API, por exemplo, você precisará de uma instalação de hardware adequada para executar um modelo competente. Mesmo os serviços online ainda cobram uma taxa.

IA incorporada versus nuvem versus IA de borda

Uma questão importante a considerar na escolha do modelo de IA é a entrega. Você pode incorporar o modelo em seu código de software, executá-lo na nuvem ou na borda. Cada uma dessas abordagens tem seus prós e contras, então aqui está uma olhada mais de perto nelas.

  • IA incorporada: Incorporar a IA no código do software significa que tudo o que você precisa para executar o modelo estará fisicamente disponível no mesmo computador que executa o software. Essa abordagem tem seus méritos, como aplicativos ou sistemas de alta segurança que precisam funcionar offline de forma independente. Por outro lado, modelos grandes podem exigir muita memória e poder de processamento, incluindo GPUs, para serem executados.
  • IA hospedada na nuvem: Hospedar seu modelo de IA na nuvem é outra boa opção. De qualquer forma, a maioria dos serviços de IA é hospedada na nuvem, portanto, cabe a você escolher. Os benefícios incluem custos mais baixos e escalabilidade, enquanto as desvantagens podem incluir preocupações de latência e segurança.
  • IA hospedada na borda: para aplicativos sensíveis ao tempo, você também pode querer disponibilizar seu modelo hospedado na nuvem na borda. As bordas da nuvem são data centers que oferecem serviços mais próximos dos locais dos usuários para reduzir a latência. A disponibilidade de pontos de presença depende do provedor de nuvem, portanto, pode ser necessário pesquisar.

Considerações iniciais para integração de IA

Antes de prosseguir com a integração de inteligência artificial em seu software, você precisará fazer algumas considerações iniciais para ajudá-lo a projetar um produto de alta qualidade que você e outras pessoas apreciarão usar. Aqui estão algumas dessas considerações importantes.

  • Interface de Usuário: utilidade e facilidade de uso são dois fatores que determinam o valor da maioria dos produtos. E para software, isso geralmente é resolvido por sua interface de usuário. O usuário acessará a IA por meio de texto, bate-papo, voz ou meios visuais? As solicitações de IA são processadas automaticamente ou o usuário precisa fazer tudo manualmente?
  • Tipos de modelo: Existem cento e um modelos de IA por aí e cada um tem seus pontos fortes e fracos. Alguns são projetados para imagens, enquanto outros são projetados para escrever. O que você está construindo e qual modelo atende melhor a essa necessidade? Esse modelo já está disponível ou você precisa desenvolver um novo?
  • Operacional: existem muitos modelos de IA de código aberto que você pode usar e ajustar para funcionar exatamente da maneira que deseja. Quanta otimização e ajuste fino você precisará?
  • Segurança e privacidade de dados: Você estará lidando com informações confidenciais ou as necessidades de segurança do aplicativo são mínimas? E as informações do usuário e seu armazenamento seguro?
  • AMPLIAR: seu aplicativo precisará ser dimensionado e o modelo de IA pode ser dimensionado com ele?

Como integrar IA em software

Existem algumas etapas envolvidas na integração de modelos de IA ou seus recursos em aplicativos de software e a seguir é uma visão geral desse processo.

  1. Identificar casos de uso: AI não pode fazer tudo por você. Você precisa ter processos, tarefas ou sub-rotinas especificamente definidos onde a aplicação de inteligência de máquina seria de grande ajuda. Você precisa primeiro identificá-los e decidir como realizá-los usando IA.
  2. Selecione a técnica de IA: Em seguida, você precisará selecionar um técnica de IA ou modelo que melhor se adapte ao trabalho em questão. Pode ser uma rede neural, abordagem de busca e classificação, classificador de Bayes, reconhecimento de entidade nomeada, um grande modelo de linguagem, Ou um rede adversarial generativa que melhor pode resolver o seu problema.
  3. Selecione o modelo: Depois de definir uma técnica, sua próxima etapa é encontrar um modelo que use essa técnica que você possa integrar diretamente ou ajustar facilmente para produzir os resultados necessários. Aqui está uma boa lista LLM para começar. Tenha em mente que não encontrar um modelo apropriado significa que você pode ter que construir um do zero.
  4. Coleta e preparação de dados: você precisará de dados para ajustar um modelo básico ou para criar um do zero. Portanto, a coleta e preparação de dados também são importantes.
  5. Integração de Software: esta etapa pode envolver o uso de comandos de API para consultar um modelo de IA hospedado na nuvem ou a incorporação direta de todo o modelo em seu aplicativo. A escolha é sua.
  6. A interface do usuário: o valor de uma ferramenta depende muito de sua facilidade de uso. Isso não pode ser exagerado. Você deseja que os recursos de IA do seu aplicativo sejam tão fáceis de usar quanto possível. Um aplicativo poderoso e excessivamente complicado de usar é de pouco valor. Portanto, mantenha a interface do usuário simples e o programa intuitivo.
  7. Teste e validação: Teste o programa após o desenvolvimento e certifique-se de que tudo está funcionando como deveria.
  8. Implantação: quando estiver satisfeito com seu trabalho, mude para o modo de produção e libere o aplicativo. Você ainda precisará monitorar o desempenho e procurar áreas para melhorar.
  9. Iterar e Melhorar: revise regularmente o desempenho de seu aplicativo, o feedback do usuário e as novas realidades do mercado para ver o que você precisa melhorar. Em seguida, faça isso e atualize o aplicativo.

Recursos

  1. Colaboração do Google: Serviço de nuvem para desenvolvimento fornecido pelo Google.
  2. Tensorflow: estrutura de aprendizado de máquina de código aberto.
  3. Azul: plataforma de nuvem da Microsoft com ofertas gratuitas.
  4. Kaggle: plataforma de aprendizado de máquina e ciência de dados com muitas ferramentas.
  5. Aprenda: uma biblioteca para projetos avançados de aprendizado profundo.
  6. IBM Watson Estúdio: plataforma de nuvem da IBM.
  7. Lista LLM: uma lista com curadoria de grandes modelos de linguagem.

Perguntas Frequentes

Aqui estão as perguntas frequentes sobre computação e desenvolvimento integrados de IA.

P: Como você pode integrar IA em computadores?

R: Você pode integrar a IA incorporando o modelo ou acessando um modelo na nuvem por meio de uma API.

P: Quais são os benefícios da computação de IA integrada?

R: A computação de IA integrada pode melhorar a produtividade geral de uma empresa aumentando a eficiência, precisão e decisões rápidas.

P: A computação de IA integrada é apenas para grandes organizações?

R: Não, a computação de IA integrada não é reservada para grandes organizações apenas porque a disponibilidade de ferramentas de IA de código aberto e serviços de nuvem acessíveis nivelaram o campo de atuação.

P: Quais habilidades são necessárias para integrar a IA ao software?

R: Você precisará de habilidades em desenvolvimento de software, aprendizado de máquina e análise de dados.

Conclusão

A computação de IA integrada continuará a perturbar as indústrias e a mudar nossas vidas, pois a humanidade está à beira de um futuro mais inteligente, produtivo e interconectado.

Portanto, se você já teve alguma dúvida sobre a integração da inteligência artificial em seu processo de negócios ou software antes, já deve ter se decidido. Porque as coisas estão evoluindo rápido.

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke é um entusiasta de computadores que adora ler uma grande variedade de livros. Ele tem preferência por Linux sobre Windows/Mac e tem usado
Ubuntu desde seus primeiros dias. Você pode pegá-lo no twitter via bongotrax

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