Com Watson maduro, IBM planeja mais sistemas de inteligência artificial

Há apenas pouco mais de cinco anos, o supercomputador Watson, da IBM, no programa de quiz da TV americana Jeopardy. Era difícil prever na época, mas a inteligência artificial (IA) agora está permeando as nossas vidas diárias.

Desde então, a IBM expandiu a marca Watson para um pacote de computação cognitiva com hardware e software usados para diagnosticar doenças, fazer exploração em busca de petróleo e gás, rodar modelos de computadores científicos, e permitir que carros andem de forma autônoma. A empresa agora anunciou novos pacotes de hardware e software de inteligência artificial.

O Watson original usava algoritmos avançados e interfaces de linguagem natural para encontrar e narrar respostas. Na época, o Watson era um supercomputador, mas agora os sistemas de IA são empregados em uma escala maior. Os data centers gigantes do Google, Facebook, Amazon e outras empresas usam IA em milhares de servidores para reconhecer imagens e falas e analisar dados.

Mas o Watson é apenas um dos esforços da IBM na área. A gigante possui mais iniciativas para levar IA para outras companhias. Está lançando hardware mais poderoso para tornar sistemas de deep-learning mais rápidos enquanto analisa dados ou encontra respostas para questões complexas. A IBM está “pareando” esses sistemas super-rápidos com novas ferramentas de software.

O novo hardware da IBM, e as ferramentas de software chamadas PowerAI, são usados para treinar software para realizar tarefas de IA como reconhecimento de fala e de imagem. Quanto mais um computador aprende, mais precisos são os resultados. Esse treinamento exige muito poderio computacional; o novo hardware de treinamento já está disponível.

Por fim, o hardware e o software podem ser essenciais para tornar as tecnologias do Watson facilmente disponíveis em empresas por meio da nuvem ou no próprio local. Por enquanto, a IBM ainda não revela se eles serão parte do Watson.

O primeiro conjunto de hardware é o servidor Power8 com GPUs Nvidia Tesla, de acordo com o VP de computação e análises de alto desempenho da IBM, Sumit Gupta.

Segundo o executivo, o hardware é o sistema de deep-learning mais rápido disponível atualmente. As CPUs Power8 e as GPUs Tesla P100 estão entre os chips mais rápidos do mercado, e ambos estão conectados por meio do NVLink, que supera o poder das GPUs PCI-Express 3.0, da Nvidia, que estão presentes em muitos sistemas de deep-learning de empresas como Google, Facebook e Baidu.

Fonte:IDGNOW