Próximos aplicativos de aprendizado de máquina e inteligência artificial em 2019 – PromptCloud

O ano de 2019 não verá apenas avanços maciços na IA, mas também novos aplicativos e etapas inimagináveis ​​que exigirão que os humanos voltem à prancheta e reconsiderem se a IA é uma benção ou uma maldição. Gostamos de pensar que poderia ser como qualquer outro avanço tecnológico – é sobre como o usamos. Dito isto, vamos mergulhar nos próximos aplicativos de IA e Machine Learning em 2019. Esses aplicativos estão principalmente em estágios de P&D e ainda não foram divulgados ao público, ou estão disponíveis ao público, mas em estágios beta, e ainda não foram divulgados uma bandeira oficial fora.

1. Chips de IA

Lembra quando você costumava jogar esses jogos de arcade para PC antes de passar para consoles como PS4 e Xbox? Ao jogar jogos low-end, a CPU (geralmente Intel ou AMD) era suficiente, mas ao jogar os jogos high-end mais recentes, como Tomb Raider e Assasin's Creed Odyssey, você precisaria de uma GPU dedicada (ou placa gráfica em termos leigos). Estes são chips dedicados que aumentam apenas a sua experiência gráfica. Por que estou falando sobre isso? Bem, um novo chip dedicado está prestes a chegar ao mercado.

Chips habilitados para IA já foram lançados em alguns celulares como iPhone XR, Huawei Honor Play e Galaxy Note 8. Nesses celulares, um chip de IA dedicado faz o trabalho pesado durante funcionalidades como assistente de voz baseado em ML, IA câmera inteligente alimentada e muito mais. Dessa forma, o chip de IA diminui a carga de trabalho do processador principal e evita que o telefone fique atrasado. Mas chips habilitados para IA em telefones celulares são apenas a ponta do iceberg.

Google, Microsoft, Amazon, Intel e Facebook estão todos investindo pesadamente em infraestrutura dedicada que aumentará as funcionalidades baseadas em IA, seja um chip que você pode comprar e plugar ou uma CPU baseada em nuvem que pode ser usada para aprendizado de máquina e neurais redes. As últimas novidades entre eles são o Intel Nervana (desenvolvido pela Intel, onde o Facebook é um grande parceiro de desenvolvimento), o Google Cloud TPU, o projeto Brainwave da Microsoft e o AWS Inferentia da Amazon.

A maioria dos projetos mencionados ainda não está disponível publicamente ou ainda está em fase Beta. Portanto, 2019 pode ser o ano em que esses projetos verão a luz do dia, e chips de IA mais poderosos tornarão realidade os aplicativos baseados em IA em tempo real.

2. O casamento da IOT e da IA

Muita coisa aconteceu em ambos os domínios, mas a implementação adequada de uma IoT junto com uma solução habilitada para IA ainda não foi vista. O caso de uso mais popular declarado neste tópico é capturar dados de carros usando sensores e usar os dados coletados para decidir sobre o valor do seguro. Mas, falando honestamente, quantas companhias de seguros realmente usaram esse método para calcular o valor do prêmio?

As coisas estão prestes a mudar em 2019, com o surgimento de chips de IA, serviços de IA baseados em nuvem mais baratos e mais recentes e empresas maiores investindo em IoT e IA. Mais e mais empresas vão lançar seus carros autônomos, e a CES 2019 deu um vislumbre de como a IOT e a IA juntas ajudaram as empresas a sonhar mais alto.

3. Mais aplicativos de aprendizado de máquina automatizado

Embora o Machine Learning seja um termo com o qual a maioria esteja familiarizada, o Automated Machine Learning é algo que se pode dizer que ainda está no estágio Beta. O aprendizado de máquina automatizado refere-se à resolução de tarefas repetitivas por meio da automação, aplicando ML ao próprio ML. Por exemplo, digamos que alguém tenha que limpar os dados antes de poder aplicar algoritmos diferentes e ver qual algoritmo se ajusta melhor aos dados. A parte de limpeza de dados leva muito tempo, e estudos mostraram que é um processo manual que os cientistas detestam repetir com novos conjuntos de dados repetidamente. Processos como esses podem ser resolvidos com a ajuda do AutoML e 2019 verá muito mais aplicativos, conforme previsto por muitos.

4. A IA automatizará o DevOps

Os serviços e a infraestrutura de TI são uma dor de cabeça que você precisa enfrentar para manter seus negócios funcionando sem problemas. No entanto, vários atos executados pela equipe de DevOps podem ser automatizados, como monitoramento, depuração, dimensionamento e muito mais. O DevOps lentamente dará lugar ao AIOps, e isso tornará mais fácil para os codificadores diários cuidarem de procedimentos e pipelines sem a necessidade de ter a dor de cabeça de configurações e manutenção. Vários artigos surgiram que preveem o futuro do DevOps por meio do AIOps.

5. Medicamentos personalizados

Você toma as mesmas pílulas para dormir que seu vizinho usa? Certamente não – a dosagem pode não ser suficiente para você. Ou um dos ingredientes pode não ser bom para você. Ou a pílula pode não ter nenhum efeito em você devido a certas razões. Por que não ter medicamentos adaptados especificamente para você? Os Medicamentos Personalizados seguem um procedimento – analisa-se o doente, os seus estilos de vida e hábitos e só então é recomendado um comprimido de composição específica. Com a ajuda do Projeto 100.000 Genomas, os Medicamentos Personalizados devem ter um grande crescimento em 2019, mesmo que ainda não estejam disponíveis publicamente. Uma série de grandes conferências, como a 11ª Conferência Internacional de Medicina Preditiva, Preventiva e Personalizada e Diagnóstico Molecular, também estão programadas para este ano.

O aprendizado de máquina ajudará a analisar os dados do paciente para decidir qual medicamento seria mais adequado, deixando para trás a antiga teoria do “tamanho único”.

6. Evolução adicional dos assistentes baseados em ML

Em 2018, todos ficamos impressionados com o novo e avançado Google Assistant. O que não aconteceu é a sua aplicação comercial. Mas isso pode ser visto em 2019. Na verdade, muitos assistentes de voz como Alexa têm coletado muitos dados de usuários e 2019 pode realmente ver esses assistentes se tornando muito mais inteligentes e humanos. Os assistentes de voz devem passar da sua sala de estar para locais públicos, seus carros, sistemas de anúncios, caixas eletrônicos e muito mais. Muitos apostam que 2019 será realmente o “Ano dos Assistentes de Voz”.

7. Melhores métricas de máquinas usando IA

Quão bom seria se você pudesse dizer qual máquina em sua fábrica está quase desgastada e precisa de reparo antes que ela quebre e cause perda de trabalho por um dia?

Equipamentos e máquinas industriais geralmente são atendidos usando um cronograma fixo. Isso resulta em desperdício de mão de obra e no risco de falhas repentinas e inesperadas do equipamento de tempos em tempos. Uma vez que os sensores são usados ​​com essas máquinas e os dados coletados são alimentados aos modelos de ML, podemos obter melhor desempenho e cronogramas de manutenção mais eficientes.

Uma implementação do seguinte é a criação da GE de “Digital Twins” onde um modelo virtual é construído para grandes máquinas. Centenas de sensores são usados ​​para garantir que o gêmeo seja atualizado com a condição da máquina real e, dessa forma, os 650.000 gêmeos atualmente implantados são gerenciados e atendidos. Espera-se que outras implementações de gêmeos digitais sejam implementadas em fábricas inteligentes em todo o mundo este ano.

8. A visão computacional moldará o futuro da vigilância

A visão computacional e a vigilância tornaram-se uma necessidade em locais como shoppings, aeroportos ou até mesmo em encruzilhadas de cidades. Muitas empresas de tecnologia vêm implementando silenciosamente seus softwares em vários lugares ao redor do mundo para identificar, rastrear e relatar situações conforme e quando necessário. Mas as coisas não precisam ir tão longe. Não seria incrível se nossa câmera doméstica visse um homem desconhecido tentando invadir e o Google Assistant nos alertasse sobre isso?

Empresas como o Google estão investindo pesadamente em visão computacional (lembra como ele pede para você marcar imagens com carros ou placas às vezes quando você está tentando abrir um site?), e 2019 veria mais players no mercado. Os sistemas de vigilância estão prestes a ficar muito mais rápidos e a vigilância em breve se tornará não apenas um fluxo de vídeo, mas também funcionará como um estímulo para respostas automatizadas, com base na situação do solo. ß

9. A área de saúde verá mais implementações de IA

A saúde evoluiu ao longo dos anos e o ML trouxe mais mudanças do que apenas o surgimento de medicamentos personalizados. Recentemente, a China afirmou ter criado os primeiros bebês editados por genes. A ferramenta usada, chamada CRISPR-CAS9, deve operar no DNA para fornecer um gene necessário ou desativar aquele que está causando a doença. Embora o ato não tenha sido publicado em periódicos revisados ​​por pares e ainda não o tenhamos verificado, a inteligência artificial já está sendo usada para prever mudanças genômicas que resultam em câncer.

Este ano, veremos novas aplicações de modificações genéticas usando IA para combater doenças mais recentes e otimizar humanos. No entanto, os dilemas e argumentos éticos e legais por trás de tais milagres médicos ainda permanecem um ponto de debate no mundo científico.

10. Sistemas de Crédito Social

Uma aplicação relativamente nova de Machine Learning que foi implementada na China - é um enorme sistema de classificação que monitorará o comportamento de todos os cidadãos usando câmeras de vigilância e monitores de atividade online, para classificá-los com base em seu “crédito social”. .

Embora deva estar totalmente em funcionamento até 2020, sua implementação já tomou o país de assalto e as pessoas estão sendo marcadas para cima ou para baixo dependendo de atos como fumar em público, embarcar em um trem sem passagem ou doar para caridade. A metodologia exata é desconhecida, mas esperamos que um modelo de ML robusto use dados de várias fontes para decidir se deve diminuir a pontuação de uma pessoa, aumentá-la ou deixá-la estagnada.

O que soa como um pensamento distópico e parece um episódio de Black Mirror, é a realidade de milhões e podemos ver a implementação do sistema cobrindo toda a China até o final deste ano. E, novamente, embora a aplicação seja muito nova, a filosofia além dela é discutida por muitos.