Os tecnocratas dos gigantes da Big Tech percebem que a IA é grande demais para fazer isso sozinha, especialmente quando os consórcios podem produzir ferramentas e descobertas úteis para todos os envolvidos. No entanto, considerando as centenas de bilhões gastos no desenvolvimento da IA, os resultados acabarão em mãos em que a sociedade pode confiar? ⁃ Editor TN
Google e Facebook estão se unindo para fazer com que as tecnologias de inteligência artificial de cada empresa funcionem melhor juntas.
As duas empresas disseram na terça-feira que um número não especificado de engenheiros está colaborando para fazer com que a estrutura PyTorch de aprendizado de máquina de código aberto do Facebook funcione com os chips de computador personalizados do Google para aprendizado de máquina, denominados Tensor Processing Units, ou TPU. A colaboração marca um dos raros casos em que os rivais da tecnologia trabalham juntos em projetos conjuntos de tecnologia.
"Hoje, temos o prazer de anunciar que os engenheiros da equipe de TPU do Google estão colaborando ativamente com os principais desenvolvedores do PyTorch para conectar o PyTorch às Cloud TPUs", escreveu o diretor de gerenciamento de produtos do Google Cloud, Rajen Sheth, em um post no blog. “O objetivo a longo prazo é permitir que todos desfrutem da simplicidade e flexibilidade do PyTorch enquanto se beneficiam do desempenho, escalabilidade e eficiência de custo das TPUs em nuvem.”
O gerente de produto do Facebook para inteligência artificial, Joseph Spisak, disse em um blog separado que "os engenheiros da equipe de Cloud TPU do Google estão em colaboração ativa com nossa equipe de PyTorch para permitir o suporte aos modelos PyTorch 1.0 neste hardware personalizado".
O Google estreou seus TPUs no 2016 durante sua conferência anual de desenvolvedores, e os apresentou como uma maneira mais eficiente para empresas e pesquisadores impulsionarem seus projetos de software de aprendizado de máquina. O gigante das buscas vende acesso a suas TPUs por meio de seus negócio de computação em nuvem em vez de vender os chips individualmente para clientes como Nvidia, cujas unidades de processamento gráfico, ou GPUs, são populares entre os pesquisadores que trabalham em projetos de aprendizagem profunda.
As tecnologias de inteligência artificial, como o aprendizado profundo, cresceram em popularidade ao longo dos anos, com gigantes de tecnologia como Google e Facebook que usam as tecnologias para criar aplicativos de software que podem executar tarefas automaticamente como reconhecer imagens nas fotos.
À medida que mais empresas exploram a tecnologia de aprendizado de máquina, empresas como Google, Facebook e outras pessoas criaram suas próprias estruturas de software de IA, essencialmente ferramentas de codificação, destinadas a tornar mais fácil para os desenvolvedores criarem seu próprio software de aprendizado de máquina. Essas empresas também ofereceram essas estruturas de IA gratuitamente em um modelo de código aberto, a fim de popularizá-las com codificadores.
Nos últimos anos, o Google corteja desenvolvedores com seus chamados Estrutura Tensorflow como as ferramentas de codificação preferidas para projetos de IA, e desenvolveu suas TPUs para funcionar melhor com o Tensorflow. O fato de o Google estar disposto a atualizar suas TPUs para trabalhar com o software PyTorch do Facebook mostra que a empresa deseja suportar mais do que sua própria estrutura de IA e potencialmente conquistar mais clientes e pesquisadores de computação em nuvem que possam usar estruturas concorrentes.
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