A ideia do projeto é usar todo o poder de processamento para alcançar avanços pioneiros em IA e pesquisas espaciais.

Por Matheus Gonçalves, publicado no Meio Bit

O Google e a NASA anunciaram uma parceria para criar um laboratório focado em desenvolver melhorias em sistemas de aprendizado computacional.

O Centro de Pesquisas Ames, que fica na Califórnia, vai receber um supercomputador quântico, fornecido pela D-Wave Systems e que será usado pelos cientistas da Associação de Universidades de Pesquisa Espacial, a USRA, a partir de qualquer lugar do planeta.

 

 

Na opinião dos profissionais do Google, a computação quântica pode se mostrar imprescindível no desenvolvimento de sistemas de pesquisas (palavras na web ou registros em banco de dados, por exemplo), bem como na criação de tecnologias de reconhecimento de voz.

Com novos recursos de Inteligência Artificial, acredita-se que seja possível auxiliar os pesquisadores a criarem melhores modelos de identificação e classificação de padrões, como o comportamento de doenças ou mudanças climáticas.

Para quem não conhece muito sobre IA, normalmente um determinado equipamento, computador, robô ou qualquer autômato passa por um “treinamento” no qual as informações vão sendo inseridas em seu sistema e, dado um processamento interno (com redes neurais, por exemplo), uma resposta é obtida.

Imagine um robô com rodas que recebe comandos para ir em frente, mas ao colidir com obstáculos várias vezes durante o treinamento, ele “aprende” que deve desviar ou mudar o caminho de alguma forma.

Em máquinas quânticas, o resultado do processamento é conseguido através da combinação de átomos, com bits quânticos, que podem assumir outros valores que não apenas os “verdadeiro” e “falso” dos computadores tradicionais.

Já existem algoritmos de aprendizagem para computadores quânticos que são capazes de reconhecer rapidamente diferentes tipos de dados, diminuindo o uso de energia de dispositivos móveis, por exemplo, ou instruções para organizar de forma eficiente as informações equivocadas em grupos de dados existentes nestes treinamentos.

Em palavras mais simples, o computador tem um poder de aprendizado muito mais preciso e pode encontrar a chamada “solução ideal” em menos tempo.

 
Fonte: Google Research Blog via Bits/NY Times.
 

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