Olá Caro leitor da Revista Carreiras TI!
Nas edições dos meses de dezembro de 2023 e janeiro de 2024, abordamos algumas das habilidades necessárias para trabalhar com Inteligência Artificial (IA)”.
Foram apresentadas as atividades realizadas pelos Engenheiro de Prompt e Auditor de Algoritmos e as etapas para se tornar um profissional especializado nessas áreas.
Clique aqui para ler a edição de janeiro.
Essas profissões são ainda relativamente novas e estão ainda evoluindo. No entanto, elas são cada vez mais importantes à medida que a IA se torna mais presente em nossas vidas e nos negócios e essas profissões estão entre as mais requisitadas no mercado atual, o que significa que há uma grande demanda por profissionais com essas habilidades.
O significativo avanço dos recursos de IA dos últimos anos trouxe consigo uma série de oportunidades de carreira novas e desafiadoras.
Todas as profissões relacionadas ao emprego de IA são cada vez mais importantes à medida que ela se torna mais presente em nossas vidas e nos negócios e oferecem muitas oportunidades de carreira para aqueles que estão interessados em trabalhar nessa área.
Neste artigo vamos explorar as últimas tendências e avanços na área de IA destacando a Aprendizagem Federada e a “IA verde”.
A Aprendizagem Federada ou Federated Learning (AF) é um paradigma de aprendizado de máquina distribuído que permite que vários dispositivos ou participantes treinem um modelo compartilhado sem compartilhar seus dados privados. Esse processo é útil em aplicações onde os dados são sensíveis ou confidenciais, como registros médicos, dados financeiros ou informações pessoais.
A Aprendizagem Federada foi proposta pela primeira vez em 2016 por H. Brendan McMahan e seus colegas do Google. No entanto, o conceito de aprendizado distribuído existe há várias décadas. Nos anos 1990, pesquisadores começaram a explorar técnicas de aprendizado de máquina distribuído para lidar com grandes conjuntos de dados que não cabiam em um único computador.
A AF ganhou popularidade nos últimos anos devido ao aumento da disponibilidade de dispositivos móveis e à crescente preocupação com a privacidade de dados. Ela permite que os dispositivos treinem um modelo compartilhado usando seus próprios dados locais, sem precisar compartilhá-los com um servidor central, garantindo a privacidade dos dados e evitando o risco de vazamento de informações confidenciais.
Exemplos de aplicações de Aprendizagem Federada
1) Treinamento de modelos de Inteligência Artificial para dispositivos móveis, como smartphones e tablets.
2) Treinamento de modelos de aprendizado de máquina para aplicações médicas, como diagnóstico de doenças e análise de imagens médicas.
3) Treinamento de modelos de aprendizado de máquina para aplicações financeiras, como detecção de fraudes e análise de risco.
A Aprendizagem Federada é uma área de pesquisa ativa e há muitos desafios a serem superados, como a heterogeneidade dos dispositivos, a comunicação eficiente e a privacidade dos dados. No entanto, ela é reconhecida por ter o potencial de revolucionar o aprendizado de máquina e permitir novas aplicações que não são possíveis com os métodos tradicionais de aprendizado centralizado.
A Inteligência Artificial “verde” é uma abordagem de IA que busca reduzir o impacto ambiental da tecnologia, tanto na sua produção quanto no seu uso. Ela procura otimizar o consumo de energia e de recursos dos sistemas de IA, bem como utilizar a IA para promover a sustentabilidade e a conservação do meio ambiente. A IA verde pode contribuir para soluções como monitoramento climático, gestão de resíduos, eficiência energética, entre outras.
Nos últimos anos a IA verde ganhou especial atenção devido à crescente preocupação com as mudanças climáticas e o impacto ambiental das tecnologias digitais e passou a ser vista como uma alternativa viável para enfrentar desafios como:
- A Otimização do consumo de energia em edifícios, fábricas e outras instalações. Por exemplo, a IA pode ser usada para controlar sistemas de aquecimento e resfriamento, iluminação e outros dispositivos para reduzir o consumo de energia.
- O Gerenciamento de recursos naturais de forma mais eficiente como utilizar os sistemas de IA para monitorar florestas, rastrear a poluição e gerenciar recursos hídricos.
- O Desenvolvimento de novas tecnologias sustentáveis, como fontes de energia renovável, materiais biodegradáveis e processos de produção mais eficientes.
Exemplos de soluções de IA verde
O Google DeepMind desenvolveu um sistema de IA que pode reduzir o consumo de energia em data centers em até 40%, ajustando automaticamente o fornecimento e a demanda de energia e maximizando a utilização de fontes renováveis[1].
A Microsoft desenvolveu um sistema de IA que pode ajudar os agricultores[2] a otimizar o uso de água e fertilizantes, analisando dados sobre o solo, o clima e as culturas e fornecendo recomendações em tempo real.
A startup francesa Greenly[3] desenvolveu um sistema de IA que pode ajudar as empresas a reduzir suas emissões de gases de efeito estufa, calculando a pegada de carbono de cada transação financeira e incentivando hábitos de consumo mais sustentáveis.
Já a startup Carbon Maps[4] avalia o impacto ambiental dos produtos e não das empresas.
Como podemos perceber, há muitos outros desafios e oportunidades nessa área e a IA pode ser uma ferramenta para a descarbonização das empresas e da sociedade.
Concluindo…
A Aprendizagem Federada e a IA Verde são duas áreas emergentes que oferecem muitas oportunidades de carreira para aqueles que estão interessados em trabalhar na área de Inteligência Artificial.
São áreas promissoras e que oferecem muitas oportunidades de carreira.
Muitas empresas e organizações já estão investindo nessas áreas e por isso haverá uma grande demanda por profissionais qualificados.
Se você está interessado em trabalhar com IA, a Aprendizagem Federada e a IA Verde são duas áreas a serem consideradas porque oferecem são segmentos que estão em constante crescimento.
Na próxima edição veremos mais uma área promissora na Inteligência Artificial: a IA Quântica.
Até lá!
[1] Google usa inteligência artificial para reduzir gastos com energia – Olhar Digital
[2] Cloud Agronomics – Microsoft AI for Earth
[3] Carbon Footprint (US) – Greenly
[4] Startup francesa quer medir a pegada de carbono de cada um dos alimentos – e não o de suas marcas – NeoFeed
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