Aprendizado de máquina ganha impulso com novos chips

Usuários de computadores têm apostado há anos nas tecnologias da Nvidia para mergulhar em mundos virtuais de videogames. Agora, alguns pesquisadores estão apostando nos chips da empresa para salvar vidas na vida real.

O Hospital Geral de Massachusetts, nos Estados Unidos, estabeleceu recentemente um centro em Boston onde planeja usar chips Nvidia para contar com a ajuda da inteligência artificial na busca por anomalias em tomografias e outras imagens médicas, trabalhos agora realizados por radiologistas humanos. O projeto, que se baseia em um banco de dados de 10 bilhões de imagens existentes, é projetado para “treinar” a máquina a ajudar médicos a detectar câncer, mal de Alzheimer e outras doenças com mais precisão.

“Computadores não se cansam”, afirma Keith Dreyer, diretor-executivo do centro e vice-presidente de radiologia no Hospital. “Não há dúvidas de que isso vai mudar a nossa forma de praticar cuidados de saúde, e vai claramente mudar para melhor”, disse ao jornal The Wall Street Journal.

O esforço é um dos muitos exemplos que ilustram como os avanços em microchips, especialmente os de unidades de gráficos de processamento da Nvidia, estão alimentando o crescimento explosivo de aprendizagem de máquina, abordagem de programação na qual computadores são ensinados, sem instruções explícitas e, em seguida, tomam decisões com base no que aprenderam.

Gigantes de internet como Google, Facebook, Microsoft, Twitter e Baidu estão entre os mais ativos no tema, utilizando chips chamados de GPUs para permitir que servidores estudem grandes quantidades de fotos, vídeos, arquivos de áudio e mensagens em mídias sociais para melhorar funções como busca ou marcação automatizada de fotos. Alguns fabricantes de automóveis estão explorando a tecnologia para desenvolver carros que dirigem, detectam seu entorno e evitam riscos.

Há, inclusive, grande aposta em torno dos GPUs. Segundo a consultoria Tractica LLC o gasto com GPUs, como resultado de projetos de aprendizagem de máquina, deverá crescer de US$ 43,6 milhões em 2015 para US$ 4,1 bilhões até 2024, e os gastos com software relacionados por parte das empresas aumentará de US$ 109 milhões para US$ 10,4 bilhões no mesmo período.