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Qual o ganho de desempenho com um SSD no PC

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Colocamos um Kingston SSDNow V300 ao lado de um HD tradicional para medir o desempenho do sistema e tentar responder a essa pergunta.

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Apesar de incipiente, essa semana a Google apresentou uma das tecnologias que mais me causou euforia e receio.

Segundo a gigante da tecnologia, um computador avançado alcançou "A Supremacia Quântica" pela primeira vez, superando o desempenho de dispositivos convencionais.

O Sycamore quantum, processador quântico da Google, foi capaz de solucionar uma tarefa específica em 200 segundos.

Segundo a Google, os nossos atuais Super computadores demorariam cerca de 10 mil anos para completar a mesma tarefa.

Há quem discorde. John Preskill, principal responsável por popularizar o termo, disse que "a "supremacia quântica" descreve uma situação em que computadores quânticos podem fazer coisas que os supercomputadores convencionais não poderiam nem tentar. Mas, no caso do teste da Google, não foi bem isso que aconteceu."

Apaixonado por tecnologia, fui tomado por alegria e euforia, emoções essas que logo se transformaram em receio e reflexões.

Sobre a segurança da informação

Atualmente a criptografia garante a segurança dos sistemas mais modernos. Das usinas nucleares à aplicativos de comunicação como WhatsApp, todos seguem uma série de técnicas que garantam sua privacidade e integridade baseado em chaves criptográficas.

"A criptografia moderna se baseia na premissa de que os algoritmos criptográficos são públicos e chaves criptográficas são protegidas. Quanto maior for a chave criptográfica, maior será o esforço computacional para sua quebra.

Por exemplo, se tivermos uma chave de 3 bits de comprimento, precisaremos resolver o "mistério" que é 23 - possibilidades da representação binária elevada à quantidade de bits. Nesse caso teremos 8 possibilidades: 000, 001, 010, 011, 100, 101, 110, 111. Assim sendo, a cada bit acrescentado ao expoente, dobra-se a quantidade de combinações possíveis e, consequentemente, esforço computacional e tempo requeridos para exaurimento das possibilidades."

Nos computadores clássicos, a unidade de informação é chamada de "bit" e pode ter um valor de 1 ou 0. Mas seu equivalente em um sistema quântico - o qubit (bit quântico) - pode ser 1 e 0 ao mesmo tempo.

Quais serão os impactos dessa tecnologia na segurança da informação? Poderão eles tornar a quebra de criptografia algo factível? Aguardaremos ansiosos cenas dos próximos episódios.

André Vicente Nedia Pinto

Fontes:

https://www.bbc.co.uk/news/amp/science-environment-50154993

https://blog.ipog.edu.br/tecnologia/quebrar-uma-chave-criptografica/amp/

https://elchapuzasinformatico.com/2019/06/cloudflare-esta-desarrollando-su-tecnologia-de-criptografia-post-cuantica/

https://www.tecmundo.com.br/ciencia/147038-google-diz-alcancou-supremacia-quantica-ibm-discorda.htm

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Processadores Quânticos e seus impactos na Segurança da Informação

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Apesar de incipiente, essa semana a Google apresentou uma das tecnologias que mais me causou euforia e receio. Segundo a gigante da tecnologia, um computador avançado alcançou "A Supremacia Quântica" pela primeira vez, superando o desempenho de dispositivos convencionais.

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Cristal do tempo - processadores quânticos

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Cristal do tempo - processadores quânticos

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Cristal do tempo de nanopartículas abre caminho para computação analógica

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A descoberta representa um avanço em tecnologias de fronteira na área da ciência da computação, da spintrônica à computação quântica.

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GPT-3 Inteligência artificial que lê livros e códigos

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GPT-3 Inteligência artificial que lê livros e códigos

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Generative Pre-Training Transformer 3 ( GPT-3) ( Transformador generativo pré-treinado 3) é um modelo de linguagem autoregressivo que usa aprendizagem profunda para produzir texto semelhante ao humano. É o modelo de previsão de linguagem de terceira geração da série GPT-n (e o sucessor do GPT-2) criado pela OpenAI, um laboratório de pesquisa de inteligência artificial com sede em San Francisco. A versão completa do GPT-3 tem capacidade para 175 bilhões de parâmetros de aprendizado de máquina . Introduzida em maio de 2020 e estava em teste beta em julho de 2020, essa versão é parte de uma tendência em sistemas de processamento de linguagem natural (PNL) de representações de linguagem pré-treinadas. Antes do lançamento do GPT-3, o maior modelo de linguagem era o Turing NLG da Microsoft, lançado em fevereiro de 2020, com capacidade para 17 bilhões de parâmetros - menos de um décimo do GPT-3.

A qualidade do texto gerado pelo GPT-3 é tão alta que é difícil distingui-lo daquele escrito por um humano, o que tem benefícios e riscos. Trinta e um pesquisadores e engenheiros da OpenAI apresentaram o artigo original em 28 de maio de 2020 apresentando o GPT-3. Em seu artigo, eles alertaram sobre os perigos potenciais da GPT-3 e pediram pesquisas para mitigar o risco. David Chalmers, um filósofo australiano, descreveu o GPT-3 como "um dos sistemas de IA mais interessantes e importantes já produzidos".

A Microsoft anunciou em 22 de setembro de 2020 ter licenciado o uso "exclusivo" do GPT-3: ainda se pode usar a API pública para receber os resultados do modelo, mas apenas a empresa tem acesso ao código-fonte do GPT-3.

De acordo com a revista The Economist, algoritmos aprimorados, computadores poderosos e um aumento nos dados digitalizados impulsionaram uma revolução no aprendizado de máquina, com novas técnicas na década de 2010 que resultaram em "melhorias rápidas nas tarefas", incluindo a manipulação da linguagem. Os modelos de software são treinados para aprender usando milhares ou milhões de exemplos em uma "estrutura ... vagamente baseada na arquitetura neural do cérebro". Uma arquitetura usada no processamento de linguagem natural (PNL) é uma rede neural baseada em um modelo de aprendizado profundo, apresentado pela primeira vez em 2017 - o Transformer. Os modelos GPT-n são baseados nessa arquitetura de rede neural de aprendizado profundo. baseada em Transformer. Existem vários sistemas de PNL capazes de processar, minerar, organizar, conectar, contrastar, compreender e gerar respostas para perguntas.

A criadora do GPT-3, OpenAI, foi inicialmente fundada como uma organização sem fins lucrativos, em 2015. Em 2019, a OpenAI não lançou publicamente o modelo precursor da GPT-3, rompendo com as suas práticas anteriores de código aberto, se dizendo preocupada de que o modelo poderia gerar notícias falsas. A OpenAI chegou a lançar uma versão do GPT-2 que tinha 8% do tamanho do modelo original. No mesmo ano, a OpenAI se reestruturou para ser uma empresa com fins lucrativos. Em 2020, a Microsoft anunciou que a empresa tinha licenciamento exclusivo do GPT-3 para seus produtos e serviços após um investimento de bilhões de dólares na OpenAI. O acordo permite que a OpenAI ofereça uma API voltada ao público de forma que os usuários possam enviar texto ao GPT-3 para receber os resultados do uso do modelo, mas apenas a Microsoft terá acesso ao código-fonte do GPT-3.

Referências

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Generative Pre-Training Transformer 3 ( GPT-3) ( Transformador generativo pré-treinado 3) é um modelo de linguagem autoregressivo que usa aprendizagem profunda para produzir texto semelhante ao humano. É o modelo de previsão de linguagem de terceira geração da série GPT-n (e o sucessor do GPT-2) criado pela OpenAI, um laboratório de pesquisa de inteligência artificial com sede em San Francisco.

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Redação do Site Inovação Tecnológica - 09/08/2021
Computação neuromórfica em nuvem
Uma colaboração de universidades do Reino Unido e da Alemanha anunciou o lançamento de uma nova versão do mais avançado processador neuromórfico do mundo, agora rebatizado de SpiNNaker2.

Inspirado na forma como o cérebro humano processa informações, o chip neuromórfico é talhado para executar algoritmos de inteligência artificial.

Spinnaker é um acrônimo para Spiking Neural Network Architecture, algo como arquitetura de rede neural por picos de tensão, em referência aos disparos elétricos das sinapses, que fazem a comunicação entre os neurônios.

A primeira versão do chip, construída por uma equipe da Universidade de Manchester, já equipa um computador neuromórfico totalmente funcional, operacional desde 2018. Vários outros experimentos, como um inseto robótico que anda como um inseto de verdade, também já usam a plataforma.

A nova versão, o SpiNNaker2, construída por uma equipe da Universidade Técnica de Dresden, foi totalmente reprojetado para compor um sistema em nuvem, batizado de SpiNNcloud, que permite a conexão de até 70.000 processadores sem perder a agilidade da execução em tempo real.

A primeira versão da SpiNNcloud será inaugurada na própria universidade, para fins de pesquisa, mas a equipe já tem uma startup que pretende ir longe: "O SpiNNaker2 é um habilitador-chave para IA em tempo real com taxas de dados massivas. Ele terá um impacto dramático sobre as aplicações de IA, como cidades inteligentes, 5G, internet tátil, direção autônoma, que estão além do hardware atual por causa de suas demandas triplas de baixa latência, alto rendimento e alta eficiência energética," escreveu a equipe.
Inteligência artificial atual e futura
Enquanto o SpiNNaker foi fabricado com tecnologia de 130 nanômetros e tinha 1 milhão de núcleos, o SpiNNaker2 tem 10 milhões de núcleos e foi construído com a tecnologia de 22 nanômetros.

Assim, mais do que um processador, o SpiNNaker2 é um sistema multinúcleos para processamento em tempo real, tanto da IA clássica, quanto dos paradigmas emergentes de computação esparsa, baseados em eventos, tudo inspirado na natureza altamente eficiente de processamento sob demanda do cérebro.

"Ainda há muito a aprender com a biologia, se quisermos realizar todo o potencial da IA no futuro. O SpiNNaker2 foi projetado para preencher o abismo entre os modelos cerebrais realistas e a IA, de modo que cada um possa ser cada vez mais ser apoiado pelo outro," disse o professor Steve Furber.

Além disso, o sistema de comunicação do chip foi projetado para não sofrer da desaceleração inerente que geralmente resulta do escalonamento da computação até as dimensões da nuvem.

"Nosso design de sistema otimizado para dispersão holística, combinado com uma estrutura de IA híbrida exclusiva, permite rodar IA em tempo real em uma escala sem precedentes. Faremos pesquisas de nível mundial sobre aprendizado de máquina inovador por meio da máquina SpiNNaker2 na Universidade de Dresden, mas estamos orgulhosos de também oferecer esta IA única comercialmente por meio de nossa startup SpiNNcloud," disse o professor Christian Mayr.

Várias outras universidades e empresas parceiras participam do desenvolvimento do SpiNNaker, que é um dos principais frutos do Projeto Cérebro Humano.
Bibliografia:

Artigo: SpiNNaker 2: A 10 Million Core Processor System for Brain Simulation and Machine Learning
Autores: Christian Mayr, Sebastian Hoeppner, Steve Furber
Revista: arXiv
Link: https://arxiv.org/abs/1911.02385

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SpiNNaker2: Lançado maior processador neuromórfico do mundo

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Estudo sobre quanto molibdênio tem no mundo

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Estudo sobre quanto molibdênio tem no mundo