Computação Cognitiva – Buscar padrões e interpretar dados
Vivenciamos a era da integração dos Negócios Digitais com a Inteligência Digital resultando no que está sendo chamado de Cognitive Business.
Nossa parceira no desenvolvimento de projetos de tecnologia, a IBM, é uma empresa pioneira em soluções cognitivas e usa todo seu conhecimento para trazer ao mercado uma nova era em soluções de infraestrutura para suportar estas aplicações: Sistemas Cognitivos.
Realizar análises impossíveis de serem feitas pelo homem
A Cognição é o processo da mente humana que permite a aquisição de conhecimento a partir de informações captadas pelos sentidos, tornando intuitivo e rápido o reconhecimento de imagens e padrões.
Assim, chamamos de Sistemas Cognitivos os novos sistemas capazes de aprender como o cérebro humano, a operar em redes neurais computacionais, buscar padrões, interpretar dados e realizar análises impossíveis de serem feitas pelo homem.
Entenda que não estamos falando em substituição do trabalho humano, mas sim da extensão da capacidade de análise humana, ou seja, a integração do homem somado à máquina.
Deep Learning – Modelo neural de compreensão
Dentro das soluções cognitivas que vêm ganhando destaque no mercado, temos o Deep Learning, que consiste em algoritmos que permitem ao software treinar a si mesmo, por meio da exposição de uma vasta quantidade de dados a redes neurais multi-layers.
Vem sendo muito utilizado para identificar e interpretar padrões de dados, como em análises de fraudes, comportamento de bolsa de valores, de mercados etc.
Também se destaca na análise de imagens, como identificação facial, de objetos, de imagens médicas, análises de materiais em inspeções, e com grande popularidade nos veículos autônomos que começam a ganhar as ruas.
A inteligência no processo se insere dentro dos próprios Frameworks de software de Deep Learning, que desenvolvem esse modelo neural de compreensão ao definir pesos e conexões entre muitos pontos de dados – muitas vezes milhões em um conjunto de dados de treinamento.
O Deep Learning se destaca ao resolver a necessidade de se compreender relacionamentos e padrões complexos, a partir de grandes volumes de dados e variáveis, impossíveis de se obter em inspeções visuais ou através de uma programação convencional.
O uso de GPUs vem ganhando espaço nas aplicações de HPC e Deep Learning. Surgiram como aceleradores gráficos para jogos, mas a indústria de tecnologia notou que esta grande quantidade de cores com o intuito de realizar um processamento específico apresenta um alto desempenho para algoritmos matemáticos.
