AIChE News 4ª edição
- 15 de jun.
- 2 min de leitura
Breaking News
Cientistas chineses descobrem novo método para resolver matrizes esparsas
Uma equipe composta por 3 pesquisadores chineses das universidades de Tsinghua e Berkley, desenvolveu um método para a resolução de matrizes esparsas que pode tornar ferramentas de inteligência artificial muito mais eficientes. Eles provaram que os métodos anteriores descartavam blocos de dados matemáticos achando que eram inúteis (o que chamaram de "perda oculta"). Ao reaproveitar esses dados, eles alcançaram a maior melhoria na velocidade teórica de matrizes vista em mais de uma década. Os pesquisadores conseguiram quebrar o limite teórico de eficiência para algoritmos que processam grandes volumes de dados. Na prática, isso significa que operações matemáticas complexas, que antes exigiam supercomputadores e dias de processamento, agora podem ser feitas em uma fração do tempo e consumindo muito menos energia. As ferramentas atuais de IA como o ChatGPT, Gemini ou o Claude realizam diariamente bilhões de operações matemáticas envolvendo matrizes com dados nulos ( zeros ) em seus interiores. A técnica descoberta por esse grupo de matemáticos permite que as IAs processem esses dados de maneira mais eficiente e isso impactaria drasticamente não só a velocidade de processamento dessas ferramentas como também o impacto ambiental das mesmas, uma vez que atualmente o gasto energético voltado as IAs é comparável ao de cidades inteiras.
Quick Science
A matemática escondida por trás do Google
Quando fazemos uma pesquisa no Google, o resultado parece aparecer quase instantaneamente. Em poucos segundos, o buscador encontra páginas, organiza informações e mostra os links mais relevantes. Mas, por trás dessa rapidez, existe uma estrutura matemática trabalhando silenciosamente: as matrizes esparsas. A internet pode ser imaginada como uma enorme rede de páginas conectadas por links. Para organizar esse mapa, os computadores podem representar essas conexões usando uma matriz, em que cada linha e cada coluna correspondem a uma página. Porém, uma página não se conecta com todas as outras. Ela aponta apenas para uma pequena parte da internet. Assim, nessa matriz gigantesca, a maioria dos espaços fica preenchida com zero, indicando que não há ligação entre aquelas páginas. Por isso, essa estrutura é chamada de matriz esparsa. Como a internet possui bilhões de páginas, armazenar e processar todos os valores dessa matriz, inclusive os zeros, exigiria muita memória e energia. A solução é trabalhar apenas com as conexões que realmente existem. É assim que métodos eficientes para matrizes esparsas ajudam mecanismos de busca, redes sociais e inteligências artificiais a processarem enormes volumes de dados com mais rapidez, focando apenas nas informações relevantes.
Updates
K-12
No dia 22 de maio, os membros do AIChE Curitiba estiveram presentes no Instituto Zygmunt Felinsky para mais uma edição do projeto K-12, realizada com crianças entre 7 e 14 anos. Divididos entre os períodos da manhã e da tarde, os voluntários conduziram atividades interativas e experimentos educativos, proporcionando às crianças uma experiência divertida e enriquecedora com a ciência.
Novos produtos
Estão abertas, de 23 de maio a 14 de junho, as encomendas das novas peças disponíveis para a comunidade UFPR. A coleção inclui uma camiseta oversized, no valor de R$ 70,00, e uma regata, por R$ 60,00. Ambas são confeccionadas em tecido 100% algodão e contam com detalhes bordados. Os interessados podem realizar seus pedidos por meio do formulário disponibilizado no linktree do nosso instagram.
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