Como funciona a inteligência artificial5 exemplos de inteligência artificial no dia a dia
O envolvimento de tantas companhias de tecnologia é um sinal claro do quão importante é o PyTorch. Mas o que esse framework faz?
Explicando o PyTorch
O PyTorch foi criado em 2016 pelo Facebook em conjunto com a comunidade de inteligência artificial. Escrito originalmente em Python, mais tarde, o projeto incorporou totalmente o Caffe2, estrutura criada especialmente para aprendizado profundo (deep learning). Por ter código aberto e oferecer vários recursos, o PyTorch se tornou uma das mais conhecidas plataformas para pesquisa e desenvolvimento de projetos de inteligência artificial. Nas estimativas da Meta, mais de 150 mil trabalhos no GitHub já foram criados com base no PyTorch. Não é exagero falar em variedade de recursos. A própria Linux Foundation explica: Um exemplo notável é o Tesla Autopilot, sistema de piloto automático dos carros da marca. A tecnologia utiliza o PyTorch em segundo plano para funções de visão computacional. Desde melhorar a acurácia do diagnósticos de doenças e ataques cardíacos, até frameworks de aprendizado de máquina para carros autônomos e ferramentas de avaliação de qualidade de imagem para astrônomos, o PyTorch está lá. O Autopilot precisa lidar com vários parâmetros ao mesmo tempo que, em seu contexto, correspondem a tarefas. Entre eles estão identificação de luzes de semáforos, faixas nas vias, faixas de pedestres e objetos estáticos. Para a Tesla, o PyTorch tem recursos muito adequados para essa abordagem multitarefa.
A PyTorch Foundation
Se de um lado o PyTorch serviu de base para mais de 150 mil projetos (e contando), por outro, já recebeu a colaboração de mais de 2.400 colaboradores. Com um número tão grande de apoiadores e apoiados, faz sentido que o projeto se torne independente. A criação da PyTorch Foundation pode ser benéfica até para a própria Meta, afinal, uma plataforma à parte evita que a companhia se envolva em conflitos de interesse. Para quem já usa o PyTorch, nada muda. Na verdade, é de se esperar que a iniciativa ganhe mais impulso a partir de agora. De acordo com a Meta e a Linux Foundation, a nova fase será regida por quatro princípios fundamentais:
permanecer com código aberto;manter uma marca neutra (sem envolvimento direto com uma companhia, como antes);permanecer justo;criar uma forte identidade técnica.
