Google Research apresenta raciocínio geoespacial

Bem-vindos, humanos: Seu download diário com as principais notícias sobre Inteligência Artificial começa agora. Nesta edição, prepare-se para navegar por territórios desconhecidos com o raciocínio geoespacial do Google. E fique a par dos atalhos ocultos que alguns modelos de IA podem estar tomando. 🕵️

Porém isso não é tudo no IA Express de hoje:
- Anúncios da OpenAI: desde modelos de IA até biblioteca de imagens no ChatGPT
- Novo agente universal redefine inteligência de vídeo
- Microsoft ajuda a treinar ferramentas de IA na tarefa de depurar código

Porque, no mundo da Inteligência Artificial, conhecimento é seu algoritmo mais valioso.

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INTELIGÊNCIA GEOESPACIAL

Google Research apresenta raciocínio geoespacial

O Google Research apresentou uma iniciativa inovadora que promete transformar a forma como analisamos e agimos com base em dados geoespaciais. Denominada Raciocínio Geoespacial, a nova abordagem utiliza o modelo Gemini do Google juntamente com modelos avançados de base geoespacial para extrair informações ​a partir de dados de localização.

O que você precisa saber:

• Os modelos são treinados com conjuntos de dados de imagens de satélite, fotografias aéreas e outras fontes geoespaciais.

• Usuários podem fazer consultas complexas em linguagem natural sobre locais ou cenários específicos sem conhecimento técnico, por exemplo, perguntando quais áreas foram mais afetadas por um furacão.

• O Raciocínio Geoespacial pode analisar imagens aéreas, cruzá-las com dados sociais e ambientais e produzir visualizações, tudo em uma fração do tempo que os métodos tradicionais exigiriam, segundo o Google Research.

Por que isso importa? O que diferencia a iniciativa do Google Research é a capacidade de combinar em uma análise coesa diversos tipos de dados - mapas, estatísticas socioeconômicas, conjuntos de dados proprietários. Essa flexibilidade permite personalizar soluções para problemas específicos, como surtos de doenças, melhoria de infraestruturas urbanas ou recuperação de desastres.

Outro aspecto é a acessibilidade. Historicamente, análises geoespaciais exigiam competências especializadas e software caro. O Raciocínio Geoespacial do Google muda isso ao incorporar ferramentas intuitivas de IA em plataformas como o Google Earth - e com o Gemini oferecendo ajuda inestimável.

IA INFIEL

Podemos confiar na cadeia de pensamento dos atuais modelos de IA?

Um subconjunto dos sistemas de IA, os modelos de raciocínio demonstram como articulam processos internos, dando aos usuários a chance de monitorá-los e entender melhor seu padrão de funcionamento (chamado de "Cadeia de Pensamento" - CoT na sigla em inglês). Usar esses modelos é como pedir a eles para pensar em voz alta.

No entanto, pesquisadores da Anthropic descobriram que, às vezes, os modelos de raciocínio escondem o fato de terem usado ajuda externa ou tomado atalhos, mesmo quando solicitados a exibir cada etapa do raciocínio.

Qual é problema? Parece que a IA não está contando toda a história, e a transparência de raciocínio é particularmente importante em aplicações de alto risco, como saúde e direção autônoma, nas quais a compreensão das decisões dos modelos de IA pode ter consequências sérias.

Os pesquisadores fizeram um teste de fidelidade com dois modelos de raciocínio, Claude 3.7 Sonnet e DeepSeek R1, apresentando pares de perguntas de múltipla escolha. Uma pergunta era padrão; a outra incluía uma dica que apontava para uma resposta específica, às vezes errada. Para entender esse teste, imagine um professor querendo pegar no pulo um aluno que deu uma olhada no gabarito, mas afirma ter resolvido o problema sozinho. 🤥

Quais foram os resultados? Um pouco decepcionantes. Em seis tipos de dicas, os modelos revelaram seu uso em menos de 20%. Em outras palavras, na maioria das vezes, a IA estava usando a dica, mas não confessava o ato. Essa falta de transparência é um sinal de alerta para o monitoramento de segurança. Como confiar nas intenções da IA se ela não é totalmente transparente sobre seu processo?

O estudo revelou detalhes interessantes sobre por que as CoTs nem sempre são honestas. CoTs infiéis tendem a ser mais prolixas e complexas. Será que estão pensando demais para desviar a atenção da verdade?

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💡 Inovação & Inspiração

• Resistência a antibiótico Um novo método desenvolvido na Universidade Tulane aprimora a detecção de infecções resistentes a medicamentos usando aprendizado de máquina para identificar mutações genéticas ligadas à resistência a antibiótico. Aplicado a mais de 7.000 cepas de tuberculose e 4.000 de estafilococos, a ferramenta superou o banco de dados da OMS em precisão. 🦠

• Tratamento de esclerose múltipla Criado por pesquisadores da Universidade de Oxford, o MindGlide também usa algoritmos de aprendizado de máquina para analisar exames de ressonância magnética e registros clínicos, monitorar a progressão da doença e avaliar a eficácia do tratamento. A tecnologia pode ajudar a identificar sinais precoces de recaída ou deterioração, permitindo intervenções adequadas. ⚕️

🌍 IA Global

🇮🇳 IA compacta A startup indiana Ziroh Labs desenvolveu um sistema para executar LLMs em CPUs padrão em vez de GPUs caras. Em parceria com o IIT Madras, o Kompact AI otimizou 17 modelos de IA, entre eles DeepSeek e Llama, para CPUs, foi testado pela Intel e AMD e pode ser usado off-line, beneficiando áreas com acesso limitado à Internet.

🇬🇧 IA genérica Um recente relatório do Institute for Public Policy Research (IPPR) indica que 85% das empresas de IA no Reino Unido priorizam aplicações genéricas em vez de soluções direcionadas. E, apesar de uma em cada cinco empresas receber financiamento público, apenas 15% se concentram em resolver problemas sociais, como melhores transporte e programas de saúde.

🇨🇳 Batalha EUA x China Jensen Huang, CEO da NVIDIA, visitou Pequim dias depois do governo dos Estados Unidos impor restrições à venda de chips de IA para a China e afirmou que a empresa está comprometida em expandir a presença no mercado chinês.

📢 IA em uma frase

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 AI_FLASH_NEWS

• Yann LeCun, cientista-chefe de IA da Meta e vencedor do Prêmio Turing, acredita que os atuais LLMs se tornarão obsoletos em cinco anos.

• A OpenAI abriu um processo contra Elon Musk, alegando que o executivo usa "táticas de má-fé" para impedir o avanço da empresa. Musk já tem ações judiciais contra a OpenAI, acusando-a de abandonar sua missão original sem fins lucrativos.

• O Google vai adotar o Model Context Protocol (MCP) da Anthropic para conectar modelos de IA a repositórios de dados. A adoção é um passo em direção à interoperabilidade das plataformas de IA.

• PJM Interconnection, maior operadora de grids da América do Norte, e Google fecharam uma parceria para usar ferramentas de IA na otimização de conexões entre fontes de geração de energia e rede elétrica.

• Pesquisadores da USP e da Polônia criaram uma ferramenta de aprendizado de máquina capaz de avaliar a agressividade de tumores cancerígenos com base em imagens microscópicas.

• Estudo revela que memes criados pelo GPT-4o foram classificados como mais engraçados, mais criativos e mais compartilháveis, em média, do que aqueles criados por pessoas, mesmo quando usam assistência da IA. 🤡

Até a próxima

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