Google Cloud facilita adoção de IA nas empresas

Numa altura em que a inteligência artificial (AI) e o machine learning são os grandes temas tecnológicos em debate e que, segundo os especialistas, vão revolucionar o mundo como o conhecemos, a gigante norte-americana lança novas ferramentas para ajudar as organizações a tirar o máximo partido destas tecnologias.

Depois do anúncio do AutoML, que quer ajudar as empresas menos experiência a criar os seus próprios modelos de machine learning, agora é a vez do Hub AI, uma solução que vai disponibilizar publicamente recursos de machine learning, como pipelines, notebooks Jupyter, módulos TensorFlow, desenvolvidos pelo Google Cloud AI, pela Pesquisa Google e por outras equipas dentro da Google.

Segundo Hussein Mehanna, engineering director da Cloud ML Platform da Google, o novo “hub privado e seguro” vai permitir às empresas “carregar e partilhar recursos de machine learning dentro das suas próprias organizações”. Desta forma, será “mais fácil às empresas reutilizarem pipelines e implementá-los – em produção no GCP ou em infraestruturas híbridas utilizado o sistema Kubeflow Pipeline – em apenas algumas etapas”, acrescentou.

Para já o Hub AI está em versão Alfa mas a versão beta irá “incluir mais tipos de ativos e uma ampla variedade de conteúdo público, incluindo soluções de parceiros”, revelou a empresa.

Maior utilidade para as empresas

O Kubeflow Pipelines é um novo componente do Kubeflow, um projeto open source da Google, que permite a criação, deploy e gestão de fluxos de trabalho de machine learning. Basicamente, serve como uma área que permite criar e testar modelos até à sua colocação em produção e perceber qual o que serve melhor para o propósito que a organização pretende atingir.

Em relação aos lançamentos, o responsável da Google afirmou que as novas ferramentas vão agilizar a adoção da IA nas empresas, especialmente dada a falta de data scientist existente: “Embora existam aproximadamente vinte milhões de programadores no mundo, apenas existem dois milhões de cientistas de dados. Estes precisam de ferramentas que os possam ajudar a escalar os seus esforços, e as organizações precisam de mais formas de tirar o máximo partido do seu trabalho e a torná-lo acessível aos seus programadores e engenheiros. Hoje estamos a revelar novos produtos para o nosso portfólio de IA que fazem exatamente isto”.