Arquivo de Novidades - Rang Tecnologia
O fim da Lei de Moore e o Futuro da Tecnologia
Você que gosta de tecnologia e computação, já deve ter ouvido falar sobre a Lei de Moore e a sua previsão da ampliação do processamento nos computadores. Mas se você não está muito familiarizado, vamos falar um pouco sobre essa "lei" e sobre o seu futuro e provável fim que está chegando.
Usamos a palavra lei entre aspas antes, por que isso não é exatamente uma lei ou uma regra que precisa ser seguida pelo mercado, ela se encaixa mais como uma previsão. Em 1965 por Gordon Earl Moore, um dos fundadores da Intel Corporation, publicou um artigo na revista Electronics Magazine no dia 19 de abril, onde falava sobre a evolução dos processadores.
Neste artigo, Gordon Moore disse que a capacidade de processamento dos computadores (informática e tecnologias em geral) dobraria em média a cada 2 anos, sem necessariamente alterar o valor e o tamanho dos componentes internos dos computadores e, em alguns casos, até reduzindo esses valores.
Essa previsão foi feita com base nas observações feitas dentro da sua própria empresa, mas acabou guiando toda uma geração de pesquisadores e do mercado da tecnologia. Mesmo hoje em dia, mais de 50 anos após a publicação do artigo, essa lei sofreu apensa uma pequena revisão em 1975, dez anos após o seu lançamento, quando o período de evolução dos processadores caiu para 18 meses.
Benefícios da Lei de Moore para a tecnologia.
A divulgação da Lei de Moore foi muito importante para o desenvolvimento da tecnologia e dos processadores internos. Já que as empresas fabricantes entenderam essa previsão como algo possível e principalmente, executável.
Sem as empresas encararem essa necessidade de evoluir o processamento em um curto espaço de tempo, dificilmente teríamos os computadores que temos hoje e, por exemplo, os nossos smartphones, que cada vez mais estão menores, mais finos e mais potentes.
Para se ter uma ideia da importância dessa evolução gerada, uma matéria da Folha de São Paulo traz um dado muito interessante, sobre o iPad 2, lançado em 2011 e que já está ultrapassado hoje em dia.
Quando chegou ao mercado, custava US$400,00 e cabia no colo de qualquer pessoa. Com um processamento melhor que o mais poderoso supercomputador da década de 1980. O Cray 2, tinha o tamanho de uma máquina de lavar industrial e custaria algo em torno de US$15 milhões.
Mesmo com meio século, a lei continua trabalhando, mas vários especialistas mostram que ela está chegando ao final. Muitas empresas já estão trabalhando com microprocessadores mínimos, sendo quase impossível a diminuição dos tamanhos.
A Intel, empresa co-fundada por Moore, já está trabalhando com processadores e transistores na ordem dos nanômetros. Enquanto isso, no Vale do Silício, alguns cientistas estão a beira de conseguir manipular materiais na escala dos átomos. Isso deve acontecer em cinco anos, aumentando e muito a possibilidade de se atingir um limite na redução dos semicondutores.
Futuro da Tecnologia.
Pensando no futuro da computação, uma organização denominada Instituto de Engenheiros Elétricos e Eletrônicos, criou um novo sistema de previsão. Chamado Mapa de Rota Internacional para Aparelhos e Sistemas, pesquisa um número maior de tecnologias que possam ajudar a computação.
Os principais estudiosos dessa área acreditam que o possível substituto da Lei de Moore, pode ser a computação quântica. Que de forma resumida e simplificada, pode ser entendida como a aplicação das teorias da mecânica quântica aos computadores. Permitindo em teoria, computadores do tamanho de grãos de areia e com processamento superior ao de todos os computadores atuais.
Lógico que existem mais coisas por trás da computação quântica. Mas em tese, os computadores quânticos poderiam ser construídos a partir de fótons, nêutrons e elétrons, por exemplo. Essas partículas presentes nos átomos, dão uma ideia de tamanho e escala, mas realizam cálculos em velocidade impressionante.
Essa é a teoria mais aceita para se substituir a Lei de Moore, porém existem outras. Como o Grafeno, um material que pode ser utilizado na construção de processadores muito menores que os atuais.
Assim é a tecnologia, sempre se transformando para tornar o seu mundo prático, assim como a Rang trabalha. Se você tem interesse por tecnologias e soluções, acesse nosso site e nosso Facebook e venha conversar com a gente.
Publicado a 27/01/2017 Categorias NovidadesEtiquetas computação, futuro, lei de moore, tecnologiaDeixe um comentário sobre O fim da Lei de Moore e o Futuro da Tecnologia
Como a Internet das Coisas pode revolucionar o mundo digital.
Em 1964, Marshall McLuhan publicou o seu livro Understanding Media: The Extensions of Man (traduzido para o português como: Os meios de comunicação como extensões do homem).
Nesta obra, o autor mostrava como já naquela época, as pessoas utilizavam as tecnologias e dispositivos como extensões de seus próprios corpos.
Se pararmos para pensar, esse livro faz uma análise daquela época, mas pode muito bem ser interpretado como uma previsão de como as pessoas iriam agir no futuro, afinal, você se imagina vivendo sem o seu celular ou o seu computador? Não parece que falta uma parte de você quando você sai de casa e esquece o seu smartphone?
Se você se interessou pelo livro do McLuhan, você pode clicar aqui para comprar o seu ou então clique aqui e veja a prévia de algumas partes desse livro no Google Books.
Esse livro pode ter servido como inspiração para pessoas que desenvolveram inúmeras inovações que hoje em dia fazem parte do nosso cotidiano e que inspiraram a gente para escrever esse post e falar um pouco sobre a tão falada Internet of Things (IoF) a Internet das coisas em português.
Esse termo surgiu com Kevin Ashton, professor e pesquisador do famoso MIT, Massachusetts Institute of Technology. Com a intenção de pesquisar sobre sobre os dispositivos se conectam à internet, a Internet das Coisas começou com o conceito de que todos os objetos computadorizados podem estar interligados e coletar os seus dados de formas diferentes.
Algumas tecnologias e algoritmos podem fazer com que esses objetos, sintam, vejam, aprendam e se relacionem com outras tecnologias e com as pessoas, seguindo a linha do Deep Learning, que falamos aqui no blog neste post.
Essas tecnologias estão mudando muito o nosso mundo e a forma como nos relacionamos com pontos naturais do nosso cotidiano, incluindo nós mesmos, como pessoas.
A Cisco, gigante mundial no campo da tecnologia, trata a Internet das Coisas como a próxima revolução da internet, causando inúmeras revoluções menores em outros campos, como a saúde e a educação. Se você quiser ler mais sobre a visão da Cisco sobre a IoT clique aqui e leia um ótimo artigo produzido por eles.
Não só a Cisco, mas inúmeras outras empresas ligadas a tecnologia estão estudando sobre a Internet das Coisas e mais do que isso, estão desenvolvendo produtos e serviços baseados na metodologia da IoT, a Microsoft por exemplo, anunciou um sistema operacional gratuito para dispositivos que venham a trabalhar com a IoT e ajudar a divulgar e difundir essa metodologia.
Já existem tênis que se conectam com APPs dos smartphones e fazem a contagem dos passos que a pessoa dá, além da leitura do trajeto desenvolvido, isso tudo para auxiliar na manutenção da saúde e melhora do bem-estar das pessoas.
Outra utilização da Internet das Coisas é por exemplo, a leitura dos dados de quantos carros estão passando pelas rodovias e assim, indicar para os aplicativos de GPS a melhor rota para se chegar aos locais sem pegar um trânsito pesado.
Podemos falar também sobre a moda dos dispositivos vestíveis e conectados, os mais famosos são o Google Glass, que prometia revolucionar o mundo com esse óculos que poderia filmar e fotografar tudo o que a pessoa estava fazendo, porém a ideia acabou não dando certo, já que enfrentou muitos problemas relacionados com a privacidade de alguns locais e por isso, teve que voltar para as fases de análise e estudos de aplicabilidade.
O outro dispositivo vestível que podemos citar entre tantos, é o Apple Watch, que se conecta com a internet, recebe todas as suas mensagens, e-mails, receber e fazer ligações, praticamente como um smartphone, mas que também não foi o sucesso esperado, muito pelo tamanho pequeno da tela.
A cada dia, mais pessoas estão conectadas e essa tendência só vai continuar aumentando, como indica uma pesquisa da Euromonitor com as principais tendências de consumo e das pessoas para o próximo ano.
A pesquisa aponta que neste ano a Internet terá mais de 168 milhões de pessoas conectadas, maior número registrado até hoje. Você pode ver um resumo desta pesquisa clicando aqui.
Como todas as inovações que surgem, a Internet das Coisas ainda é um campo muito aberto e que está em pleno desenvolvimento, mas que ainda necessita de muito estudo e trabalho para explodir de forma mundial, ajudando a tornar o nosso mundo muito mais prático através dessas novas tecnologias.
Quer saber mais sobre tecnologia, inovação e como tudo isso torna o nosso mundo muito mais prático? Então entre em contato com a Rang através do nosso site e da nossa página no Facebook e vamos conversar.
Publicado a 09/01/2017 09/01/2017 Categorias Novidades1 comentário em Como a Internet das Coisas pode revolucionar o mundo digital.
Como o Deep Learning torna o mundo mais prático.
No último post do nosso blog a gente falou sobre o Amazon Go, o primeiro supermercado físico que a Amazon está lançando nos Estados Unidos, no texto nós falamos esse mercado será equipado com câmeras, sensores, softwares e algoritmos deep learning. Os três primeiro equipamentos são palavras e itens que estão presentes no nosso cotidiano, estamos acostumados a ouvir e a falar sobre eles, mas e o último, os algoritmos deep learning, você sabe o que são? Esse é um termo relativamente novo e, é sobre ele que vamos falar nesse post.
O primeiro passo para começar a entender o conceito de deep learning, é a tradução livre do conceito para Aprendizagem Profunda, isso já traz uma ideia do que esses algoritmos são capazes de fazer, principalmente quando associados a inteligências artificiais presentes nos mais variados gadgets do nosso dia a dia, mas antes disso, temos que ver algumas coisas.
O deep learning é um conceito relativamente novo, que está diretamente ligado a um outro conceito não tão novo assim, como falamos antes, ele está muito associado a Inteligência Artificial, conceito criado em 1955, pelo cientista estadunidense John McCarthy, considerado por muitos como o pai da IA, por ter sido o pioneiro nos estudos nessa área e disse que a inteligência artificial era "a ciência e engenharia de fazer máquinas inteligentes".
Dentro da IA, existe também a Machine Learning ou, Máquina de Aprendizagem, que junto com alguns outros componentes adicionais formam a inteligência artificial, como por exemplo, os mecanismos de Reconhecimento de Fala, Robótica, Visão Computacional e Processamento de Linguagem Natural. Sendo que todos esses componentes tem em sua composição os algoritmos de deep learning.
É aí que começamos a falar sobre as suas funcionalidades, sendo que a principal tecnologia por trás desses algoritmos é a das Redes Neurais Artificiais, que funcionam de forma baseada no próprio cérebro humano, onde a partir dessa tecnologia, as máquinas vão observar atos, analisar eles, aprender com eles e começar a agir, sempre com base no estudo dos dados levantados.
Essa é basicamente a premissa desses algoritmos, o deep learning é responsável por fazer com que as máquinas observem o maior número de dados possíveis (inclusive os que passam despercebidos pelos humanos), façam uma análise profunda desses dados, para só então agirem, ou então, projetarem possíveis ações que podem ser tomados, criando cenários e mostrando todas as possibilidades de cada ação.
Mas como o Deep Learning funciona?
Os processos de aprendizagem dos algoritmos deep learning se baseia no processo de aprendizagem do nosso cérebro, principalmente na parte conhecida como córtex visual, o chamado processo de Aprendizagem Hierárquica, onde a mensagem chega ao primeiro nível de neurônios e através das sinapses, vão sendo transmitidos aos outros neurônios, camadas após camada, até a assimilação total das informações.
No caso dos algoritmos, cada neurônio é representado por uma camada, sendo que as informações ao saírem de uma camada, já entram automaticamente em outra, dependendo da qualidade da informação, assim, é criado um processo hierárquico não-linear que ajuda na velocidade das sinapses, ou nesse caso, na transformação dos dados recebidos em informação útil para embasar decisões e ações.
O maior problema encontrado até o momento é organizar uma arquitetura dessas transferências de dados entre as camadas, afinal, nosso cérebro produz bilhões de sinapses entre os neurônios e, entender e organizar todo esse processo dentro dos algoritmos está um dos maiores desafios dos estudiosos.
Ao mesmo tempo em que é um problema e um desafio, esse é um dos campos que mais tem crescido e chamado a atenção das pessoas, seja por curiosidade ou para realmente estudar e colocar em prática o número de pessoas pesquisando sobre deep learning explodiu nos últimos anos, basta fazer uma busca rápida do termo no Google Trends, tendo como base as pesquisas desde o início de 2010 até agora, como você pode ver na imagem abaixo.
Onde o Deep Learning está sendo utilizado?
Muito antes da Amazon utilizar esses algoritmos em seu futuro supermercado físico, o deep learning já era utilizado em muitas áreas do conhecimento e também mercadológicas.
Sabe aquele aplicativo que você utiliza para ouvir música e que toda segunda-feira te mostra um playlist com nome de Descobertas da Semana? Então, o Spotify utiliza o deep learning para ler as informações das músicas que você costuma ouvir para te sugerir novas músicas de um estilo parecido.
O site que você utiliza para assistir filmes streaming também utiliza o deep learning para te sugerir novos filmes e seriados, ele faz isso com base nas últimas coisas que você assistiu e aliás, esse é considerado o grande diferencial que o Netflix apresentou perante os seus concorrentes, o poder de conversar com o usuários e sugerir coisas novas e que agradam aos assinantes.
Isso para falarmos sobre dois casos bem simples da sua utilização, levando mais a fundo o uso dos algoritmos, podemos trazer o caso da IBM, que lançou o Watson, uma inteligência artificial que promete revolucionar alguns mercados, como o da tecnologia, educação, medicina e etc. Afinal, por ser uma inteligência flexível ela pode se moldar aos mais diversos campos do conhecimento e modelos de negócios.
Mas um dos campos mais fecundos para a utilização do deep learning é o campo do Big Data e Data Analysis, onde os algoritmos são os grandes responsáveis por buscar informações de diversas fontes de dados para criar projeções, cenários e embasar as tomadas de decisões. É o caso da gigante mundial em Business Intelligence, Qlik que desenvolveu o Qlik Sense, que promete fazer uma leitura completa dos dados das empresas, entregando a informação correta no ponto de decisão, otimizando as tomadas de decisões.
Na medicina o deep learning ainda dá os primeiros passos, onde estão sendo testados "médicos virtuais" que vão auxiliar nos diagnósticos de doenças. Em outros campos os algoritmos apenas estão sendo aperfeiçoados, como é o caso da Siri no iOs e da Cortana no Windows, ou os mecanismos do Google de busca e sugestão de pesquisas e conteúdos, que já se utilizam do deep learning há tempos.
Mercado e estudos sobre o Deep Learning
Uma pesquisa recente, realizada pela consultoria Tractica, mostrou que os investimentos mundiais no campo da inteligência artificial, giraram em torno de $202,5 milhões, mas também apontou que este número pode saltar para impressionantes $11,1 bilhões em 2024. Isso mostra a força desse campo de estudo e atuação, que tende a apresentar um crescimento acelerado nos próximos anos.
Se você se interessou sobre o tema e quer estudar mais sobre o Deep Learning, a Rang Tecnologia tem duas boas dicas para você, mas você precisa estar com o inglês afiado para isso, já que a maioria dos conteúdos é escrito na língua inglesa. O primeiro, é um curso online e gratuito oferecido pelo Google em parceria com a Universidade do Vale do Silício, a Udacity, que você pode acessar e iniciar a hora que quiser clicando aqui.
E a nossa segunda dica, é um livro escrito e publicado por professores e estudiosos do famoso Instituto de Tecnologia de Massachusetts, o MIT, este livro traz um apanhado geral sobre todos os conceitos que você precisa dominar para desenvolver essa tecnologia, você clicar aqui para ter acesso online ao livro completo.
Se você se interessou pelo conteúdo e gosta de entender como a tecnologia torna o mundo mais prático, entre em contato e fique ligado na Rang Tecnologia através do nosso Facebook e do nosso website.
Publicado a 14/12/2016 Categorias Novidades1 comentário em Como o Deep Learning torna o mundo mais prático.
Publicado a 12/12/2016 Categorias NovidadesEtiquetas inovação, praticidade, tecnologiaDeixe um comentário sobre O fim das filas nos supermercados?