Índia no Centro da Corrida da IA – Como a Computação Neuromórfica Pode Impulsionar a Nação para a Frente

A indústria de inteligência artificial (IA) está mudando o mundo de forma dramática à medida que se torna parte integrante dos negócios em todos os setores. 

De setores como saúde, varejo, finanças, manufatura e cadeia de suprimentos até educação, energia e entretenimento, tem havido uma demanda crescente por ferramentas impulsionadas por IA. 

De acordo com PWC, a IA pode transformar a produtividade e o potencial de PIB da economia global, com os maiores ganhos observados na China e na América do Norte, equivalentes a um total de US$ 10,7 trilhões.

Impulsionado por esse uso crescente, é esperado que o mercado de IA cresça de US$ 50 bilhões em 2023 para bem mais de US$ 800 bilhões até o final desta década, segundo a Statista.

Este boom de IA levou a uma competição entre grandes empresas para desenvolver os modelos de IA mais poderosos do mundo, e os países estão ansiosos para fomentar seus próprios sistemas de IA concorrentes.

Nesse contexto, a Índia emergiu como um ator chave, com 92% dos trabalhadores do conhecimento utilizando IA generativa, comparado à média global muito mais baixa de 75%.

No final do mês passado, o homem mais rico da Ásia, Mukesh Ambani, presidente da Reliance Industries (RELIANCE.BO ), revelou o “JioBrain”, um conjunto de ferramentas e aplicações de IA para transformar negócios em energia, têxteis e mais. O negócio de telecomunicações da Reliance está atualmente trabalhando com o Instituto Indiano de Tecnologia (IIT) para lançar o “Bharat GPT” para usuários indianos. 

“Precisamos estar na vanguarda do uso de dados, com a IA como facilitadora para alcançar um salto quântico em produtividade e eficiência. “

– Mukesh Ambani

Depois de construir uma indústria de TI de alto desempenho avaliada em US$ 250 bilhões, a Índia agora volta seu olhar para serviços de IA, que, segundo um relatório da Nasscom e da BCG, podem valer US$ 17 bilhões nos próximos três anos. 

Com mais de 900 milhões de usuários de internet, a Índia emergiu como “a capital de dados do mundo”. O fato de que tantos dados estão disponíveis publicamente é extremamente benéfico para as empresas, pois elas podem escrever seus próprios algoritmos de IA.

No entanto, poder de computação e recursos compartilhados são necessários para acelerar a indústria de IA do país. Para isso, o governo indiano adquiriu mil GPUs para oferecer capacidade de computação aos criadores de IA. 

No início deste ano, o primeiro carregamento de chips Nvidia (NVDA ) chegou aos centros de dados indianos após o CEO da maior fabricante de chips do mundo, Jensen Huang, visitar a Índia e ter uma discussão com o Primeiro‑Ministro Narendra Modi e executivos de tecnologia.

“Você tem os dados, tem o talento. Este será um dos maiores mercados de IA do mundo.” 

– Huang disse ao PM na época

Um Avanço: Imitando o Cérebro para Computação Mais Inteligente

Em meio a tudo isso, cientistas do Centre for Nano Science and Engineering (CeNSe), do Indian Institute of Science (IISc), em Bangalore, Índia, fizeram um grande avanço na tecnologia de computação neuromórfica. Essa tecnologia imita a estrutura e a função do cérebro humano para criar sistemas de computação mais eficientes e inteligentes.

Esse progresso significativo pode ajudar a Índia a se tornar um ator importante na corrida global de IA e tornar a computação de IA acessível a todos e integrada nos seus dispositivos pessoais.

Isso é certamente um grande feito, considerando que o modelo convencional de ‘computação em nuvem’ requer grandes centros de dados que consomem muita energia. O uso de centros de dados intensivos em recursos limita seu uso a uma pequena comunidade de desenvolvedores.

O hardware neuromórfico promete maior eficiência energética e espaço para IA. No entanto, atualmente, ele só pode lidar com operações de baixa precisão. Tarefas como PLN, treinamento de redes neurais e processamento de sinais requerem substancialmente mais resolução computacional e estão atualmente fora do alcance de elementos de circuito neuromórfico individuais. 

Entretanto, o mais recente avanço dos cientistas do IISc pode realmente ajudar nisso e mover o campo em direção à ‘computação de borda,’ que traz o processamento e o armazenamento de dados mais próximos dos dispositivos que criam e utilizam os dados. Isso reduz a latência, melhora o desempenho das aplicações e economiza custos de rede. 

A computação de borda ainda permite aplicações em tempo real, bem como aplicações de IA e aprendizado de máquina, processarem grandes volumes de dados com maior velocidade e confiabilidade. 

Publicado na Nature, a pesquisa mais recente do Professor Sreetosh Goswami no CeNSe, IISC, que liderou um grupo de cientistas e estudantes, desenvolveu um tipo de dispositivo semicondutor chamado Memristor. Em vez de usar a tecnologia tradicional baseada em silício, o Memristor foi criado usando um filme metal-orgânico.

O uso de filmes moleculares permitiu que os pesquisadores rastreassem movimentos iônicos livres, o que ampliou os caminhos de memória.

Para estabelecer controles cinéticos sobre a transição molecular que possibilitou as características neuromórficas em um único elemento de circuito, os cientistas aplicaram pulsos de tensão e depois mapearam os movimentos moleculares para um sinal elétrico distinto. Isso criou um extenso ‘diário molecular’ de diferentes estados.

“Devido a esse movimento iônico livre, inúmeros estados de memória únicos e caminhos foram gerados. Esses estados intermediários permaneceram inacessíveis até agora, pois a maioria dos dispositivos digitais só consegue acessar dois estados, de alta e baixa condutância.” 

– Professor Sreebrata Goswami, pai do Prof. Sreetosh, cientista visitante no CeNSe

Esta plataforma, ao combinar a criatividade da química e a precisão da engenharia elétrica, “nos permitiu controlar a cinética molecular com muita precisão dentro de um circuito eletrônico alimentado por pulsos de tensão de nanossegundos,” acrescentou.

A mudança molecular foi diminuta, mas foi exatamente o que permitiu o acelerador neuromórfico altamente preciso e eficiente. Este acelerador, o primeiro de seu tipo, pode armazenar e processar dados no mesmo local.

Assim, o material basicamente permitiu que o dispositivo semicondutor copiasse a forma como nosso cérebro processa informações usando sinapses e neurônios. Quando integrado a um computador digital comum, o Memristor aumentou seu desempenho de energia e velocidade centenas de vezes, tornando‑se, portanto, um ‘acelerador de IA’ eficiente em energia.

A eventual escalabilidade da tecnologia é esperada para permitir que as tarefas de IA mais complexas e em grande escala, como o treinamento de LLM, sejam realizadas em um simples laptop ou smartphone de consumo, em vez de exigir centros de dados.

Impulsionando as Capacidades de IA com a Tecnologia Memristor

Com a crescente demanda por smartphones mais rápidos e eficientes, a computação digital baseada na tecnologia de transistores de silício já enfrenta limitações. Além do crescimento da IA, há agora uma necessidade crítica de inovações que possam melhorar significativamente a velocidade de processamento e a eficiência energética dos sistemas de computação atuais. 

Para criar tal dispositivo, os cientistas do IISc usaram o método de filme metal-orgânico para seus Memristors — que, embora seja uma abordagem de Computação In‑Memory adotada pelos fabricantes de chips para superar os problemas, tem tido pouco sucesso — funciona como o circuito de neurônio‑sinapse do cérebro.

Enquanto ao longo da década de 2010, as empresas tentaram imitar o cérebro, continuaram usando transistores de silício e não obtiveram ganhos significativos.

“Na década de 2020, os investimentos em pesquisa estão voltando para a academia porque há a percepção de que precisamos de descobertas muito mais fundamentais para realmente alcançar a computação inspirada no cérebro. Se você simplesmente adotar uma abordagem de força bruta usando transistores e impor certos algoritmos, isso não funcionará.”

– Sreetosh disse em entrevista

Em nosso cérebro, memória e processamento não são nada parecidos com um computador digital. Não há 0s e 1s usados para o processamento de informações ou para dividir os dados em pequenos pedaços aqui. O que nosso cérebro faz é engolir grandes blocos de dados para processar informações, o que reduz drasticamente o número de etapas necessárias para obter respostas, tornando‑o extremamente eficiente em energia. 

A combinação de computação analógica e tecnologia Memristor torna a computação neuromórfica rápida e altamente eficiente.

Assim, a equipe armazenou e processou dados em 16.520 estados simultaneamente, em vez de apenas dois (Zeros e Uns) estados. Isso reduziu o número de etapas necessárias para fazer a matemática fundamental por trás dos algoritmos de IA, multiplicando matrizes 64×64, para apenas 64 etapas, o que de outra forma teria exigido 262.144 operações.

Para testar o dispositivo, a equipe o conectou a um computador desktop convencional e então o usou para realizar a tarefa complexa de regenerar a imagem dos ‘Pilares da Criação’ da NASA usando os dados do telescópio espacial James Webb. A tarefa foi concluída muito mais rapidamente e com significativamente menos energia do que um computador comum.

Uma eficiência energética de 4,1 tera‑operações por segundo por watt (TOPS/W) foi relatada pela equipe, o que é 220 vezes mais eficiente que uma GPU NVIDIA K80, com considerável margem para melhorias adicionais.

“A computação neuromórfica tem enfrentado sua cota de desafios não resolvidos por mais de uma década,“ observou Sreetosh, acrescentando que durante sua pesquisa de uma década e a “rara” descoberta, a equipe conseguiu resolver todos os seis desafios que iniciaram e, no processo, “quase acertou o sistema perfeito”.

No estágio atual, é apenas uma prova de conceito, mas apesar de estar em seus estágios iniciais, o fato de que a equipe alcançou uma melhoria de quatro ordens de magnitude em relação aos métodos avançados, consumindo 460 vezes menos energia que os computadores digitais, faz os cientistas acreditarem que esse avanço pode ajudar a Índia a dar um salto significativo em hardware de IA.

De acordo com Navakanta Bhat, especialista em eletrônica de silício e professor no CeNSE (que também liderou o design do projeto):

“O que se destaca é como transformamos a compreensão complexa de física e química em uma tecnologia inovadora para hardware de IA. No contexto da Missão de Semicondutores da Índia, esse desenvolvimento pode ser um divisor de águas, revolucionando aplicações industriais, de consumo e estratégicas. A importância nacional de tal pesquisa não pode ser subestimada.”

Na próxima fase, a equipe construirá matrizes maiores que chegam a 256×256. Financiada pelo Ministério de Eletrônica e Tecnologia da Informação (MeitY), a pesquisa ainda visa desenvolver e demonstrar uma solução System-on-Chip e, eventualmente, incubar uma startup para comercializá‑la, o que se espera que aconteça nos próximos três anos. 

Posicionando a Índia como Líder Global em IA 

Uma combinação de instituições de pesquisa, startups e grandes empresas de tecnologia está impulsionando o crescimento significativo que o setor de IA na Índia está vivenciando. É graças a esses participantes que a IA teórica está sendo traduzida com sucesso em aplicações do mundo real.

Mas isso não é tudo. A indústria de IA da Índia, que cresce rapidamente, também recebeu considerável apoio de seu governo, que introduziu várias políticas e iniciativas estratégicas, como a Estratégia Nacional de IA, a Força‑Tarefa de IA e a Missão IA, para acelerar seu desenvolvimento.

Ao aumentar o investimento de US$ 1,25 bilhão na “IndiaAI Mission,” o governo está atuando como o principal motor por trás da transformação de IA da Índia.

O Ministério de Eletrônica e Tecnologia da Informação (MeitY), que financiou o mais recente avanço computacional no IISc, tem buscado soluções de IA sob a IndiaAI Mission.

O MeitY tem convidado candidaturas para soluções de IA que abordem desafios principais nas áreas de mudança climática, agricultura, saúde e tecnologias assistivas. Os candidatos passarão por várias rodadas de avaliação e, uma vez selecionados, receberão fundos para desenvolver e implantar sua solução para uso do governo e das entidades associadas por quatro anos.

A iniciativa é realizada sob a IndiaAI Application Development Initiative (IADI), um dos sete pilares da IndiaAI. O ministério especificou até quinze declarações de problema no documento de candidatura.

Em outro lugar, a AWS selecionou sete startups indianas para seu programa global de acelerador de IA Generativa. Essas startups incluem Zocket, Unscripted AI, Phot.ai, Orbo.ai, Neural Garage, House of Models e Converse. Entre as 80 empresas selecionadas pela AWS ao redor do mundo, as startups foram escolhidas por seu uso inovador de IA e suas ambições de crescimento global. 

Todas as empresas escolhidas terão acesso aos chips de IA da empresa e computação e armazenamento tech. Elas também receberão créditos da AWS, educação, e mentoria para aprofundar seu uso de tecnologias de IA e aprendizado de máquina.

Embora o país esteja fazendo avanços consideráveis, ainda há muitos obstáculos no caminho para alcançar a supremacia em IA. A Índia precisa enfrentar a falta de habilidades e de infraestrutura adequada para realizar plenamente seu potencial de se tornar líder global em IA. 

Empresas que Ajudam a Avançar o Mercado de IA da Índia

O crescente mercado de IA na Índia resultou em várias empresas trabalhando para avançar a IA. Por exemplo, a startup de IA Krutrim se tornou o primeiro unicórnio da Índia este ano ao garantir US$ 50 milhões em financiamento da Lightspeed Venture Partners e do bilionário Vinod Khosla. Enquanto isso, a segunda pessoa mais rica da Ásia, Gautam Adani, anunciou uma joint venture com os Emirados Árabes Unidos para explorar IA e diversificar para serviços digitais. 

A Microsoft (MSFT ) também está impulsionando iniciativas na Índia que visam capacitar 2 milhões de pessoas com habilidades de IA. Infosys, Wipro, Tech Mahindra (TECHM.BO ) e Larsen & Toubro (LT.BO ) (L&T), entre outras, estão utilizando IA em seus negócios. A HCL Technologies (HCLTECH.BO ), por sua vez, assinou um acordo com a Foxconn da China para estabelecer uma instalação de teste de chips.

Agora, vamos dar uma olhada em um nome proeminente na indústria de IA da Índia:

Tata Consultancy Services (TCS)

A maior empresa de software da Índia, a TCS, investiu US$ 1,5 bilhão em um pipeline de projetos de IA generativa em julho deste ano. Isso ocorre após a TCS ter criado uma unidade de negócios dedicada ao AI Cloud no ano passado. Além disso, há a zona de experiência de IA que permite aos funcionários desenvolver e experimentar soluções de IA. Até agora, mais de 300.000 funcionários da TCS receberam treinamento básico em IA, enquanto a empresa está atualmente gerenciando mais de 270 projetos de IA e IA generativa.

A TCS também está trabalhando para impulsionar a indústria de semicondutores na Índia e está colaborando com a Tata Electronics para desenvolver chips até 2026. A Tata Electronics, por sua vez, lidera a fabricação com duas fábricas de semicondutores sancionadas. A primeira instalação de US$ 11 bilhões será estabelecida com a Powerchip Semiconductor Manufacturing Corporation (PSMC) de Taiwan, com o objetivo de fabricar 50.000 wafers por mês. A segunda instalação, de US$ 3,26 bilhões, será uma planta de montagem e teste de chips que se espera entrar em operação nos próximos anos.

When it comes to financials, TCS relatou um aumento de +3,9% YoY em sua receita para US$7,51 bilhões para o Q2 2024. Net Income veio em US$1,44 bilhão, enquanto o caixa líquido das operações foi US$1,34 bilhão. A empresa também relatou “very strong” crescimento em mercados emergentes, liderado pela Índia. 

Conclusão

A Índia, com sua população jovem e digitalmente experiente, está bem posicionada para impulsionar o crescimento da IA não apenas localmente, mas em escala global. O mercado de IA na Índia está realmente projetadopara alcançar US$ 8 bilhões até 2025. 

Por meio de pesquisa e desenvolvimento contínuos, como demonstrado pelo IISc, o país pode se tornar um ator chave na corrida da IA. Mas para que a Índia realmente assuma a liderança, todas as partes interessadas precisam trabalhar juntas para ajudar a jornada de IA do país, liberar seu enorme potencial, e transformar completamente a IA.

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