Entre os dias 08 e 11 de Maio de 2017, tive o prazer de participar do Nvidia GPU Tech Conf em San Jose na California. Eu já era fã da Nvidia e o evento serviu para aumentar ainda mais minha admiração pela empresa. A Nvidia é a líder mundial em GPUs, unidades de processamento gráfico, que fazem a alegria de gamers em todo mundo (e eu estou incluído nessa). Mas as GPUs vem sendo usadas para muito mais do que games e são atualmente o principal meio de processamento de modelos de Deep Learning, a essência de sistemas baseados em Inteligência Artificial.
O evento teve um ritmo frenético. Com mais de 400 sessões e labs, o maior desafio foi selecionar o que participar. Optei pelas sessões que apresentavam produtos mais inovadores. O evento aliás foi um banho de inovação, com carros autônomos no roll de entrada do evento, robôs, policiamento do futuro com drones, visão computacional em tempo real e muita, muita infraestrutura baseada em GPU. Fiquei impressionado com o ecossistema de hardware utilizando GPUs, desde desktops, a grandes datacenters baseados nas unidades de processamento gráfico. As GPUs que aliás ganharam mais um membro na família: a Tesla Volta, a mais moderna GPU já construída pelo homem e apresentada no evento, durante o keynote do CEO da Nvidia, Jensen Huang. O keynote aliás teve um vídeo de abertura sobre IA de arrepiar qualquer um. Clique aqui para ver o vídeo. São pouco mais de 2 minutos, que vão fazer você entender porque a Inteligência Artificial já está entre nós e porque os próximos anos serão tão frenéticos.
Outra coisa que me chamou atenção foi a quantidade de soluções de IA baseadas em visão computacional. Esta área tem evoluído consideravelmente nos últimos anos e as Redes Neurais Convolucionais (um tipo de aprendizagem profunda) esteve presente em muitas das soluções apresentadas no evento, como por exemplo a app que tira foto da pele, processa a imagem e ajuda a detectar se o paciente tem ou não câncer de pele. Isso não é fantástico? E o que dizer sobre o uso de visão computacional para a leitura automática de raios-x? Em uma das sessões um Radiologista disse que não tem medo de perder o emprego para IA, mas que seu trabalho com certeza será diferente com o uso da tecnologia. Caso você acompanhe a série Silicon Valley no canal HBO, já deve ter visto o “SeeFood” uma app de reconhecimento de alimentos baseada em Redes Neurais Convolucionais criada pelo Jian Yang. Foram duas apresentações no GTC, exatamente com a mesma solução.
O uso de Redes Neurais Recorrentes para soluções de reconhecimento da fala e tradução automática de idiomas também merece destaque. O Baidu, empresa onde trabalhava até bem pouco tempo Andrew Ng, fundador do Coursera e um dos especialistas em Deep Learning, apresentou uma forma de otimizar as LSTMs (Long Short Term Memory), um tipo especial de RNN, para tradução de idiomas. Simplesmente demais!
Assisti também a uma sessão sobre carros autônomos e como funciona a leitura dos dados dos sensores. Acredite, isso está evoluindo a passos largos e a tecnologia estará madura o suficiente em pouco tempo! Tem muita gente trabalhando nisso! E mais uma vez o uso de visão computacional para o reconhecimento de imagens e interpretação de dados em tempo real, foi o destaque.
Os Data Lakes também foram citados com frequência nas sessões. Para que um modelo de Deep Learning seja efetivo, precisamos de dados, muitos dados! Esses dados precisam ser armazenados e processados com a maior velocidade possível. A Kinetica lançou uma solução de Data Lake que roda sobre GPUs. Genial! Spark e Hadoop também tiveram espaço no evento. O Spark aliás vai ganhando versões para processamento em GPUs.
Mas Deep Learning claro foi o grande assunto do evento. Você já deve saber que ainda não existe uma IA genérica. O que temos são soluções de IA que resolvem problemas específicos e Deep Learning é a principal tecnologia para isso. Os principais frameworks de de Learning, como TensorFlow, Theano, Caffe, Microsoft CNTK e MXNET foram citados em quase todas as sessões, como ferramentas usadas para a construção dos modelos. Vários labs do tipo “Hands-on” também ocorreram com o objetivo de capacitar os profissionais em busca desse conhecimento.
Muitos fornecedores também marcaram presença no Exhibition Hall. Empresas famosas por oferecerem soluções de infraestutura de TI, como Cisco, Dell, VMWare e Huawei estavam lá demonstrando seus produtos com GPUs. Veremos uma revolução nos Datacenters nos próximos anos. Tive a oportunidade de conversar com profissionais da Inglaterra, Alemanha, Ucrânia, Itália, Japão e China, além de muitos americanos. Todos trabalhando em Startups de Inteligência de Artificial e desenvolvendo soluções com Deep Learning e GPUs.
Em resumo o evento foi excepcional, desde a organização até a qualidade das sessões e labs. Se você estiver procurando um evento ligado a IA, saiba que o GTC é um excelente investimento. Enquanto escrevo este post, recebi um e-mail da organização do evento informando que as gravações de TODAS as mais de 400 sessões/labs estão disponíveis. Ou seja, o evento ainda vai durar mais alguns meses, pois pretendo assistir a todas as gravações. Há muito conhecimento valioso do evento, ainda a ser explorado.
Clique no link para acessar fotos e vídeos do evento: