Tecnologia divide a execução de tarefas e os dados entre diferentes pontos de um sistema; saiba mais sobre Inteligência Artificial Distribuída (IAD)
A Inteligência Artificial está em todos os setores, nos quais otimizou diferentes processos. Entretanto, a complexidade dos seus modelos e a demanda por processamento de dados em larga escala só crescem.
Isso evidenciou as limitações dos sistemas tradicionais de IA centralizados. A resposta para superar essas barreiras e alcançar novos patamares de desempenho foi a IA Distribuída.
Ela revolucionou o uso da Inteligência Artificial ao distribuir a carga de trabalho entre múltiplos nós computacionais.
O resultado disso foi a possibilidade de processar conjuntos de dados massivos e executar algoritmos complexos.
Mas não se engane: a IA Distribuída não se limita ao aumento da capacidade computacional; ela vai muito além. Acompanhe o texto e saiba mais sobre esta tecnologia, suas possibilidades, aplicações e vantagens!
O que é IA Distribuída?
A Inteligência Artificial Distribuída, também chamada de IAD, representa a aplicação de técnicas de IA em sistemas distribuídos. Isso significa que a execução de um algoritmo não mais ocorre em um único computador.
Com ela, há a divisão do trabalho entre diferentes nós ou dispositivos, os quais ficam interconectados em uma rede.
Essa distribuição da execução de atividades auxilia a IA a lidar com a complexidade de algoritmos e tarefas.
Muitas vezes, eles requerem mais poder computacional e capacidade de armazenamento. Nestes casos, suas exigências superam aquilo que um único sistema poderia fornecer.
Porém, a divisão da execução entre diferentes dispositivos dá à IA a capacidade de lidar com grandes conjuntos de dados.
Isso inclui, também, os modelos complexos, assim como requisitos de execução em tempo real, que são cada vez mais comuns.
Como funciona a IA Distribuída?
A IAD funciona sob a seguinte lógica: ela divide um problema ou processo em tarefas menores. Assim, cada uma delas pode ser processada de forma independente, inclusive em locais diversos de uma rede.
Em cada um deles, que são chamados de nós, há a execução de uma dessas subtarefas. Depois, todos os resultados independentes são combinados. Assim, chega-se à solução final.
Essa execução pode acontecer de inúmeras formas, às quais se dá o nome de “paralelização”. Ela pode se aplicar aos dados, modelos ou tarefas. As abordagens podem ocorrer isoladas ou, então, combinadas.
Independentemente do método utilizado pela IAD, é preciso esclarecer que a comunicação entre os nós se mantém. Aliás, ela é indispensável para o sucesso da Inteligência Artificial Distribuída.
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Arquitetura da IA Distribuída
A arquitetura de um sistema de IA Distribuída varia dependendo da tarefa a ser executada e dos recursos disponíveis para isso. Apesar disso, existem elementos comumente presentes. São eles:
- Nós de computação: cada nó corresponde a uma máquina, que pode ser física ou virtual, responsável por executar uma parte de um algoritmo de IA. Estes nós podem se ilustrar em servidores em um Data Center, em dispositivos embarcados numa rede de sensores ou em computadores pessoais, que são conectados pela internet;
- Rede de comunicação: a rede é responsável por manter a conexão entre os nós. Ela permite que eles se comuniquem e troquem dados entre si. Esse fator requer um cuidado especial na escolha da rede;
- Sistema de armazenamento distribuído: é um elemento geralmente utilizado para atuar sobre grandes conjuntos de dados. O Hadoop Distributed File System (HDFS) é um exemplo dessas ferramentas;
- Camada de coordenação: gerencia o fluxo de dados e a coordenação das ações dos diferentes nós por meio de algoritmos de consenso distribuído. Assim, garante a consistência dos dados;
- Software de IA: é o sistema que executa os algoritmos de IA em cada nó. Ele pode ser um framework de Machine Learning, como TensorFlow, PyTorch ou frameworks específicos voltados ao processamento distribuído.
Mecanismos de coordenação e colaboração
O funcionamento da IA Distribuída depende, necessariamente, da conexão entre os nós do sistema. Eles precisam coordenar suas ações, a fim de que possam colaborar, em grupo, para solucionar o problema.
Para que essa conexão seja possível, existem alguns mecanismos que são aplicados, destacando-se:
Passagem de mensagens: os nós se comunicam pela troca de mensagens, as quais contém dados ou comandos. Aqui é comum o uso de protocolos como MPI (Message Passing Interface).
Algoritmos de consenso distribuído: são algoritmos que garantem que todos os nós cheguem a um consenso sobre o estado do sistema. Isso deve acontecer mesmo diante de falhas ou de atrasos de comunicação.
Coordenação centralizada: existe um nó mestre, que coordena as ações de todos os outros nós. Ele atribui tarefas e coleta resultados, gerenciando os processos e simplificando-os.
Coordenação descentralizada: neste caso, os nós colaboram, mas isso acontece de maneira mais distribuída. Isto é, não existe um nó central de controle, como o citado no item anterior. Essa é uma alternativa que dá mais robustez ao sistema, mas também tem uma implementação com maior complexidade.
Agregação de resultados: são os mecanismos responsáveis por combinar os diferentes resultados produzidos pelos nós que compõem o sistema da IA Distribuída.
Quais são as vantagens da IA Distribuída?
A adoção da IAD tem crescido em diferentes setores, pois ela oferece inúmeras vantagens às empresas em razão de sua estrutura descentralizada. Conheça esses benefícios!
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Escalabilidade e flexibilidade
A AI distribuída permite a adição de outros recursos computacionais, que compõem novos nós na rede.
Por isso, caso haja um aumento de demanda, é possível adicioná-los para que o desempenho das atividades permaneça o mesmo.
Além disso, sua arquitetura distribuída pode ser adaptada para diferentes tipos de tarefas de IA. A IAD está presente no treinamento de modelos, na inferência e no processamento de dados.
Outro ponto que representa a sua flexibilidade é a possibilidade de alocar outros recursos computacionais de forma dinâmica.
Isso significa que as tarefas mais importantes terão prioridade, de forma que o uso dos recursos é otimizado.
Resiliência e redundância
A IA Distribuída tem uma importante tolerância às falhas, o que se deve à descentralização das operações. Assim, se um nó falhar, o sistema pode continuar operando sem interrupções. Afinal, a carga de trabalho é distribuída entre os nós restantes.
A distribuição de dados e modelos, então, permite a continuidade dos trabalhos e, ainda, pode ajudar a melhorar a segurança, pois reduz a dependência de um único ponto.
Redução de latência e melhor desempenho
Dentro de um sistema de IAD, as tarefas de Inteligência Artificial podem ser divididas, para que as subtarefas sejam processadas simultaneamente em diferentes nós.
Portanto, é um modelo que reduz o tempo total necessário para o processamento.
Outro fator que se destaca é a diminuição da latência, possível pelo processamento de dados próximo à sua localização geográfica.
Consequentemente, o desempenho se torna mais rápido.
Casos práticos e aplicações da IA Distribuída
Conhecida a lógica por trás da IA Distribuída e os mecanismos sobre os quais ela se apoia, resta saber como ela é aplicada.
Para isso, nada melhor do que conhecer casos reais de uso. Abaixo estão alguns deles, confira!
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Treinamento de modelos de IA em grande escala
Os modelos de IA modernos, principalmente quando baseados em Deep Learning, exigem quantidades massivas de dados.
Um único computador, por mais potente que seja, pode levar semanas ou meses para treinar um modelo complexo.
A IA Distribuída resolve isso ao particionar o treinamento em múltiplos nós de computação. Cada um deles processa uma parte dos dados.
Os resultados são agregados para construir o modelo final.
Isso é o que acontece em situações como:
- treinamento de grandes modelos de linguagem;
- treinamento de modelos de recomendação em plataformas como Netflix.
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Sistemas autônomos e IoT
Os sistemas autônomos são responsáveis pela tomada de decisões em tempo real. Para isso, baseiam-se em grandes quantidades de dados sensoriais.
A IA distribuída permite que a computação destes sistemas seja distribuída entre vários sensores.
Assim, por exemplo, um carro autônomo pode processar alguns dados localmente (detecção de obstáculos próximos), enquanto outros dados são processados na nuvem (mapeamento, navegação).
Colaboração em ambientes de trabalho remoto
Outro caso que exemplifica como a IA Distribuída é aplicada é o trabalho remoto. Ele requer uma colaboração entre as equipes e colaboradores que prestam suas atividades em locais distintos.
As preocupações incluem o compartilhamento de dados e o processamento colaborativo.
Aqui, a IA Distribuída se apresenta com plataformas que podem organizar informações, facilitar a comunicação e automatizar tarefas colaborativas.
As equipes podem colaborar no processamento de grandes conjuntos de dados, com a divisão de uma tarefa entre diferentes membros e o uso de algoritmos distribuídos para combinar os resultados.
Os exemplos de aplicação desta possibilidade incluem:
- pesquisa científica colaborativa;
- desenvolvimento de software distribuído;
- plataformas de videoconferência com recursos de IA.
Conclusão
Os recursos e o modo de funcionamento único da IA Distribuída a revela como uma das inovações mais promissoras no campo da Inteligência Artificial.
Diferentes setores poderão se beneficiar dela, agilizando processos e melhorando os resultados.
Para saber se a IA Distribuída é uma solução para o seu negócio e como ela pode ajudar, converse com a BRQ. Podemos ajudar você a encontrar as ferramentas mais adequadas para otimizar suas atividades.
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