Computação quântica 101: Processador Eagle

novembro 17, 2021 § Deixe um comentário

A montagem do Eagle, o novo processador de 127 Qbits da IBM.

O Eagle foi desenvolvido em parceria com a Universidade de Tóquio. A escolha do Japão não foi por acaso, SONY, Toshiba, Toyota, Hitachi, dentre outras empresas japonesas, estão investindo pesado em pesquisa científica em computação quântica, sobretudo para a produção de hardwares. Proximidade geográfica, nesse caso, é essencial para acelerar as inovações necessárias em Qbits supercondutores.

Leia o texto completo em Update or Die. Publicada em 17 de novembro de 2021.

Computação quântica 101: Introdução

novembro 11, 2021 § Deixe um comentário

As implicações do fenômeno quântico em diversas áreas do conhecimento humano são, no mínimo, fascinantes e valem o esforço cognitivo. 

A primeira vez em que conversei com um físico sobre mecânica quântica, ouvi a seguinte frase: “se alguém te falar que é possível você começar a conhecer esse assunto em menos de dez anos, é mentira”. Na minha arrogância juvenil respondi que não tinha interesse na física quântica propriamente dita, tinha interesse em algumas propriedades dela que alguns cientistas da computação achavam adaptáveis à teoria da computação. 

Leia o texto completo em Update or Die. Publicada em 11 de novembro de 2021.

Resposta à equação para o Halloween

novembro 4, 2021 § Deixe um comentário

Em meu texto anterior, compartilhei uma equação que causou um certo debate. Resolvi escrever mais algumas linhas sobre o assunto.

A equação em questão era a seguinte: -1 = i * i. Como foi durante o final de semana em que se comemorava o Halloween, apelidei-a com o seu nome. Como recebi diversas mensagens comentando o texto e pedindo explicações adicionais, resolvi escrever mais algumas linhas sobre o assunto. O primeiro ponto de esclarecimento se refere ao envolvimento de números complexos. Por que considerá-los parte da equação? 

Leia o texto completo em Update or Die. Publicada em 04 de novembro de 2021.

Equação para o Halloween

novembro 1, 2021 § Deixe um comentário

Acho que a única matemática assustadora nessa semana deveria ser os desafios de Halloween

A pequena equação a seguir apareceu em um debate entre alguns amigos. Referia-se à possibilidade de um resultado como -1 = 1. O culpado foi:

-1 = i * i

Leia o texto completo em Update or Die. Publicada em 31 de outubro de 2021.

A halloween equation

outubro 30, 2021 § Deixe um comentário

The following little equation appeared in a debate among some friends. It concerned the possibility of a result such as -1 = 1. The culprit was:

-1 = i * i

One of the friends answered the question as:

-1 = √-1 * √-1

-1 = √1

-1 = 1

What is the problem with the above spooky answer? Well, the way I see it, this friend had one little mistake, which was to consider the equation inside the Cartesian plane. In my opinion, it is clearly under the Argand plane, which contains the complex numbers (e.g., x+yi). In this case, we could not consider i = √-1 but i = √1 and the negative sign should be outside both square roots.  Hence, the answer would be:

-1 = – (√1 * √1)

-1 = -√1

-1 = -1

I guess the only spooky math around should be the Halloween challenges, like the one below.

Font: mashupmath

Notice that it takes two black cats to make one pumpkin. So:

Black Cat = 6

Cauldron = 14

Pumpkin = 12

Happy Halloween, folks. A nice trick-or-treating to you all.

Abrindo a caixa-preta das deep learning

outubro 8, 2021 § Deixe um comentário

Entre as técnicas mais bem-sucedidas de aprendizado de máquinas estão aquelas associadas ao deep learning.

Businessman touching “AI” word on screen of digital booth with fintech infographic. Hi-tech business concept .

Um dos objetivos centrais das pesquisas no subcampo da inteligência artificial conhecida como machine learning, é entender como a máquina aprende diretamente dos dados. Entre as técnicas mais bem-sucedidas de aprendizado de máquinas estão aquelas associadas ao deep learning, que usa várias camadas de representação para aprender recursos descritivos diretamente dos dados de treinamento [1]. Falei um pouco sobre o assunto em três textos anteriores (Visão computacional na era do deep learningConfigurando e depurando uma rede deep learning; e Derivada e Gradiente). Apesar de todo o sucesso das deep learnings, ainda não é muito bem compreendido teoricamente porque elas são tão bem-sucedidas em descobrir padrões em dados estruturados. Uma explicação, baseada na noção de informação relevante, vem ganhando terreno nos últimos anos. 

Leia o texto completo em Update or Die. Publicada em 08 de outubro de 2021.

Problema de matemática

setembro 24, 2021 § Deixe um comentário

Resolver problemas de matemática é uma das formas mais garantidas de se desenvolver o conhecimento na matéria.

Sua importância vem da crença de que a matemática se constrói a partir do raciocínio e não da memorização. Desta forma, a resolução de problemas permite que a pessoa compreenda e consiga explicar os processos usados para chegar às soluções, ao invés de se lembrar de como aplicar um conjunto de procedimentos. 

Leia o texto completo em Update or Die. Publicada em 24 de setembro de 2021.

Derivada e Gradiente

agosto 23, 2021 § Deixe um comentário

Em um texto anterior comentei que uma das causas mais comuns de problemas em redes neurais profundas (deep learning) é o gradiente. Me furtei da explicação alegando que para entender o que é um gradiente seria necessário entender primeiro o que era uma derivada. Pretendo pagar a dívida neste texto. Para tal, vou me basear largamente nos livros de Cálculo do Tom M. Apostol, os famosos Tommy I e Tommy II (no nosso caso, foco bastante no conteúdo que está no capítulo 4 do Tommy I). Na sequência, complemento o texto anterior com as dicas para resolver problemas com gradientes.

Leia o texto completo em Update or Die. Publicada em 23 de agosto de 2021.

O Futuro da Ciência de Dados

julho 2, 2021 § Deixe um comentário

“Em 10 anos os cientistas de dados vão desaparecer”.

A afirmação contundente me acordou naquela tarde sonolenta de sexta-feira. Explico: me reúno periodicamente com um grupo de colegas, principalmente pesquisadores e especialistas de IA, para trocar ideias, experiências ou simplesmente jogar conversa fora. Como estamos espalhados por diversas partes do mundo, os horários são combinados para acomodar a maioria. Neste dia em especial, era por volta das 16h no Brasil e estava sofrendo daquela sonolência do meio da tarde que me é característica. O colega em questão estava na Califórnia e tinha acabado de voltar do almoço. Outro colega, na Alemanha, que já deveria estar pensando no jantar, perguntou se ele havia comido algo estragado. O colega californiano resolveu então aprofundar um pouco mais a afirmação, explicando os motivos de a haver feito.

Leia o texto completo em Update or Die. Publicada em 02 de julho de 2021.

Configurando e depurando uma rede deep learning

junho 4, 2021 § Deixe um comentário

Em texto anterior comentei que era importante definir corretamente o número de camadas e o número de nós neurais em cada camada oculta. Disse até que era o “pulo do gato”. Gostaria de comentar a respeito de algumas regras básicas para isso. Confesso que ao planejar o que escreveria aqui, fui tomado por algumas dúvidas. A principal delas: por que um usuário de tecnologia se interessaria por isso? Afinal, na maioria das vezes não precisamos saber como as coisas funcionam. A aspirina, por exemplo, foi descoberta em 1897 e ainda assim ninguém explicou de forma convincente como funcionava até 1995.

Essa abordagem de descoberta – baseada em respostas primeiro, explicações depois – acumula o que é chamado de dívida intelectual [1]. É possível descobrir algo que funciona sem saber porque funciona e, em seguida, colocar esse entendimento intuitivo em uso imediatamente, assumindo que o mecanismo oculto que a faz funcionar será descoberto mais tarde. Em alguns casos, pagamos essa dívida intelectual rapidamente. Mas, em outros, como no caso da aspirina, deixamos que essa “dívida” se prolongue durante décadas, contando com um conhecimento que não é totalmente entendido. 

Leia o texto completo em Update or Die. Publicada em 04 de junho de 2021.