Plataforma de IA Sustentável da AUTOMAISE

À medida que as aplicações de AI se espalham por vários setores e se tornam onipresentes no nosso quotidiano, o valor comercial da tecnologia de AI não é mais questionável, estando no centro da atual Revolução Digital. Do ponto de vista ambiental, social e até de justiça, é absolutamente imperativo que esta expansão aconteça com base em tecnologias escaláveis e energeticamente mais eficientes. Assim, e atendendo à atual crise climática, urge a necessidade de plataformas que permitam o desenvolvimento de soluções de AI energeticamente mais eficientes. Deste modo, o projeto “Automaise Sustainable AI Platform” compreende um conjunto de objetivos estratégicos e tecnológicos que irão revolucionar a forma de desenvolver as soluções de AI, no setor industrial, destacando a plataforma AI das demais e contribuir para uma digitalização da economia ambientalmente mais responsável. Objetivos estratégicos (OE): >OE1| Desenvolver uma solução digital escalável e sustentável, que possibilite a digitalização das mais variadas empresas da indústria nas vertentes de customer service e de backoffice, respeitando, simultaneamente, o Pacto Ecológico Europeu e apoiando a descarbonização da indústria; >OE2| Sensibilizar os profissionais desta área para os consumos energéticos das atuais tecnologias baseadas em AI e lançar os desenvolvimentos alcançados neste projeto como open-source Python Packages, permitindo que milhões de profissionais de AI em todo o mundo possam beneficiar desta investigação, reduzindo barreiras de acesso à nova geração de modelos de AI; >OE3| Reforçar a posição da empresa nos mercados nacional e internacional e a consolidação da sua posição de destaque como empresa fornecedora de soluções disruptivas baseadas em modelos de AI. Objetivos tecnológicos (OT): >OT1| Conceber, desenvolver e validar uma nova solução de LLM Engine capaz de reduzir as emissões de carbono no pré-treino, fine-tuning e inferência dos modelos LLM na Plataforma da Automaise e introduzir novos mecanismos para reduzir a complexidade desses modelos, com vista à diminuição do seu número de parâmetros; >OT2| Conceber, desenvolver e validar uma nova abordagem de amostragem baseada em meta-learning para o Data-Centric Sampler, capaz de criar amostras eficientes dos dados e por consequência, diminuir a necessidade de aumentar a complexidade de LLMs; >OT3| Conceber, desenvolver e validar uma solução capaz de medir a pegada carbónica de uma solução AI por desenvolver e de estimar a quantidade de carbono que uma determinada solução de AI emite durante o seu treino e aplicação, em produtos de AI da indústria; >OT4| Conceber, desenvolver e validar mecanismos capazes de reduzir os custos do desenvolvimento e produtização das soluções de AI, por via de uma menor dependência de hardware de elevado custo, tanto de aquisição, como de custo energético (GPUs); >OT5| Conceber, desenvolver e validar uma plataforma AI que apresente menor latência nas soluções. O alcance destes objetivos permitirá cumprir a finalidade global do projeto, que passa por tornar a plataforma AI da Automaise na mais sustentável e eficiente do mercado, uma vez que ao diminuir a dependência de dados e consequentemente também do poder computacional necessário para treinar modelos de AI, permitirá desenvolver soluções de AI mais rapidamente por várias ordens de magnitude e reduzir os custos de cloud hosting no desenvolvimento e aplicação de uma solução de AI, tornando a plataforma da Automaise mais competitiva.