Estratégia da Microsoft no domínio da computação em nuvem

07/07/2024 13 min read

A inteligência artificial é uma das bases das tecnologias contemporâneas e desempenha um papel significativo quando se fala da aplicação da computação em nuvem. Um dos gigantes da tecnologia, a Microsoft, resolveu o problema com êxito e incorporou a inteligência artificial na sua atividade principal, a computação em nuvem, tornando os serviços mais inteligentes, flexíveis e fáceis de utilizar. Este artigo aborda a importância da inteligência artificial no programa oferecido pela Microsoft e as possibilidades de desenvolvimento futuro deste sistema.

Uma visão geral da computação em nuvem da Microsoft e da abordagem da Inteligência Artificial

O Azure é o serviço de computação em nuvem da Microsoft que se encontra entre as maiores e mais populares soluções de nuvem da atualidade. Possui uma gama de serviços para computadores, armazenamento e redes, bem como uma série de ferramentas para a inteligência artificial e a aprendizagem automática. A inteligência artificial não é apenas uma melhoria do Azure, mas sim uma direção que a Microsoft está a tomar para permitir uma revolução na forma como as empresas são geridas e as coisas novas são desenvolvidas.

Como evoluíram os serviços de nuvem e inteligência artificial da Microsoft

A Microsoft tem estado ativa no domínio da inteligência artificial há várias décadas e está entre os líderes neste domínio. À medida que tecnologias como a aprendizagem automática, o processamento de linguagem natural e a visão computacional melhoram, a empresa tem vindo a aplicar gradualmente a inteligência artificial nos seus serviços de computação em nuvem. Estas mudanças fizeram com que as indústrias investissem mais fundos na investigação em inteligência artificial, adquirissem ou estabelecessem parcerias com outras empresas com o objetivo de aumentar a sua força em termos de inteligência artificial.

Objectivos estratégicos

O objetivo básico da inteligência artificial ao concentrá-la no plano de computação em nuvem da Microsoft é equipar as empresas com ferramentas para capitalizar o núcleo da inteligência artificial. Isto inclui aproximar a inteligência artificial da empresa, tornando-a facilmente implementável em numerosas aplicações e indústrias com diferentes níveis de maturidade digital.

Principais elementos de inteligência artificial na arquitetura de nuvem da Microsoft

O plano de serviços de nuvem de inteligência artificial da Microsoft engloba vários elementos que têm como objetivo melhorar o desempenho e a usabilidade. Estes componentes são os serviços de inteligência artificial, as plataformas de aprendizagem automática, os serviços cognitivos e a infraestrutura que suporta a inteligência artificial.

Serviços de IA do Azure

Os Serviços de IA do Azure continuam a ser técnicas já prontas que os programadores podem utilizar nas suas aplicações para as tornar inteligentes sem serem necessariamente especialistas em inteligência artificial. Estes serviços incluem:

Azure Machine Learning: Uma solução abrangente que permite aos utilizadores codificar, treinar e lançar modelos de aprendizagem automática para grandes volumes de dados. Suporta várias estruturas e linguagens e tem grande flexibilidade e simplicidade.
Serviços Cognitivos do Azure: Uma lista de APIs, SDKs e serviços que podem ser usados por um desenvolvedor para adicionar um aplicativo inteligente, envolvente e detetável aos sistemas. Alguns deles estão relacionados com a visão, a linguagem, a fala, a gestão de decisões, bem como outros serviços.
Serviço de Bot do Azure: Um ambiente de desenvolvimento para criar, treinar e implementar bots de conversação em linguagem natural que envolvem os utilizadores através de texto, voz ou multimédia.

Plataformas de Aprendizagem Automática

Aprendizagem automática de máquinas (AutoML): Esta funcionalidade aumenta a tarefa de desenvolvimento de um modelo de aprendizagem automática através da automatização de várias tarefas triviais e, ao mesmo tempo, apoia os utilizadores na seleção de modelos e na afinação de hiperparâmetros.
Azure Databricks: Uma plataforma de análise baseada no Apache Spark, concebida especialmente para trabalhar no Azure, que melhora as capacidades de desenvolvimento de aplicações de Big Data e de inteligência artificial.
Azure Synapse Analytics: Um serviço de análise de grandes volumes de dados a pedido que incorpora a ingestão e a preparação de dados, o armazenamento de dados, a gestão de dados e as camadas de serviço numa única solução para satisfazer consultas instantâneas de inteligência empresarial e aprendizagem automática.

Serviços Cognitivos

Os serviços Cognitivos do Azure fornecem inteligência artificial a programadores que não são especialistas em Aprendizagem Automática através de um conjunto de APIs RESTful.

Visão: A visão computacional e a visão personalizada, a API de rosto e o reconhecedor de formas são serviços que oferecem funcionalidades de análise de imagem e vídeo.
Fala: Funcionalidades como a Conversão de voz em texto, Conversão de texto em voz, Traduções de voz e Reconhecimento de oradores para suportar o processamento complexo de voz.
Linguagem: Análise de texto, tradutor, QnA Maker e LUIS, os serviços de processamento de linguagem natural auxiliam na análise de texto, na aquisição de conhecimentos e na criação de chatbots.
Decisão: Estas APIs incluem o Personalizador, o Moderador de Conteúdos e o Detetor de Anomalias que fornecem decisões mais precisas aos clientes.

Infraestrutura de Inteligência Artificial

A Microsoft fornece uma infraestrutura de inteligência artificial robusta no Azure, que inclui:

Computação de Alto Desempenho (HPC): O Azure fornece capacidade, plataformas eficientes para treinar modelos de IA profunda que estão equipados com componentes sofisticados como GPUs, FPGAs e outros.
Supercomputador de IA: A Microsoft desenvolveu um dos maiores supercomputadores de inteligência artificial como parte do Azure, para cargas de trabalho pesadas em tarefas relacionadas com a inteligência artificial, bem como para a formação em inteligência artificial.
IA de borda: O Azure IoT e o Azure Stack Edge processam a inteligência artificial na borda das coisas e permitem o processamento de dados em tempo real mais longe da fonte.

Aplicações e casos de utilização

A inteligência artificial foi adicionada à plataforma de nuvem da Microsoft para formar diferentes oportunidades para vários sectores. A combinação da inteligência artificial na plataforma de computação em nuvem da Microsoft expandiu várias oportunidades que podem ser acedidas por diferentes sectores. Eis algumas aplicações e casos de utilização notáveis:

Cuidados de saúde

A incorporação da inteligência artificial nas soluções de cuidados de saúde em nuvem pode aumentar a qualidade dos cuidados prestados aos doentes. A utilização de soluções avançadas de nuvem no domínio dos cuidados de saúde pode beneficiar o paciente, os seus resultados clínicos e o trabalho operacional e de investigação. Os exemplos incluem:

Imagiologia médica: Utilizar a nuvem do Azure para apoiar o processo de diagnóstico de doenças a partir de imagens médicas e aplicar os Serviços Cognitivos do Azure para Visão Computacional.
Análise Preditiva: Utilizar a inteligência artificial e a análise de grandes volumes de dados do Azure Machine Learning para prever a probabilidade de readmissão de vários pacientes, de modo a ajudar a desenvolver os melhores mecanismos para o seu tratamento.
Processamento de linguagem natural: Utilizar a extração de texto em EHRs para os analisar e obter informações úteis para otimizar os resultados de saúde dos pacientes.

Retalho

A inteligência artificial no retalho pode ajudar a criar a perceção de uma “experiência de compra pessoal”, automatizar a cadeia de fornecimento e aumentar as vendas. As principais utilizações incluem:

Recomendações personalizadas: Empregar o poder da inteligência artificial da plataforma Azure para estudar a atividade dos clientes e oferecer-lhes produtos relevantes.
Gestão de inventário: Utilização de redes neurais artificiais para prever a procura e gerir a aquisição de inventário de forma mais eficiente.
Serviço ao cliente: Adotar a utilização de interfaces de conversação inteligentes para reduzir as horas de serviço de apoio ao cliente e aumentar a eficácia da prestação de serviços.

Finanças

As empresas financeiras podem utilizar a inteligência artificial e a tecnologia de nuvem para a gestão de riscos, otimização de processos e serviço ao cliente personalizado. Os casos de uso incluem:

Deteção de fraudes: Utilizar modelos de aprendizagem automática alojados no Azure para identificar fraudes em tempo real.
Negociação automatizada: Utilizar a inteligência artificial para analisar dados de mercado e, em seguida, gerir as transacções de forma independente utilizando algoritmos.
Informações sobre o cliente: O processamento dos dados brutos provenientes dos clientes utilizando o processamento de linguagem natural para gerar informações significativas para melhorar a prestação de serviços.

Fabrico

As soluções na nuvem com capacidades de inteligência artificial podem detetar ineficiências e falhas no fabrico e, ao mesmo tempo, transformar a garantia de qualidade e a cadeia de fornecimento global. A utilização inclui:

Manutenção preditiva: Manutenção preditiva empregando a IoT e a aplicação da aprendizagem automática na estimativa da probabilidade de falha das máquinas num momento específico.
Controlo de qualidade: Visão por computador para verificar a qualidade necessária dos produtos inspeccionados e imagens de objectos.
Otimização da cadeia de fornecimento: Incorporação de inteligência artificial para analisar dados da cadeia de fornecimento para determinar as formas mais eficientes de mover produtos através da cadeia de fornecimento e gerir os níveis de inventário.

Perspectivas e desafios futuros

A Microsoft apresentou um crescimento espetacular na sua especialização em computação em nuvem à medida que se prepara para avançar ainda mais. No entanto, há várias perspectivas e desafios a considerar:

Perspetivas futuras

Capacidades de inteligência artificial melhoradas: Do ponto de vista do futuro, à medida que a tecnologia de inteligência artificial se desenvolve, os serviços de inteligência artificial mais sofisticados e adaptados a determinados domínios deverão aparecer no Azure, pelo que a utilização da inteligência artificial se tornará ainda mais fácil e mais integrada nos processos empresariais.
Democratização da inteligência artificial: A Microsoft quer a inteligência artificial para todos e para tudo, indo ao ponto de garantir que mesmo as pequenas e médias empresas possam incorporar esta tecnologia nas suas linhas de negócio.
Integração com tecnologias emergentes: A inteligência artificial com outras tecnologias emergentes, incluindo 5G, IoTs, cadeia de blocos, aumentará o seu potencial e causará muitos desenvolvimentos inovadores.

Desafios

Privacidade e segurança dos dados: A proteção da informação consumida nos modelos de inteligência artificial é um desafio importante, uma vez que se torna mais vulnerável à medida que os casos de utilização são desenvolvidos.
Ética da inteligência artificial: Existem vários tipos de preocupações éticas em relação à tecnologia de inteligência artificial, que incluem decisões tendenciosas e injustas, incapacidade de explicar o seu trabalho e ação, pelo que é crucial estabelecer a aceitação social das tecnologias de inteligência artificial.
Lacuna de competências: Existem lacunas nas exigências de competências dos profissionais especializados em inteligência artificial e ciência dos dados, e não é fácil resolvê-las imediatamente, uma vez que envolvem investimentos de capital no meio académico.

Resumo

A inteligência artificial está no centro do negócio da nuvem da Microsoft e está a transformar a Nuvem Azure numa nuvem inteligente e inteligente que pode colocar a transformação digital de volta no poder e acelerar o ritmo dos negócios em todos os sectores. Assim, com o plano One Microsoft para serviços de inteligência artificial de ponta a ponta, centros de dados e o valor central da inteligência artificial responsável, a Microsoft está pronta para dominar o próximo período de revolução.

Por fim, preparámos para si as perguntas mais frequentes e as respectivas respostas

Como é que a Microsoft utilizou a Inteligência Artificial

A Microsoft aproveitou a inteligência artificial para melhorar vários produtos e serviços, incluindo o Microsoft Office, os serviços de nuvem Azure e o Dynamics 365, para melhorar as experiências do utilizador, a produtividade e a tomada de decisões.

Benefícios da Inteligência Artificial

A inteligência artificial oferece inúmeros benefícios, incluindo maior eficiência através da automatização, melhor tomada de decisões com análise de dados e maior exatidão e precisão em várias tarefas. Além disso, a inteligência artificial pode proporcionar experiências personalizadas, ajudar no diagnóstico médico e fazer avançar os veículos autónomos, entre outras aplicações.

Como os gigantes da tecnologia estão a utilizar a inteligência artificial

Gigantes tecnológicos como a Google, a Amazon, o Facebook e a Microsoft estão a tirar partido da inteligência artificial para melhorar vários produtos e serviços, incluindo carros autónomos, reconhecimento facial e processamento de linguagem natural. Estão também a utilizar a inteligência artificial para melhorar a eficiência, a tomada de decisões e as experiências dos clientes em sectores como o comércio eletrónico, os cuidados de saúde e as finanças.

Ferramentas mais recentes da Microsoft

A Microsoft introduziu várias novas ferramentas com inteligência artificial, incluindo o Copilot para o Microsoft 365, que aumenta a produtividade ajudando em tarefas como escrever emails e propostas, e o Microsoft Designer, uma aplicação de design gráfico que utiliza inteligência artificial para criar publicações e gráficos impressionantes nas redes sociais. Além disso, o Microsoft Edge inclui ferramentas de compras orientadas por inteligência artificial e uma barra lateral personalizável para multitarefas.

Como utilizar a inteligência artificial

Para utilizar eficazmente a inteligência artificial, as organizações devem identificar problemas empresariais específicos, recolher dados relevantes, escolher modelos e ferramentas de inteligência artificial adequados e monitorizar e otimizar continuamente os sistemas de inteligência artificial. A colaboração entre especialistas no domínio e especialistas em inteligência artificial é crucial para uma implementação bem sucedida da inteligência artificial.