Tech Savvy and Digital Business
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Dedicado a apaixonados por tecnologia aplicada a negĂłcios digitais, cidades inteligentes, indĂşstria e demais verticais onde dados sĂŁo balizadores para tomada de decisĂŁo. By Luiz Kazan
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https://www.linkedin.com/newsletters/the-ai-soloist-7291002359592210432
*Inteligência artificial* A segunda onda de codificação de IA está aqui Uma série de startups está correndo para construir modelos que podem produzir softwares cada vez melhores. Eles alegam que esse é o caminho mais curto para a AGI. by Will Douglas Heaven janeiro 31, 2025 https://mittechreview.com.br/codificacao-ia/
Como os agentes de IA 🤖 funcionam no Azure? Os agentes de IA estĂŁo se tornando uma parte essencial dos aplicativos modernos, lidando com tarefas complexas, automatizando processos e melhorando a tomada de decisões. Mas como eles funcionam no Azure? Esta arquitetura explica tudo! – Agente de IA no centro Um agente de IA Ă© o cĂ©rebro do sistema. Ele: - Busca dados da memĂłria - Processa consultas usando serviços de IA - Decide quais ferramentas usar - Delega tarefas por meio de serviços do Azure – Armazenamento de memĂłria Os agentes de IA precisam de memĂłria para armazenar e recuperar dados. O Azure fornece: - Banco de Dados SQL do Azure (dados relacionais) - Azure Cosmos DB (dados NoSQL) - Armazenamento de Blobs do Azure (documentos e arquivos) – Ferramentas e microsserviços Os agentes de IA interagem com várias ferramentas para executar tarefas: - Chamadas de API – Conectar-se a serviços externos - Acessar a Internet – Recuperar dados em tempo real - Serviços de visĂŁo – Analisar imagens/vĂdeos - Interpretar cĂłdigo – Entender e otimizar cĂłdigo - Processar documentos – Extrair informações importantes – Serviços de IA no Azure Para impulsionar decisões inteligentes, os agentes de IA usam: - Pesquisa de IA do Azure – Recuperar documentos e conhecimento - Azure OpenAI – Processamento e automação de linguagem natural - Ferramentas de ML – Treinamento e execução avançados de modelos de IA – Delegação e execução de tarefas Os agentes de IA nĂŁo trabalham sozinhos! Eles delegam tarefas para: - Azure Service Bus – Automação orientada por mensagens - Azure Functions – Execução de ações sem servidor – Segurança e monitoramento Para garantir confiabilidade e proteção: - Azure Entra ID – Autenticação e controle de acesso - Azure Firewall e VNet – Isolamento seguro de rede - Azure Monitor e Log Analytics – Rastrear a integridade e o desempenho do sistema – Arquiteturas de agentes de IA Diferentes agentes de IA atendem a propĂłsitos diferentes: - Agentes de reflexo baseados em modelo Usados ​​em IoT e automação (por exemplo, carros autĂ´nomos). Sensores enviam dados para o Azure Percept, Machine Learning e IoT Hub para tomada de decisĂŁo em tempo real. - Agentes baseados em utilitários Analise dados de mercado, use OpenAI e Synapse Analytics e execute negociações por meio do Azure Logic Apps. - Agentes de aprendizagem Use o Azure Bot Service e a OpenAI API para processar a entrada do usuário, recuperar contexto do Cosmos DB e melhorar ao longo do tempo com ferramentas de ML. Por que usar agentes de IA no Azure? – Escalabilidade – Cargas de trabalho de IA se adaptam Ă demanda – Automação – Menos trabalho manual, mais eficiĂŞncia – Segurança – Proteção de nĂvel empresarial para aplicativos de IA – Flexibilidade – Funciona com dados estruturados, nĂŁo estruturados e em tempo real O Azure fornece uma base sĂłlida para a construção de aplicativos orientados por IA com tomada de decisĂŁo em tempo real, automação e integração com serviços de nuvem.
"Cientistas de Oxford conseguem teletransporte com um supercomputador quântico" https://www.nature.com/articles/s41586-024-08404-x
### **TĂtulo do Artigo**: **Computação Quântica DistribuĂda em uma Rede Ă“ptica** ### **Autores**: D. Main, P. Drmota, ... D. M. Lucas **Publicado na Nature**, volume 638, páginas 383–388 (2025). --- ### **Resumo do Artigo**: 1. **Objetivo**: - A computação quântica distribuĂda (DQC, na sigla em inglĂŞs) combina o poder de processamento de mĂşltiplos mĂłdulos quânticos interconectados, permitindo a execução de circuitos quânticos complexos sem comprometer o desempenho ou a conectividade dos qubits. - Redes fotĂ´nicas sĂŁo ideais para interconectar mĂłdulos quânticos, pois permitem entrelaçamento remoto entre qubits de matĂ©ria, possibilitando conectividade lĂłgica total por meio de teletransporte de portas quânticas (QGT). 2. **Desafio**: - Para que a DQC seja escalável, o QGT deve ser determinĂstico e repetĂvel. AtĂ© agora, nenhuma demonstração havia atendido a esses requisitos. 3. **Resultados**: - Os autores demonstraram experimentalmente a distribuição de computações quânticas entre dois mĂłdulos de Ăons presos, interconectados por uma rede fotĂ´nica. - Eles teletransportaram uma porta CZ (controlled-Z) entre qubits de circuitos em mĂłdulos separados, com uma fidelidade de 86%. - Implementaram o algoritmo de busca de Grover de forma distribuĂda, com uma taxa de sucesso de 71%. - TambĂ©m demonstraram circuitos distribuĂdos iSWAP e SWAP, compilados com duas e trĂŞs instâncias de QGT, respectivamente. 4. **ConclusĂŁo**: - A arquitetura DQC demonstrada Ă© versátil e pode ser aplicada a várias plataformas fĂsicas, oferecendo um caminho viável para a computação quântica em grande escala. --- ### **Pontos Principais**: 1. **Arquitetura DQC**: - A DQC divide a computação quântica em mĂłdulos menores interconectados, resolvendo o desafio de escalabilidade e conectividade. - A interface entre mĂłdulos Ă© feita por meio de teletransporte quântico, que evita perdas de informação. 2. **Teletransporte de Portas Quânticas (QGT)**: - O QGT permite a execução de portas quânticas entre qubits em mĂłdulos diferentes, consumindo apenas um par de entrelaçamento (Bell pair) e dois bits clássicos. - A demonstração experimental mostrou que o QGT pode ser feito de forma determinĂstica, com alta fidelidade. 3. **Implementação Experimental**: - Dois mĂłdulos de Ăons presos, separados por 2 metros, foram usados para demonstrar o teletransporte de uma porta CZ. - O algoritmo de Grover foi executado com sucesso, marcando a primeira implementação de um algoritmo quântico distribuĂdo com várias portas nĂŁo locais. 4. **Vantagens das Redes FotĂ´nicas**: - FĂłtons sĂŁo ideais para transportar informação quântica por longas distâncias sem degradação. - A rede fotĂ´nica permite reconfiguração dinâmica e conectividade total entre qubits. 5. **Erros e Melhorias**: - A fidelidade das operações foi afetada por erros locais e no entrelaçamento remoto. - TĂ©cnicas como purificação de entrelaçamento podem melhorar a fidelidade no futuro. 6. **Aplicações Futuras**: - A arquitetura DQC pode ser aplicada a outras plataformas quânticas, como átomos neutros e centros de cor em diamantes. - A tecnologia de repetidores quânticos pode permitir a separação fĂsica de mĂłdulos em grandes distâncias, pavimentando o caminho para uma "internet quântica". --- ### **Tradução dos Termos TĂ©cnicos**: - **Qubit**: Unidade básica de informação quântica. - **Entrelaçamento (Entanglement)**: Correlação quântica entre partĂculas. - **Teletransporte Quântico (Quantum Teleportation)**: TransferĂŞncia de estado quântico entre partĂculas distantes. - **Fidelidade**: Medida da precisĂŁo de uma operação quântica em relação ao ideal. - **Porta CZ (Controlled-Z)**: Operação quântica que aplica uma mudança de fase condicional. - **Algoritmo de Grover**: Algoritmo quântico para busca em banco de dados nĂŁo estruturado. --- ### **ConclusĂŁo**: O estudo demonstra um avanço significativo na computação quântica distribuĂda, mostrando que Ă© possĂvel executar operações quânticas complexas em mĂłdulos separados fisicamente. A arquitetura proposta, baseada em redes fotĂ´nicas, oferece uma solução escalável para a computação quântica em grande escala, com aplicações potenciais em diversas áreas, como criptografia, simulação de materiais e inteligĂŞncia artificial.
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