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Dedicado a apaixonados por tecnologia aplicada a negócios digitais, cidades inteligentes, indústria e demais verticais onde dados são balizadores para tomada de decisão. By Luiz Kazan
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*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 estão 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 é o cérebro do sistema. Ele: - Busca dados da memória - Processa consultas usando serviços de IA - Decide quais ferramentas usar - Delega tarefas por meio de serviços do Azure – Armazenamento de memória Os agentes de IA precisam de memória 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 visão – Analisar imagens/vídeos - Interpretar código – Entender e otimizar código - 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 não 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 propósitos diferentes: - Agentes de reflexo baseados em modelo Usados em IoT e automação (por exemplo, carros autônomos). Sensores enviam dados para o Azure Percept, Machine Learning e IoT Hub para tomada de decisão 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 à demanda – Automação – Menos trabalho manual, mais eficiência – Segurança – Proteção de nível empresarial para aplicativos de IA – Flexibilidade – Funciona com dados estruturados, não estruturados e em tempo real O Azure fornece uma base sólida para a construção de aplicativos orientados por IA com tomada de decisão 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

### **Título do Artigo**: **Computação Quântica Distribuída em uma Rede Óptica** ### **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 distribuída (DQC, na sigla em inglês) combina o poder de processamento de múltiplos módulos quânticos interconectados, permitindo a execução de circuitos quânticos complexos sem comprometer o desempenho ou a conectividade dos qubits. - Redes fotônicas são ideais para interconectar módulos quânticos, pois permitem entrelaçamento remoto entre qubits de matéria, possibilitando conectividade lógica total por meio de teletransporte de portas quânticas (QGT). 2. **Desafio**: - Para que a DQC seja escalável, o QGT deve ser determinístico e repetível. Até agora, nenhuma demonstração havia atendido a esses requisitos. 3. **Resultados**: - Os autores demonstraram experimentalmente a distribuição de computações quânticas entre dois módulos de íons presos, interconectados por uma rede fotônica. - Eles teletransportaram uma porta CZ (controlled-Z) entre qubits de circuitos em módulos separados, com uma fidelidade de 86%. - Implementaram o algoritmo de busca de Grover de forma distribuída, com uma taxa de sucesso de 71%. - Também demonstraram circuitos distribuídos iSWAP e SWAP, compilados com duas e três instâncias de QGT, respectivamente. 4. **Conclusão**: - A arquitetura DQC demonstrada é versátil e pode ser aplicada a várias plataformas físicas, oferecendo um caminho viável para a computação quântica em grande escala. --- ### **Pontos Principais**: 1. **Arquitetura DQC**: - A DQC divide a computação quântica em módulos menores interconectados, resolvendo o desafio de escalabilidade e conectividade. - A interface entre módulos é 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 módulos 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 determinística, com alta fidelidade. 3. **Implementação Experimental**: - Dois módulos de íons 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 distribuído com várias portas não locais. 4. **Vantagens das Redes Fotônicas**: - Fótons são ideais para transportar informação quântica por longas distâncias sem degradação. - A rede fotônica 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. - Técnicas 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 física de módulos em grandes distâncias, pavimentando o caminho para uma "internet quântica". --- ### **Tradução dos Termos Técnicos**: - **Qubit**: Unidade básica de informação quântica. - **Entrelaçamento (Entanglement)**: Correlação quântica entre partículas. - **Teletransporte Quântico (Quantum Teleportation)**: Transferência de estado quântico entre partículas distantes. - **Fidelidade**: Medida da precisão 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 não estruturado. --- ### **Conclusão**: O estudo demonstra um avanço significativo na computação quântica distribuída, mostrando que é possível executar operações quânticas complexas em módulos separados fisicamente. A arquitetura proposta, baseada em redes fotônicas, oferece uma solução escalável para a computação quântica em grande escala, com aplicações potenciais em diversas áreas, como criptografia, simulação de materiais e inteligência artificial.

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