Em um cenário onde a inteligência artificial (IA) se transforma a passos largos, a recém-formada startup Liquid AI, uma criação da renomada professora Daniela Rus do MIT, surge como uma promessa revolucionária. A empresa, que vem de um modelo pouco convencional de negócios, denominado ‘spinoff’, acaba de completar um relevante ciclo de financiamento, arrecadando 37,5 milhões de dólares em uma rodada de investimento que oferece uma nova perspectiva para o desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial de propósito geral. Com um valor pós-investimento de 303 milhões de dólares, a Liquid AI pretende explorar novas fronteiras no campo da IA, desbravando caminhos com o uso de redes neurais líquidas, um conceito inovador que promete tornar os sistemas mais acessíveis e eficientes.
Co-fundada por Ramin Hasani, Mathias Lechner e Alexander Amini, a Liquid AI traz a experiência e o conhecimento acadêmico desses profissionais que contribuíram significativamente para a invenção das redes neurais líquidas no laboratório CSAIL do MIT, um centro de pesquisa de ponta em robótica e inteligência artificial. Antes de se unir ao projeto, Hasani atuava como cientista principal de IA na Vanguard, enquanto Lechner e Amini eram pesquisadores conceituados do MIT. Em sua essência, as redes neurais líquidas são projetadas para oferecer um desempenho superior, utilizando uma arquitetura que imita o funcionamento do sistema nervoso de seres vivos, como vermes redondos.
As redes neurais líquidas se destacam por sua flexibilidade e menor demanda computacional em comparação com os modelos tradicionais de IA. A comparação entre uma rede neural líquida e um modelo generativo típico, como o GPT-3 da OpenAI, é reveladora. Enquanto o GPT-3 conta com cerca de 175 bilhões de parâmetros e aproximadamente 50.000 neurônios, uma rede neural líquida treinada para tarefas específicas, como navegação de drones, pode funcionar com apenas 20.000 parâmetros e menos de 20 neurônios. Essa notável redução tarifária se traduz em uma significativa economia no poder computacional necessário para treinar e operar esses modelos, um aspecto crucial diante da crescente demanda por capacidade computacional no campo da inteligência artificial.
A arquitetura simples das redes líquidas não só permite um funcionamento mais econômico, mas também um entendimento mais claro do que ocorre dentro do modelo. A possibilidade de compreender a função de cada neurônio em uma rede neural líquida é muito mais intuitiva do que em modelos complexos como o GPT-3. Além disso, esses modelos se destacam pela capacidade de se adaptarem a mudanças nas condições ao seu redor. Ao invés de processar dados isoladamente, as redes líquidas consideram sequências de dados, permitindo que ajustem dinamicamente a troca de sinais entre seus neurônios. Essa característica é fundamental para tarefas como a condução autônoma, onde a adaptabilidade a condições climáticas não previstas é essencial para o sucesso da operação.
Resultados obtidos recentemente pela equipe da Liquid AI são impressionantes. Em testes de navegação autônoma, a rede neural líquida superou outros modelos, permitindo que drones realizassem decisões eficazes em ambientes desconhecidos. Foi a única configuração que demonstrou a capacidade de generalizar suas experiências a cenários novos sem necessitar de ajustes finos. A aplicação dessas redes não se limita apenas ao setor de drones, mas se estende a diversas áreas, como o monitoramento da vida selvagem, serviços de entrega e até ao gerenciamento de redes elétricas e transações financeiras.
A Liquid AI não pretende apenas ser mais um competidor no mercado saturado de empresas de IA, mas se propõe a desenvolver novos modelos fundamentais que superem as limitações de sistemas como os das empresas de modelos de fundação, à semelhança da OpenAI e seus concorrentes. O financiamento recebido servirá para acelerar a construção de modelos de liquidez que não apenas rivalizem, mas que sejam visionados como soluções de próxima geração para enfrentar os desafios atuais da inteligência artificial.
Além do design e treinamento de novos modelos, a Liquid AI está em processo de desenvolvimento de uma infraestrutura de IA privada e sob medida para seus clientes, disponibilizando uma plataforma que possibilita a criação de modelos específicos para diferentes finalidades. A equipe está ciente da responsabilidade que acompanha o desenvolvimento de tecnologias tão poderosas. Como ressalta Hasani, “a responsabilidade e a segurança dos grandes modelos de IA são de importância primordial”. A proposta é oferecer soluções que sejam não apenas mais eficientes, mas também mais compreensíveis e confiáveis.
Com uma equipe inicial de 12 pessoas, a Liquid AI, que tem sede em Palo Alto além de Boston, planeja expandir seus recursos humanos para 20 até o início do próximo ano. Em tempos de inovação frenética, a Liquid AI se destaca, não apenas por sua proposta única, mas pela possibilidade real de transformar a forma como interagimos com a inteligência artificial, levando a um futuro onde a adaptabilidade e a eficiência são a norma. Convidamos você a acompanhar de perto essa jornada valiosa, pois a próxima grande revolução pode muito bem estar a caminho.
Para mais informações sobre a Liquid AI e suas inovações, você pode visitar o site oficial da Liquid AI.
