Quais são as 5 gigantes da IA recentemente homenageadas no VinFuture 2024?

Na noite passada (6 de dezembro), o prêmio principal do VinFuture 2024, no valor de US$ 3 milhões (mais de 76 bilhões de VND), foi concedido a cinco cientistas : Yoshua Bengio, Geoffrey E. Hinton, Jensen Huang, Yann LeCun e Fei-Fei Li, por suas contribuições inovadoras para o avanço do aprendizado profundo.

O comitê de premiação observou que os avanços na aprendizagem profunda inauguraram uma era inovadora de tecnologia, permitindo que as máquinas "aprendam" com quantidades massivas de dados e alcancem uma precisão incrível em tarefas como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e tomada de decisões.

Desde 2012, o aprendizado profundo tornou-se uma ferramenta fundamental para impulsionar grandes avanços em diversas áreas, como saúde, automação e serviços financeiros, moldando assim a inovação futura. Essas novas aplicações tecnológicas têm o potencial de transformar a vida de milhões de pessoas, melhorando a eficiência nos negócios e na área da saúde.

Professor Yoshia Bengio

O professor Yoshua Bengio é o fundador do Instituto de Pesquisa Mila, que se concentra em redes neurais artificiais, incluindo avanços significativos em aprendizagem de representação e modelos generativos.

Suas contribuições tornaram-se parte essencial dos modernos sistemas de aprendizado profundo, particularmente no processamento de linguagem natural (PLN). Seu trabalho facilitou o desenvolvimento de ferramentas como assistentes virtuais e ferramentas de tradução, permitindo que milhões de pessoas em todo o mundo acessem essas tecnologias. Sua pesquisa continua a moldar campos relacionados ao aprendizado profundo, da robótica ao desenvolvimento da medicina personalizada.

Professora Yoshia Bengio (à extrema esquerda)

As inovações da Bengio permitem que os sistemas "aprendam" e gerem dados com incrível precisão. Essas inovações são particularmente importantes na criação de soluções baseadas em IA para enfrentar desafios globais, como aprimorar a assistência médica e promover o desenvolvimento ambiental sustentável.

Em seu discurso na cerimônia de premiação, o professor relembrou sua trajetória com a IA, que começou há 20 anos, quando se interessou por redes neurais e quis compreender os princípios por trás da inteligência. Naquela época, ele não imaginava o quão significativos seriam os avanços e sucessos para a sociedade atual.

"A IA só poderá oferecer enormes benefícios se a liderarmos adequadamente. Devemos compreender a dimensão do desafio e assumir a responsabilidade pela implementação bem-sucedida da IA", enfatizou ele.

Professor Geoffrey Hinton

O professor Geoffrey Hinton, da Universidade de Toronto, Canadá, é reconhecido por sua liderança e pesquisa fundamental em arquitetura de redes neurais. Seu artigo de 1986, em coautoria com David Rumelhart e Ronald Williams, demonstrou representações distribuídas em redes neurais treinadas pelo algoritmo de retropropagação. Esse método tornou-se uma ferramenta padrão em inteligência artificial e levou a avanços no reconhecimento de imagem e fala.

Ao refinar a arquitetura de redes neurais profundas e usar grandes conjuntos de dados para treiná-las, o Professor Hinton abriu novos caminhos para a pesquisa e aplicações em inteligência artificial, pavimentando assim o caminho para avanços no desenvolvimento de modelos de IA e sistemas automatizados.

Em seu discurso na cerimônia de premiação, o Professor Geoffrey E. Hinton afirmou que ele, juntamente com os Professores Yoshua Bengio e Yann LeCun, dedicaram suas vidas ao desenvolvimento da tecnologia de redes neurais. Ele também expressou sua satisfação pelo reconhecimento da VinFuture às contribuições de Jen-Hsun Huang no desenvolvimento do software necessário para a inteligência artificial, bem como à Professora Fei-Fei Li no fornecimento de big data – um elemento que comprovou a eficácia dessa tecnologia.

Senhor Jensen Huang

Jensen Huang, presidente da NVIDIA, é reconhecido por sua liderança visionária na transformação das unidades de processamento gráfico (GPUs) em ferramentas poderosas para aprendizado profundo e computação acelerada.

O desenvolvimento da plataforma CUDA (Compute Unified Device Architecture) possibilitou que a programação em GPUs lidasse de forma eficiente com as enormes demandas computacionais do aprendizado profundo. Essa inovação permite o treinamento rápido de redes neurais e torna as GPUs uma ferramenta essencial na pesquisa e desenvolvimento de inteligência artificial em todo o mundo.

Jensen Huang discursa na cerimônia de premiação.

As GPUs tornaram-se um elemento essencial na pesquisa moderna em inteligência artificial, acelerando a inovação em áreas como reconhecimento de fala, carros autônomos, processamento de imagens médicas e processamento de linguagem natural. Hoje, o aprendizado profundo acelerado por GPU está impulsionando muitos avanços, como os modelos de IA populares atuais e as ferramentas de diagnóstico e tratamento na área da saúde, beneficiando milhões de pessoas em todo o mundo.

"Sinto-me profundamente honrado em receber o Grande Prêmio VinFuture na presença de meus amigos e cientistas renomados como o Professor Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton e Yann LeCun."

"Este prêmio é um reconhecimento da Fundação VinFuture ao nosso potencial inovador em IA em todos os setores. É uma honra recebê-lo, representando meus colegas da NVIDIA que dedicaram suas vidas e carreiras à ciência da computação e áreas afins", disse Jen-Hsun Huang.

Professor Yann LeCun

O professor Yann LeCun, diretor de Ciência da IA na Meta, é reconhecido por seu trabalho pioneiro no desenvolvimento de redes neurais convolucionais (CNNs). Esses modelos são cruciais para o desenvolvimento de tecnologias de reconhecimento de imagem e aprendizado profundo.

Seu trabalho com redes neurais convolucionais (CNNs) no final da década de 1980 lançou as bases para o aprendizado automatizado de características hierárquicas de imagens, o que é crucial em tarefas como detecção de objetos e reconhecimento facial.

As inovações do Professor LeCun impulsionaram avanços em diversos setores que utilizam tecnologia de processamento de imagens, desde diagnósticos médicos até direção autônoma. As Redes Neurais Convolucionais (CNNs) tornaram-se padrão em aplicações de inteligência artificial utilizadas por bilhões de pessoas diariamente, desempenhando um papel fundamental no desenvolvimento de tecnologias como reconhecimento facial e processamento de imagens médicas.

O professor Yann LeCun explicou que o troféu VinFuture 2024 se assemelha muito a uma rede neural, com seus neurônios interconectados. Esse símbolo é realmente apropriado para o seu trabalho.

"As máquinas podem aprender, embora ainda não na mesma medida que os humanos, mas estamos caminhando nessa direção. Acredito que a IA pode se desenvolver ainda mais, tornando-se mais inteligente. A IA nos ajuda a expandir a inteligência humana; na verdade, a IA já fez isso em seus antecessores", disse ele.

Os assistentes de IA podem se tornar mais inteligentes e, à medida que continuarmos a treiná-los em linguagem, cultura e valores, eles criarão um tesouro de dados humanos que precisa ser compartilhado, expandindo o conhecimento globalmente e impulsionando o progresso na ciência, medicina e tecnologia, afirmou o especialista.

Professor Fei-Fei Li

A professora Fei-Fei Li, da Universidade de Stanford, EUA, é reconhecida por suas contribuições pioneiras para o campo da visão computacional e pelo desenvolvimento do conjunto de dados ImageNet. Sua liderança no projeto ImageNet revolucionou o reconhecimento de imagens ao criar um grande conjunto de dados rotulados que permite às máquinas identificar e classificar objetos com mais precisão.

A professora Fei-Fei Li estava ocupada e, portanto, não pôde viajar ao Vietnã para receber o prêmio.

O ImageNet lançou as bases para o treinamento de modelos de aprendizado profundo e impulsionou o desenvolvimento de tarefas como detecção de objetos, reconhecimento facial e classificação de imagens. O trabalho do Professor Li é um excelente exemplo da importância dos dados no treinamento de sistemas de inteligência artificial, influenciando a abordagem orientada a dados utilizada em diversas áreas.

As contribuições da professora Li transformaram a maneira como os sistemas de aprendizado profundo processam e compreendem informações visuais, facilitando avanços em áreas como direção autônoma, diagnósticos médicos e sistemas de segurança inteligentes. Ao expandir os limites do que as máquinas podem observar e interpretar, seu trabalho impulsionou a inovação no campo da visão computacional e beneficiou a sociedade como um todo.

O Prêmio da Fundação VinFuture, criado em 2020, é concedido anualmente a invenções científicas e tecnológicas inovadoras com potencial para gerar mudanças significativas na vida das pessoas. Após quatro edições, 37 cientistas foram homenageados. O valor total dos prêmios é de US$ 4,5 milhões, incluindo um prêmio principal de US$ 3 milhões e três prêmios especiais de US$ 500 mil cada, distribuídos em três categorias: Cientista Mulher, Cientista de Países em Desenvolvimento e Cientista Pesquisando Áreas Emergentes.

Ha Cuong

Fonte