Meta passa framework PyTorch de deep learning para a Linux Foundation
PyTorch é uma poderosa ferramenta para deep learning; ao passar da Meta (Facebook) para a Linux Foundation, projeto deve ganhar mais projeção
PyTorch é uma poderosa ferramenta para deep learning; ao passar da Meta (Facebook) para a Linux Foundation, projeto deve ganhar mais projeção
Não é raro um projeto de software trocar de mãos para ser mantido. Isso acaba de acontecer com o PyTorch. Trata-se de um framework para deep learning que vem sendo usado por diversas organizações, entre elas, a Tesla. Criada pela Meta (Facebook), a iniciativa foi transferida nesta semana para uma entidade da qual a Linux Foundation faz parte.
Convenientemente, a organização recebeu o nome PyTorch Foundation. Sem fins lucrativos, ela será operada pela Linux Foundation. No entanto, o conselho de administração da entidade inclui companhias como Nvidia, Google (Cloud), Microsoft (Azure), AMD, Amazon (AWS) e a própria Meta.
O envolvimento de tantas companhias de tecnologia é um sinal claro do quão importante é o PyTorch. Mas o que esse framework faz?
O PyTorch foi criado em 2016 pelo Facebook em conjunto com a comunidade de inteligência artificial. Escrito originalmente em Python, mais tarde, o projeto incorporou totalmente o Caffe2, estrutura criada especialmente para aprendizado profundo (deep learning).
Por ter código aberto e oferecer vários recursos, o PyTorch se tornou uma das mais conhecidas plataformas para pesquisa e desenvolvimento de projetos de inteligência artificial. Nas estimativas da Meta, mais de 150 mil trabalhos no GitHub já foram criados com base no PyTorch.
Não é exagero falar em variedade de recursos. A própria Linux Foundation explica:
Se você precisa desenvolver algo em IA, se você precisa de uma biblioteca ou um módulo, há chances de existir algo em PyTorch para isso. Se você remover a capa de qualquer aplicação de IA, é provável que veja o PyTorch envolvido de alguma forma.
Desde melhorar a acurácia do diagnósticos de doenças e ataques cardíacos, até frameworks de aprendizado de máquina para carros autônomos e ferramentas de avaliação de qualidade de imagem para astrônomos, o PyTorch está lá.
Um exemplo notável é o Tesla Autopilot, sistema de piloto automático dos carros da marca. A tecnologia utiliza o PyTorch em segundo plano para funções de visão computacional.
O Autopilot precisa lidar com vários parâmetros ao mesmo tempo que, em seu contexto, correspondem a tarefas. Entre eles estão identificação de luzes de semáforos, faixas nas vias, faixas de pedestres e objetos estáticos. Para a Tesla, o PyTorch tem recursos muito adequados para essa abordagem multitarefa.
Se de um lado o PyTorch serviu de base para mais de 150 mil projetos (e contando), por outro, já recebeu a colaboração de mais de 2.400 colaboradores. Com um número tão grande de apoiadores e apoiados, faz sentido que o projeto se torne independente.
A criação da PyTorch Foundation pode ser benéfica até para a própria Meta, afinal, uma plataforma à parte evita que a companhia se envolva em conflitos de interesse.
Para quem já usa o PyTorch, nada muda. Na verdade, é de se esperar que a iniciativa ganhe mais impulso a partir de agora. De acordo com a Meta e a Linux Foundation, a nova fase será regida por quatro princípios fundamentais:
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