O Laboratório computacional de alto desempenho para análise de Big Data da Universidade de Évora (BigData@UE) vai receber um upgrade à sua performance. Ainda no início deste ano, o equipamento vai passar a contar com dois sistemas NVIDIA DGX A100, de capacidade global de 2x5 petaflops, 16 GPUs A100, 640GB de memória das GPUs e 2 TB de memória RAM, representando um investimento superior a 400 mil euros

Em comunicado, Paulo Quaresma, Professor do Departamento de Informática da Universidade de Évora (UÉ) e responsável pelo BigData@UE, explica que o principal foco do Laboratório é a investigação aplicada, em especial nos domínios da Saúde, Ambiente, Agricultura, Cidades Inteligentes e processamento de imagem e de Língua Natural (escrita e falada).

O responsável detalha que se está a dotar o Laboratório “com elevada capacidade computacional no domínio da aprendizagem automática e de Inteligência Artificial”. Ao todo, a capacidade de processamento do equipamento é de 10 petaflops, ou seja, 10.000.000.000.000.000 instruções por segundo). Em comparação, um computador desktop sem placa gráfica especializada é capaz de atingir um desempenho de cerca de 1 teraflop.

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Financiado pelo programa Alentejo 2020, o BigData@UE está configurado com ferramentas de suporte ao desenvolvimento de sistemas baseados em aprendizagem automática, particularmente, em deep learning, permitindo à UÉ “potenciar fortemente o desenvolvimento de investigação, inovação e transferência de conhecimento em Inteligência Artificial e Big Data”, destaca Paulo Quaresma.

Para a adequada gestão do equipamento encontra-se a decorrer também um concurso para contratação por 3 anos de um investigador doutorado.

A equipa de investigadores da UÉ liderada por Paulo Quaresma está a desenvolver um sistema baseado na Inteligência Artificial, que pode diminuir em pelo menos 5% o tempo de atendimento de cada chamada telefónica da Linha SNS24.

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De acordo com o Professor, os resultados intermédios obtidos no projeto SNS24.Scout.IA, financiado pela Fundação para a Ciência e a Tecnologia,  através da aplicação de metodologias de Inteligência Artificial “permitem já classificar as chamadas telefónicas num dos 59 algoritmos existentes com um grau de correção superior a 80% e identificar os três algoritmos mais prováveis com um grau de precisão de 97%”.

Com a aquisição do novo sistema computacional para o BigData@UE há uma “forte expectativa de que será possível melhorar ainda mais o desempenho já obtido, sublinha o responsável.

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