O supercomputador de US$10 que está arrasando em Wall Street

Soa como a mãe de todas as planilhas: um milhão de linhas, um milhão de colunas – ao todo, um trilhão de entradas.

Felizmente, Braxton McKee não está usando Excel . Em vez disso, ele está aproveitando a nuvem para analisar todos esses dados de mercado de forma econômica com um software que ele construiu e que aprende à medida que trabalha.

O custo dessa potência cósmica: US$ 10.

Bem-vindos ao admirável mundo novo da inteligência artificial boa e barata.

McKee, 35, faz parte de uma série de prodígios da matemática e da computação que estão levando a ciência dos dados para novos níveis em Wall Street.

O que é notável de seus esforços não é que a ficção científica da inteligência artificial esteja se transformando, de repente, em uma realidade científica (perdão, Steven Spielberg).

É algo mais mundano: graças à computação na nuvem, uma alucinante análise de dados está ficando tão barata que muitas empresas podem pagar por ela sem problemas.

Hedge funds sofisticados como a Renaissance Technologies e colossos da tecnologia como o Google Inc. vêm utilizando a inteligência artificial e seu subconjunto, o aprendizado de máquinas, há anos.

Agora, lojas de dados como a Ufora, fundada por McKee em 2011, estão alavancando o poder da nuvem para ajudar hedge funds e outros agentes financeiros a rodar modelos informáticos complexos de big data.

Os resultados são surpreendentes.

Cinco anos atrás, o tipo de programação envolvida na matriz de um trilhão de pontos de McKee teria exigido meses de codificação e mais de US$ 1 milhão em hardware.

Agora, McKee simplesmente inicia sessão no Amazon Web Services para dizer seu preço para a capacidade de computação e solta seu código.

De um apartamento no Distrito Flatiron em Manhattan, ele trabalha no que chama de “hora do café”.

Sua meta é fazer com que cada modelo – independentemente do volume de dados envolvidos – compute no período de tempo que ele demora em ir até a cozinha do seu escritório, fazer um Nespresso Caramelito e voltar à sua escrivaninha.

Aprendizado de máquinas

McKee, que era programador da Ellington Management Group, o hedge fund de créditos, tem sido financiado por uma divisão de capital de risco da Two Sigma Investments, uma grande empresa quantitativa dirigida por um ex-acadêmico de inteligência artificial e gênio da matemática.

Lojas quantitativas como a Two Sigma e a Renaissance vêm contratando seus próprios especialistas em aprendizado de máquinas.

A Bridgewater Associates, de Ray Dalio, e a Point72 Asset Management, de Steven Cohen, também vêm desenvolvendo a analítica de big data.

Mas grande parte do movimento está nas startups. Assim como McKee, três veteranos da Bridgewater, Matthew Granade, Chris Yang e Nick Elprin, atacaram por conta própria recentemente.

A empresa deles, com sede em São Francisco, a Domino Data Lab, fornece aos cientistas de dados um modo de revisar o trabalho anterior e colaborar com colegas profissionais, uma função importante no iterativo processo da programação.

Compreensão de leitura

Outra empresa jovem, a Sensai, com sede em Palo Alto, ajuda as empresas a analisar o que se conhece como dados desestruturados, tais como documentos corporativos, transcrições e redes sociais.

Isso envolve o processamento de línguas naturais, o que basicamente é compreensão de leitura para máquinas.

A ascensão da computação na nuvem está fazendo com que grande parte disso fique mais rápido e barato.

Também está ajudando a gerar um novo setor de inteligência artificial. Ao todo, 16 empresas de inteligência artificial receberam fundos de investidores de capital de risco em 2014, em comparação com duas em 2010, segundo dados compilados pela empresa de pesquisa CB Insights para a Bloomberg.

A quantidade investida nas startups – algumas das quais se descrevem como praticantes do aprendizado de máquinas ou aprendizado profundo – subiu para US$ 309,2 milhões no ano passado, um crescimento de mais de 20 vezes frente a US$ 14,9 milhões em 2010.

“A fabricação de carros, o governo dos EUA, empresas farmacêuticas – estamos observando uma necessidade de analítica sofisticada em geral –”, disse Granade, que era um dos diretores de pesquisa da Bridgewater.

“Parece que os hedge funds acham que eles são a vanguarda. Em certa medida, é verdade. Mas o resto do mundo também está se movendo muito rapidamente”.

2. 1. Tianhe-2

2 /12(Divulgação/TOP500)

3. 2. Titan

3 /12(Divulgação/ORNL)

4. 3. Sequoia

4 /12(Divulgação/Lawrence Livermore National Lab)

Velocidade: 17,1 petaflops País: Estados Unidos Fabricante: IBM Função: Construído para trabalhar com simulações de armas nucleares. Também pode ser usado em pesquisas científicas em áreas como astronomia, energia e genomas

5. 4. K Computer

5 /12(Divulgação/ RIKEN)

Velocidade: 10,5 petaflops País: Japão Fabricante: Fujistu Função: Usado para pesquisas climáticas, prevenção de desastres e pesquisas médicas

6. 5. Mira

6 /12(Divulgação/Argonne Leadership Computing Facility)

Velocidade: 8,5 petaflops País: Estados Unidos Fabricante: IBM Função: Utilizado em pesquisas de material, climatologia, sismologia e química computacional. Ele é usado para 16 projetos selecionados pelo Departamento de Energia dos Estados Unidos

7. 6. Piz Daint

7 /12(Divulgação/Nvidia)

Velocidade: 6,2 petaflops País: Suíça Fabricante: Cray Função: Realiza simulações para pesquisas em áreas como geofísica, ciência de materiais, química e modelos climáticos

8. 7. Stampede

8 /12(Divulgação/Texas Advanced Computing Center)

Velocidade: 5,1 petaflops País: Estados Unidos Fabricante: Dell Função: É usado em uma diversidade de pesquisas científicas. Desde análises de planetas, até desenvolvimento de drogas. Apenas em seu primeiro ano, ele completou mais de 2 milhões de simulações para 3.400 pesquisadores

9. 8. JUQUEEN

9 /12(Divulgação/Jülich Supercomputing Centre)

Velocidade: 5 petaflops País: Alemanha Fabricante: IBM Função: Usado para análise de dados em pesquisas de energia, aerodinâmica e meio ambiente

10. 9. Vulcan

10 /12(Divulgação/Lawrence Livermore National Laboratory)

Velocidade: 4,2 petaflops País: Estados Unidos Fabricante: IBM Função: Disponível para trabalhos de pesquisa para universidades ou para o setor privado. Também é usado para pesquisas nucleares pelo Departamento de Energia dos Estados Unidos

11. 10. Cray CS-STORM

11 /12(Divulgação/ Cray Inc.)

Velocidade: 3,5 petaflops País: Estados Unidos Fabricante: Cray Função: É a primeira vez que este supercomputador aparece na lista da TOP500. Ele não tem um nome, como os outros que apareceram na lista. A organização não entra em detalhes sobre ele, afirma apenas que ele é usado pelo governo dos Estados Unidos

12. Agora, veja as novidades do Windows 10

12 /12(Reprodução/YouTube)

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