Em 18 de outubro de 2024, o Google realizou o primeiro Web AI Summit, reunindo grandes especialistas do mundo todo que trabalham com modelos de aprendizado de máquina no lado do cliente em navegadores da Web. Isso significa que, após o carregamento da página inicial, todas essas solu??es podem funcionar totalmente off-line no dispositivo cliente, permitindo que os usuários se beneficiem de inferência com baixa latência, custos reduzidos e privacidade.
Nosso time incluiu apresentadores das equipes do Google, como do Chrome e MediaPipe, e também representantes de terceiros ativos nessa área, como Intel, Hugging Face, Microsoft e LangChain, entre outros. As palestras englobaram uma ampla gama de setores e áreas, desde a detec??o de bens de consumo embalados até solu??es para a saúde, mostrando o grande potencial da IA da Web.
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Mais de 1.100 pessoas inscritas de 22 países, 59 cidades e 179 escritórios do Google juntaram-se a nós nesse evento histórico, que teve casa cheia ao longo de todo o dia. Foi fantástico ver o engajamento de todos os participantes nas palestras.
Nosso público incluiu engenheiros de software, tomadores de decis?es de negócios e líderes executivos, criando uma sinergia produtiva entre conhecimento técnico e planejamento estratégico.
Nossos palestrantes especialistas compartilharam insights valiosos para transmitir aos desenvolvedores de JavaScript conhecimentos sobre recursos sofisticados e complexos habilitados por IA que est?o se tornando o padr?o do setor para atender às demandas dos clientes. Confira todas as palestras abaixo quando desejar.
Jason Mayes, Líder de IA da Web do Google
Jim Bankoski, VP de engenharia do Chrome do Google
Uma vis?o geral do status atual da IA da Web em 2024 e os motivos da cria??o do Web AI Summit. Veja o que é possível fazer com o aprendizado de máquina no dispositivo e conhe?a as tendências futuras para obter uma compreens?o geral antes de assistir às outras palestras desta série. Esta palestra é indicada para todos os participantes e abrange áreas como IA generativa, LLMs, modelos de difus?o, WebGPU, WebAssembly e APIs emergentes, como WebNN, além de exemplos do setor que já est?o usando a IA da Web.
Joshua Lochner, Engenheiro de ML (Transformers.js) da Hugging Face
Saiba mais sobre o Transformers.js, uma nova e incrível biblioteca JavaScript que capacita os desenvolvedores a criarem aplicativos da Web inéditos. Ele foi projetado para ser funcionalmente equivalente à biblioteca Transformers do Python da Hugging Face e dá suporte a mais de 120 arquiteturas em um conjunto diversificado de tarefas e modalidades. Os usuários podem escolher entre mais de 1.000 modelos pré-treinados ou converter os seus próprios para execu??o local no navegador, oferecendo o aprendizado de máquina escalonável, de baixa latência e com preserva??o da privacidade. A mais recente adi??o de suporte à WebGPU permite a execu??o de modelos de alto desempenho com o uso de recursos modernos de GPU diretamente no navegador.
Rob Kochman, Gerente de produtos do grupo (Chrome) do Google
Rafael Cintron, Engenheiro principal de design de software da Microsoft
Tecnologias da Web avan?adas, como WebAssembly e WebGPU, trouxeram recentemente recursos reais de IA para o navegador. O objetivo da API Web Neural Network (WebNN) é aproveitar esse momento, permitindo que as cargas de trabalho de IA sejam executadas com mais rapidez e eficiência em uma variedade de dispositivos, incluindo dispositivos com hardware acelerador de IA (NPUs), todos baseados em padr?es da Web. Esta sess?o come?a com uma breve vis?o geral da WebNN e, em seguida, descreve os desenvolvimentos recentes, incluindo forma da API, suporte a dispositivos, suporte a frameworks e implementa??es de navegador. Também descrevemos os planos para o futuro enquanto, trabalhamos para obter o feedback da comunidade.
Moh Haghighat, Fellow da Intel
A Intel apresentou o WebNN, uma API da Web W3C padr?o unificada e emergente para acelera??o de ML na Web no dispositivo em vários mecanismos de execu??o de IA no cliente: CPU, GPU e NPU. Atualmente como uma prévia para desenvolvedores nos navegadores Chrome e Edge e integrada a frameworks populares de ML (como o ONNX Runtime Web), o WebNN tem características de desempenho e potência "quase nativas". Tivemos prévias de ado??o e demonstra??es do WebNN interessantes, que trazem um novo nível de experiências para a Web.
Yu Lee, Pesquisadora residente de ML5.js da NYU
Aidan Nelson, Professor convidado de ML5.js da NYU
O foco desta palestra é o ml5.js, uma biblioteca de código aberto criada com base no TensorFlow.js com o objetivo de tornar o aprendizado de máquina acessível para um público amplo de artistas, programadores de criativos e estudantes. Esse projeto foi criado como um esfor?o colaborativo no programa ITP da NYU, inspirando-se no Processing e no foco do projeto p5.js de tornar a programa??o acessível e inclusiva. O ml5.js visa expandir essa miss?o para o domínio do aprendizado de máquina, preenchendo a lacuna entre a complexidade técnica do aprendizado de máquina e a criatividade de iniciantes e artistas.
Charlie Ruan, Estudante pesquisador da CMU
Esta palestra tem como tema o WebLLM, um mecanismo de inferência de LLM de alto desempenho no navegador. O WebLLM permite a cria??o de apps da Web habilitados para IA que s?o rápidos (acelera??o de GPU nativa via WebGPU), privados (100% de computa??o no lado do cliente) e convenientes (sem configura??o de ambiente). Para desenvolvedores, o WebLLM apresenta uma interface no estilo da API da OpenAI para integra??o padronizada, dá suporte a aplicativos de chat e à gera??o JSON estruturada eficiente, além de oferecer suporte integrado para Web/Service Workers a fim de separar execu??es de back-end do fluxo de IU. Nesta palestra, exploramos os principais recursos do WebLLM, a arquitetura geral e como os desenvolvedores podem usá-lo para criar aplicativos da Web habilitados para IA.
Jacob Lee, Engenheiro fundador da LangChain
Novos avan?os interessantes, de projetos como WebLLM, Transformers.js e Chrome AI, aproximaram, mais do que nunca os LLMs locais de qualquer pessoa que tenha um navegador. Isso tem um imenso potencial para expandir as fronteiras do desenvolvimento da Web, mas esses pequenos modelos s?o mais limitados do que os modelos hospedados de última gera??o e exigem considera??es mais cuidadosas quanto ao design e à elabora??o de prompts.
O foco dessa palestra é abordar essas limita??es, apresentando técnicas para implementar apps práticos que aproveitem ao máximo os pequenos modelos usando o avan?ado kit de ferramentas fornecido pelo LangGraph.js, um novo framework para orquestra??o de apps de LLM com estado.
Ruofei Du, Líder de gráficos e percep??o interativos do Google
O Visual Blocks for ML é uma plataforma de programa??o visual que permite a prototipagem rápida de multimídia e IA. Nesta palestra, demonstramos como criar pipelines de IA interativos, realizar o aumento interativo de dados e testar pipelines com dados em tempo real usando a??es simples de arrastar e soltar. Também destacamos uma variedade de pipelines e nós personalizados com contribui??es da comunidade, demonstrando diversas aplica??es em gráficos interativos, cadeias de modelos de linguagem grandes, vis?o computacional e solu??es multimodais. Por fim, encorajamos todos os profissionais de IA da Web a contribuir com seus próprios pipelines de ML e nós personalizados, enriquecendo ainda mais a plataforma compartilhada e inspirando casos de uso inovadores.
Charlie Gerard, Engenheira de pesquisa sênior da CrowdStrike
Os últimos avan?os em IA concentraram-se principalmente nos modelos de linguagem grandes e em novas formas de criar e consumir conteúdo. No entanto, a IA também oferece a oportunidade de repensar a maneira como interagimos com as interfaces. Com o uso do JavaScript e de modelos com foco em rastreamento corporal ou classifica??o de áudio, os desenvolvedores da Web têm uma oportunidade única de experimentar intera??es alternativas para criar experiências da Web mais inovadoras.
Kenji Baheux, Gerente de produtos do Chrome do Google
Compartilhamos o que estamos fazendo no Chrome em rela??o à IA integrada, o que aprendemos e quais ser?o os próximos passos. Falamos sobre como vemos a API Prompt, nosso status quanto a APIs de tarefas de alto nível, como resumo e grava??o/reescrita, além de abordar os aprendizados do programa de pré-lan?amento antecipado e o que faremos daqui para frente.
Hugo Zanini, Líder de projetos técnicos do Nubank
Esta palestra mostra como uma das 10 maiores empresas de bens de consumo embalados (CPG) do mundo usou a IA da Web para expandir sua estratégia de marketing comercial em lojas no Brasil e como ela evoluiu para um projeto de código aberto que tem sido benéfico para outras empresas do setor.
Thomas Steiner, Engenheiro de rela??es com desenvolvedores do Chrome do Google
Nesta palestra, Thomas resume algumas das li??es aprendidas pela área de Rela??es com desenvolvedores como cliente zero de APIs integradas do Chrome. Com um exemplo de um app de busca de sin?nimos habilitado por IA, ele mostra como trabalhar com a API Prompt, concentrando-se em aspectos como ajuste de prompts, análise da saída de maneira confiável e otimiza??o do app para garantir o máximo desempenho.
Yuriko Hirota, Engenheira de solu??es de parceiros do Google
Kazunari Hara, Especialista em desenvolvedores da CyberAgent
Esta palestra relampago revela o poder prático da IA no lado do cliente, visando n?o apenas ao uso da IA, mas também à melhoria das experiências dos usuários. Na palestra, é feita uma análise detalhada de um estudo de caso do mundo real apresentado no Google I/O 2024, que mostra como a CyberAgent, a potência por trás de um dos principais servi?os de blogs do Jap?o, planeja aproveitar a magia da IA no lado do cliente para capacitar os usuários com a gera??o de títulos de blogs sem esfor?o. Junte-se a nós para saber como a CyberAgent ampliou o potencial da IA no lado do cliente por meio de um design de caso de uso inovador e de uma abordagem centrada no usuário.
David Li, Gerente de produtos do Chrome do Google
Nesta palestra, mostramos o potencial da IA e das extens?es do Chrome. As extens?es do Chrome permitem que você controle o navegador, observe o conteúdo da Web e adicione sua própria IU. Quando combinadas, a IA e as extens?es do Chrome podem tornar a experiência de navega??o realmente útil e mais produtiva. Esta palestra apresenta uma vis?o geral de como as extens?es na WebStore est?o usando a IA hoje e onde vemos o maior potencial.
Evgeny Peshkov, CTO da GEENEE
Saiba como a IA da Web está revolucionando as mídias pagas personalizadas ao incluir anúncios experimentais virtuais inovadores em todas as telas.
Tyler Mullen, Engenheiro de software da equipe do MediaPipe do Google
Saiba mais sobre a abordagem multiplataforma do MediaPipe para criar pipelines de IA e levá-los para o navegador. Destacamos alguns dos benefícios de nosso método e falamos sobre alguns dos principais produtos que ajudamos a promover (como o Google Meet). Depois, apresentamos os avan?os tecnológicos e as APIs de desenvolvedor mais recentes. Essas ofertas incluem solu??es para tarefas tradicionais de aprendizado de máquina, como segmenta??o de imagens, bem como tarefas de IA generativa, como inferência de LLM. Por fim, falamos sobre o futuro com algumas demonstra??es muito interessantes!
Chris Slee, CTO da IncludeHealth
A IncludeHealth, um provedor de fisioterapia virtual, aproveita o poder da IA da Web para eliminar barreiras logísticas e econ?micas, permitindo que os pacientes recebam atendimento personalizado e monitorado em qualquer lugar, a qualquer hora e em qualquer dispositivo.
Richard Stotz, Engenheiro de software de Core ML do Google
Saiba como criamos o Aprendizado de Máquina Sem Código para o Planilhas Google, um complemento gratuito do Planilhas Google para ML e IA. Ele usa o aprendizado de máquina no dispositivo habilitado por WebAssembly, JavaScript e a nova IA integrada do Chrome para possibilitar a execu??o de tarefas avan?adas de aprendizado de máquina para todos os usuários. Esta palestra destaca as ferramentas que usamos para disponibilizar o Aprendizado de Máquina Sem Código para o Planilhas Google no mercado e como as bibliotecas de código aberto de nossa equipe ajudam os desenvolvedores a terem sucesso com o ML na Web.
Esse evento n?o seria possível sem as inúmeras pessoas envolvidas em sua cria??o e realiza??o. Gostaríamos de agradecer a Jason Mayes, Jenna Zheng e Marcus Chang pela organiza??o do evento. Nossos agradecimentos aos apresentadores listados acima, a nossos ajudantes e assistentes e a nossas equipes de AV, que garantiram a grava??o do evento para que você pudesse assistir com tranquilidade depois.
Se você perdeu o evento desta vez, acompanhe os vídeos acima e n?o deixe de fazer sua inscri??o em nossa newsletter pública de IA da Web para receber informa??es sobre as novidades!
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