No dia 13 de janeiro, às 16h30, decorrerá a sessão "When the Smallest AI Meets the Biggest Data - Nanosecond Discovery at the CERN LHC & The Future of FastML", no Anfiteatro Abreu Faro. O evento contará com a participação de Thea Aarrestad (Investigadora Pós-Doutoral Sénior, ETH, Zurique) e especialista em aprendizagem automática rápida e física de partículas, do professor Mário Figueiredo (DEEC / IT), especialista em aprendizagem automática e processamento de sinais, e do professor Arlindo Oliveira (DEI/ INESC-ID), especialista em IA, algoritmos e bioinformática. De seguida, decorrerá o debate "O Futuro da Aprendizagem Automática Rápida", focado nas perspetivas futuras para o desenvolvimento de processadores dedicados à aprendizagem automática rápida.

Sobre a sessão

Na física de partículas, o Modelo Padrão, a nossa teoria mais precisa e preditiva, continua a ser apenas uma descrição eficaz que deixa de ser válida a altas energias. A procura de nova física para além dele é impulsionada pelo Grande Colisionador de Hadrões (LHC) do CERN, que produz a extraordinária quantidade de 10.000 exabytes de dados brutos todos os anos. Lidar com este volume exige sistemas de filtragem de eventos em tempo real. À medida que o LHC entra na sua era de Alta Luminosidade (HL-LHC), estes sistemas têm de gerir taxas de dados que se aproximam dos 5% do tráfego global da internet. Alcançar a fidelidade de dados necessária exige algoritmos de IA que ofereçam uma taxa de transferência extrema e inferência de latência ultrabaixa. Esta palestra explora como modelos de IA minúsculos e altamente otimizados estão a redefinir o processamento de dados em tempo real e a transformar a procura de fenómenos para além do Modelo Padrão.

Biografias Curtas

- Mário Figueiredo: Professor Catedrático no IST e investigador no Instituto de Telecomunicações (IT). É um dos investigadores portugueses mais citados no mundo na área de Machine Learning.

- Thea Aarrestad: Investigadora na ETH Zurich, especialista no desenvolvimento de algoritmos de ML de baixa latência aplicados aos sistemas de _trigger_ do detetor CMS no CERN.
- Arlindo Oliveira: Professor Catedrático no IST e Investigador no INESC-ID. Especialista em Inteligência Artificial, Algoritmos e Arquiteturas de Computação. Foi Presidente do IST e é autor de diversos livros sobre a evolução da computação e o futuro da IA.