###### 19 de novembro de 2024

A maioria dos modelos de IA são alimentados por unidades de processamento gráfico (GPUs), que consomem muita energia. [De acordo com Goldman Sachs](https://www.goldmansachs.com/insights/articles/AI-poised-to-drive-160-increase-in-power-demand), até 2030, o uso crescente de GPUs em dados centros resultaria num aumento de 160% na necessidade de eletricidade. Vishal Sarin, um designer experiente de circuitos analógicos e de memória, fundou a Sagence AI, originalmente conhecida como [Inferência Analógica](https://www.sagence-ai.com/), depois de ver que essa tendência era insustentável. O negócio se concentra no desenvolvimento de substitutos de GPU que consomem menos energia, resolvendo problemas de desempenho e meio ambiente.

A Sagence cria sistemas e chips analógicos para aplicações de IA, bem como o software necessário para programá-los. Os chips analógicos usam uma faixa de valores para representar informações, em contraste com os chips digitais padrão que armazenam dados como valores binários. Devido a esta distinção, os circuitos analógicos podem processar dados diretamente na memória e completar alguns cálculos usando menos peças, eliminando gargalos causados ​​pelas transferências de dados entre processadores e memória. Além disso, em comparação com os seus homólogos digitais, os processadores analógicos proporcionam uma maior densidade de dados.

Apesar de estar disponível há décadas, a tecnologia analógica está de volta porque os processadores digitais não conseguem acompanhar as demandas do mundo moderno. No entanto, também existem desvantagens nos chips analógicos, nomeadamente a necessidade de fabricação exata e a complexidade da programação. A Sagence comercializa seus chips como um complemento às tecnologias digitais, concentrando-se em determinados aplicativos de servidores e dispositivos móveis para resolver problemas como latência, custo e consumo de energia.

A Sagence, que planeja comercializar seus chips em 2025, já está colaborando com clientes e enfrentando a concorrência de outros fabricantes de chips analógicos especializados em IA, como EnCharge e Mythic. Investidores como Vinod Khosla, TDK Ventures e Aramco Ventures contribuíram com US$ 58 milhões para a empresa, e ela pretende buscar mais dinheiro para aumentar sua equipe de 75 funcionários. A abordagem económica da Sagence, que se mantém afastada das mais recentes técnicas de produção, aumenta o seu fascínio numa indústria acirrada.

As oportunidades potenciais para a Sagence são indicadas pelas tendências recentes. A quantidade de capital de risco arrecadada para startups de semicondutores [é aumentando](https://news.crunchbase.com/semiconductors-and-5g/chip-startup-funding-bounces-back-ai-nvda/#:~:text=Thus%20far%20this%20year%2C%20VC,%2410,9%20bilhões%20em%20447%20negócios.); só no primeiro semestre de 2024, foram arrecadados US$ 5,3 bilhões. No entanto, ainda existem obstáculos a superar, como a rivalidade de empresas conhecidas como a Nvidia, a fabricação cara e o problema de entrar em mercados onde predominam tecnologias estabelecidas. Os perigos são realçados pelo caso da Graphcore, um fabricante de chips de IA que declarou falência apesar de um financiamento substancial.

O sucesso da Sagence depende de sua capacidade de fornecer chips de alto desempenho com eficiência energética e, ao mesmo tempo, dimensionar a produção com eficiência. A empresa pretende posicionar-se de forma única no cenário em progresso do hardware de IA, abordando desafios económicos e ambientais.

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Solução da Sagence AI para a crise de energia da GPU

###### 12 de novembro de 2024

A [Amazon](https://www.amazon.com/) admitiu que uma violação de segurança em um fornecedor terceirizado levou a um vazamento de dados que afetou as informações dos funcionários. Apenas as informações de contato comercial dos funcionários, incluindo endereços de e-mail, números de telefone e locais de edifícios, foram comprometidas; nem os sistemas Amazon nem AWS foram diretamente afetados.

A Amazon supostamente não tem acesso a dados confidenciais, como informações financeiras ou números de Seguro Social, mas se recusa a dizer quantos funcionários foram afetados. [De acordo com a Amazon](https://techcrunch.com/2024/11/11/amazon-confirms-employee-data-stolen-after-hacker-claims-moveit-breach/), o fornecedor já corrigiu a falha de segurança que causou o hack.

A confirmação vem depois que um hacker, conhecido pelo pseudônimo “Nam3L3ss”, afirmou ter publicado dados da Amazon e de outras 24 grandes empresas no conhecido fórum BreachForums. A suposta exploração massiva de [MOVEit Transfer in 2023](https://www.emsisoft.com/en/blog/44123/unpacking-the-moveit-breach-statistics-and-análise/) (uma falha grave usando um zero Vulnerabilidade de um dia na solução de transferência de arquivos da Progress Software) resultou na aquisição de mais de 2,8 milhões de linhas de dados.

O grupo de ransomware Clop foi responsável pelo hack MOVEit, que afetou mais de 1.000 empresas, incluindo a contratada do governo dos EUA Maximus, o Departamento de Política e Financiamento de Saúde do Colorado e o Departamento de Transportes de Oregon.

Com as ameaças cibernéticas em constante crescimento e cada vez mais sofisticadas, incidentes como este destacam a importância crítica da segurança cibernética para empresas de todos os tipos. As violações de dados estão a tornar-se mais frequentes e graves, realçando a necessidade crítica de especialistas qualificados em segurança cibernética que possam detectar pontos fracos e proteger dados privados.

Se você tem um grande interesse em segurança cibernética ou deseja começar neste setor em crescimento, [Code Labs Academy](/) oferece um [bootcamp de segurança cibernética](/courses) abrangente /cibersegurança) que fornecerá as habilidades e as informações necessárias. Aprenda como defender os dados da sua organização, evitar ataques cibernéticos e manter sua vantagem em um campo de alta demanda.

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Amazon confirma dados de funcionários comprometidos na violação do MOVEit após alegações de hackers

###### 7 de novembro de 2024

[Glint Solar](https://www.glintsolar.com/), uma empresa norueguesa de SaaS, está causando impacto no espaço de energia renovável à medida que a energia solar continua ganhando força. As principais empresas de energia, incluindo E.ON, Recurrent Energy e Statkraft, utilizam a plataforma da startup, que acelera o planejamento e pré-projeto de projetos solares e permite que as instalações operem com mais rapidez.

A Glint Solar pretende utilizar o seu capital Série A de 8 milhões de dólares para se expandir por toda a Europa, para além dos seus actuais mercados principais no Reino Unido, França, Alemanha e região nórdica. Os desenvolvedores podem avaliar possíveis locais mais rapidamente graças aos recursos da plataforma, que incluem projeções de rendimento, dados GIS específicos do país e layouts flexíveis. O programa também oferece recursos de colaboração baseados em nuvem que facilitam a comunicação perfeita entre as partes interessadas, dando às equipes de projeto acesso instantâneo a dados críticos e a capacidade de criar planos de projeto em 3D.

CEO e cofundador Harald [Olderheim disse ao TechCrunch](https://techcrunch.com/2024/11/07/glint-solar-grabs-8m-to-help-accelerate-solar-energy-adoption-across-europe/) que desde o seu primeiro investimento inicial de 3 milhões de dólares em 2022, a Glint Solar aumentou significativamente o tamanho da sua base de clientes. Com as instalações solares terrestres respondendo pela maior parte da demanda do mercado, a empresa está concentrando seus esforços nelas. A Glint Solar aperfeiçoou a sua abordagem às instalações de grande escala, que representam 60% do mercado e são um poderoso acelerador de impacto no espaço das energias renováveis, embora o software possa permitir a energia solar flutuante.

O desenvolvimento de produtos também será impulsionado pelos fundos da Série A, incluindo recursos que facilitam a instalação de baterias para armazenamento de energia, uma área que deverá maximizar os investimentos em energias renováveis. Esta atualização ajuda os desenvolvedores a criar soluções energéticas mais abrangentes, levando em consideração variáveis ​​como capacidade da rede e restrições ambientais.

Olderheim observou que os complicados procedimentos de aprovação continuam a causar atrasos nos cronogramas dos projetos, embora os custos das instalações solares tenham diminuído significativamente na última década. O objetivo do Glint Solar Accessible Design é agilizar o gerenciamento de projetos para que as equipes possam trabalhar de forma mais produtiva na organização, avaliações e design de parques solares. A tecnologia pode triplicar o fluxo de projetos e aumentar a velocidade das avaliações locais, de acordo com relatórios de clientes.

O financiamento da Série A foi liderado pela Smedvig Ventures, com o apoio da Momentum, Antler Nordic, Antler Elevate e Futurum Ventures. Jonathan Lerner, sócio da Smedvig Ventures, destacou os benefícios da estratégia global da Glint Solar, observando que poderia poupar fundos significativos em iniciativas cruciais de energia verde.

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Glint Solar levanta US$ 8 milhões para impulsionar a expansão da energia solar em toda a Europa

###### 5 de novembro de 2024

[ESM3](https://www.evolutionaryscale.ai/blog/esm3-release), uma nova inteligência artificial (IA) criada pela EvolutionaryScale, uma empresa norte-americana fundada por ex-trabalhadores da Meta, pode projetar proteínas com propriedades específicas, um processo que normalmente levaria centenas de milhões de anos para evoluir de forma orgânica. A empresa revelou esse modelo de linguagem generativa mascarada, uma das maiores IAs biológicas até o momento, em uma [pré-impressão recente no BioRxiv](https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.07.01.600583v1.full). A capacidade do ESM3 de produzir simultaneamente a sequência de aminoácidos, a estrutura tridimensional e a função de uma proteína em resposta a sinais específicos é única e abre a porta para uso em pesquisa de materiais, desenvolvimento de medicamentos e proteínas de armazenamento de carbono.

Dado que as proteínas são biomáquinas microscópicas vitais para muitos processos corporais, incluindo a formação de músculos, cabelos e unhas, bem como a produção de hormonas e anticorpos, a sua estrutura tridimensional é de grande importância biológica e farmacológica. Conhecer a estrutura das proteínas ajuda a compreender a sua função biológica, avaliar a sua elegibilidade como alvos terapêuticos e determinar a sua eficácia como tratamentos. As proteínas são os blocos de construção de vários medicamentos que salvam vidas, incluindo a insulina e anticorpos sintéticos contra infecções respiratórias graves, como o VSR e o cancro. Em vez de procurar laboriosamente variantes naturais, a investigação médica necessita cada vez mais de produzir proteínas inteiramente novas com determinadas características.

Para a síntese de proteínas, o ESM3 da EvolutionaryScale usa um modelo de linguagem oculta que pode preencher as lacunas em várias categorias, observando o contexto de diferentes ângulos. O modelo usou um alfabeto separado para cada categoria (sequência, estrutura 3D e função) e foi treinado em um grande conjunto de dados incluindo 2,8 bilhões de sequências de aminoácidos, 236 milhões de estruturas proteicas e 539 milhões de funções proteicas. Para permitir que o modelo entenda o contexto dentro e entre essas muitas camadas, a equipe encontrou uma maneira de representar cada estrutura 3D como uma série de personagens.

A startup encarregou o modelo do desafio de criar versões sintéticas da proteína fluorescente verde (GFP), responsável pela luz que ocorre naturalmente em espécies marinhas como corais e águas-vivas, para demonstrar o potencial do ESM3. A GFP, que ganhou o Prêmio Nobel de Química de 2008, é uma proteína essencial na biologia molecular que permite aos cientistas identificar e rastrear componentes de células vivas. Embora tivesse apenas 58% de semelhança genética com o seu homólogo natural, o “esmGFP”, a melhor variante sintética da GFP produzida pelo ESM3, tinha um brilho elevado comparável ao da GFP natural. Segundo os investigadores, a criação desta nova proteína fluorescente equivaleria a imitar mais de 500 milhões de anos de evolução.

O cientista-chefe da EvolutionaryScale, Alex Rives, esteve envolvido em iterações anteriores do modelo ESM na Meta. A equipe decidiu continuar este estudo sozinha depois que Meta parou de trabalhar nesta área no ano passado. Como resultado, a proteína fluorescente acaba de ser anunciada e foram investidos US$ 142 milhões para comercializar esses avanços. Uma versão menor e de acesso aberto do EvolutionaryScale também foi disponibilizada para pesquisa científica, mas não é totalmente funcional. Embora estivesse entusiasmado para testar o modelo, Martin Pacesa, da Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne [mencionou em uma entrevista](https://www.nature.com/articles/d41586-024-02214-x) que levaria um tempo muito poder de computação para reproduzir a versão completa.

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Solução da Sagence AI para a crise de energia da GPU

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Simulando a evolução: como o modelo de linguagem ESM3 transforma o desenvolvimento de proteínas