Digital assets opportunities

The opportunities in the digital asset class.
Fev 5, 2018
Conceitos, aplicações, oportuniddes, estado da arte
Artificial Intelligence
Julho 2018

CONFIDENTIAL CONTENT, DO NOT DISSEMINATE WITHOUT CONSENT
CONFIDENTIALITY
Igor Morais
igor.morais@wisetrust.io
Head of Research
CONFIDENTIAL CONTENT, DO NOT DISSEMINATE WITHOUT CONSENT
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Igor Morais
Head of Research
AI (ML (DL))
2010`s
No início da década temos o surgimento do
Watson (IBM) e mais recentemente, com Big
Data, os modelos de Deep Learning ganham
poder de uso em AI.
1980`s
As máquinas começam a incorporar modelos
que apresentam sucesso. O Deep Blue da
IBM consegue vencer o russo Kasparov em
um jogo de xadrez.
1950`s
Pela primeira vez o termo Inteligência
Artificial é usado. Thanks to John McCarthy.
Deep Learning
Machine Learning
Inteligência Artificial

Igor Morais
Head of Research
OS 4 TIPOS DE AI
Puramente reativo
É a forma mais básica de AI,
reagindo de acordo com regras
pre definidas, não se valendo
de uso da memória para tomar
as decisões.
Memória limitada
Usa informações passadas
para tomar decisões de
acordo com um modelo pre
definido.
Teoria da mente
Nesse tipo, AI tem a
capacidade de entender as
emoções e o comportamento
humano para tomar
decisões.
Autoconsciente
A forma mais evoluída de AI
onde a máquina pode aprender
e antecipar sentimentos, fazer
abstrações e previsões, além
de criar.

Igor Morais
Head of Research
A REVOLUCAO ESPERADA
Indústria 1.0 (1784)
O uso do vapor na
indústria mecânica .
Uso da produção em massa com
energia elétrica.
Aplicação de controles eletrônicos
para programar a produção e
automação.
Uso de sistemas cibernéticos e
processamento virtual.

Igor Morais
Head of Research
MAS NEM TODOS OS PAISES ESTAO NESSA CORRIDA
Onde a inovação em AI acontece
(Total de Startups em AI)
Onde está o financiamento
(Volume de VC em AI)

Igor Morais
Head of Research
INTELIGENCIA, MESMO QUE ARTIFICIAL, SE REGISTRA
Total de patentes
(Por 1 milhão de hab. - 2015)
Publicação de pesquisa em AI
(De 2011- 2015)

Igor Morais
Head of Research
OU ENTAO SE COMPRA
AI startup adquiridas
(pelas grandes empresas)
60+ startup que usam Deep Learning

Igor Morais
Head of Research
OS MAIORES NA CORRIDA DE AI - HUBS

Igor Morais
Head of Research
Fonte: PwC
Produtividade
Cerca de 55% desses ganhos
serão advindos da maior
produtividade do trabalho.
Um PIB maior
São esperados ganhos de US$ 15
trilhões com a adoção de AI até 2030.

Igor Morais
Head of Research
EUA e China
devem ficar com
70% desses
ganhos.Fonte: PwC

Igor Morais
Head of Research
SETORES BENEFICIADOS
Fonte: PwC. OEM – Original Equipment Manufacturer

Igor Morais
Head of Research
VAI AFETAR O MERCADO DE TRABALHO
Empregos que demandam AI
(Part.% do total)
Abertura de vagas por conhecimento
(Em total – Monster.com)

Igor Morais
Head of Research
AINDA HA OBSTACULOS
Principais problemas apontados na adoção de AI
(Gartner Survey - 2017)
Falta Inteligência
As empresas conhecem AI, mas
ainda não encontram profissionais e
tem dificuldade em determiner uma
estratégia.

Igor Morais
Head of Research
CARROS AUTONOMOS
Fonte: https://www.logistics.dhl/content/dam/dhl/global/core/documents/pdf/glo-ai-in-logistics-white-paper.pdf
Em 2030 o total de vendas em
tecnologia relacionada a carros
autônomos deve atingir os US$ 60
bilhões.
US$ 10 – 30 bilhões
em software
US$ 30 – 40 bilhões
em componentes

Igor Morais
Head of Research
CARROS AUTONOMOS
Fonte: https://www.logistics.dhl/content/dam/dhl/global/core/documents/pdf/glo-ai-in-logistics-white-paper.pdf
Os líderes mundiais em registro de patentes relacionadas a carros autônomos
(jan-2010 a July 2017)

Igor Morais
Head of Research
AI + BIG DATA CASES
Bens de consumo
Ao permitir que os
consumidores possam
encomendar a pizza usando as
redes sociais, a empresa
Dominos tem acesso a dados
que melhoram a previsão de
demanda.
Arte
AI ajuda a compor músicas com
base em estilos e preferência
dos consumidores. Usando o
Watson da IBM foi composta a
música “Not easy” que teve
mais de 3 milhões de acessos
no spotify.

Igor Morais
Head of Research
AI + BIG DATA CASES
Energia
A GE passou a utilizar o
conceito de Data-driven para
criar um processo otimizado e
interligado de fornecimento de
energia.
Serviços financeiros
As aplicações de ML em
processos de análise de risco
de crédito e detecção de
fraudes otimizam o processo no
setor e abre as portas para os
bancos digitais.

Igor Morais
Head of Research
AI + BIG DATA CASES
Governos
O cruzamento de informações
sócio-econômicas com dados
de opinião coletados on-time fez
da campanha de Trump em
2016 o melhor exemplo de
como Big Data pode influenciar
na política.
Saúde
Uma das áreas mais
promissoras na aplicação de AI
na medicina é na detecção de
doenças com mais precisão,
como é o caso de cancer a
partir de modelos que fazem
reconhecimento de imagens.

Igor Morais
Head of Research
AI + BIG DATA CASES
Indústria
Usando dados de produção
juntamente com videos a
empresa Russa Severstal
consegue antecipar
manutenção em máquinas e
reduzir desperdício.
Mídia
Tanto BBC quanto Netflix usam
informações dos clients para
otimizar o fornecimento de
produtos como filmes,
documentários e demais
produtos. Uso intensivo de
análise de sentiment.

Igor Morais
Head of Research
AI + BIG DATA CASES
Comércio
O Wallmart faz o casamento
entre IoT e AI para oferecer ao
consumidor a oportunidade de
fazer compras e pagar usando
um app, ao mesmo tempo que
usa reconhecimento facial para
identificar sentimento dos
consumidores..
Mídia Social
Diversas mídias sociais estão
usando recursos de
reconhecimento facial, análise
de sentimento e big data para
produzir conteúdo e vender
informação que pode ser usada
para entender o comportamento
do consumidor.

Igor Morais
Head of Research
NLP – NEURO LINGUISTIC PROCESSING
Mais informação
Nos últimos anos aumentou a
quantidade disponível de dados que
possuem muito mais riqueza de
informação sobre o comportamento
do ser humano. O problema é que
essas informações não estão
padronizadas, são denominadas de
dados não-estruturados.
80%
Dos dados disponíveis para análise são
não-estruturados, e podem conter
textos, imagens, videos, sons e etc.
20%
Os dados estruturados são mais fáceis
de manipular e estão em formato de
números, principalmente.

Igor Morais
Head of Research
NLP – NEURO LINGUISTIC PROCESSING
NEURO
Como pensar
LINGUISTIC
Suas palavras
PROCESSING
Como é o
comportamento

Igor Morais
Head of Research
CHATBOT
Converse com a máquina
Aplicações de AI, com uso de
NLP, permitiram que diversos
produtos surgissem. Um deles é
o “Chatbot”, que usa essas
ferramentas para produzir
respostas a determinadas
perguntas.
Uso de
NLP
Conteúdo
Atualização

Igor Morais
Head of Research
CHATBOT
Siri
Tecnologia que faz uso de NLP
para responder questões e
sugerir.
Endurance
A empresa criou um chatbot que
pode identificar desvios de
conversa de pessoas com
problemas de demência e sugerir
correções de fala. O Sistema
aprende com as informações
coletadas e, como é aberto,
compara diferentes pacientes ao
redor do mundo, alimentando a
pesquisa na área.
MedWhat
Esse chatbot faz uso de diversos
artigos e resultados medicos
anteriores para fornecer
diagnósticos rápidos para
diferentes tipos de doenças com
base na descrição do
comportamento da pessoa.
Real Estate
Provavelmente você já entrou em
um site de imobiliária procurando
algum imóvel e uma janela de
chat se abre automáticamente
para lhe oferecer ajuda. Esse
chatbot é extremamente útil para
a área e consegue direcionar
vendas de forma mais eficiente.
NBC Politics
A empresa criou um chatbot via
Fcebook pouco antes das
eleições presidenciais de 2016
para iteragir com os leitores e
identificar topicos de interesse.

Igor Morais
Head of Research
SOMENTE AGORA?
Combinação de fatores
AI não é um conceito novo, mas
sua rápida aceitação e uso em
diversos setores só foi possível a
partir de uma combinação de
diversos fatores:
Mais informação
A grande disponibilidade de dados permitiu mais acurácia em
modelos que precisam de muita informação para obterem
resultados satisfatórios. A vantagem de AI sobre modelos
tradicionais de estatística é que foi feita para trabalhar com
muitos dados.
Mais capacidade
A evolução dos processadores (seguindo a lei de
Moore) permitiu o uso de modelos muito mais
sofisticados com trilhões de cálculos por Segundo.
Isso é 1 milhão de vezes mais rápido que 10 anos
atrás. Atjualmente, um algoritmo de AI que leva um
dia para processar levaria 250k anos com um
processador da década de 1990.E ainda podemos
evoluir mais com a chegada dos computadores
quânticos

Igor Morais
Head of Research
SOMENTE AGORA?
diversos fatores:
Mais barato
A rápida redução do custo de estocagem e
processamento de dados é outro fator que
impulsiona o uso de AI pelas empresas. Esse
custo se reduziu mais de 1000 vezes desde o
ano 2000.

Igor Morais
Head of Research
SOMENTE AGORA?
diversos fatores:
Evolução dos algoritmos
Com a possibilidade de resolução de
problemas mais complexos explodiu a
criação de algoritmos dos mais diversos.
Eles estão por toda parte, do controle de
sinais de tráfego ao microondas, nos
sistemas dos veículos e no celular, do
controle de temperatura até o email.
10 algoritmos que dominam o mundo
1. Merge e sort
2. Transformada de Fourier
3. Algoritmo de Dijkstra (encontrando o menor caminho entre 2 nodes.
Fundamental na internet)
4. RSA algorithm – um dos mais importantes em criptografia (segurança)
5. Hash algorithm – usado para criptografia em emails, antivirus e em larga
escala em blockchain
6. Algoritmo de fatorização de inteiros – usado em criptografia
7. Link Analyhsis – largamente utilizado em redes sociais
8. Derivativa integral proporcional – Usado em aviões, automóveis,
celulares e diversas outras aplicações. Sem esse algoritmo a moderna
civilização não existiria.
9. Compressão de dados – usado em zip, mp3, JPEG e etc.
10. Gerador de números aleatórios – usado em criptografia, AI, processo de
otimização, finanças e etc.

Igor Morais
Head of Research
O CICLO DE APRENDIZADO EM AI
1. Treinando os dados
2. Constante atualização
das informações
3. Dados são
agregados
4. Técnicas de ML e
DL são usadas
5. Padrões são
descobertos gerando
ideias
6. Sistema produz
resposta de acordo
com os resultados e
aprende com os erros.
Sensorialmento
Processamento
Aprendizado

Igor Morais
Head of Research
O CICLO DE APRENDIZADO EM AI
Input OutputLayer
Uma rede neural simples
As redes neurais procuram reproduzir o funcionamento do
cérebro humano: recebe informação, processa e produz um
resultado. As primeiras redes possuíam pouca capacidade de
processamento, seja por ter poucos dados de input ou
limitações de hardware.
Deep Learning
O aumento da capacidade de processamento juntamente
com a mais disponibilidade de dados (Big Data) fez surgir
uma nova classe de aplicação de AI muito mais potente e
precisa.

Igor Morais
Head of Research
NEURAL NETWORK PLAYGROUND
https://playground.tensorflow.org/#activation=tanh&batchSize=10&dataset=circle&regDataset=reg-
plane&learningRate=0.03&regularizationRate=0&noise=0&networkShape=4,2&seed=0.51561&showTestData=false&discretize=false&percTrainDat
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Igor Morais
Head of Research
IBM WATSON
AI mais fácil
A IBM criou um Sistema que
torna mais fácil usar AI
(Machine Learning e Deep
Learning) para problemas
diversos.
Bradesco
O banco brasileiro usa o
Sistema para melhorar o
atendimento a clients fazendo
uso dos recursos de NLP –
Natural Language Processing.
KPMG
A partir da análise de 10.634
diferentes documentos o
Sistema é capaz de dizer qual
o melhor tratamento tributário
a ser dado aos clientes em
tempo recorde.
Autodesk inc.
A empresa (serviços) utiliza o Watson
para analisar mais de 100k conversas
por mês em call center, separando as
mesmas em 60 diferentes casos
reduzindo o tempo de atendimento de
1,5 dia para 5,4 minutos..
E.&J. Gallo
A maior empresa familiar de vinhos do
mundo, localizada na CA, usa o
Watson para regular, para cada
planta, a exata quantidade de água a
ser utilizada.

Igor Morais
Head of Research
TENSORFLOW
Software livre
É um software que contém
diversas bibliotecas para ML e
DL e que permite aplicar os
conceitos de AI de maneira fácil
e com baixo custo. Várias
empresas ao redor do mundo
usam essa ferramenta.

Igor Morais
Head of Research
OBRIGADO

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