J-Squared facilita o aprendizado de máquina sem a nuvem

FALC é a linha mais recente de computadores de pequeno formato da empresa. Eles incluem processamento de vídeo e recursos de IA generativa para tomada de decisões na borda. (Foto: J-Squared Technologies)

A inteligência artificial conquistou espaço em diversos mercados na última década, e agora a IA generativa inaugurou uma nova era de inovação. Utilizando enormes quantidades de dados e um conjunto complexo de algoritmos, ela pode simular a maneira como o cérebro humano aprende e toma decisões. Embora haja muita discussão sobre os casos de uso da IA generativa, como a criação de trabalhos acadêmicos para o ensino médio e anúncios imobiliários, a IA também pode ser usada para controlar máquinas utilizadas na agricultura, construção, mineração e outros mercados.

Essas aplicações podem adicionar outra camada de complexidade à implementação da tecnologia. Por exemplo, como um caminhão de transporte autônomo precisa reagir instantaneamente a milhões de pontos de dados – como geolocalização na mina, condições climáticas e câmeras de alta resolução que monitoram obstáculos ou pedras soltas que caem da caçamba – os requisitos de conectividade são tais que a computação em nuvem pode não ser confiável o suficiente – se é que está disponível.

“Até agora, as aplicações de IA baseadas em nuvem que exigem ampla computação em data center dominaram”, disse Jeff Gibson, CEO da J-Squared Technologies Inc. “A próxima fase da IA está na ponta, onde as vantagens de custo, privacidade de dados e conectividade podem ser alcançadas.”

O computador TRAX remonta à linha original de produtos da Octagon Systems, adquirida pela J-Squared há vários anos. Sua linha de produtos e aplicações foi expandida. (Foto: J-Squared Technologies)

Sistemas Octagonais

Fundada em 1990, a J-Squared Technologies é uma fornecedora de computadores, sistemas e serviços embarcados para aplicações de missão crítica. Começou como representante de fabricantes de semicondutores e, posteriormente, passou a fabricar computadores de pequeno porte. Com sede em Kanata, Ontário, Canadá, a empresa expandiu suas capacidades e sua presença. Atualmente, é proprietária do ESL Labs, um laboratório de testes ambientais em Dartmouth, Nova Escócia, Canadá. Também adicionou uma divisão de manutenção, reparo e revisão (MRO) com unidades em Mississauga, Ontário, e perto de Atlanta, Geórgia, para dar suporte aos seus computadores e produtos de terceiros.

Em 2018, adquiriu a Octagon Systems, que na época era uma fornecedora de computadores embarcados robustos, com sede no Colorado, para aplicações em mineração, ferrovias e transporte. A J-Squared manteve a marca Octagon e adicionou seus produtos ao seu próprio catálogo. Desde então, expandiu o alcance da Octagon, bem como sua linha de produtos, para incluir servidores para montagem em rack, os gabinetes em que são montados, monitores, soluções de rede e sistemas de IA de ponta.

“Em um ambiente comercial típico com boa conectividade de internet, muitas soluções permitem enviar todos esses dados de volta para a nuvem para processamento”, disse Andrew Woollard, presidente da J-Squared Technologies. “Mas, nos setores em que atuamos, não se pode depender dessa conexão. Na mineração e no setor militar, por exemplo, o processamento precisa ser feito no local.”

Se a IA for implantável em nossos mercados, exigirá processamento local. Há muitos motivos para isso: conectividade, confiabilidade, tomada de decisão em tempo real, custo – esse é um fator importante – e privacidade.

Acreditamos que mais de 75% dos dados nos próximos 10 anos serão gerados na borda. É lá que você vai gerar os vídeos e outros dados, então faz sentido processá-los o mais próximo possível do ponto de geração.

Com o objetivo de fornecer um sistema completo, a J-Squared também oferece telas sensíveis ao toque em tamanhos de 8 e 15 polegadas. (Foto: J-Squared Technologies)

Catálogo de produtos expande

A empresa expandiu sua oferta de hardware Octagon em 2022 com uma família de computadores de pequeno formato chamados FALC, que incluem processamento de vídeo e computação de IA dedicada para tomada de decisões no local.

Disponíveis em três modelos, os sistemas FALC contam com recursos de acelerador de GPU/IA e são projetados para aplicações em que a conectividade com outros dispositivos, sensores e equipamentos é crítica. A empresa oferece opções de conectividade com e sem fio para garantir que cada computador esteja pronto para a Internet das Coisas (IoT) e a funcionalidade de veículo para tudo (V2X). Eles possuem classificações IP para resistir a poeira, areia e água. Como a maior funcionalidade computacional gera uma saída térmica mais alta, os computadores FALC utilizam resfriamento por condução e convecção, incluindo ventiladores externos com classificação IP, se a aplicação permitir.

A família de computadores FALC está relacionada à TRAX, uma linha de computadores de pequeno formato que remonta aos sistemas Octagon originais. Atualmente, a linha J-Squared é composta por 10 computadores diferentes com opções de conectividade sem fio, fornecendo uma plataforma para conectividade de sensores, veículos e equipamentos. Também está pronta para IoT e V2X.

“O FALC é um computador TRAX, mas a diferença é que ele acomoda processamento de vídeo e IA na borda”, disse Gibson. “Estamos focados em alcançar alto desempenho por watt na borda. Você obtém a funcionalidade TRAX juntamente com computação de IA, processamento de vídeo e fusão de sensores. Isso permite a implantação de aplicações de IA na borda.”

Alcançar um nível mais alto de desempenho por watt não é tarefa fácil. "Embora as melhorias no hardware tenham ajudado a reduzir o consumo de energia dos dispositivos, à medida que os aplicativos se tornam mais complexos e o processamento na borda aumenta, as necessidades de software aumentam", disse Woollard. "Antes dessa tendência de soluções de IA, hardware e software estavam se tornando mais eficientes. Agora, os dispositivos estão voltando a consumir muita energia."

Uma aplicação típica para um computador TRAX poderia ser um grande trator usado em uma mina de superfície. "Essa aplicação terá sérios problemas de choque e vibração, então temos que construir o computador adequadamente para suportar esse ambiente. Pode haver 30 ou 40 sensores naquele trator, e todas essas informações são realimentadas no computador", disse Gibson. "As minas se preocupam com a gestão da manutenção de seus equipamentos de capital e há muito tempo desejam detectar problemas antes que eles levem a algo como uma falha de motor. Hoje, naquele exemplo do trator, você também terá câmeras, e você terá que alimentar o computador para que possa processar todos esses dados também. É por isso que GPUs e aceleradores de IA dedicados agora devem ser projetados e integrados ao sistema de hardware."

Aqui está uma vista explodida do computador TRAX da J-Squared. (Ilustração: J-Squared Technologies)

Aceleradora de tecnologia de IA

A tecnologia avança rapidamente e, com a IA generativa no processo, espera-se que o ritmo acelere. A curva de aprendizado é substancial.

“Existem diferentes níveis de maturidade, com certeza. Acho que todos, cada um dos nossos clientes, sabem que precisam começar a aproveitar a IA”, disse Woollard. “Alguns já estão mais avançados nesse caminho e outros já têm uma solução em mente e estão tentando colocá-la em produção. Outros estão testando ideias, em termos de prova de conceito. Eles não podem se dar ao luxo de não fazer isso, na verdade.”

“Quando esses clientes nos procuram, eles sabem o que desejam alcançar com a tecnologia”, disse Gibson. “Eles podem não entender toda a dinâmica da tecnologia, mas certamente entenderão o que desejam – e verão que migrar para a nuvem não funcionará para todos os casos de uso.”

“Existem muitas empresas por aí que já possuem software e podem querer começar a incorporar um elemento de IA ou câmera, mas não têm capacidade interna para isso. Podemos fazer isso por elas.”

“Somos muito amigáveis com parceiros, o que é importante para os mercados em que atuamos”, disse Woollard. “Não precisamos que alguém venha até nós e se comprometa a produzir 10.000 caixas para que possamos começar a trabalhar – mas não me interpretem mal, adoramos isso. Realmente não precisamos desse tipo de comprometimento para nos aproximar e trabalhar com você, personalizar uma caixa existente ou criar algo sob medida.”

Os gabinetes EMI/EMC Stronghold da J-Squared atendem aos testes MIL-SPEC para implementações navais. (Foto: J-Squared Technologies)

Historicamente, a J-Squared oferecia uma plataforma computacional genérica para uma variedade de setores. Cada uma podia ser modificada com diferentes capacidades de processamento ou dispositivos de entrada/saída para aplicações específicas, mas era essencialmente uma solução única para todos.

“Estamos começando a lançar soluções computacionais específicas para determinadas aplicações finais”, disse Gibson. “Um dos melhores exemplos disso é a comunicação naval em navios militares, onde projetamos uma família inteira de soluções. A agricultura é outro exemplo de aplicação em que o design da caixa será direcionado para uma aplicação específica.”

Woollard disse que a maioria dos clientes procura a J-Squared em busca de um produto específico, mas descobre que a empresa pode fazer muito mais. Agora, ela oferece suporte a todo o ciclo de vida do produto: design, produção, testes, reparo e manutenção.

“Expandimos nosso portfólio de produtos além da linha TRAX para outros produtos para mineração e outros mercados, e agora estamos realizando mais trabalhos de integração de sistemas baseados em soluções”, disse Gibson. “Por exemplo, hoje temos a capacidade de montar uma solução de hardware pronta para uso que inclui um computador TRAX com tela, antena GPS e todos os cabos para alimentar um sistema de gerenciamento de frotas. Outra área em que estamos realmente começando a ganhar força é o segmento de software, onde estamos desenvolvendo soluções que utilizam nosso software e nosso hardware. Mas, no centro, no centro do universo para nós, está a computação robusta.”

Este artigo foi publicado originalmente na edição de janeiro-fevereiro de 2025 da Power Progress.