Passo significativo foi dado com o desenvolvimento do AlphaGeometry, sistema que aborda e resolve problemas de geometria a nível da Olimpíada Internacional de Matemática, IMO, descoberta apresentada por Trieu Trinh e Thang Luong, marco no campo da IA e aplicação em resolução de desafios matemáticos complexos. O AlphaGeometry provou capacidade de resolver 25 dos 30 problemas geométricos em um conjunto de testes, IMO-AG-30, competindo com medalhistas de ouro humanos que resolvem média de 25,9 problemas, conquista notável, considerando que o sistema anterior baseado no método de Wu, resolveu 10 destes problemas, enquanto o sistema AlphaGeometry utiliza abordagem neuro-simbólica combinando modelo de linguagem neural com mecanismo de dedução simbólica, ao passo que o modelo de linguagem responde por gerar ideias rápidas e previsões sobre possíveis construções úteis, motor simbólico, baseado na lógica formal, levando a raciocínio rigoroso e estruturado e nos permitindo abordar problemas de geometria de modo eficiente, propondo construções e deduções lógicas em loop iterativo até que a solução seja encontrada. No treinamento do AlphaGeometry foram gerados 100 milhões de exemplos únicos de dados sintéticos, processo envolvendo criação de um bilhão de diagramas geométricos aleatórios e análise de relações entre elementos, abordagem que supera limitação da falta de dados de formação e permite que IA aprenda e melhore sem necessidade de intervenção humana direta. Em resumo, apresenta desempenho comparável a humanos, abordagem Neuro-Simbólica que combina modelo de linguagem neural com mecanismo de dedução simbólica, geração de dados sintéticos buscando superar escassez de dados de treinamento e, por fim, avaliação e verificação da solução. O desenvolvimento abre portas à aplicação IA nos demais campos matemáticos e científicos, sendo que a capacidade da AlphaGeometry resolver problemas geométricos com abordagem lógica e estruturada sugere potencial à futuras pesquisas e aplicações IA, tanto em matemática como em outras ciências, lembrando que não é a primeira vez que IA surpreende o mundo da matemática, inclusive, com modelos especializados, avanço que representa evolução na forma como máquinas podem ajudar expandir capacidades no domínio do conhecimento matemático e científico, enquanto combinação de abordagens e tecnologias criam sistema eficaz sendo exemplo claro de como a colaboração entre diferentes campos da tecnologia leva a resultados impressionantes.
Casos de uso que exigem análises em tempo real precisam de combinação de tecnologias, incluindo armazenamento distribuído, mecanismo de consulta distribuído e cache, para lidar com petabytes e conseguir resultados em segundos ou até menos. Análise em tempo real voltada ao cliente exige que sistemas de dados analíticos adotem recursos reservados à bancos de dados transacionais em que sistemas voltados ao cliente exigem bancos de dados que gerenciem alta simultaneidade, enquanto dados em tempo real implicam na capacidade de anexar e atualizar, “upsert”, rapidamente dados em tempo real, daí, nem todas decisões de negócios rotuladas como “tempo real” requerem banco de dados analítico dedicado, por vezes, um banco de dados transacional é suficiente, no entanto, o argumento da análise em tempo real torna-se convincente quando se lida com dados abundantes, análises complexas e necessidade de respostas de baixa latência. A necessidade de análise em tempo real supera necessidade real com o supostamente “em tempo real” tecnologicamente desatualizado do ponto de vista comercial e os usuários empresariais interpretando “tempo real” como “a partir de hoje” em vez de no final do mês enquanto sistemas em lote lidam com alguns desses casos e, se “tempo real” significa consultas rápidas, um mecanismo de consulta eficiente, em vez de um sistema analítico completo em tempo real, será suficiente e, para tarefas simples, como recuperar linha adicionada recentemente, um sistema transacional seria apropriado, no entanto, sistema analítico completo em tempo real torna-se essencial em cenários onde o requisito são consultas analíticas complexas como agregações que precisam incluir informações inseridas mais recentemente. O conceito de “tempo real” em análises em tempo real carece de definição universal e a visualização está ligada ao caso de uso e de importância crítica, sendo que o atraso na atualização de dados e o processamento de consultas, conhecido como latência, afeta mais que apenas o desempenho técnico impactando de modo significativo tanto no design da arquitetura do sistema quanto nos custos associados. A implementação de análises em tempo real em larga escala requer armazenamento distribuído rapidamente e mecanismo de consulta distribuída de alto desempenho sendo que a análise voltada ao cliente exige mecanismo de consulta capaz de armazenar resultados em cache em vários níveis ou empregar processamento na memória, enquanto as considerações incluem complexidade dos dados como desnormalização de dados complexos à consulta eficiente, embora o pré-processamento introduza latência, o desempenho lento da consulta também contribui à latência. Nem todo caso de uso exige análise em tempo real, mas os que exigem, a combinação estratégica de tecnologias incluindo armazenamento distribuído, mecanismo de consulta distribuído e cache, lidando com petabytes de dados e milhões de usuários, entrega resultados em segundos e, alcançar esse equilíbrio, envolve implantar tecnologias analíticas corretas e garantir que feeds de dados sejam rápidos para atender demandas da aplicação em que compensações informadas permitam análises em tempo real e escalabilidade voltada ao cliente com latência mínima, desde que o caso de uso justifique os custos associados.
Moral da Nota: o relatório Bioremediation Market Size, Share & Trends Report, da consultoria Grand View Research, diz que o tamanho do mercado global de biorremediação é de US$ 15 bilhões esperando-se registrar taxa composta de crescimento anual próxima de 10% até 2030, sendo que o segmento de restauração de solos representa 40% das receitas globais e o segmento de campos petrolíferos, que cresce mais rapidamente, responde por outros 20%, totalizando US$ 9 bilhões. O desenvolvimento da Nunatak Biotech em projeto de descarbonização da UE ou BID deve levar a projeto de descarbonização que permita não só restaurar solos degradados mas domar emissões de CO2, moderando aquecimento global à 1,5° C acima das médias pré-industriais evitando que secas severas, ondas de calor e subida do nível do mar prejudiquem subsistência, saúde e bem-estar.