Especialistas Cripto

Lançada na Colômbia, programa educacional, EducatETH, que oferece curso gratuito para formar especialistas blockchain com apoio de instituições como a UxTIC University Network e La Incubadora, Fundação Ethereum e Arbitrum, apresentada “Onchain Builder Lab: from Zero to Hero”, curso online destinado a formação blockchain e Ethereum, pensado para ser intensivo, 13 semanas de treinamento, à desenvolvedores quanto pessoas sem experiência técnica. A proposta é baseada em experiência educacional de qualidade, ministrada por especialistas que contribuirão com vasta experiência no ecossistema Ethereum na América Latina, além de, benefícios como treinamento por profissionais do setor blockchain, oportunidades networking, conexão com entusiastas e especialistas do setor, abordagem interdisciplinar com promoção de inovação via aprendizagem integral, além de Hackathon online com Aplicação prática dos conhecimentos adquiridos, acesso a incubadoras inseridos em oportunidade de desenvolver projetos próprios com apoio especializado. O gestor do EducatETH, destacou importância da iniciativa no desenvolvimento do ecossistema blockchain na região, oportunidade para quem deseja impulsionar carreira no universo blockchain comprometidos com crescimento do ecossistema em que educação é chave para alcançá-lo, sendo que o  curso é oportunidade independente sem conhecimento prévio, à aprender e crescer em ambiente apoiado pelo setor. Já, a Argentina, incorporou Ethereum no currículo das escolas de Buenos Aires oferecendo estágios blockchain à proporcionar experiência prática, sendo que o Ministério da Educação argentino colaborou com a ETH Kipu para incluir  Ethereum no currículo do ensino médio e, em anúncio, a Fundação ETH Kipu disse que colaborou com Buenos Aires à introduzir Ethereum e blockchain nas salas de aula do ensino médio municipal, com isso, escolas oferecerão estágios blockchain para proporcionar experiência prática.  A ETH Kipu disse que implementará curso online de Solidity visando capacitar 500 alunos maiores de 18 anos para desenvolver aplicações descentralizadas, DApps, com linguagem de programação, enquanto busca preparar instrutores para ministrar treinamento em Ethereum e blockchain, já que considera Solidity como linguagem de programação de alto nível usada para construir contratos inteligentes na blockchain da Ethereum, desenvolvido em 2014 para criar DApps e usado em redes populares como BNB Smart Chain e Avalanche.  A cofundadora da ETH Kipu, Paula Doy, disse que a integração Ethereum nas escolas secundárias capacita alunos sobre tecnologia e lhes dá ferramentas para “moldar o futuro",  acrescentando que,  “a iniciativa abre oportunidades aos jovens e coloca a Argentina na vanguarda do movimento global de blockchain”, considerando que a ETH Kipu é organização focada em educar sobre Ethereum, realizando com  Fundação Ethereum workshop Ethereum à 200 alunos sobre blockchain, sendo que  este evento serviu como “plataforma de lançamento” à iniciativa de levar educação blockchain às escolas secundárias de Buenos Aires.  Valendo considerar que à medida que a taxa de inflação argentina segue em luta por controle, os cidadãos migram à ativos digitais com taxa de inflação ainda elevada e o país liderando adoção cripto, com analistas da Forbes destacando que dos 130 milhões de visitantes de 55 das principais bolsas de criptomoedas do mundo, 2,5 milhões vieram da Argentina, além disso, o país foi o principal mercado da Binance em termos de visitantes, dados da SimilarWeb, mostrando que 6,9% do total de visitas vieram da Argentina enquanto a adoção cripto no país é atribuída à compra de stablecoins como Tether, USDT,  para manter o valor dos fundos em meio à inflação local. 

A Universidade de Sevilha lança curso sobre tokenização e Finanças Descentralizadas composto por mais de 600 horas letivas, dirigido por equipe de especialistas e denominado  “Tokenização de Projetos Empresariais e Finanças Descentralizadas”, oferecendo treinamento certificado e aprovado, conferindo 25 ECTS, Sistema Europeu de Transferência e Acumulação de Créditos, Liderado Ismael Santiago, professor de finanças, figura chave na criação do programa, que comentou, "conseguimos criar um diploma certificado e aprovado pela Universidade de Sevilha na área de tokenização projetos empresariais e Finanças Descentralizadas, falamos de Curso Expert de 625 horas letivas e 25 ECTS, a 1ª universidade pública da Andaluzia com título que acabamos de obter e lançar. Aborda temas como, introdução a Blockchain e sua Aplicação nos Negócios, tokenização de Ativos e Projetos Empresariais, fundamentos e aplicações de DeFi, finanças descentralizadas, regulamentação e conformidade no ecossistema criptográfico, sendo que, o curso não só proporciona sólida formação teórica, mas oferece abordagem prática com estudos de casos reais e projetos aplicados em que participantes terão oportunidade de interagir com profissionais do setor e adquirir competências que lhes permitem inovar nas respetivas áreas, aqui, há requisitos específicos para admissão a estudos Licenciados e/ou licenciados em Administração e Gestão de Empresas, Marketing, Finanças, Comunicação, Ciências da Computação ou Engenheiros. No Peru, autoridades recebem treinamento sobre atividades ilícitas cripto, com a Embaixada norte americana fortalecendo a luta contra o crime financeiro com workshop a 90 funcionários e 240 policiais e, por meio do workshop “Seguindo o Dinheiro” sobre criptomoedas, 90 promotores latino-americanos receberam treinamento focado no combate ao crime transnacional no mundo virtual, segundo relatos dos EUA, a atividade, realizada em Lima, organizada pelo Departamento de Justiça dos EUA, em coordenação com a OEA, Organização dos Estados Americanos, e o FBI, nesta atividade reuniram procuradores da Argentina, Brasil, Chile, Costa Rica, Equador, Paraguai, República Dominicana e Peru, bem como analistas da Unidade de Inteligência Financeira do Peru. Detalham que especialistas do Departamento de Justiça dos EUA, do Departamento de Crimes Cibernéticos da HSI, da Organização dos Estados Americanos e do FBI utilizaram metodologias eficientes ao sucesso desses casos, segundo a publicação, “treinaram promotores e policiais em metodologias para rastrear criptomoedas e combater modalidades utilizadas por organizações criminosas transnacionais dedicadas à lavagem de dinheiro, mineração ilegal, tráfico de pessoas, fraudes e crimes utilizando o ciberespaço e dark web”,  destacando que, “o Escritório de Investigações do Departamento de Segurança Interna dos EUA, DHS/HSI, em cooperação com a Polícia Nacional do Peru, treinou os policiais na investigação de crimes transnacionais, tecnológicos, riscos cibernéticos e fraude no uso cripto e suas aplicações.” Vale dizer que o panorama da segurança cibernética na América Latina em 2023 revelou preocupação crescente com 23% das empresas vítimas de ataques de ransomware, conforme publicado pela ESET no relatório “Security Report, ESR”, ao oferecer visão geral do estado da segurança nas empresas latino-americanas, indicando que longe de diminuir evoluiu com táticas e estratégias de extorsão visando tanto empresas como entidades governamentais e, em 2023, o ransomware manteve posição como uma das principais ameaças na América Latina, não só houve aumento no número de incidentes mas sofisticação nos métodos utilizados por cibercriminosos. 

Moral da Nota:  El Salvador está pagando os títulos da divida externa com vencimentos batendo a porta, em vez de festejar a recente alta bitcoin decorrente o resultado eleitoral norte americano e, o Butão, também em parceria com a Binance busca atuação profissional cripto, no entanto, o presidente de El Salvador admite que o país não viu tantos benefícios em termos de popularização cripto quanto esperava, quer dizer “o Bitcoin não teve a grande adoção que esperávamos”. Afirmou que a adoção Bitcoin não avançou tanto quanto gostaria pós adotar a criptomoeda como moeda legal e, de acordo com entrevista à revista TIME publicada em 29 de agosto, afirmou que a adoção do Bitcoin, BTC, foi “resultado líquido positivo” para El Salvador, mas admitiu que não viu tantos benefícios quanto esperava, comparando a postura sobre os protestos à sua aceitação do BTC, considerando ambos como “voluntários” e não impostos pelo governo, disse, “definitivamente, muito mais poderia ser feito”, esclarecendo que, “o Bitcoin não teve adoção generalizada que esperávamos, muitos salvadorenhos usam-no e a maioria das empresas o aceita, você pode ir ao McDonald's, hotel ou supermercado e pagar com Bitcoin, finalizou, “não teve a adoção que esperávamos.” No X, o presidente elogia a caracterização da TIME, descrevendo como “o autoritário mais popular do mundo” e desde que assumiu o cargo,  a taxa de homicídios diminuiu, no entanto, muitos salientam que autoridades violaram  leis dos direitos humanos na tentativa de combater gangues, incluindo detenção de críticos da administração, afirmando que El Salvador é “o país mais seguro do Hemisfério Ocidental” supostamente negando uso de gás lacrimogêneo ou cassetetes para reprimir os protestos. Em suma, muitos na indústria de cripto prestam atenção em Bukele desde 2021, depois que planejou que El Salvador adotasse o BTC como moeda legal  durante conferência Bitcoin em Miami, desde então, promoveu a criação da ‘Cidade Bitcoin’ movida a vulcão e lançou programa de cidadania à indivíduos que se comprometem investir US$ 1 milhão em BTC ou Tether, segundo o presidente, o país tinha  US$ 400 milhões apenas na “carteira pública” e depois de vencer a eleição em fevereiro, espera-se que continue como presidente de El Salvador até 2029.

Aprendizagem Profunda

IA é tecnologia que permite computadores e máquinas simularem aprendizado humano, compreensão, resolução de problemas, tomada de decisões, criatividade e autonomia, sendo que aplicativos e dispositivos equipados com IA podem ver e identificar objetos, entender e responder à linguagem humana, aprender com informações e experiências, recomendar  à usuários e especialistas e agir de modo independente, além de substituir necessidade de inteligência ou intervenção humana, exemplo clássico é o carro autônomo. Em 2024, pesquisadores, praticantes IA e a maioria das manchetes relacionadas, focam avanços em IA generativa, gen AI, tecnologia que cria texto original, imagens, vídeos e demais conteúdos e, para entender  IA generativa, importa entender tecnologias de ferramentas IA generativa construídas, ou, aprendizado de máquina, ML, e aprendizado profundo. O aprendizado de máquina é modo simples de pensar sobre IA como conceitos aninhados ou derivados que surgiram ao longo de 70 anos abrangendo técnicas que permitem computadores aprenderem e fazerem inferências com base em dados sem serem programados para tarefas específicas, em técnicas ou algoritmos de machine learning incluindo regressão linear, regressão logística, árvores de decisão, random forest, support vector machines, SVMs, k-nearest neighbor, KNN, clustering e etc, em que cada abordagem é adequada à diferentes tipos de problemas e dados. Um dos tipos mais populares de algoritmo de aprendizado de máquina é chamado de rede neural ou rede neural artificial, cujas Redes neurais são modeladas a partir da estrutura e função do cérebro humano consistindo em camadas interconectadas de nós, análogos aos neurônios que trabalham juntos para processar e analisar dados complexos, ao passo que Redes neurais são bem adequadas à tarefas que envolvem identificar padrões e relacionamentos complexos em grandes quantidades de dados. O modo mais simples de aprendizado de máquina é chamado de aprendizado supervisionado envolvendo uso de dados rotulados para treinar algoritmos e classificar dados ou prever resultados com precisão, no aprendizado supervisionado, humanos pareiam cada exemplo de treinamento com rótulo de saída, cujo objetivo é o modelo aprender o mapeamento entre entradas e saídas nos dados de treinamento para prever rótulos de dados novos e não vistos, enquanto Aprendizado profundo é subconjunto do aprendizado de máquina que usa redes neurais multicamadas chamadas redes neurais profundas que simulam mais de perto o complexo poder de tomada de decisão do cérebro humano, já, as Redes neurais profundas incluem camada de entrada, pelo menos três, geralmente centenas de camadas ocultas e uma camada de saída, diferente das redes neurais usadas em modelos clássicos de aprendizado de máquina que têm apenas 1 ou 2 camadas ocultas que permitem aprendizado não supervisionado podendo automatizar extração de recursos de conjuntos de dados não rotulados e não estruturados e fazer previsões sobre o que os dados representam.

A ideia de "uma máquina que pensa" remonta à Grécia antiga e, desde o advento da computação eletrônica, eventos e marcos importantes na evolução IA ​​incluem dados que devem ser considerados como 1950 ano em que Alan Turing publica Computing Machinery and Intelligence, artigo, de quem se tornou conhecido por quebrar o código ENIGMA na 2ª Guerra e chamado de "pai da ciência da computação" fazendo a pergunta, "as máquinas podem pensar?" Ofereceu na ocasião um teste conhecido como "Teste de Turing" onde interrogador humano tenta distinguir entre a resposta de texto de computador e a humana, embora tenha passado por escrutínio desde que foi publicado continua parte da história IA ​​e conceito contínuo na filosofia, pois usa ideias em torno da linguística. Em 1956 John McCarthy cunhou o termo "inteligência artificial" na conferência IA no Dartmouth College, mais tarde, naquele ano, Allen Newell, JC Shaw e Herbert Simon criaram o Logic Theorist, o programa de computador IA em execução. No ano de 1967, Frank Rosenblatt constrói o Mark 1 Perceptron, o 1º computador em rede neural que "aprendeu" por tentativa e erro, um ano depois, Marvin Minsky e Seymour Papert publicam o livro intitulado Perceptrons que se torna tanto o trabalho de referência em redes neurais quanto argumento contra futuras iniciativas de pesquisa em redes neurais. Em 1980 Redes neurais, que usam algoritmo de retropro pagação para se treinar tornaram-se amplamente utilizadas em aplicações IA e, em 1995, Stuart Russell e Peter Norvig publicam Artificial Intelligence, A Modern Approach, que se torna um dos principais livros didáticos no estudo IA, nele, se aprofundam em objetivos ou definições potenciais IA que diferenciam sistemas de computador com base na racionalidade e pensamento versus ação, enquanto em em 1997, o Deep Blue da IBM derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, em uma partida de xadrez e revanche. John McCarthy em 2004 escreveu o artigo, What Is Artificial Intelligence? propondo definição citada de IA, já na era do big data e computação em nuvem permitindo que organizações gerenciem propriedades de dados cada vez maiores que serão usadas para treinar modelos  IA, com o IBM Watson® em 2011 vencendo os campeões Ken Jennings e Brad Rutter no Jeopardy, além disso, a ciência de dados começa emergir como disciplina popular. O Minwa do Baidu em 2015, usa rede neural profunda especial chamada rede neural convolucional para identificar e categorizar imagens com taxa de precisão maior que a média humana e o programa AlphaGo da DeepMind de 2016 é alimentado por rede neural profunda, vence Lee Sodol, vitória é significativa, dado o grande número de movimentos possíveis conforme o jogo avança, 14,5 trilhões após quatro movimentos, posteriormente o Google comprou a DeepMind por US$ 400 milhões. O ano de 2022 nos conduz ao aumento em modelos de linguagem grandes ou LLMs, como o ChatGPT da OpenAI, criando mudança no desempenho IA ​​e seu potencial a impulsionar o valor empresarial, com essas práticas IA generativas, modelos de aprendizado profundo pré-treinados em grandes quantidades de dados e, por fim, em 2024, tendências IA apontam ao renascimento IA em Modelos multimodais que recebem vários tipos de dados como entrada fornecendo experiências robustas, esses modelos reúnem recursos de reconhecimento de imagem de visão computacional reconhecer  fala de PNL, ao passo que, Modelos menores avançam em era de retornos decrescentes com modelos massivos com grandes contagens de parâmetros.

Moral da Nota: modelo IA analisa imagens de lâminas de biópsias colorretais e classifica amostras como normais ou anormais, displasia ou câncer, em modelo treinado de dados de 24.983 imagens alcançando precisão com mais de 95% de confiança em 2 coortes de validação independentes, sendo que a ferramenta foi avaliada por patologistas que relataram alta precisão na detecção de anormalidades e consideraram o sistema fácil de usar e integrável ao fluxo de trabalho de patologia digital, com destaque dos autores que o Triagnexia Colorectal auxilia patologistas priorizar casos com maior risco de displasia ou câncer, otimizando o processo de triagem de biópsias e proporcionando diagnóstico mais eficiente. O estudo 'Uma abordagem de aprendizagem profunda para priorização de casos de biópsias colorretal', liderado por Ciara D Branco, Runjan Chetty, João Weldon, Maria E Morrissey, Rob Sykes, Corina Gîrleanu, Mirko Coleuori, Jenny Fitzgerald e cols, desenvolve o modeloTriagnexia Colorectal de aprendizado profundo visando classificação de amostras colorretais de imagens de lâminas treinado em 24.983 imagens digitalizadas e avaliado por patologistas em ambiente simulado de patologia digital, sendo que o aplicativo IA foi implementado como parte de interface gráfica de usuário de apontar e clicar para agilizar tomada de decisões. O modelo de triagem IA de biópsia colorretal de alto desempenho pode ser integrado a fluxo de trabalho de patologia digital de rotina para auxiliar patologistas priorizar casos e identificar displasia/câncer versus biópsias não neoplásicas, triando com precisão conforme significância clínica para atingir  95% de confiança em validação separada.