“A Samsung está aplicando AI em todas as nossas operações para desenvolver tecnologias fundamentais que tornem a AI mais intuitiva e integrada”, disse Young Hyun Jun, Vice-Chairman e CEO da Samsung Electronics, em seu discurso de abertura. “O Samsung AI Forum deste ano reúne os principais especialistas da indústria e da academia para discutir como a AI está transformando a sociedade e os negócios, além de compartilhar percepções que esperamos resultar em uma troca significativa de ideias”.

O fórum deste ano conta com palestras de renomados estudiosos de AI, incluindo Yoshua Bengio, professor da Universidade de Montreal e pioneiro em aprendizado profundo (deep learning); além de Stefano Ermon, professor da Universidade de Stanford e cofundador da startup Inception, que liderou o desenvolvimento do modelo de linguagem baseado em difusão (diffusion-based language model – DLM).

Dia 1: Acadêmicos globais exploram o futuro da AI em semicondutores

A divisão Device Solutions (DS) da Samsung conduziu o primeiro dia do fórum com o tema “Estratégias Verticais de AI e Visão para a Indústria de Semicondutores”, realizado próximo ao complexo de semicondutores da Samsung em Yongin, na Coreia.

O professor Bengio fez a palestra principal destacando os riscos de grande alcance dos modelos atuais de AI, incluindo a capacidade de contornar o controle humano e o potencial de uso indevido. Como medida de segurança, ele apresentou o Scientist AI, um novo modelo projetado para ajudar a mitigar essas preocupações.

“Diferente de modelos construídos para imitar ou agradar os humanos, o Scientist AI foca em fornecer respostas verdadeiras, baseadas em fatos e dados verificados”, disse o professor Bengio, destacando o potencial do modelo para aprimorar a segurança da AI e acelerar descobertas científicas. Ele também compartilhou suas últimas pesquisas sobre o uso de AI para o desenvolvimento de materiais.

Amit Gupta, Vice-presidente Sênior da Siemens EDA, conduziu a sessão intitulada “O Futuro do Design Eletrônico Impulsionado por AI”. Durante sua apresentação, destacou a importância da integração da AI em ferramentas de Automação de Design Eletrônico (electronic design automation – EDA) e observou que sistemas de ponta a ponta, cobrindo todo o fluxo de trabalho, serão fundamentais para liberar todo o potencial da AI.

As sessões técnicas contaram com Yong Ho Song, Vice-presidente Executivo e Head do AI Center da divisão DS; o professor Seokhyung Kang, da Universidade de Ciência e Tecnologia de Pohang (POSTECH); e o professor Il-Chul Moon, do Instituto Avançado de Ciência e Tecnologia da Coreia (KAIST). Cada palestrante compartilhou avanços recentes em pesquisas sobre aplicações de AI para design e fabricação de semicondutores, além de oferecer perspectivas sobre a evolução do setor.

“A AI já é uma ferramenta essencial no design de chips e no desenvolvimento de software”, afirmou Song. “À medida que a fabricação de semicondutores se torna mais complexa, esperamos que a AI ajude a enfrentar os desafios técnicos que surgem”.

O fórum também reconheceu três vencedores do prêmio Pesquisador do Ano em AI da Samsung (Samsung AI Researcher of the Year), incluindo o Professor Nicolas Papernot da Universidade de Toronto, a Professora Rose Yu da Universidade da Califórnia em San Diego, e o Professor Lerrel Pinto da Universidade de Nova York. Todos os premiados foram convidados a apresentar seus trabalhos e compartilhar percepções de suas pesquisas mais recentes.

Dia 2: Foco na era da AI Agentiva e no aumento da produtividade

O segundo dia do fórum será realizado online pela divisão Device eXperience (DX) da Samsung e transmitido ao vivo pelo canal Samsung Developer no YouTube, com o tema “Da AI Generativa à AI Agentiva”¹.

“A AI Generativa já se tornou uma ferramenta essencial no dia a dia e em diferentes indústrias”, afirmou Paul (Kyungwhoon) Cheun, CTO da divisão DX da Samsung Electronics e Head da Samsung Research. “À medida que entramos na era da AI Agentiva, a Samsung continuará a focar no desenvolvimento de tecnologias de AI que ofereçam benefícios concretos aos usuários”.

O segundo dia contará com palestras principais de Joseph E. Gonzalez, professor da Universidade da Califórnia, Berkeley (UC Berkeley) e pesquisador de destaque em modelos de linguagem e agentes de AI; Subbarao Kambhampati, professor da Universidade Estadual do Arizona e autoridade mundial em planejamento e tomada de decisão com AI; e Stefano Ermon, professor da Universidade de Stanford e cofundador da Inception.

O professor Gonzalez apresentará sua pesquisa sobre como ampliar as capacidades agentivas de sistemas baseados em modelos de linguagem de grande escala (large language models – LLMs). Em especial, ele introduzirá o paradigma de cálculo em tempo de inatividade (sleep-time compute), que permite aos agentes usar intervalos ociosos de interação para raciocinar, aprender e planejar.

O professor Kambhampati compartilhará suas pesquisas sobre modelos de raciocínio de grande escala (large reasoning models – LRMs), voltados a superar as limitações dos LLMs. Ele destacará que, embora os modelos atuais se destaquem na geração de texto, ainda apresentam limitações em precisão factual, planejamento e raciocínio complexo – ressaltando desafios centrais como garantir confiabilidade nas respostas, viabilizar computação adaptativa ao contexto e oferecer interpretações dos passos intermediários do raciocínio.

O professor Ermon apresentará o modelo de linguagem baseado em difusão (DLM), que aplica os modelos de difusão – amplamente usados para geração de imagens, vídeos e áudios – ao domínio da linguagem. Essa abordagem busca superar as limitações dos métodos tradicionais de geração sequencial de texto e propor um paradigma mais eficiente para modelos de linguagem.

Nas sessões técnicas, representantes da Samsung Research apresentarão seus desenvolvimentos mais recentes, incluindo:

• Tecnologia de AI de Câmera (camera AI) para ajuste automático da temperatura de cor
• Métodos baseados em destilação de conhecimento (knowledge distillation) para treinamento mais eficiente de LLMs e suas aplicações
• Tecnologias de AI no dispositivo (on-device AI) projetadas para levar LLMs a eletrônicos de consumo, como smartphones e TVs
• Tecnologia de dublagem automática, que gera narrações na própria voz do orador original
• Tecnologia de análise aprofundada (deep dive) que utiliza sistemas multiagentes para analisar e gerar automaticamente diversos relatórios
• Tecnologias de AI de Documentos (Document AI), que convertem automaticamente diferentes formatos de documentos em dados estruturados para LLMs e sistemas agentes
• Um estúdio de AI no dispositivo (AI studio on-device) para desenvolvedores, que reduz o ciclo de desenvolvimento de modelos de AI generativa.

¹ Sistemas inteligentes capazes de tomar decisões autônomas e executar tarefas de forma independente.