Mojo é uma nova linguagem de programação para o desenvolvimento de inteligência artificial. Algumas pessoas acreditam que ele pode ser o sucessor do Python, segundo alguns especialistas que conhecem a novidade.
A Modular é uma empresa de inteligência artificial que há algumas semanas apresentou uma linguagem de programação chamada Mojo, que começou a ser muito falada porque tem duas características muito marcantes: combina a facilidade de uso do Python com a velocidade do C.
Existem vários projetos em andamento para tornar o Python mais rápido, como o Jax e, mais recentemente, um compilador Python chamado Codon. E isso sem falar em linguagens alternativas voltadas para ciência de dados como Julia.
35.000 vezes mais rápido que o Python
Mojo consegue se distinguir de outros esforços de melhoria do Python porque, de acordo com seus criadores , é “35.000 vezes mais rápido que o Python” ao executar algoritmos numéricos como Mandelbrot, graças à aceleração de hardware.
Nas palavras de seus criadores, “Mojo combina as partes do Python que os pesquisadores adoram com os recursos de programação de sistemas que exigem o uso de C, C++ e CUDA”.
O Mojo permite o uso de CPUs, GPUs, TPUs e ASICs personalizados, de acordo com os pontos fortes de cada tipo de hardware, de acordo com seus criadores. “A sintaxe e a semântica de alto nível do Mojo são comparáveis ??às do Python, facilitando o aprendizado e o uso por desenvolvedores experientes do Python.”
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Mojo é uma nova linguagem de programação para o desenvolvimento de inteligência artificial e que pode substituir a linguagem Python
Para ser mais ágil, o Mojo compila estaticamente, o que se traduz em tempos de execução mais rápidos e melhor otimização, já que o código é compilado antes da execução.
O cientista de dados Jeremy Howard, co-fundador da Fast.ai, chegou a dizer que “Mojo pode ser o maior avanço de linguagem de programação em décadas”.
Segundo ele, essa linguagem tenta abordar a realidade bifurcada da IA: enquanto os modelos de IA são desenvolvidos em Python devido à riqueza do ecossistema, os programadores de Python muitas vezes acabam plugando seu código em módulos em linguagens de maior desempenho, como C/ C++ e ferrugem. E essa abordagem de “dois idiomas” torna mais difícil criar perfis, depurar, aprender e implantar aplicativos de aprendizado de máquina.
Quem está atrás de Mojo
Chris Lattner é um de seus predecessores. Ele trabalhou anteriormente em empresas como Apple, Google e Tesla e co-desenvolveu a cadeia de ferramentas do compilador LLVM, co-fundou a estrutura do compilador MLIR e liderou o desenvolvimento da linguagem de programação Swift.
Outro de seus precursores é Tim Davis, cofundador da Modular e ex-chefe do Google ML, onde supervisionou as APIs de aprendizado de máquina, compiladores e infraestrutura de execução da gigante da Internet.
