Conforme publicado pelo The Verge na última terça-feira (25), a NVIDIA lançou oficialmente o Project G-Assist, um assistente de inteligência artificial projetado para otimizar e controlar sistemas equipados com GPUs GeForce RTX.
Originalmente concebido como uma brincadeira de 1º de abril em 2017, o G-Assist evoluiu para uma ferramenta funcional que auxilia os usuários na configuração e aprimoramento de seus PCs.
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Funcionalidades principais do Project G-Assist
Integrado ao aplicativo NVIDIA, o G-Assist oferece uma variedade de recursos acessíveis por comandos de voz ou texto, como:
Otimização de configurações: ajusta automaticamente as configurações do sistema e dos jogos para equilibrar desempenho e qualidade visual.
Diagnósticos em tempo real: fornece análises detalhadas sobre o desempenho do PC, incluindo métricas como taxa de quadros e uso da GPU, sugerindo melhorias potenciais.
Controle de periféricos: permite gerenciar a iluminação e outras configurações de dispositivos compatíveis, como os das marcas Logitech, Corsair, MSI e Nanoleaf.
Tecnologia por trás do G-Assist
Foi revelado ainda que o G-Assist utiliza um Modelo de Linguagem Pequeno (SLM) especialmente ajustado para interpretar comandos em linguagem natural e interagir com diversas APIs da NVIDIA e de terceiros.
Diferentemente de modelos de IA baseados em nuvem, a novidade opera localmente na GPU GeForce RTX do usuário, garantindo respostas rápidas e funcionamento offline.
Requisitos e disponibilidade
Para utilizar o G-Assist, é necessário possuir uma GPU GeForce RTX das séries 30, 40 ou 50 com pelo menos 12GB de VRAM.
A instalação é realizada por meio do aplicativo NVIDIA, e o assistente requer aproximadamente 10GB de espaço no disco. Atualmente, o suporte é limitado a desktops, com planos de expansão para laptops em futuras atualizações.
Impacto no mercado de tecnologia
No mais, a introdução do G-Assist pela NVIDIA chega como mais uma integração da inteligência artificial no setor de hardware para consumidores.
Por fim, o desenvolvimento é importante para os usuários, uma vez que pode incentivar outras empresas a explorarem soluções semelhantes, promovendo uma maior adoção de IA no gerenciamento de sistemas pessoais.