Arthur Inc

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Utilizamos energia ociosa para alimentar data centers de alta performance, unindo tecnologia ao meio ambiente!

About us

We make the energy greener and the future brighter mining bitcoin. Join us and mine the future you too.

Website
http://arthur.inc
Industry
Financial Services
Company size
2-10 employees
Headquarters
New York, New York
Type
Privately Held
Founded
2019
Specialties
Blockchain, Cryptocurrency, Financial Services, Artificial Intelligence, Data Science, Machine Learning, Mining, Digital Assets, Quantitative Analysis, and Bitcoin

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    Defender o uso de energia ociosa é defender medidas de aproveitamento de energia e redução de gases poluentes! Nas plataformas petrolíferas, a extração de petróleo e gás natural gera metano. O metano é um gás de efeito estufa muito mais prejudicial ao meio ambiente que o dióxido de carbono (CO2). Se estima que em um período de 100 anos ele seja 28 vezes mais potente na retenção de calor na atmosfera. Outro dado interessante é que de 50-65% do total de emissões do metano vem de atividades humanas. (Fonte: EPA) Por isso, uma ação para mitigar esse efeito acontece: o flaring é a queima do gás metano para transformar ele em dióxido de carbono (CO2) e água (H2O). Existem várias razões pelas quais o flaring é considerado necessário em algumas circunstâncias: ➡ Redução de Riscos de Segurança: Em locais remotos ou de difícil acesso, onde não há infraestrutura para coletar o gás natural, o flaring pode ser necessário para evitar acumulações de gás que poderiam representar riscos de segurança, como explosões. ➡ Conformidade Ambiental: Em muitas jurisdições, o flaring é regulamentado para garantir que os gases associados não sejam simplesmente liberados diretamente na atmosfera, o que poderia contribuir significativamente para a poluição do ar e o aquecimento global. Portanto, o flaring controlado é preferido como uma prática mais ambientalmente responsável. ➡ Práticas de Produção de Petróleo: Em certos casos, o flaring pode ser parte integrante das operações de produção de petróleo, onde o gás natural é um subproduto que não pode ser facilmente capturado ou utilizado devido a restrições logísticas, econômicas ou técnicas. Mas isso não o torna, de qualquer maneira, menos prejudicial ao planeta. Há um impulso crescente para reduzi-lo e eventualmente eliminá-lo, incentivando o desenvolvimento de infraestrutura para captura e uso de gás natural associado, bem como o investimento em fontes de energia mais sustentáveis. O que a Arthur INC faz é pensar no potencial desperdiçado dessa energia, e nos gases poluentes que são liberados na atmosfera, para trazer esse tipo solução: HPC Powerhouses. Desenvolvemos um método para capturar esse gás e convertê-lo em metano liquefeito. Isso transformou o metano em uma fonte de energia usada para alimentar motores de combustão interna que, por sua vez, impulsionaram as instalações de mineração de bitcoin de última geração que temos operando em plataformas e contêineres de HPC em alto mar. Como consequência, existe uma redução no nível de gases gerados, o que podemos de chamar de um ‘win-win’ para todos os envolvidos nesse ecossistema! #bitcoinmining #hpcpowerhouses #flaring #esg #sustentabilidade

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    Aprendizado de máquina com menos consumo de energia, é possível? É cada vez mais comum a adoção de sistemas baseados em GPU’s para atividades de Machine e Deep Learning. Deep learning é a área de inteligência artificial de mais rápido crescimento. Nela, se utilizam redes neurais profundas para aprender e reconhecer padrões complexos em dados. E, para esta aplicação, as GPU’s estão ganhando destaque. Elas são especialmente eficazes em tarefas que exigem processamento paralelo, acelerando o treinamento de redes neurais em até 10 a 20 vezes. Isso reduz cada uma das muitas iterações de treinamento de dados de semanas para dias. Considerando tudo isso, é preciso lembrar que esses processos utilizam muita energia para funcionar. O treinamento de um modelo de linguagem grande consome energia suficiente para abastecer mais de 100 mil residências nos EUA. Por isso, um protótipo de um físico da Pensilvânia chamou atenção: A matéria ‘Como um circuito simples pode oferecer alternativa às GPUs que consomem muita energia’, de Sophia Chen, mostrou a nova invenção de Sam Dillavou. Ele ligou várias placas de ensaio utilizando uma rede de fios coloridos. O arranjo inclui 32 resistores variáveis e oferece a possibilidade de aprender a classificar dados como um modelo de aprendizado de máquina. Segundo a reportagem, embora sua capacidade atual seja básica e ainda não se saiba se a ideia conseguirá sair do laboratório, a expectativa é que o protótipo forneça uma alternativa de baixo consumo de energia aos chips de GPU. O pesquisador descreve a possível economia de energia da seguinte maneira: os chips digitais consomem energia a cada operação realizada. Assim, criar um chip que execute mais operações por segundo só resulta em um chip que gasta mais energia por segundo. Já o consumo de energia de um computador analógico depende do tempo em que ele permanece ligado. Se o computador fosse duas vezes mais rápido, ele também se tornaria 2x mais eficiente em termos de consumo de energia. Embora seu projeto seja ainda um protótipo, e a economia de energia não tenha sido confirmada, são esses tipos de iniciativas que querem trazer luz ao campo da eficiência energética. #hpc #gpu #ai #technology #sustainability

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    Nossa parceira, a POWD3R Protocol, está com uma rodada de captação pré-seed aberta! A POWD3R é baseada em uma rede de segunda camada (Layer 2) do Bitcoin. Com contratos inteligentes, oferece mineração acessível de Bitcoin via web3, de forma privada e permissionless, enquanto herda a segurança da rede do Bitcoin. A rodada de captação começa com valores a partir de 5.000 USD e já está aberta. Se quiser investir para o BTC se tornar acessível para todos, em qualquer lugar, entre em contato com eles pelo link: https://x.com/POWD3R_io

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    Cada decisão em HPC vem com suas próprias considerações. Algumas empresas estão adotando uma abordagem híbrida, usando tanto as soluções on-premise quanto on-demand. Isso permite que elas aproveitem o melhor dos dois mundos, mantendo alguns dados e processos no local, enquanto aproveitam a escalabilidade e a flexibilidade da computação em nuvem quando necessário. Ainda, no entanto, há muitas questões não resolvidas sobre como implementar melhor uma estratégia híbrida de HPC. #HPC #computação #tecnologiaempresarial #ondemand #onpromise

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