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Iniciativa privada e Academia se unem e criam centro de IA e inovação no País

Objetivo da IBM, USP e Fapesp é, entre outros, capacitar pessoas em áreas-chave, disseminando conhecimento e transferindo os benefícios da tecnologia para a sociedade e para empresas

Mais do que tendência, uma realidade e necessidade para o desenvolvimento de qualquer país, a Inteligência Artificial – IA, ganha força também no Brasil com a criação de um núcleo para estudos. Batizado de C4AI, o espaço que nasce da união da IBM, da Universidade de São Paulo – USP e da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, a Fapesp –, tem como missão desenvolver pesquisas de ponta em Inteligência Artificial para endereçar temas de grande impacto social e econômico.

Com sede no Centro de Pesquisa e Inovação InovaUSP, no campus da Universidade, o C4AI, também manterá atividades no Instituto de Ciências Matemáticas e da Computação – ICMC, unidade da USP em São Carlos, interior do Estado, voltadas para capacitar estudantes e profissionais.

Com o intuito de apresentar melhorias para o bem-estar das pessoas e apoiar iniciativas para diversidade e inclusão, estarão em pauta, num primeiro momento, cinco temas: saúde, meio ambiente, cadeia de produção de alimentos, futuro do trabalho e desenvolvimento de tecnologias de Processamento de Linguagem Natural em Português, os quais devem ser ampliados e oferecerem aplicações efetivas na indústria, ciência e na sociedade.

As primeiras cinco frentes de estudo serão relacionadas com saúde, meio ambiente, cadeia de produção de alimentos, Língua Portuguesa e futuro do trabalho

Para Luiz Eugênio Mello, diretor Científico da Fapesp, o Brasil tem muita possibilidade de avançar nessa área. “São décadas de atraso em relação ao tratamento da pesquisa; onde é desenvolvida, quais são as organizações e dimensões com capacidade de investimento”, diz. De acordo com ele, anos atrás uma universidade ou instituto de pesquisa que fizesse parceria com o setor privado era visto “como um vendido”; era uma postura desaprovada.

“Hoje estamos vendo a parceria que reúne duas instituições magnificas e só desejo sucesso e que iniciativa como esta se dê também com outras organizações”, afirma o diretor da Fapesp que, a cada Real investido pela IBM, investirá mais um Real no projeto. Sylvio Canuto, pró-reitor de Pesquisa da USP, concorda que o Brasil está atrás nessa questão, mas há qualidade individual e competências em IA. “Começamos com o pé direito”, diz.

Os integrantes contam que estão em conversa com potenciais parceiros para ampliar a iniciativa, como o ITA e a PUC e, inclusive com instituições de outros Estados como Alagoas e Goiás. Há interesse na colaboração de toda natureza vinda de pesquisadores de outros Estados e países; será questão de estruturar uma atuação conjunta.

”O C4AI trabalha com pesquisa aberta, código aberto para que de forma simples e efetiva possa disseminar conhecimento, explica Cláudio Pinhanez, gerente de Inteligência da IBM Research. Hoje o Centro é composto por uma equipe de dez pesquisadores principais; 60 professores pesquisadores associados e outros colaboradores, totalizando mais de100 pessoas que atuam em diferentes campos do saber.

Cinco desafios iniciais
AgriBio – modelos de causa e efeito para processos de tomada de decisão com incerteza para o setor de agricultura. Os ciclos produtivos do agronegócio, sustentabilidade ambiental, mudanças climáticas e segurança alimentar são demandas atuais que desafiam as autoridades mundiais. Essa linha de estudo irá focar em modelos de causa e efeito para cadeias de produção de agricultura, em especial a de pequenos produtores. O objetivo será utilizar modelos de correlação avançados para a tomada de decisão baseada na causa e efeito, abordando muitas fontes de preocupações, como desperdício de água e alimento.

Knowledge-Enhanced Machine Learning – Keml – Aprendizado de máquina integrado com conhecimento simbólico com foco na Amazônia Azul, ou Blue Amazônia Brain. Combinando aprendizado baseado em dados e raciocínio baseado em conhecimento, o Blue Amazônia Brain – BLab, como o projeto está sendo chamado, pretende abordar perguntas complexas sobre a Amazônia Azul, vasta região do oceano Atlântico na costa brasileira rica em biodiversidade e recursos energéticos.

O BLab trabalhará com sistemas de conversa compostos por argumentos, causas, explicações, raciocínios e planos sobre tarefas específicas, trazendo respostas às perguntas mais diversas sobre o ecossistema marinho, como “o que causou o aparecimento de manchas de óleo na costa nordeste do Brasil?”.

Modelamento de AVCs usando técnicas multimodais de análise de redes para melhorar diagnósticos, tratamento e reabilitação – Os avanços do aprendizado de máquina na medicina são notáveis. No entanto, ainda existem questões importantes que precisam ser abordadas. Nesta frente de estudo, serão abordadas duas questões de grande importância: como integrar e selecionar recursos médicos relevantes (biomarcadores) de fontes heterogêneas e dinâmicas em grande escala e como interpretar decisões tomadas por algoritmos de aprendizado de máquina integrando inteligência humana e artificial.

A primeira fase do estudo terá duas frentes de pesquisa. Uma com o objetivo de melhorar o diagnóstico, o tratamento e a reabilitação de pacientes de acidente vascular cerebral – AVC, com técnicas de análise de redes complexas em dados multimodais. E, a segunda, com foco em investigar formas de melhorar a escolha de protocolos de reabilitação em casos de AVC, o que trará uma importante contribuição social.

IA em países emergentes: políticas públicas e o futuro do trabalho. Essa frente de estudo vai envolver diversas áreas de humanas da USP, como economia, história, sociologia e ciências sociais, para mapeamento, compreensão e abordagem do impacto da IA em economias como a do Brasil. Existe um consenso significativo de que, no campo da IA, os países emergentes estão atrasados em relação aos países pioneiros, em particular, os Estados Unidos e a China.

Processamento de Linguagem Natural – PLN de última geração para o Português. Hoje em dia, existe pouca disponibilidade de ferramentas e dados para treinar sistemas de diálogo em português. O objetivo do Centro será habilitar o processamento de linguagem natural de alto nível para o português do Brasil, assim como já existe para outros idiomas, possibilitando sua melhor aplicação nas atuais demandas críticas da sociedade, como, por exemplo, aprimorar os serviços de atendimento ao cliente, o treinamento de assistentes virtuais, o monitoramento de redes sociais, bem como possibilitar a análise e a extração de conhecimento de grandes fontes de dados, entre outros.

Serviço
c4ai.inova.usp.br

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