Nos últimos anos começaram a ser criados em diferentes metrópoles mundiais, como Nova York e Toronto, centros voltados a promover pesquisas em inteligência artificial por meio da colaboração entre os setores acadêmico e privado. São Paulo acaba de ganhar uma instituição desse gênero.
Um grupo de pesquisadores de oito universidades paulistas, em parceria com empresas e startups de diversos setores, lançou terça-feira (26/02) o Advanced Institute for Artificial Intelligence (AI2).
O principal objetivo do instituto é promover a interação de pesquisadores dessa área – dedicada a buscar métodos ou dispositivos computacionais que possam permitir ou multiplicar a capacidade de resolver problemas – para explorar aplicações que possam ter impactos socioeconômicos relevantes.
A fim de promover a interação entre pesquisadores e desenvolvedores atuantes em diferentes áreas de aplicação da Inteligência Artificial, o AI2 terá uma rede de espaços compartilhados de trabalho (coworking) nas instituições participantes, conectados por um sistema de videoconferência.
“A ideia é que o meio acadêmico entre com a experiência em pesquisa fundamental em inteligência artificial e, em contrapartida, o setor privado traga problemas desafiadores e o suporte financeiro para que ataquemos, em conjunto, projetos com impacto socioeconômico relevante”, disse Sérgio Novaes, professor da Universidade Estadual Paulista (Unesp) e um dos idealizadores do AI2, durante a cerimônia de lançamento do instituto.
Inicialmente, integram o consórcio pesquisadores das universidades de São Paulo (USP), Estadual de Campinas (Unicamp), Estadual Paulista (Unesp), Federal de São Paulo (Unifesp), Federal do ABC (UFABC) e Presbiteriana Mackenzie, além do Centro Universitário FEI e da Escola Superior de Engenharia e Gestão (Eseg).
Entre os parceiros do setor privado estão a IBM, a Intel, a Petrobras, o Grupo Fleury e a Serasa Experian. A iniciativa está aberta à participação de outros parceiros do setor empresarial e de outras universidades e instituições de pesquisa do Brasil e do exterior.
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Durante o lançamento do instituto, foi realizado um workshop no Núcleo de Computação Científica da Unesp, em São Paulo, para a apresentação de oportunidades de colaboração.
“Pretendemos facilitar a interação entre a academia e o setor privado para o desenvolvimento de projetos em inteligência artificial”, afirmou Novaes.
Uma das primeiras empresas a se associar ao instituto, a Serasa Experian anunciou que concederá três bolsas de pós-doutorado para pesquisas sobre dados alternativos, tecnologias de conversação e crédito.
“Nosso interesse é adquirir por meio de tecnologias de aprendizado de máquina dados que são relevantes para as decisões de consumo, desde como os consumidores escolhem um produto até como financiam suas compras e o que fazem para sanar suas dívidas”, disse Renato Vicente, professor do Instituto de Matemática e Estatística (IME) da USP e diretor de data science no Data Lab da Serasa Experian no Brasil.
Linhas de pesquisa
Atualmente, os cientistas do AI2 estão envolvidos em três frentes de pesquisas, financiadas por parceiros privados. Um dos projetos tem o objetivo de ajudar a monitorar melhor o processo de perfuração de poços de petróleo e gás e desenvolver aplicativos orientados à visão computacional para identificar situações de risco em plataformas petrolíferas.
O segundo projeto visa fomentar o uso da robótica como ferramenta educacional, desenvolver robôs de serviço – que executam tarefas úteis para os humanos ou equipamentos, excluindo aplicações de automação industrial – e estudar as interações homem-máquina.
Já o terceiro projeto é voltado a acelerar a simulação de colisões de partículas atômicas por meio de técnicas de aprendizado de máquina, que têm diversas aplicações, como distinguir uma fotografia real de uma montagem.
As simulações são fundamentais para a verificação de dados reais, obtidos das colisões de partículas no Grande Colisor de Hádrons (LHC, na sigla em inglês), da Organização Europeia para Pesquisa Nuclear (CERN, também na sigla em inglês), na Suíça. Para obter a precisão estatística necessária é preciso fazer várias simulações de colisões, que levam entre dois e três minutos cada.
O problema para fazer as simulações ficará ainda mais complexo com o upgrade do LHC, previsto para acontecer entre 2019 e 2020. Até agora eram registradas entre 30 e 40 colisões de partículas simultâneas no colisor. Após o upgrade, o número de colisões simultâneas passará a ser da ordem de 200.
“Isso começa a inviabilizar a forma como são feitas as simulações hoje. Precisaríamos ter computadores que rodassem os dados seis vezes mais rápido ou sextuplicar o número de computadores que usamos para essa finalidade”, disse Thiago Tomei, pesquisador do São Paulo Research and Analysis Center (SPRACE), à Agência FAPESP.
Criado em 2003, com apoio da FAPESP, o SPRACE, coordenado por Novaes, viabiliza a participação de pesquisadores em Física de Altas Energias do Estado de São Paulo no experimento Compact Muon Solenoid (CMS) do LHC.
Por meio de técnicas de aprendizado de máquina, os pesquisadores do AI2 pretendem acelerar em mil vezes as simulações e, dessa forma, agilizar a identificação de partículas após um evento de colisão e aumentar a precisão dos resultados.
“A ideia é usar os chamados modelos generativos para permitir que um algoritmo ‘aprenda’ a classificar amostras de dados e, ao fazer isso, gere novas amostras”, explicou Tomei.
Área em ascensão
Até então associada a soluções capazes de fazer máquinas e softwares aprenderem e executarem tarefas usando como base o raciocínio humano, a inteligência artificial tem passado por uma revolução nos últimos anos. Alguns dos fatores responsáveis por isso foram o aumento da disponibilidade de dados digitais (big data) e o poder de processamento da computação na nuvem (cloud computing).
Esses dois fatores permitiram desenvolver algoritmos para realizar tarefas específicas, como manobrar um veículo autônomo, detectar fraudes em sistemas, identificar células cancerosas em imagens de ressonância magnética e rastrear pragas em lavouras, entre outras aplicações, explicam especialistas na área.
Países como China, Estados Unidos, Inglaterra, França, Canadá e Japão têm investido pesadamente em inteligência artificial por entenderem que a área é estratégica para o desenvolvimento econômico, social e científico e para garantir a segurança, a independência e a soberania.
A China, por exemplo, tem planos de investir US$ 1 trilhão até 2030 em inteligência artificial para garantir a liderança mundial na área. E o Canadá, que tem dois centros de pesquisa em inovação artificial – em Toronto e em Montreal –, lançou em 2017 uma política nacional para estimular o desenvolvimento da área no país.
“Os investimentos em inteligência artificial no Canadá aumentaram muito nos últimos anos e houve um crescimento de 30% no número de startups atuantes nessa área no país em 2018”, disse Marie-Hélène Béland, vice-cônsul do Consulado Geral do Canadá no Brasil, durante o evento.
Já no Brasil, as iniciativas de investimento no setor têm sido tímidas, avaliaram participantes do evento. A criação do AI2 poderia ajudar o país a aumentar a exploração desse campo de conhecimento, estimaram.
“O Brasil, infelizmente, está ficando para trás nessa área. Deixar de acompanhar o progresso da inteligência artificial será, provavelmente, um caminho sem volta. Será pior que no caso dos semicondutores, em que o país perdeu a onda e nunca mais conseguiu recuperar”, disse Novaes.
“Uma forma de acompanhar o avanço dessa área é manter-se atualizado e, ao mesmo tempo, começar a fazer associações diretas entre o setor privado e o meio acadêmico para o desenvolvimento de projetos conjuntos”, apontou.
Contribuição da FAPESP
Na avaliação dos pesquisadores integrantes do instituto, o apoio de agências de fomento como a FAPESP tem sido determinante para a evolução dessa área no Estado de São Paulo, sobretudo por meio de programas como o Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE).
Nos últimos seis anos, o programa PIPE da FAPESP aumentou em mais de seis vezes o número de empresas na área de Inteligência Artificial apoiadas. Em 1997, quando começou o PIPE, havia uma média de cinco projetos por ano nessa área do conhecimento. Nos últimos dois anos, esse número saltou para 40, segundo dados apresentados por Marcelo Finger, professor do Instituto de Matemática e Estatística da USP e membro da coordenação de Ciência e Engenharia da Computação da FAPESP, durante o Ciclo de Palestras ILP-FAPESP sobre Inteligência Artificial. O evento ocorreu em novembro de 2018 na Assembleia Legislativa de São Paulo (Alesp).
Segundo Finger, o apoio da FAPESP a projetos na área de inteligência artificial começou em 1992 e aumentou vertiginosamente a partir de 2012.
A FAPESP está apoiando, em parceria com a IBM, a criação de um Centro de Inteligência Artificial no âmbito do programa Centros de Pesquisa em Engenharia (CPE). Para constituir o novo centro foi lançada uma chamada de propostas para grupos de pesquisa vinculados a universidades e institutos de pesquisa do Estado de São Paulo.
A data final para submissão de propostas à FAPESP é 15 de abril de 2019. No dia 12 de março, a FAPESP e a IBM promoverão reunião de trabalho para apresentação de temas e esclarecimento de dúvidas.
As instruções específicas aos pesquisadores do Estado de São Paulo podem ser encontradas em www.fapesp.br/12504.
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