Centro de Inteligência Artificial no Brasil mira formação de mão de obra

Anunciado em outubro do ano passado, entrou em operação nesta terça-feira, 13/10, o Centro de Inteligência Artificial (C4AI) do Brasil, dedicado ao desenvolvimento de estudos e à pesquisa de ponta em IA para endereçar temas de grande impacto social e econômico, que une investimentos da IBM, USP e  FAPESP (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo). O investimento da IBM está previsto em US$ 20 milhões.

O C4AI terá foco inicial em cinco grandes desafios relacionados à saúde, meio ambiente, cadeia de produção de alimentos, futuro do trabalho e no desenvolvimento de tecnologias de Processamento de Linguagem Natural em Português, procurando maneiras de melhorar o bem-estar humano e apoiar iniciativas para diversidade e inclusão.

Em paralelo, três comitês de acompanhamento serão criados para promover temas de interesse comum do país, com foco na indústria, ciência e sociedade. Esses comitês visam ampliar esses cinco desafios iniciais e conferir a eles uma aplicação real que seja útil para as empresas e a sociedade brasileira.O Centro contará também com uma segunda unidade para capacitar estudantes e profissionais, disseminando conhecimento e transferindo os benefícios da tecnologia para a sociedade. Este local será instalado no Instituto de Ciências Matemáticas e da Computação (ICMC), no campus da USP em São Carlos.

Para o pró-reitor de Pesquisa da USP, Sylvio Canuto, ter o Centro de Inteligência Artificial ativo – e com a participação de pelo menos 70 professores – vai atrair investimentos futuros e mais atenção dos alunos e do mercado. Canuto admitiu, em coletiva de imprensa, que falta orquestração para se definir prioridades, mas não faltam talentos na ciência e na univeridade brasileira.

“A área de inteligência artificial (IA) é um infinito de possibilidades. Neste momento de intenso combate contra a covid, estamos tendo análises de milhares de moléculas, análises teóricas de potenciais vacinas, análises de centenas de milhões de dados, tudo com o apoio de IA, gerando mais efetividade e diminuindo o tempo para soluções corretas. Para a FAPESP, a parceria com uma empresa como a IBM é um marco em uma área estratégica para o futuro”, afirmou o diretor científico da FAPESP, Luiz Eugênio Mello.

Conheça os cinco desafios iniciais do Centro de Inteligência Artificial:

1) 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.

2) KEML (Knowledge-Enhanced Machine Learning) – Aprendizado de máquina integrado com conhecimento simbólico com foco na Amazônia Azul (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?”.

3) 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.

4) 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 EUA e a China.

Inicialmente, o C4AI focará em pesquisas relacionadas às políticas públicas para a inteligência artificial e à coleta e análise de dados sobre impacto da IA nos empregos e no futuro do trabalho.

5) PLN (Processamento de Linguagem Natural) 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.