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Inteligência artificial, da academia ao mercado

Center of Excellence in Machine Learning visa transformar o mercado por meio de parcerias e soluções em inteligência artificial.
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Desburocratizar a relação entre universidade e mercado, facilitar o apoio financeiro ao desenvolvimento de projetos em inteligência artificial e possibilitar que o conhecimento sobre IA atinja mais pessoas e áreas da sociedade. Esses são três objetivos do Center of Excellence in Machine Learning (CoE-ML), coordenado pelo diretor do Núcleo de Computação Científica da Universidade Estadual Paulista, professor Sérgio Novaes.

Desburocratizar a relação entre universidade e mercado, facilitar o apoio financeiro ao desenvolvimento de projetos em inteligência artificial e possibilitar que o conhecimento sobre IA atinja mais pessoas e áreas da sociedade. Esses são três objetivos do Center of Excellence in Machine Learning (CoE-ML), coordenado pelo diretor do Núcleo de Computação Científica da Universidade Estadual Paulista, professor Sérgio Novaes.

Desburocratizar a relação entre universidade e mercado, facilitar o apoio financeiro ao desenvolvimento de projetos em inteligência artificial e possibilitar que o conhecimento sobre IA atinja mais pessoas e áreas da sociedade. Esses são três objetivos do Center of Excellence in Machine Learning (CoE-ML), coordenado pelo diretor do Núcleo de Computação Científica da Universidade Estadual Paulista, professor Sérgio Novaes.

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O projeto de inovação disruptiva, iniciado em 2017, conta, no momento, com a participação de vinte pesquisadores, ligados a sete universidades brasileiras. São, principalmente, físicos, matemáticos, engenheiros e cientistas da computação. “Queremos colocar, de um lado, experts do setor acadêmico e, de outro, as empresas. Esse conjunto tem todo potencial para apresentar soluções usando a inteligência artificial”, explica o professor, um dos principais físicos brasileiros, com passagens como pesquisador-convidado em várias instituições de pesquisa do exterior, entre elas o Lawrence Berkeley National Laboratory, onde fez pós-doutorado, e o Fermi National Accelerator Laboratory, ambas nos Estados Unidos.

A proposta do grupo é valorizar projetos e parcerias que tenham impacto socioeconômico importante e demonstrável. “Não se trata de usar os pesquisadores e os investimentos para, simplesmente, resolver um problema pontual que uma empresa possa ter”, explica Novaes. Da mesma forma, o projeto não se resume a uma pesquisa teórica. Uma vez identificada uma demanda, nos âmbitos do mercado ou da academia, os pesquisadores do grupo exercem o papel de mentoria, envolvendo outros cientistas da área, acadêmicos ou não, em busca de uma solução. O projeto inclui estudantes de mestrado, doutorado e pós-doutorado, embora não necessariamente apenas pessoas ligadas ao mundo acadêmico possam estar envolvidas.

Sérgio Ferraz Novaes, Físico diretor do Núcleo de Computação Científica da Universidade Estadual Paulista (UNESP). / Foto Juca Rodrigues
Sérgio Ferraz Novaes, Físico diretor do Núcleo de Computação Científica da Universidade Estadual Paulista (UNESP). / Foto Juca Rodrigues

O pesquisador Raphael Cobe, doutor em Ciência da Computação, faz parte do grupo e cita um exemplo de caso já finalizado, ilustrativo do tipo de projeto a ser desenvolvido com os requisitos de impacto social. Em 2017, a DataPrev, empresa mista que fornece softwares para órgãos públicos, tinha como demanda criar sistemas que pudessem acelerar procedimentos no judiciário brasileiro, já que, muitas vezes, um processo demora longo tempo para ser julgado porque o juiz tem dificuldades para encontrar todas as informações de que necessita, ter acesso aos bancos de dados, às bibliotecas e à jurisprudência sobre o assunto. “Construímos, então, uma solução baseada em IA. Ela selecionava uma pilha de processos parecidos e encontrava, com uso de técnicas de processamento de linguagem natural e de recuperação da informação, toda a jurisprudência disponível”, explica. Encaminhado para implantação, os resultados foram considerados satisfatórios tanto para o grupo quanto para a empresa. Essa iniciativa foi financiada pela Intel, um dos principais parceiros do CoE-ML.

À medida que novos projetos como esse sejam desenvolvidos pelo grupo, a proposta é agregar maior número de cientistas do Brasil ou do exterior. Apesar de esse não ser o objetivo principal, é possível que muitas ações desenvolvidas pelo CoE-ML deem origem a dissertações de mestrado, teses de doutorado ou trabalhos de pós-doutorado, já que pesquisadores poderão aliar pesquisa científica ao desenvolvimento das soluções. “Em geral, há um ranço entre academia e mercado. Nossa proposta é disruptiva também por essa razão, por querer estreitar esses extremos”, conta Novaes.

“Queremos colocar, de um lado, experts do setor acadêmico e, de outro, as empresas. Esse conjunto tem todo potencial para apresentar soluções usando a inteligência artificial”.

De acordo com o professor, os aportes financeiros a serem feitos pelas empresas não têm o objetivo de substituir as agências de fomento, mas, sim, de estimular pesquisas que sejam estratégicas para o setor. “Temos muitas áreas em que a IA tem uma dimensão imprescindível e que, no dia a dia, impactam o usuário. O uso para leitura de imagens médicas, por exemplo, é de grande importância. Mecanismos podem identificar e sugerir ao médico a possibilidade de uma doença se formando, muito antes do que qualquer outro sistema conseguiria indicar”, comenta o professor.

Para ilustrar, ele cita o caso do câncer de mama. Antes de qualquer sinal físico ou mesmo que possa ser detectado, em geral, pelas máquinas disponíveis de mamografia, pode ainda haver indícios de que haja uma pequena calcificação no seio, a partir do qual se desenvolveria o câncer: “Se tivermos uma máquina que aprendeu, com os melhores especialistas da área, a discernir esse tipo de anormalidade no corpo feminino, seria possível sugerir ao médico que essa mulher possa, provavelmente, desenvolver um tumor de mama. É uma forma de identificar ainda mais cedo e, portanto, tratar com muito mais rapidez e assertividade”.

Por Elisandra Berti

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