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IBM, USP e FAPESP dão início às atividades do Centro de Inteligência Artificial

• As primeiras cinco frentes de estudo serão relacionadas com saúde, meio ambiente, cadeia de produção de alimentos, língua portuguesa e futuro do trabalho;

• Três comitês de acompanhamento com foco em indústria e sociedade, progresso científico, diversidade e inclusão serão criados para promover a colaboração entre todo o ecossistema de inovação local;

• Foco também será na capacitação de alunos e professores em áreas-chave, disseminando conhecimento e transferindo os benefícios da tecnologia para a sociedade e empresas.

IBM, Universidade de São Paulo (USP) e FAPESP (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo) dão início hoje às atividades do mais moderno 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. O novo centro terá sede no prédio do Centro de Pesquisa e Inovação InovaUSP, localizado no campus da USP em São Paulo.

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.

“À medida que tecnologias como inteligência artificial e nuvem híbrida habilitam a transformação das empresas e da sociedade, vemos uma objetiva oportunidade de expandir seu estudo e aplicação em segmentos relevantes para o país. Com o Centro, estamos criando um ecossistema que engloba os setores produtivo, acadêmico e de inovação para que o valor real da inteligência artificial aumente a experiência e habilidades dos talentos humanos, colocando a tecnologia a serviço de governos, cidadãos e negócios em diversos setores da economia”, disse Tonny Martins, Gerente Geral da IBM Brasil.

“Esta é a realização de um projeto estratégico da Universidade de São Paulo, que considera a área de Inteligência Artificial obrigatória para acompanhar e participar dos desenvolvimentos que dominarão, com suas múltiplas aplicações, a sociedade moderna. A Pró-Reitoria de Pesquisa se sente vitoriosa por participar desse esforço tão bem-sucedido que é a criação de um Centro de Inteligência Artificial, agregando competências disseminadas na USP. Que isso seja apenas o começo de grandes transformações, como, de fato, esperamos”, destaca o pró-reitor de Pesquisa da USP, Sylvio Canuto.

“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.

Cinco Grandes Desafios iniciais

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.

Comitês de acompanhamento

O Centro de Inteligência Artificial também contará com três comitês distintos para fomentar temas de interesse comum da sociedade, relacionados à ciência, indústria e sociedade:

• Um comitê científico internacional, que terá como função avaliar o progresso científico do Centro.

• Um comitê de indústria e sociedade, que contará com a participação de representantes de empresas de diversos setores do Brasil, órgãos públicos e sociedade civil, que irão colaborar para que o Centro tenha o maior impacto possível na indústria, na economia e na sociedade do País.

• Um comitê de diversidade e inclusão, cuja função será promover e aumentar a participação de mulheres, afrodescendentes e outros membros da sociedade para que haja participação mais inclusiva no setor de IA, tanto na academia quanto na indústria.

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