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POR Patricia Knebel

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Mercado Digital

- Publicada em 16 de Outubro de 2020 às 12:58

IBM, Fapesp e USP inauguram moderno Centro de Inteligência Artificial

C4AI está localizado no Centro de Pesquisa e Inovação InovaUSP, no campus da USP

Marcos Santos/Divulgação/JC

Saúde, meio ambiente, cadeia de produção de alimentos, futuro do trabalho e desenvolvimento de tecnologias de Processamento de Linguagem Natural em Português são as cinco frentes de atuação do Centro de Inteligência Artificial (C4AI) do Brasil. Inaugurado ontem em São Paulo, o projeto é uma iniciativa da IBM, da Universidade de São Paulo (USP) e da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp).

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O novo centro, considerado um dos mais modernos do País para o desenvolvimento de estudos e à pesquisa de ponta em IA para endereçar temas de grande impacto social e econômico, está localizado na sede no prédio do Centro de Pesquisa e Inovação InovaUSP, no campus da USP.

“Queremos que esse centro se torne referência em Inteligência Artificial no Brasil e tenha relevância internacional. Vamos trabalhar de forma colaborativa, com os pesquisadores da IBM participando ativamente dos projetos desenvolvidos no centro, e não de maneira unilateral”, comenta o gerente de pesquisa da IBM Brasil para Inteligência em conversação e vice-diretor do C4AI, Cláudio Pinhanez.

A escolha dos cinco temas foi feita com base em critérios como a possibilidade de impacto científico, interesse e área de pesquisa dos professores da USP, alinhamento com temas de interesse da IBM e futuro impacto social e tecnológico. “Esses desafios nasceram de um processo de design thinking liderado pelo ThinkLab da IBM Research, envolvendo mais de 80 professores, algo inédito na USP para definir agendas de pesquisa”, conta o executivo.

Três comitês de acompanhamento serão criados para promover temas de interesse comum do Brasil, com foco na indústria, ciência e sociedade. A ideia é acompanhar a aplicação real, que seja útil para as empresas e a sociedade brasileira, do que estiver sendo desenvolvido no local.

O C4AI terá ainda uma segunda unidade, instalada no Instituto de Ciências Matemáticas e da Computação (ICMC), no campus da USP, em São Carlos. O foco neste caso será a capacitação de estudantes e profissionais para permitir a disseminação de conhecimento e transferência dos benefícios da tecnologia para a sociedade.

“Vamos criar 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”, destaca.

Pinhanez comenta que existem alguns desafios fundamentais em IA que, quando vencidos, trarão grandes impactos na nossa vida. Um deles é a compreensão de linguagem – ler textos e extrair as ideias fundamentais –, escrever argumentos em situações específicas e conversar na complexidade que humanos conseguem.

No primeiro caso, isso teria um impacto imediato em questões legais, como em processos no judiciário e monitoramento de notícias. “Avanços extraordinários foram feitos nos últimos anos, mas a capacidade de ler e escrever textos profissionais ainda está longe de acontecer”, comenta o executivo.

Quanto aos diálogos, os avanços recentes permitirão o aparecimento de agentes virtuais que respondem bem perguntas e engajam em formas limitadas de diálogo. Quando tivermos sistemas de IA capazes de gerar conversas complexas, envolvendo narrativas, intenções e emoções, e múltiplos assuntos ao mesmo tempo, a capacidade de mudar profundamente sistemas de apoio ao consumidor, e mesmo a maneira de interagir com ele, tornam-se possíveis.

“Imagine conversar com um agente que sabe de todas as interações que aconteceram no passado com cada consumidor e que poderia pausar e continuar conversas quando for preciso, estando sempre disponível?”, destaca Pinhanez.

Cinco desafios iniciais do C4AI

1. AgriBio: modelos de causa e efeito para processos de tomada de decisão com incerteza para o setor de agricultura

2. Knowledge-Enhanced Machine Learning (KEML): Aprendizado de máquina integrado com conhecimento simbólico com foco na Amazônia Azul (Blue Amazônia Brain), vasta região do oceano Atlântico na costa brasileira rica em biodiversidade e recursos energéticos.

3. Modelamento de AVCs usando técnicas multimodais de análise de redes para melhorar diagnósticos, tratamento e reabilitação

4. IA em países emergentes: políticas públicas e o futuro do trabalho

5. Processamento de Linguagem Natural (PLN) de última geração para o português: habilitar o processamento de PLN para o português do Brasil, assim como já existe para outros idiomas, possibilitando sua melhor aplicação nas atuais demandas críticas da sociedade. Isso inclui aprimorar serviços de atendimento ao cliente, o treinamento de assistentes virtuais e monitoramento de redes sociais.

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