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Grupo pesquisa criação de novo sistema de inteligência artificial

Sistema encontrará padrões em grandes volumes de dados, como conjuntos de imagens, sons, sinais ou textos

Até 2018, o Grupo de Computação Interdisciplinar do Instituto de Física de São Carlos (IFSC) da USP se debruça na tentativa de unir redes complexas e neurais artificiais de aprendizado profundo (deep learning), para criar um novo sistema de inteligência artificial. A ideia é que esse sistema seja capaz de encontrar padrões em grandes volumes de dados, como em grandes conjuntos de imagens, sons, sinais ou textos.

As redes complexas são técnicas que permitem criar modelos matemáticos para compreender determinadas relações, podendo, por exemplo, analisar a interação que há entre as células de um organismo ou indivíduos de um grupo social. A teoria dessas redes teve origem em 1736, quando o cientista Leonhard Euler resolveu o problema das Pontes de Köningsberg, em que provou ser impossível atravessar as sete pontes da cidade alemã de Köningsberg sem passar, no mínimo, duas vezes pela mesma ponte.

 

Pesquisadores da USP
Pesquisadores do Grupo de Computação Interdisciplinar do IFSC/US

Já as redes neurais artificiais são metodologias inspiradas nos neurônios biológicos. A proposta é usar o mesmo conceito dos neurônios biológicos para criar sistemas de inteligência artificial capazes de apreender padrões a partir de imagens, vídeos, sons, entre outros, podendo-se, por exemplo, treinar essas redes, para que reconheçam objetos e músicas.

Recentemente, surgiu uma nova modalidade de redes neurais artificiais: as redes de aprendizado profundo ou deep learning. Estas são viáveis apenas com o uso de supercomputadores, permitindo melhorar a inteligência artificial das máquinas, de modo que possam reconhecer objetos comuns entre milhares de imagens.

Sistema único

A tentativa de incorporar as redes complexas e de deep learning em um único sistema, que permita reconhecer padrões complexos em grandes volumes de dados, faz parte de um trabalho coordenado pelo professor Odemir Bruno, integrante do grupo, sendo um dos oito projetos selecionados em uma parceria estabelecida entre a Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp) e a empresa IBM, com o intuito de fomentar o desenvolvimento de sistemas computacionais capazes de processar e integrar grandes quantidades de dados, tirar conclusões lógicas e interagir com seres humanos de modo natural.

Se conseguirem unir as duas redes, os pesquisadores do IFSC pretendem aprimorar os sistemas de inteligência artificial, criando programas de computadores mais inteligentes. Segundo o  professor Bruno, o projeto do instituto intitulado Deep learning and complex networks applied to computer vision é voltado para a visão computacional e tem como objetivo ensinar a máquina a interpretar objetos ou cenas contidas em milhares de fotos e vídeos. Será como ensinar algum objeto a uma criança, mostrando-lhe desenhos e imagens.

As metodologias utilizadas ao longo do desenvolvimento dos oito projetos eventualmente poderão ser disponibilizadas para toda a comunidade científica. O objetivo de longo prazo desse trabalho é criar cérebros artificiais em computadores e nos robôs do futuro. Tanto esse projeto como outros, que visam ao desenvolvimento de sistemas computacionais inteligentes, tem como finalidade dar “vida” a um robô semelhante aos da ficção científica, que são capazes de reconhecer o mundo ao seu redor.

Mas, antes que essas máquinas eventualmente surjam, há, segundo o professor Bruno, uma série de aplicações que talvez já possam ser feitas de modo autônomo por sistemas baseados em computação cognitiva. “As máquinas inteligentes poderão executar o levantamento da biodiversidade da Amazônia, detectar a falta de nutrientes ou pragas em lavouras e, também, auxiliar na medicina, promovendo, por exemplo, o diagnóstico de tumores, antes que estes se tornem letais.”

Rui Sintra e Thierry Santos / Assessoria de Comunicação do IFSC

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