Embrapii lança plataforma de IA eficiente, rápida e brasileira
Plataforma Few-shot Learning, lançada pela Embrapii, reduz custos e tempo do aprendizado de máquinas ao analisar menos dados com maior precisão
Por Aline Almeida
Um salto no desenvolvimento da Inteligência Artificial brasileira. É assim que a Embrapii (Empresa Brasileira de Pesquisa e Inovação Industrial) encara o lançamento da plataforma de Few-shot Learning, uma ferramenta que utiliza método de estrutura de aprendizado da máquina na qual um modelo de IA aprende a fazer previsões precisas em um número muito pequeno de exemplos rotulados. Assim, abre-se um mundo de possibilidades para empresas de todos os setores, segundo a organização social que nasceu em 2013 com o propósito de contribuir para as principais necessidades de inovação das companhias e dos institutos do País.
Com a plataforma de Few-shot Learning é possível revolucionar os processos de identificação, segmentação e classificação de objetos e documentos em texto. Segundo Marcelo Prim, diretor de operações da Embrapii, o projeto foi conduzido com o intuito de trazer maior impacto da organização à indústria. Para ir além do modelo tradicional, focando em desenvolver projetos que são de maturidade tecnológica menor. “São produtos ou tecnologias que ainda não estão prontos para entrar no mercado, mas que a empresa tem curiosidade e interesse em desenvolver, pois poderiam aumentar significativamente o impacto de seus produtos nos negócios”, disse o executivo da Embrapii, que possui contrato de gestão com o governo federal, por meio dos Ministérios da Ciência, Tecnologia e Inovação; do Desenvolvimento, Indústria, Comércio e Serviços; da Saúde; e da Educação.
O piloto deste projeto partiu do princípio de criar uma IA brasileira capaz de ser treinada com uma quantidade reduzida de dados. Anteriormente, dependendo da demanda, era necessário utilizar milhares ou até milhões de informações para que a máquina pudesse realizar identificações precisas. Esse processo prolongava o tempo de pesquisa e aumentava significativamente os custos de execução, tornando, em alguns casos, inviável a produção dos trabalhos. Com este método, o aprendizado de máquina se torna realidade independente da quantidade de dados.
“Se o mercado souber para que serve essa tecnologia e qual impacto ela traz, haverá mais confiança para investir.”
Marcelo Prim diretor de Operações da Embrapii
Essa tecnologia inovadora impulsiona aplicações como diagnóstico de imagens médicas, inspeção visual em linhas de produção, contagem de objetos, mapeamento de anomalias em imagens de culturas agrícolas (como doenças em plantas, presença de ervas daninhas e detecção de linhas de plantio), reconhecimento de gestos, classificação de textos, chatbots específicos e geração automática de diálogos. “Abraçamos essa tecnologia que permite treinar e criar um método para que a Inteligência Artificial se treine sozinha”, disse Prim.
CHATGPT
A nova ferramenta só consegue otimizar tempo e custo porque são utilizadas duas tecnologias de ponta.
● A primeira é a visão computacional, que permite o software realizar a segmentação, identificação e classificação de objetos a partir de imagens.
● A segunda, o processamento de linguagem natural, semelhante ao usado pelo ChatGPT, em que a máquina pode ser treinada para caracterizar e rotular textos. Isso tem aplicação prática na análise e organização de contratos e documentos em geral.
Esse é o primeiro projeto realizado em aliança entre unidades da Embrapii, empresas e startups, na modalidade Basic Funding Alliance (BFA). Por ser uma tecnologia de baixo grau de maturidade e maior risco de inovação, o modelo permite o investimento de até 90% do valor do contrato. Neste caso específico, o projeto recebeu R$ 1 milhão em recursos não reembolsáveis e cerca de R$ 100 mil reais de unidades e empresas consorciadas.
Para o diretor da organização social, quanto mais as empresas tiverem consciência do impacto da maturidade e da inovação, e a indústria brasileira entender a relação de causa e efeito das tecnologias, mais confiança terão para investir. “A partir do momento que o mercado sabe para que serve essa tecnologia e qual impacto ela traz, haverá mais confiança para continuar investindo.”
Além de parcerias com empresas públicas e privadas, durante esses anos de atuação já conta com mais de 2,7 mil projetos, totalizando mais de R$ 4 bilhões aplicados.