Projeto inovador em IA apoiado pela Embrapii conta com a participação do CPQD

Objetivo é desenvolver uma plataforma de Few-Shot Learning para acelerar a velocidade de aprendizado de máquina em Inteligência Artificial

Rosa Sposito/Pimenta comunicação

O CPQD é uma das quatro Unidades Embrapii parceiras em um projeto inovador, que tem como objetivo acelerar a velocidade de aprendizado de máquina em Inteligência Artificial (IA). Trata-se do primeiro projeto da Empresa Brasileira de Pesquisa e Inovação Industrial (Embrapii) realizado em parceria entre suas unidades credenciadas, empresas e startups, na modalidade Basic Funding Alliance (BFA).

O foco é o desenvolvimento de uma plataforma de Few-shot Learning, ferramenta na área de IA que permite o aprendizado de máquina com poucos dados. A principal vantagem é a redução do tempo e de custos no treinamento de modelos para a identificação e classificação de objetos em aplicações de IA – processo que, em geral, demanda um grande volume de dados, o que torna o tempo de pesquisa mais longo e os custos mais onerosos.

O projeto recebeu da Embrapii um investimento de R$ 1 milhão, na modalidade BFA, que prevê apoio a projetos com baixa maturidade tecnológica e maior grau de risco, envolvendo tecnologias disruptivas de interesse da indústria. Para Marcelo Prim, diretor de Operações da Embrapii, esse é um projeto de pesquisa estratégico para a soberania nacional devido à complexidade e participação de diferentes Unidades Embrapii e empresas.

A coordenação das pesquisas está sob a responsabilidade da Unidade Embrapii Instituto Senai de Inovação em Sistemas Embarcados (ISI-SE) e a execução conta com a parceria de outras três Unidades Embrapii: CPQD, credenciado na área de Comunicações Avançadas; Fundação CERTI (Centros de Referência em Tecnologias Inovadoras), especializada em Sistemas Inteligentes, e Instituto de Tecnologia para o Desenvolvimento (Lactec), credenciado em Eletrônica Embarcada. O consórcio criado para esse projeto inclui também as empresas Christal e Ativa Soluções, além das startups Damone Informática e Caren Tecnologia da Informação. 

O projeto de criação da plataforma Few-shot Learning tem duas vertentes. A primeira consiste no uso de visão computacional para que o software seja capaz de realizar a segmentação, identificação e classificação de objetos por meio de imagens. A ideia é que, com poucas fotografias ou ilustrações, por exemplo, seja possível identificar o item apresentado, bem como classificá-lo de acordo com a demanda de cada indústria.

A segunda abordagem da pesquisa é o processamento de linguagem natural, tecnologia utilizada pelo Chat GPT, para que a máquina seja treinada a identificar e classificar textos, com aplicação prática na análise e separação de contratos e documentos de maneira geral. Nesse caso, o diferencial será a extração de informações a partir de textos em língua portuguesa – o que aumentará a eficiência da plataforma nas aplicações práticas para o mercado brasileiro. 

No âmbito do projeto, os pesquisadores pretendem desenvolver uma plataforma para identificação de defeitos em linhas de produção, a partir de casos das empresas que integram o consórcio.