-
Iniciativa envolveu quatro centros de pesquisa e quatro indústrias nacionais (foto: José Somensi)
Florianópolis, 17.7.2024 – O aprendizado de máquina (learning machine), elemento-chave nos sistemas de inteligência artificial, usualmente necessita de milhões ou milhares de exemplos para reconhecer parâmetros, seja de textos ou imagens de objetos. Para superar essa dificuldade, que demanda tempo, dinheiro e equipamentos de elevada capacidade operacional, o Instituto SENAI de Inovação em Sistemas Embarcados, de Florianópolis, lidera o projeto Few-Shot Learning.
O projeto reúne pesquisadores de quatro centros de pesquisa e de quatro empresas para desenvolver um algoritmo que permite acelerar o aprendizado, usando menos exemplos. A entrega técnica oficial da primeira fase ocorreu no final de junho.
Algoritmo que aprende rápido
“É um algoritmo que tem o potencial de aprender rápido e, assim, reduzir a quantidade de exemplos necessários para que uma inteligência artificial possa ser treinada e aplicada. Isso reduz custos e acelera a implantação de processos usando essa tecnologia”, resume André Luiz Paza, coordenador de inovação da indústria catarinense Christal, uma das empresas envolvidas na iniciativa.
Ou seja, poucas dezenas de exemplos são suficientes para que as máquinas aprendam o suficiente para executar suas tarefas e, para isso, os computadores já não precisam ser tão potentes.
Redução de custos e melhoria de eficiência
Crucial no processo produtivo, o controle de qualidade tem sido cada vez mais auxiliado por sistemas automatizados, como os de visão computacional. Essa inspeção visual de produtos em uma linha de produção é uma aplicação típica do Few-Shot Learning e uma das vertentes do projeto.
A aplicação em processamento de linguagem natural é a segunda vertente da pesquisa. Os sistemas de produção textual disponíveis utilizam como base todo o histórico de informação escrita publicado há décadas na internet. O Few-Shot Learning pode se basear apenas no acervo interno de textos de uma organização.
“Chegar em resultados relevantes usando muito menos dados é uma vitória para todo mundo. Geralmente, muito do tempo de desenvolvimento de projeto é dedicado ao processo de levantar e rotular dados. Então, se a máquina puder aprender com menos exemplos, vai diminuir os custos e o tempo de conclusão das pesquisas”, afirma Flávio Gabriel Oliveira Barbosa, coordenador de P&D do Instituto SENAI, e um dos idealizadores do projeto.
Outras aplicações
Além desses dois eixos da pesquisa, o projeto pode beneficiar segmentos como a medicina - acelerando o diagnóstico por imagens - e a agricultura – mapeando anomalias em imagens para identificar doenças em plantas, a presença de ervas daninhas, a detecção de linhas de plantio, entre outras. Também permite reconhecimento de gestos, classificação de textos, chatbots para contextos específicos e geração automática de diálogos, além da contagem de objetos.
“Nossa expectativa com a aplicação do Few-Shot Learning é muito grande, pois representa uma revolução no uso da inteligência artificial. Mesmo com um índice de maturidade relativamente baixo [TRL 4, clique aqui para saber mais sobre a escala], conseguimos superar vários desafios tecnológicos e demonstrar o enorme potencial do projeto”, acrescenta Barbosa.
Foco na qualidade
O objetivo primário do projeto é desenvolver uma plataforma para identificação de defeitos em linhas de produção, por meio de estudos de casos de empresas que integram o consórcio do BFA. Jonathan Tenório de Lima, gestor de projetos no ISI Sistemas Embarcados, explica que nos sistemas de visão computacional baseados em deep learning, comumente utilizados nesse tipo de problema, é necessário utilizar milhares de imagens para que a máquina consiga identificar os defeitos de forma assertiva. “Em alguns cenários, pode ser inviável adquirir essa quantidade de dados. Com a plataforma Few-Shot será possível executar a tarefa com pouquíssimas imagens”, acrescenta Lima.
.
Tecnologia estratégica
A pesquisa da plataforma de Few-shot Learning recebeu investimento de R$ 1 milhão da Empresa Brasileira de Pesquisa e Inovação Industrial (Embrapii), por meio de financiamento na modalidade Basic Funding Alliance (BFA). Essa modalidade de investimento apoia projetos com baixa maturidade tecnológica e maior grau de risco. Essas duas características habilitaram a pesquisa a receber um aporte de 90% do valor total do investimento. A contrapartida das empresas consorciadas e das unidades de pesquisa foi de R$ 100 mil no total.
“O Few-Shot Learning tem um caráter de soberania nacional, pois vai permitir o domínio de uma tecnologia estratégica”, aponta Brenno Passoni, coordenador de Operações da Embrapii. Ele salienta que a iniciativa também valida um novo modelo de alianças promovido pela empresa, de um trabalho em rede de vários centros de pesquisa e indústrias. “Este é um modelo de aliança, que envolve um desafio tecnológico complexo e complementaridade de competências”, destacou.
Os centros de pesquisa participantes da pesquisa – Instituto SENAI, Fundação Centros de Referência em Tecnologias Inovadoras (CERTI), Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Telecomunicações (CPQD) e Instituto de Tecnologia para o Desenvolvimento (Lactec) – são unidades credenciadas Embrapii. E, entre as empresas, além da Christal, participam a Ativa Soluções (MG) e as startups Damone Informática e Caren Tecnologia da Informação.
Rede SENAI de Inovação e de Tecnologia
O SENAI possui, em todo o país, uma rede de 27 institutos de inovação (sendo três deles em SC) e 62 de tecnologia, dos quais sete no estado catarinense. A atuação desses institutos está focada em pesquisa aplicada, desenvolvimento e inovação, consultorias e testes e ensaios metrológicos acreditados para aprimorar e desenvolver processos e produtos industriais. Clique nos links para saber mais sobre:
Federação das Indústrias do Estado de Santa Catarina - FIESC
Gerência Executiva de Comunicação Institucional e Relações Públicas - Gecor
Quer ficar por dentro das principais notícias sobre economia e negócios em Santa Catarina, no Brasil e no mundo? Assine a newsletter Indústria News e tenha acesso todos os dias a melhor curadoria de conteúdo econômico, além de notícias exclusivas sobre a indústria catarinense. Você escolhe como receber: direto no seu e-mail, no WhatsApp, ou no LinkedIn. Assine.
