Até 2018, o Grupo de Computação Interdisciplinar do Instituto de Física de São Carlos (IFSC/USP) se debruçará 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 novo 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.
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, etc., podendo, 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. As redes de deep learning 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.
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 Prof. Dr. Odemir Bruno, do citado 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 IBM, com o intuito de fomentar o desenvolvimento de sistemas computacionais capazes de processar e integrar grandes quantidades de dados, de tirar conclusões lógicas e interagir com seres humanos, de modo natural.
Se conseguirem unir as duas redes, os pesquisadores do IFSC/USP pretendem aprimorar os sistemas de inteligência artificial, criando programas de computadores mais inteligentes. Segundo o Prof. Odemir, 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, lhe mostrando desenhos e imagens.
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.
Pesquisadores do Grupo de Computação Interdisciplinar do IFSC/USP
Mas, antes que essas máquinas eventualmente surjam, há, segundo o Prof. Odemir, uma série de aplicações que talvez já possam ser executadas 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”.
*As metodologias utilizadas ao longo do desenvolvimento dos oito projetos eventualmente poderão ser disponibilizadas para toda a comunidade científica.
(Créditos: Imagem 1 – Google)
A pesquisa descrita nesta matéria de divulgação pode se encontrar em fase inicial de desenvolvimento. A eventualidade de sua aplicação para uso humano, animal, agrícola ou correlatas deverá ser previamente avaliada e receber aprovação oficial dos órgãos federais e estaduais competentes. A responsabilidade pelas informações contidas na reportagem é de inteira responsabilidade do pesquisador responsável pelo estudo, que foram devidamente conferidas pelo mesmo, após editadas por jornalista responsável devidamente identificado, não implicando, por isso, em responsabilidade da instituição.
Assessoria de Comunicação – IFSC/USP
