Area Podcast

Sistemas formados por várias inteligências artificiais autônomas estão transformando a forma como a gente trabalha. Enquanto os robôs cuidam das tarefas repetitivas, os humanos supervisionam e tomam as decisões criativas. No meio disso, pesquisadores buscam maneiras de levar essa tecnologia para o dia a dia. Neste episódio, o professor Frederico Gadelha, da UFMG, explica como os sistemas multiagentes de IA podem democratizar a análise de dados, permitindo que qualquer pessoa explore grandes bases sem dominar ferramentas complexas. E a estudante Júlia Almeida Luna conta como a iniciação científica a levou a unir inteligência artificial e cibersegurança logo no início da carreira.

Com tecnologias como o deep fake e a clonagem de voz, a inteligência artificial mudou o patamar da propagação de notícias falsas. Para reforçar o combate às fake news, cientistas têm apostado em responder na mesma moeda e usar a própria IA como arma. Leandro Balby, professor do departamento de ciência da computação da UFCG, lidera um projeto que desenvolve agentes autônomos de IA para resolver problemas cotidianos. Entre eles, acelerar a checagem de notícias falsas. Também neste episódio, conversamos com José Róbson Araújo Júnior, aluno de mestrado que trabalha no projeto coordenado por Balby, e traz uma perspectiva diferente para a área da tecnologia ao juntar duas paixões pessoais: a computação e a poesia.

Por trás de cada resposta que a gente recebe de uma ferramenta de inteligência artificial, existe uma grande infraestrutura: computadores poderosos, que custam caro e consomem muita energia. Para acompanhar essa revolução tecnológica, o Brasil depende hoje de soluções desenvolvidas em outros países. Mas o pesquisador George Teodoro, da UFMG, trabalha para mostrar que dá para fazer diferente. Ele lidera um projeto que desenvolve técnicas de computação de alto desempenho para tornar a IA mais rápida, eficiente e acessível. Também neste episódio, o estudante Gabriel Lima, que faz parte do laboratório de George, fala do trabalho que fez com o uso de IA na área da geologia e virou um artigo científico aceito por uma das editoras mais relevantes do mundo.

O uso de qualquer aplicação de inteligência artificial depende de uma relação de confiança com a máquina. Confiamos que ela não vai falhar, nem expor nossos dados ou violar nossa privacidade. Mas como garantir que uma IA seja realmente confiável, ética e segura? Esse é o foco do trabalho de Marcos Kalinowski, professor da PUC-Rio e um dos principais nomes brasileiros da engenharia de software e da engenharia de IA (AI Engineering). No laboratório que ele coordena, são desenvolvidos métodos e processos que ajudam empresas e instituições a criar IA responsável, com práticas de transparência e qualidade. Um dos projetos do laboratório ganhou grande reconhecimento: a tese de doutorado de Hugo Villamizar foi eleita a melhor do Brasil em 2024 na área de engenharia de software, mostrando como o país tem contribuído para o avanço global da inteligência artificial confiável.

Perfil do Software and AI Engineering Lab PUC Rio no Instagram: https://www.instagram.com/sail.pucrio/

As aplicações mais populares de IA, como o Chat GPT, são baseadas em modelos gigantescos que foram treinados com uma quantidade massiva de dados. Mas nem sempre essa capacidade de fazer qualquer coisa ajuda a resolver problemas reais. Heitor Ramos, professor da UFMG, lidera um projeto focado em modelos fundacionais específicos de domínio, feitos sob medida para ser mais assertivos e acessíveis. Um dos alunos envolvidos no projeto é Pedro Henrique Barros. Hoje ele está no doutorado, mas conseguiu publicar um artigo numa renomada revista científica antes mesmo de entrar na graduação.

Link do Instagram do Future Lab: https://www.instagram.com/futurelabufmg/