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Um projeto desenvolvido no Instituto de Matem\u00e1tica e Estat\u00edstica da Universidade de S\u00e3o Paulo (IME-USP) foi o \u00fanico brasileiro selecionado no programa Google Academic Research Award 2025 (Gara). A iniciativa da gigante da tecnologia premiou 46 pesquisas em computa\u00e7\u00e3o e tecnologia ao redor do mundo com US$ 100 mil cada.<\/p>\n
A proposta brasileira vencedora \u00e9 resultado da soma de dois projetos realizados no IME-USP. O primeiro \u00e9 o Programa de Inicia\u00e7\u00e3o Cient\u00edfica para Estudantes Medalhistas (iCEM), criado em 2024, que oferece bolsas de inicia\u00e7\u00e3o cient\u00edfica da FAPESP, tutoria e apoio a calouros que tenham sido medalhistas nas Olimp\u00edadas do Conhecimento.<\/p>\n
O segundo \u00e9 o Centro de Ci\u00eancia para o Desenvolvimento: Intelig\u00eancia Artificial para Matem\u00e1tica e Aprendizagem Inovadora (CCD-IAMAI), lan\u00e7ado recentemente em parceria com a Secretaria de Educa\u00e7\u00e3o do Estado de S\u00e3o Paulo, tamb\u00e9m financiado pela FAPESP. O centro desenvolve tecnologias de intelig\u00eancia artificial para apoiar o ensino de matem\u00e1tica nas escolas p\u00fablicas.<\/p>\n
\u201cPara criar sistemas de IA confi\u00e1veis, seguros, rastre\u00e1veis e que respeitem a privacidade, \u00e9 essencial que os desenvolvedores dominem fundamentos como c\u00e1lculo e \u00e1lgebra linear, por exemplo, al\u00e9m de outras disciplinas fundamentais da intelig\u00eancia artificial. Por isso, unimos os alunos not\u00e1veis do IME ao CCD-IAMAI, promovendo uma aplica\u00e7\u00e3o \u00e9tica e respons\u00e1vel da IA\u201d, explica o professor do IME-USP Roberto Marcondes Cesar Junior, que tamb\u00e9m \u00e9 investigador principal do IAMAI e do projeto premiado.<\/p>\n
Para Marcondes, para al\u00e9m do valor do pr\u00eamio, outro aspecto importante \u00e9 o potencial de parceria que pode, inclusive, desencadear novos projetos no futuro.<\/p>\n
Al\u00e9m do Gara, dois bolsistas da Fapesp\u00a0foram contemplados com o Google PhD Fellowship 2025, programa que oferece US$ 15 mil anuais por dois anos e mentoria com pesquisadores da empresa.<\/p>\n
Breno Livio Silvio de Almeida, doutorando do Instituto de Ci\u00eancias Matem\u00e1ticas e de Computa\u00e7\u00e3o (ICMC-USP), em S\u00e3o Carlos, foi um dos selecionados. Em sua pesquisa de doutorado em regime de dupla titula\u00e7\u00e3o no ICMC e na Universidade de Leipzig, na Alemanha, ele investiga a \u201clinguagem da vida\u201d \u2013 o c\u00f3digo gen\u00e9tico presente no DNA e sua tradu\u00e7\u00e3o em prote\u00ednas \u2013 utilizando t\u00e9cnicas avan\u00e7adas de intelig\u00eancia artificial, especialmente grandes modelos de linguagem (LLMs), como os usados em processamento de linguagem natural.<\/p>\n
\u201cAssim como os LLMs encontram padr\u00f5es na linguagem humana, eles tamb\u00e9m podem ler a \u2018linguagem da vida\u2019 para desvendar o potencial inexplorado da natureza\u201d, explica Almeida.<\/p>\n
A partir da intersec\u00e7\u00e3o entre biologia e IA, a pesquisa se concentra em analisar dados do material gen\u00e9tico de comunidades de microrganismos (microbioma) por meio de t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina. \u201cIsso permite identificar sinais evolutivos e ecol\u00f3gicos em prote\u00ednas e assim descobrir enzimas com potencial para aplica\u00e7\u00f5es na medicina, ind\u00fastria e sustentabilidade\u201d, diz.<\/p>\n
\u201cA escolha dessa pesquisa se deve \u00e0 combina\u00e7\u00e3o entre o impacto cient\u00edfico, a relev\u00e2ncia social e a solidez do trabalho que Breno vem desenvolvendo\u201d, afirma Andr\u00e9 de Carvalho, professor do ICMC-USP e orientador de Almeida. Na Universidade de Leipzig, Almeida tamb\u00e9m est\u00e1 sendo orientado por Peter F. Stadler, em colabora\u00e7\u00e3o com Ulisses Nunes da Rocha, do Helmholtz Centre for Environmental Research (UFZ).<\/p>\n
Carvalho ressalta que o projeto se destaca n\u00e3o s\u00f3 pela contribui\u00e7\u00e3o \u00e0 biologia, mas tamb\u00e9m por seus avan\u00e7os na ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o. \u201cUtilizamos uma abordagem de treinamento artificial para permitir que profissionais de outras \u00e1reas desenvolvam suas pr\u00f3prias solu\u00e7\u00f5es baseadas em modelos treinados artificialmente\u201d, diz.<\/p>\n
No trabalho, os pesquisadores utilizaram ferramentas para o sistema de recomenda\u00e7\u00e3o para a identifica\u00e7\u00e3o das prote\u00ednas \u2013 algo semelhante ao sistema de recomenda\u00e7\u00f5es do Netflix, por exemplo.<\/p>\n
\u201cIsso amplia o alcance da pesquisa, que, al\u00e9m de criar novas ferramentas computacionais, tamb\u00e9m promove estudos interdisciplinares com aplica\u00e7\u00f5es em \u00e1reas como sa\u00fade, educa\u00e7\u00e3o e meio ambiente. O c\u00e9u \u00e9 o limite quando se trabalha em colabora\u00e7\u00e3o\u201d, conclui o professor.<\/p>\n
Tamb\u00e9m foi selecionado para o Google PhD Fellowship 2025 Lucas de Oliveira Silva pelo seu projeto de doutorado no Instituto de Computa\u00e7\u00e3o da Universidade Estadual de Campinas (IC-Unicamp). Sua pesquisa, na \u00e1rea de Algoritmos Aprimorados por Aprendizado, busca identificar quais problemas podem ser resolvidos com o apoio de modelos de aprendizado de m\u00e1quina (baseados em dados hist\u00f3ricos) e quais permanecem dif\u00edceis ou intrat\u00e1veis, mesmo com essa tecnologia.<\/p>\n
\u201cDessa forma, buscamos, no contexto de otimiza\u00e7\u00e3o combinat\u00f3ria, delimitar matematicamente os limites dessas tecnologias\u201d, explica Silva.<\/p>\n
Um exemplo cl\u00e1ssico \u00e9 o \u201cproblema do caixeiro viajante\u201d, que tenta determinar a menor rota para percorrer uma s\u00e9rie de cidades, retornando \u00e0 cidade de origem.<\/p>\n
\u201cEm geral, para esse tipo de problema, \u00e9 invi\u00e1vel computar a solu\u00e7\u00e3o \u00f3tima. Dessa forma, a teoria da computa\u00e7\u00e3o utiliza algoritmos de aproxima\u00e7\u00e3o. Esses algoritmos s\u00e3o r\u00e1pidos e devolvem uma solu\u00e7\u00e3o que, embora n\u00e3o seja \u00f3tima, \u00e9 muito pr\u00f3xima disso. Ainda assim, existem limites para esse tipo de abordagem. No entanto, \u00e9 poss\u00edvel que, com o aux\u00edlio de modelos de aprendizado de m\u00e1quina, seja poss\u00edvel superar algumas dessas barreiras\u201d, explica.<\/p>\n
A aplica\u00e7\u00e3o nessa \u00e1rea \u00e9 t\u00e3o ampla que cabe tanto para problemas de log\u00edstica como para os que envolvem o lan\u00e7amento de sat\u00e9lites. Mas \u00e9 na teoria que, por enquanto, est\u00e1 o maior interesse de Oliveira (e possivelmente a aten\u00e7\u00e3o da big tech).<\/p>\n
\u201cO campo de Algoritmos Aprimorados por Aprendizado \u00e9 uma \u00e1rea nova na literatura, especialmente para os problemas espec\u00edficos que Lucas est\u00e1 abordando, com os primeiros grandes resultados tendo surgido recentemente, em 2024. Seu trabalho busca introduzir essa \u00e1rea no Brasil quando ela est\u00e1 emergindo globalmente\u201d, explica Lehilton Lelis Chaves Pedrosa, professor da Unicamp e orientador da pesquisa de doutorado de Silva.<\/p>\n<\/p><\/div>\n