Dmitri Chadrin, líder do Instituto Skolkovo de Ciência e Tecnologia: "Inovações da Rússia em IA podem ser úteis para os países do BRICS"

Dmitri Chadrin é graduado pelo Instituto de Física e Tecnologia de Moscou (MIPT) e obteve seu doutorado no Instituto Skolkovo de Ciência e Tecnologia (Skoltech). Desde 2023, Chadrin lidera um grupo dedicado ao processamento de dados de sensoriamento remoto da Terra no Skoltech e leciona na Universidade Nacional de Pesquisa Técnica de Irkutsk. Em 2024, ele conquistou o terceiro lugar na categoria "Tecnologias de Inteligência Artificial" no concurso "Jovens Inovadores dos Países do BRICS".

– Seu trabalho está intimamente ligado às tecnologias de inteligência artificial (IA). Como você avalia o desenvolvimento delas na Rússia e nos países do BRICS?

– Eu avaliaria como sendo de alto nível. Recentemente, houve um aumento significativo nas publicações sobre pesquisas fundamentais e aplicadas em IA, tanto na Rússia quanto nos países do BRICS, incluindo a China. Esses países estão focados não apenas no desenvolvimento de tecnologias fundamentais, como novos algoritmos e arquiteturas, mas também na aplicação prática da IA, o que é essencial para demonstrar a utilidade dessa tecnologia.

– Em quais áreas as tecnologias de IA e aprendizado de máquina [Machine Learning] são mais utilizadas? Em quais setores isso poderia abrir novas perspectivas?

– As áreas óbvias de aplicação de aprendizado de máquina e IA incluem o processamento de imagens, a extração de diversas características a partir de imagens e sua classificação. Isso é algo que vemos diariamente, desde câmeras nas ruas até o processamento de dados de sensoriamento remoto via satélite, o que, por exemplo, permite a geração automatizada de mapas das características da superfície da Terra na Rússia. Isso simplifica muito o trabalho humano.

Além disso, algoritmos de IA são aplicados para resolver diversas tarefas preditivas. Por exemplo, é possível prever falhas de equipamentos com base nos parâmetros atuais de operação, o que pode otimizar os processos produtivos e economizar recursos.

Modelos fundamentais baseados em LLM [Modelos de Linguagem Grande] também estão sendo amplamente utilizados, permitindo que um usuário sem preparação resolva tarefas específicas com base em solicitações. Isso facilita muito a vida cotidiana.

Falando das áreas onde ainda há potencial de aplicação, acredito que praticamente todos os setores já estão sendo cobertos. Agora, a questão é a hibridização de diferentes abordagens para resolver uma tarefa comum, de modo que o usuário precise formalizar a tarefa o mínimo possível.

– Você desenvolveu uma tecnologia única de previsão de incêndios florestais. Pode nos falar mais sobre ela?

– Esta tecnologia permite prever a probabilidade de ocorrência e propagação de incêndios em uma área específica. Essa solução já foi integrada ao trabalho do Ministério de Emergências da Rússia [EMERCOM].

Os dados de entrada incluem condições meteorológicas e climáticas, além de dados de satélite que caracterizam a superfície da Terra, como o tipo de floresta [se é seca ou não]. Além disso, alguns parâmetros caracterizam a população: áreas com maior densidade populacional têm maior probabilidade de incêndios. Dados topográficos e estáticos também influenciam a probabilidade de ocorrência e propagação de incêndios.

O núcleo dessa tecnologia inclui algoritmos de IA, como redes neurais convolucionais e recorrentes. Essa solução já demonstrou eficácia, e alguns incêndios na Rússia foram previstos com sucesso. A tecnologia está sendo aprimorada, incluindo a adição de novos recursos que podem melhorar a precisão das previsões.

– Incêndios florestais e paisagísticos frequentemente ocorrem devido ao descumprimento das regras de segurança por parte das pessoas. Como o fator humano é considerado no desenvolvimento da tecnologia?

– Considerar o fator humano é o aspecto mais difícil, pois não há bases de dados formalizadas que possam automaticamente incorporar parâmetros relacionados às ações das pessoas. Atualmente, isso é levado em conta indiretamente, por meio da densidade populacional e da proximidade das infraestruturas das estradas. No futuro, pode ser possível formalizar algumas bases de dados para torná-las úteis e informativas para os algoritmos de IA.

– Existe a possibilidade de expandir essa tecnologia para os países parceiros do BRICS?

– Claro, já conversamos com nossos colegas. O Brasil possui grandes florestas, e a China tem vastas áreas de território. Portanto, essa iniciativa está focada nos países do BRICS, para os quais o monitoramento ecológico e de incêndios é uma questão importante em respeito ao seu desenvolvimento econômico.

Nossa solução pode ser facilmente transferida para esses países: o algoritmo, a arquitetura e a abordagem podem ser aplicados sem modificações. Talvez seja necessário apenas ajustar a tecnologia para as necessidades regionais, mas isso levaria apenas alguns meses.

– Você recebeu o prêmio de terceiro lugar no concurso "Jovens Inovadores dos Países do BRICS" e foi o único russo no pódio. Como você avalia a competição?

– A competição foi bastante acirrada. Foi muito interessante participar do concurso, pois fiz descobertas inesperadas sobre os problemas enfrentados pelos países do BRICS e como a IA é usada para resolver tarefas específicas. Foram apresentadas inovações de altíssimo nível. Por exemplo, havia um pesquisador do Brasil que trabalha com tecnologias de processamento de cana-de-açúcar e usa modelagem avançada, o que é algo crucial para a economia deles.

– Você leciona nas disciplinas relacionadas à inteligência artificial e visão computacional na Universidade Nacional de Pesquisa Técnica de Irkutsk. Os estudantes têm demonstrado interesse?

– Os estudantes estão realmente muito interessados em aprender essa tecnologia, pois possuem boas habilidades em resolver problemas práticos e têm conhecimento da especificidade de determinados setores, como a indústria de mineração e processamento. Eles podem integrar a IA em tecnologias tradicionais, como o processamento de ouro ou a flotação, o que ajuda a otimizar esses processos e aumentar a eficiência.

Os estudantes percebem que as tecnologias de IA podem ser aplicadas em diversas áreas de sua atividade prática. Por exemplo, no processo de flotação, é possível avaliar a densidade da espuma em tempo real e ajustar automaticamente os parâmetros. Tudo isso acontece em um sistema automatizado, onde não é necessária a intervenção humana, e a IA torna o processo mais eficiente.

– Qual é a base científica e metodológica existente em nosso país para o ensino dessas disciplinas? Quais experiências dos países do BRICS e BRICS+ são interessantes para a Rússia e que práticas poderíamos compartilhar com outros países?

– A Rússia possui uma base científica muito sólida. Existem centros de IA que formam profissionais na área. Todos os pesquisadores desses centros, que estão envolvidos em desenvolvimentos aplicados, podem se tornar educadores e compartilhar suas pesquisas, ampliando o alcance.

Além disso, temos boas capacidades computacionais. Por exemplo, o Skoltech possui um cluster de GPU capaz de rodar modelos grandes. Os estudantes podem ser treinados para utilizar esse hardware e desenvolver novas arquiteturas adaptadas a ele. Estamos prontos para compartilhar tudo isso com os países do BRICS.

Eu acredito que seria interessante para nós explorar as soluções aplicadas de IA dos países do BRICS para resolver problemas industriais específicos e aplicá-las às questões de nosso país.

– Qual é a importância da componente de pesquisa na educação? O que ela oferece para os alunos do ensino básico e superior?

– Seria ótimo se as escolas tivessem mais tarefas e projetos de pesquisa, pois os estudantes, muitas vezes, até o 11º ano, estudam fórmulas sem ver como aplicá-las. No ensino médio, seria interessante integrar a física e a matemática, mostrando que não são ciências separadas.

Certamente, o trabalho de conclusão de curso oferece uma experiência de pesquisa. Eu, por exemplo, desde o segundo ano, trabalhei no Instituto de Pesquisa Espacial, uma estrutura da Academia Russa de Ciências (RAS), com cientistas renomados. Foi uma ótima oportunidade para interagir com eles, me inspirar em seus desenvolvimentos e começar a me destacar no mundo da pesquisa.

A componente de pesquisa é importante, pois comprova que tudo o que estudamos tem um propósito e que podemos tirar nossas próprias conclusões a partir do conhecimento adquirido.

Assista à entrevista completa aqui.

Fotografia: TV BRICS