Pesquisadores da Unifal utilizam inteligência artificial em projetos para a sociedade
Cada vez mais, os processos ligados à robótica e à inteligência artificial têm tomado conta da sociedade, facilitando o cotidiano das empresas e das pessoas, de uma maneira geral. E como há sempre algo novo a ser descoberto, a tendência é que as pesquisas no setor não parem.
Professores e alunos da Universidade Federal de Alfenas (Unifal) estão desenvolvendo projetos que utilizam inteligência artificial no desenvolvimento de soluções para as mais diversas áreas, como a medicina, economia e até mesmo a astronomia.
Todas as pesquisas são coordenadas pelo Professor Humberto Brandão, coordenador do curso de Ciência da Computação da universidade. Um dos projetos prevê, até mesmo, uma parceria entre a instituição e o Hospital Albert Einstein em São Paulo (SP), um dos maiores centros de referência médica do país.
Recentemente, o diretor geral do setor de inovação do hospital, Cláudio Terra, convidou os alunos da universidade para prestarem uma consultoria na sede do centro médico em São Paulo (SP). Lá, foi recomendado que os pesquisadores da Unifal propusessem um projeto que utilizasse um sistema de inteligência artificial.
No projeto, a equipe desenvolveu um software que realiza testes de paternidade quando faltam informações no código genético do possível pai. Isso acontece quando o teste de DNA é realizado com material genético de pessoas já falecidas, por exemplo.
De acordo com o professor Humberto, como conseguir essas informações seria mais difícil nesse tipo de situação, apenas o uso da inteligência artificial seria suficiente para reduzir, ao máximo, o número de erros nos resultados do teste de DNA tradicional.
O professor ressalta que os pesquisadores do hospital tinham dificuldade para analisar código genético de corpos exumados sem o auxílio do software. Ao observar o material genético, os pesquisadores percebiam que o DNA vinha com falhas na informação.
"Então, a gente desenvolveu uma ferramenta de inteligência artficial que eliminava os casos onde o sistema respondia de maneira incorreta", explica.
Anteriormente, os testes realizados em pessoas já falecidas podiam dar falsos negativos ou postitivos. Para evitar esses erros, os pesquisadores acrescentaram uma terceira opção em um banco de dados. A nova opção diz quando o resultado do DNA é inconclusivo, e permitiu que o banco de dados não cometesse nenhum erro.
"O teste de paternidade tradicional é muito bem estabelecido do ponto de vista comercial, desde que você tenha a informação completa do DNA do suposto pai e obviamente do filho. No projeto que a gente desenvolveu com o Hospital Albert Einstein, a gente trabalhou com um caso que a gente não tem a informação completa do DNA do pai, e principalmente em caso de corpos exumados. E aí o pessoal trabalha em cima daquele material genético que já está degradado e eles conseguem extrair parte desta informação genética. Só que ela vem com ruído.", explica.
Soluções para várias áreas
Uma outra pesquisa prevê ainda soluções para a economia. Uma ferramenta desenvolvida também pelo professor Humberto junto de seus alunos permite que seja possível analisar todos os aspectos que influenciam na alta e na queda das ações da bolsa de valores, antes que o investidor queira fazer uma aplicação.
"O objetivo é conseguir ler o mercado em tempo real, processar aquela informação e usar técnicas de inteligência artificial para a tomada de decisões automáticas sem a intervenção humana em nenhum ponto do processo", explica o professor.
A iniciativa foi desenvolvida em parceria com o Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria da Universidade de São Paulo (USP) em São Carlos (SP). O sistema é projetado para analisar a situação da bolsa de valores em tempo real e é capaz de decidir, sem interferência humana, se vale a pena ou não negociar as ações.
Para auxiliar os pesquisadores no desenvolvimento do projeto, algumas empresas do setor financeiro ajudaram passando informações mais realistas sobre o mercado econômico.
"Nós fizemos viagens para algumas empresas em Belo Horizonte, Recife, São Paulo e até para o exterior, para que a gente pudesse entender realmente como aquilo funcionava no mundo real. Aí a partir dessa realidade absorvbida a gente desenvolveu um simulador e um sistema de roteamento de ordens para ser utilizado como inteligência artificial", conta.
Para o mercado financeiro, a ação se torna interessante para evitar que os investidores façam projeções erradas na bolsa de valores. "As corretoras no Brasil não disponibilizam para os investidores uma plataforma de teste realista. Com isso, o investidor acaba fazendo o teste numa ferramenta simplificada, onde ele tem a falsa impressão de que aquela estratégia que ele está desenvolvendo funciona corretamente e que vai ter uma boa lucratividade", diz.
Além de estudantes da área, o projeto já é utilizado por investidores que buscam melhores condições na hora de investir. "O pessoal que trabalha com investimentos utiliza a ferramenta e várias estratégias que já foram testadas com eles foram implementadas no mundo real", conta.
Em outro projeto, ele desenvolveu junto com um aluno um software que auxilia astrônomos a identificar meteoros e objetos espaciais em meio a escuridão do espaço. O software,segundo Humberto, possibilita que astrônomos possam diferenciar lixo espacial de outros objetos que apareçam no ar, como aviões.
A pesquisa venceu a Brazilian Knowledge Discovery in Databases, competição que contou com 28 equipes que tinham que desenvolver bases de dados para tomada de decisão. Os pesquisadores competiram com estatísticos, matemáticos, engenheiros e profissionais de várias outras áreas do estudo de instituições de ensino de todo o país.
Segundo o estudante Hugo Pinto, que trabalhou no desenvolvimento do software, foi possível evitar que astrônomos tivessem que separar, manualmente, o que era meteoro de um avião, por exemplo. Com a pesquisa, foi possível aumentar o índice de acertos a 100%, e tudo isso sem a necessidade da intervenção humana, reduzindo os custos.
"Tudo o que a gente tinha que classificar como sendo um meteoro na base de dados a gente conseguiu classificar. E todo o resto a gente conseguiu acertar também", diz.
Para ele, projetos como esse são benéficos para a ciência. "É um aumento na possibilidade de pesquisas porque aumenta a quantidade de informação que os pesquisadores podem utilizar", ressalta.
Via G1/SuldeMinas
