Supercomputadores brasileiros turbinados com chips da Nvidia vão pesquisar IA

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Lançado no ano passado, o “superchip” que se tornou o carro-chefe da Nvidia e seu principal vetor de valorização, vai entrar em ação em oito supercomputadores do Centro de Excelência em IA da Universidade Federal de Goiás (Ceia-UFG), em Goiânia. A entrega integral das máquinas ocorrerá até o fim do mês, com parte da infraestrutura instalada no data center do governo estadual.

Com a nova geração de chips de IA e a capacidade computacional ampliada, o centro vai avançar em pesquisas e experimentos de diferentes projetos envolvendo a IA, que vão da criação de um sistema que gera “humanos digitais” ao desenvolvimento de uma ferramenta de segurança para detectar deepfakes em vídeos e áudios. O foco está em soluções locais de IA, voltadas para a realidade brasileira.

— Hoje, os pesquisadores brasileiros têm dificuldade até para errar porque falta infraestrutura para experimentar. Essa limitação impõe um teto. Em uma corrida, é como se seu concorrente tivesse um motor de 400 cavalos, enquanto você tem um de 40 — diz Anderson Soares, coordenador científico do Ceia-UFG.

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Ao todo, a universidade contou com R$ 40 milhões em financiamento dos governos federal e estadual para a instalação dos supercomputadores. Segundo Soares, os equipamentos vão beneficiar cerca de 70 projetos, entre pesquisas acadêmicas e inovações desenvolvidas em parceria com startups e empresas, tocados por uma equipe de pouco mais de 750 pessoas.

A compra dos supercomputadores contou com um desconto de 30% que a Nvidia aplica a universidades e centros de pesquisa em todo o mundo. O modelo adquirido é o DGX, estação desenvolvida especialmente para cargas intensivas de IA. É o mesmo usado pela OpenAI nos primórdios do desenvolvimento do que mais tarde se tornaria o ChatGPT.

No coração das máquinas está o chip Blackwell B200, considerado o mais avançado para IA generativa. Um dos principais ganhos é a capacidade de acelerar em até 15 vezes a velocidade na execução de modelos de inteligência artificial e trazer três vezes mais rapidez no treinamento de sistemas em comparação com a geração anterior de chips.

A potência é fundamental em pesquisas que trabalham com grandes modelos de linguagem (LLMs), os sistemas que rodam por trás de IAs generativas do tipo do ChatGPT ou do Gemini, do Google.

Soares traduz o que significa, na prática, ter essa capacidade mais elevada de processamento na universidade. A versão antiga dos supercomputadores demorava cerca de três semanas para fazer um sistema de voz de IA “aprender” uma voz nova. Com as novas máquinas, esse tempo cai para seis dias.

Modelos de IA que criam vozes com diferentes sotaques — inclusive o goiano — são uma das tecnologias em desenvolvimento na universidade e fazem parte de um projeto de criação de “humanos digitais”. No Centro, O GLOBO acompanhou uma demonstração da transformação, em tempo real, da imagem de uma pessoa em um avatar com aparência hiper-realista e voz sintetizada.

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O “humano” criado por IA aparece na tela como se participasse de uma videoconferência, com a imagem visível do tronco para cima. Enquanto ele fala, a pessoa real — localizada em outro ambiente, com enquadramento e qualidade de som distintos — tem sua fala e imagem processadas para gerar a versão digital. A tecnologia também permite tradução simultânea de voz, com sincronização labial e preservação do tom emocional.

A ideia é que um professor que fala português pudesse ser “traduzido” pelo avatar em inglês, espanhol ou outro idioma, com aparência natural e sotaque adaptado, em uma videoaula, por exemplo. Segundo os pesquisadores, o recurso pode ser usado em treinamentos, apresentações multilíngues, atendimento remoto e participação em conferências internacionais.

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Arlindo Galvão, coordenador do Centro de Competência em Tecnologias Imersivas (AKCIT), que faz parte do Ceia, explica que, para o sistema rodar, são integrados diferentes modelos de IA, como linguísticos, de vídeo (para gerar a reprodução do rosto original) e de sincronia entre áudio e movimento dos lábios, entre outros.

Criado em 2019, o Ceia mantém parcerias com mais de 90 organizações, de startups locais a grandes empresas como Vivo, Itaú e Positivo. Foi lá que surgiu, em 2020, a primeira graduação em inteligência artificial do país. Parte das startups ligadas ao Centro foi fundada por ex-alunos.

Os projetos desenvolvidos já captaram R$ 300 milhões, com parte desse valor vindo do setor privado, e impactaram cerca de 150 milhões de pessoas, segundo Soares.

Uma das linhas de desenvolvimento é a criação de agentes autônomos de IA, que interagem, aprendem e tomam decisões sozinhos, com aplicações ligadas à robótica. Em parceria com a Companhia Energética de Minas Gerais (Cemig), os pesquisadores também trabalham no EnergyGPT, um modelo de linguagem de grande porte treinado para lidar com o setor de energia brasileiro.

Outra frente busca desenvolver um conjunto de dados soberano de voz, que possa ser usado em aplicações industriais e artísticas.

Para o coordenador do Ceia, os esforços da universidade em IA indicam um caminho que o Brasil poderia seguir na corrida global por essa tecnologia: o desenvolvimento de aplicações e soluções próprias, com modelos customizados, treinados com dados locais e voltados para a realidade brasileira.

Esse avanço nacional, no entanto, depende de mais infraestrutura. O governo reconhece que o país ainda enfrenta limitações para escalar o uso de tecnologias avançadas, especialmente no acesso a processadores de alto desempenho, como as GPUs usadas em aplicações de IA.

A estratégia do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações (MCTI) é garantir algum nível de autonomia relativa, como parte do Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA), que prevê R$ 23 bilhões em investimentos até 2028, voltados para ampliar a capacidade computacional.

Parte do valor do PBIA será direcionado a universidades federais, que devem atuar como polos de capacitação e desenvolvimento de soluções com IA. Para Márcio Aguiar, diretor da Nvidia para América Latina, seria importante que o plano investisse no avanço da infraestrutura computacional de forma gradual.

Em vez de pulverizar recursos, ele também avalia que o ideal seria fortalecer centros já estruturados. O executivo também destaca que os investimentos precisam ir além de equipamentos:

— Em termos de hardware voltado para a IA, nós temos ainda muito pouco. Mas temos, sim, a infraestrutura para receber esses equipamentos. Uma busca por desenvolver novos talentos. Porque não basta apenas investimento no curto prazo, mas em uma capacidade de, no longo prazo, também atrair pesquisadores e multiplicar conhecimento local — afirma Aguiar.