Unesco reconhece projetos da USP São Carlos entre as principais soluções de inteligência artificial para desafios globais
Três projetos brasileiros, com destaque para dois desenvolvidos no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, foram selecionados para o TOP 100 2025 do Centro Internacional de Pesquisa em Inteligência Artificial (IRCAI). Essa prestigiosa lista, sob os auspícios da Organização das Nações Unidas para a Educação, a Ciência e a Cultura (Unesco), reconhece anualmente soluções de inteligência artificial (IA) que demonstram ser responsáveis, escaláveis e sustentáveis, voltadas para o enfrentamento de desafios urgentes da humanidade e alinhadas aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS).
O reconhecimento destaca o potencial transformador da IA quando aplicada a problemas complexos. Em vez de focar no frenesi em torno de modelos de linguagem genéricos, a seleção dá holofote a iniciativas com benefícios concretos, especialmente na área da saúde. Os projetos BioAutoML e BioPrediction, oriundos do ICMC, exemplificam essa aplicação direta e impactante.
BioAutoML: democratizando a análise biológica
Desenvolvido pelo pós-doutorando Robson Bonídia, o BioAutoML é uma solução inovadora que permite análises aprofundadas de sequências biológicas. Sua funcionalidade abrange a identificação de patógenos e o desenvolvimento de novos medicamentos, democratizando o acesso a ferramentas que podem converter dados biológicos complexos em conhecimento prático e aplicável.
Robson Bonídia ressalta a importância de tornar essas tecnologias acessíveis: “Imagine, por exemplo, um pesquisador que estuda câncer em um grande centro, com acesso a muitos pacientes, infraestrutura e recursos tecnológicos. A partir da nossa plataforma, ele pode transformar esse conhecimento em um modelo de inteligência artificial e disponibilizá-lo para outros centros que não têm o mesmo acesso, contribuindo para reduzir desigualdades e acelerar avanços na pesquisa e no cuidado em saúde.”
O BioAutoML foi classificado como excepcional, uma categoria que reúne iniciativas com maior proximidade de gerar impacto social concreto. Essa solução já alcançou mais de 40 mil acessos e downloads em aproximadamente 50 países, com cerca de 230 citações em artigos científicos, consolidando seu valor acadêmico e prático.
BioPrediction: acelerando a descoberta de novas terapias
Já o BioPrediction, criado pelo doutorando Bruno Rafael Florentino, foca na análise da interação entre vírus e proteínas humanas. Essa capacidade facilita a descoberta de novas terapias, abrindo caminhos promissores para o combate a doenças.
O professor André de Carvalho, diretor do ICMC e orientador dos projetos, destaca que as ferramentas colaboram diretamente com o ODS 3 da ONU, que visa garantir uma vida saudável e promover o bem-estar para todos. “As ferramentas podem ser utilizadas para acelerar pesquisas, ampliando a capacidade de diagnóstico e permitindo que especialistas da saúde desenvolvam e compartilhem soluções baseadas em inteligência artificial sem depender de formação avançada em computação”, afirma.
O BioPrediction foi listado na categoria promissor, indicando um projeto em estágio inicial com alto potencial de escalabilidade e impacto futuro. O trabalho de Bruno já foi reconhecido com a medalha de ouro Thomas Clarkson no Global Undergraduate Award 2024.
O processo de seleção e o impacto global
A seleção para o TOP 100 do IRCAI é um processo rigoroso que envolve propostas de mais de 30 países. Os projetos são avaliados por comitês especializados, considerando o uso de ciência de dados, aprendizado de máquina, contribuição mensurável para os ODS, práticas de IA responsável e evidências de impacto real ou potencial.
Além de eleger os 100 melhores, o IRCAI classifica as iniciativas em quatro categorias: excepcional, excelentes, promissores e em estágio inicial. O BioAutoML destacou-se entre os 15 projetos com classificação mais elevada, demonstrando elevado grau de inovação e grande potencial de impacto social.
Robson Bonídia expressa otimismo quanto a uma possível classificação ainda mais proeminente, com a expectativa de que o IRCAI anuncie os dez projetos de maior destaque global. “Estou ansioso para essa classificação, acho que temos grande chance, há somente três projetos da área da saúde”, relata.
Avanços e democratização na pesquisa em IA
A nova geração da ferramenta, o BioAutoML-FAST, desenvolvida em colaboração com Breno de Almeida, da Universidade de Leipzig, leva a democratização ainda mais adiante. Agora, a solução oferece uma plataforma online acessível, eliminando a necessidade de instalação local e tornando as análises mais transparentes e interpretáveis.
“A versão anterior exigia a instalação da ferramenta no computador local, e agora, isso não é mais necessário. A ferramenta também passou a oferecer diversas visualizações e recursos que tornam as análises mais transparentes e interpretáveis, ou seja, permitem entender como e por que chegaram a tais resultados”, explica Breno de Almeida. Essa melhoria na interpretabilidade é crucial para superar um dos grandes desafios da área de aprendizado de máquina.
A plataforma agora conta com um repositório de modelos pré-treinados e suporta diversos tipos de dados biológicos, como sequências de RNA não codificantes, que desempenham um papel fundamental na regulação celular e em processos relacionados a doenças. Os resultados em testes recentes mostram performance comparável ou superior a modelos de aprendizado profundo, com maior transparência.
