A partir da tecnologia da Lenovo, um projeto da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), em parceria com as universidades de São Paulo (USP) e de Coimbra, em Portugal, está estudando como o cérebro humano funciona no reconhecimento de objetos. A pesquisa (ProjectColumns) avalia imagens de alta resolução registradas por uma máquina de ressonância ultra-alto campo do Instituto de Radiologia da USP (InRad). Ali, a máquina acompanha as ações do cérebro quando apresentado a diferentes imagens.
Os registros são usados para investigar o funcionamento do Córtex Temporal Ventral (CTV). A teoria é que ele funciona a partir de estruturas microscópicas, chamadas de colunas corticais, que processam informações com alta precisão. O intuito é replicá-las em modelos de inteligência artificial (redes neurais) mais robustos e precisos, a serem usados em soluções médicas.
“Quando a gente tem um modelo computacional mais próximo do processamento visual humano, conseguimos fazer previsões de como ele funcionará”, explica André Salles Cunha Peres, coordenador do estudo e professor de bioinformática do Instituto Metrópole Digital (IMD/UFRN).
Demanda por poder de processamento
Os registros feitos na ressonância magnética chegam a ter 1 terabyte de dados brutos por processamento. Analisar essas imagens e trabalhar a partir delas é praticamente impossível em uma máquina que não tenha um alto poder computacional, sendo o mais adequado o uso de um supercomputador.
Peres até tinha a solução em casa – na UFRN –, mas a máquina tem fila de espera e o seu uso é mais burocrático. Por essa razão, ele buscou uma alternativa mais compacta, prática e mobile. A escolha foi uma ThinkStation PGX, na Lenovo, que ele define como um “mini supercomputador”.
“Ela se encaixa bem ao meu cenário, já que é pequena e tem a potência das placas de vídeo dessas super máquinas”, afirma. Segundo o pesquisador, o equipamento permite à equipe trabalhar com maior agilidade, sem depender de serviços de nuvem, algo que a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) proíbe, por se tratar de dados sensíveis.
“Um grande poder computacional requer um investimento altíssimo, na casa de milhões de dólares. O uso da nuvem pode ser uma solução, mas quando o uso de tokens é alto, também acaba sendo onerosa”, destaca Daniel Bittencourt, gerente de desenvolvimento de negócios da Lenovo. A workstation disponibilizada foi adaptada para atender melhor às necessidades da pesquisa, através de uma parceria que o centro de P&D da marca tem com diversos institutos e universidades no Brasil. A operação conta com 200 profissionais.
Já para dividir as informações com a Universidade de Coimbra, o estudo utiliza o aprendizado federado. No lugar das imagens dos exames são enviados “pesos matemáticos” da rede neural treinada, um mecanismo que também viabiliza combinar dados de outros países.
Contribuição em outro projeto
Além do ProjectColumns, Peres está coordenando uma pesquisa que utiliza inteligência artificial para agilizar o diagnóstico do câncer de mama. Por meio de um modelo de visão computacional, mamografias são analisadas para definir atendimento prioritário, sobretudo a pacientes com alta probabilidade de terem tumores malignos. Em média, o Sistema Único de Saúde (SUS) leva dois meses para apresentar um laudo de um exame, tempo precioso para pessoas em risco.
Em processo de desenvolvimento, a IA usou o mesmo modelo de workstation. Durante os testes, foi capaz de processar cem laudos em apenas 90 segundos. Na quinta-feira passada, 8, Peres apresentou a solução à Liga Contra o Câncer.
