O professor Anderson Soares, da Universidade Federal de Goiás e vice-presidente do Centro de Excelência em Inteligência Artificial (CEIA), apresentou durante o São Paulo Innovation Week a relação entre avanços tecnológicos e o papel dos dados históricos na IA. O debate foi centrado na ideia de que as “ondas de inovação” moldam o desenvolvimento de mecanismos de machine learning.
Segundo o pesquisador, entender o passado técnico é essencial para criar soluções mais eficientes. Ele citou exemplos de aplicações em saúde, varejo e seguros automotivos, destacando que o conhecimento de processos anteriores facilita produtos mais assertivos.
A preservação de dados como motor da IA
Durante a palestra, Soares ressaltou a importância de preservar arquivos, acervos e bases de dados. A duplicação de conteúdos em diferentes mídias pode, segundo ele, ter custo relativamente baixo frente ao potencial de aproveitamento dessas informações para sistemas de IA.
Ele citou a atuação da Cilia Tecnologia, startup parceira do CEIA, que trabalha com visão computacional, processamento de imagens e análise de dados para o setor automotivo. O objetivo é automatizar etapas antes manuais na avaliação de danos, identificação de peças e cálculo de orçamentos.
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