Tecnologia

Nicholas Kluge transforma paixão pelo skate em pesquisa de inteligência artificial no exterior

Nicholas Kluge lança Tucano, modelo de linguagem em português que promove soberania tecnológica e supera benchmarks internacionais.

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Nicholas Kluge, um pesquisador brasileiro de inteligência artificial, lançou recentemente o Tucano, um modelo de linguagem de código aberto que se destaca por superar benchmarks multilíngues. O projeto visa promover a soberania tecnológica no Brasil e é resultado de sua trajetória acadêmica na Alemanha, onde é pós-doutorando na Universidade de Bonn.

Kluge, de 36 anos, começou sua carreira na Educação Física, mas logo se interessou por Engenharia e inteligência artificial. Durante o mestrado, desenvolveu uma tese que utilizava redes neurais para classificar manobras de skate. Após ser rejeitado em dois doutorados em Ciência da Computação no Brasil, optou por Filosofia, onde analisou a intersecção entre tecnologia e ética, sendo aprovado com uma bolsa integral na Alemanha.

A necessidade de modelos de IA eficazes em português levou Kluge a criar o GigaVerbo, um banco de dados com 200 bilhões de tokens para treinamento de IAs. O Tucano, por sua vez, é um modelo que supera o Llama, da Meta, em tarefas específicas do idioma. O projeto foi reconhecido como um dos mais interessantes pela Universidade de Bonn em 2025.

Kluge enfatiza a importância de desenvolver tecnologias próprias no Brasil, afirmando que a dependência de modelos estrangeiros é um sinal de colonização tecnológica. O Tucano é totalmente aberto, permitindo a reprodutibilidade dos resultados, um aspecto fundamental na ciência. Atualmente, ele trabalha em novas versões do GigaVerbo e do Tucano, com o objetivo de aprimorar ainda mais os modelos.

Além disso, Kluge planeja expandir seu trabalho para outros idiomas, buscando reduzir a desigualdade no campo da inteligência artificial. Ele também pretende explorar questões de alinhamento ético, um tema que considera crucial para o futuro da IA. O pesquisador ainda encontra tempo para andar de skate, aproveitando uma pista próxima ao seu local de trabalho.

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