Tecnologia

Como a era dourada do machine learning está a ajudar na covid

Fotografia: Sashenka Gutierrez/EPA
Fotografia: Sashenka Gutierrez/EPA

Swami Sivasubramanian, líder de inteligência artificial da Amazon Web Services, explica a importância da tecnologia em tempos pandémicos

No último dia de 2019, uma startup canadiana previu o surto iminente de um vírus com elevado risco biológico. Através da sua plataforma Insights, a BlueDot avisou os clientes que não deveriam viajar para a província de Hubei, na China, e que o novo coronavírus iria espalhar-se rapidamente para Seoul, Banguecoque, Taipé e Tóquio. Tudo isto antes de qualquer país do mundo se aperceber da gravidade da situação que se avizinhava e antes até das medidas mais draconianas tomadas em janeiro pela China para controlar o surto.

A precisão notável do aviso da BlueDot, que se especializa precisamente na vigilância de surtos de doenças infecciosas, foi conseguida com a utilização de uma série de ferramentas avançadas de machine learning (aprendizagem de máquina) e inteligência artificial (IA). Através de machine learning e tecnologias de processamento de linguagem natural, a BlueDot criou modelos que ingerem e analisam enormes quantidades de dados em tempo real. O sistema da startup analisa dados provenientes de uma grande variedade de fontes, incluindo redes de informação sobre doenças no mundo animal e vegetal, notícias em dezenas de línguas, documentos governamentais e outros sítios de acesso público.

A startup canadiana é uma das empresas que lança mão dos recursos disponibilizados pela Amazon Web Services (AWS) no campo do machine learning e da IA. A extraordinária capacidade da empresa de prever a pandemia é uma das demonstrações mais claras de como as tecnologias estão a ser usadas durante este momento dramático no planeta.

“Estamos a viver na era dourada da aprendizagem de máquina. É uma tecnologia que existe há 30 anos, mas nos últimos dez anos vimos avanços importantes”, disse ao Dinheiro Vivo Swami Sivasubramanian, vice presidente da AWS e líder da Amazon AI. A gigante não dá números concretos sobre os clientes, mas indica que “dezenas de milhares” de clientes usam a plataforma da AWS para os seus workloads de machine learning. Desde que a pandemia de covid-19 virou a sociedade e o mundo empresarial de pernas para o ar, a AWS também registou uma mudança na procura por estas tecnologias, que não só estão a ser usadas para ajudar as empresas a navegarem no “novo normal” como também se tornaram numa ferramenta vital para acelerar a pesquisa relacionada com a doença.

“A natureza da procura mudou e as prioridades das organizações também mudaram. Agora estão a mudar para outros tipos de utilização”, disse o responsável. “A ideia por detrás da aprendizagem de máquina é que é um meio para atingir um fim. Permite às organizações ajustarem-se, adaptarem-se e escalarem, ajuda a perceber como a covid-19 se propaga e ajuda a acelerar a investigação e tratamento”, explicou. “Estou muito esperançoso em termos do que o machine learning pode fazer.”

Um exemplo primário é o trabalho iniciado em março nos Estados Unidos por um grupo de profissionais liderado pelo ex-cientista de dados da Casa Branca, DJ Patil. Este grupo trabalhou com a AWS para desenvolver uma ferramenta de planeamento alimentada por dados e machine learning, com o objetivo de perceber como a covid-19 se propaga e dar aos decisores políticos informações concretas para gerir o impacto da pandemia.

Casos de sucesso
Em colaboração com a Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health e a AWS, o grupo construiu um modelo baseado na ‘nuvem’ que permite correr diversos cenários e ajudar a tomar decisões. É possível, por exemplo, pedir ao modelo que quantifique o número de camas de hospital que serão necessárias em cada fase da pandemia ou quais os resultados de diferentes níveis de confinamento.

Outro exemplo é a iniciativa do Allen Institute For AI, que lançou um dataset aberto com material de pesquisa, o CORD-19 Open Research Dataset. A ferramenta permite fazer perguntas como “qual é a carga viral presente na saliva?” e fornece não apenas respostas mas também hiperligações para o material correspondente.

“Estamos a ver cada vez mais procura neste espaço”, disse Sivasubramanian. “Há uma necessidade urgente e crescente para as pessoas agirem mais depressa.” O facto de ter sido “democratizado” o acesso a estas tecnologias, que anteriormente só estavam acessíveis a académicos e algumas grandes empresas, explica a explosão da procura e aplicação.

Além do rastreamento de contactos para prever focos de infeção e da ajuda na investigação de vacinas e tratamentos, as tecnologias de machine learning e IA também estão a ser usadas para ajudar as empresas e os governos a lidarem com o descalabro imposto pela situação.

Por exemplo, na cadeia de fornecimento alimentar, em que “as dinâmicas mudaram completamente por causa da pandemia”, tornou-se imperativo ter informação em tempo real. “Os sistemas têm de ser reconstruídos para serem capazes de reagir a quaisquer mudanças. Começo a ver cada vez mais empresas a usarem aprendizagem de máquina com informação em tempo real”, disse Sivasubramanian. A startup de tecnologia agrícola Mantle Labs, uma das empresas que usam a plataforma da AWS, desenvolveu uma solução de monitorização de colheitas para detetar e contornar problemas na cadeia de fornecimento.

Outro aspeto é o da comunicação em tempos de distanciamento. “Durante a pandemia, uma das necessidades crescentes é que todas as organizações precisam de se adaptar a uma nova forma de operar à distância”, disse o vice-presidente, falando tanto do setor privado como do público. Nesta área, a startup francesa Clevy.io desenvolveu um bot de conversação alimentado por dados em tempo real fornecidos pelo governo francês para ajudar a dar informação às pessoas.

O responsável da Amazon AI falou também no processamento da avalanche de pedidos de ajuda e subsídios que se gerou, uma tarefa que seria dantesca se tivesse de ser executada por humanos. “Estavam a pedir às pessoas que preenchessem formulários e para os processar aos milhões precisavam de tecnologias que o fizessem rapidamente, tanto no sector privado como público”, afirmou.

“Todas estas coisas [são] feitas muito mais rapidamente do que seriam com uma grande força de trabalho humana”, disse. “É por isso que penso que vamos ver muitas organizações a transitarem para a nuvem e a digitalizarem-se mais rapidamente, adotando machine learning porque esse é o caminho que as grandes e pequenas organizações farão para continuarem a inovar.”

Não é que o machine learning e a inteligência artificial sejam ferramentas mágicas capazes de desencantarem vacinas ou soluções para a crise da covid-19. Mas permitem fazer coisas que não seriam possíveis se a pandemia tivesse acontecido há 15 anos, quando Swami Sivasubramanian entrou na AWS.

“A aprendizagem de máquina vai ser um ingrediente para resolver o problema, não a única forma de o resolver. Mas é um ingrediente importante que ajuda a enfrentar melhor esta crise”, explicou. “Da mesma forma que a nuvem permitiu a muitas organizações lidarem com estas situações constantemente em mudança.” Em 2019, a AWS lançou cerca de 250 recursos e capacidades de machine learning na sua plataforma cloud. A empresa compete com gigantes como a Google, Microsoft e IBM.

No início do percurso de Sivasubramanian na AWS, os clientes perguntavam o racional por detrás da utilização da computação na nuvem – algo que hoje é um dado adquirido. Mas com o machine learning e IA a evolução foi mais rápida. “Nunca me perguntam porque é que devem usar machine learning. A questão mais frequente é como podem começar mais depressa e de forma mais eficaz em vez de trabalharem em provas de conceito.”

Ainda assim, o responsável frisou que estamos numa fase incipiente. “Costumo brincar e dizer que estamos no início do machine learning. Estamos no primeiro dia, acabámos de acordar e ainda nem bebemos um café.”

 

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