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

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 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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