Um projeto de pesquisadores do Departamento de Ciência da Computação (DCC) da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), cujo objetivo é tornar a inteligência artificial mais eficiente e sustentável, foi selecionado pelo rigoroso NVIDIA Academic Grant Program, iniciativa da empresa de tecnologia dos Estados Unidos.
O estudo aprovado é o Towards Greener NLP: (“Rumo a um PNL mais ecológico: abordagens centradas em dados para IA sustentável”), liderado pelo professores Marcos André Gonçalves e Washington Cunha, no âmbito do Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Inteligência Artificial Responsável para Linguística Computacional, Tratamento e Disseminação de Informação (INCT TILDIAR).
Como funciona o programa
O programa oferece acesso a computadores de alto desempenho. Nesse caso, o grupo brasileiro recebeu 32 mil horas de uso de GPUs A100, equipamentos usados para treinar inteligência artificial.
Mas, o que isso significa, na prática? GPU é um tipo de processador que, embora tenha sido criado para gerar gráficos, hoje se tornou central na inteligência artificial, pois executa muitos cálculos ao mesmo tempo. Enquanto um processador comum trabalha de forma sequencial, a GPU opera como uma linha de produção, processando milhares de operações simultaneamente. Por isso, ela viabiliza o treinamento de modelos complexos.
O que o projeto busca
Desenvolver modelos de inteligência artificial que consumam menos energia e menos recursos computacionais, sem comprometer o desempenho. Esse é o grande objetivo dessa equipe do INCT TILDIAR, e que já apresenta resultados consistentes com uma abordagem baseada na seleção e no uso eficiente de dados.
Além disso, NLP é a sigla em inglês para Natural Language Processing (Processamento de Linguagem Natural – PLN), área da inteligência artificial que permite às máquinas compreender e produzir linguagem humana, como ocorre em assistentes virtuais e tradutores automáticos.
Segundo Marcos André Gonçalves, o diferencial do projeto está na forma como os dados são utilizados no treinamento:
> “Nosso foco é investigar como tornar modelos de linguagem mais eficientes a partir de uma perspectiva centrada nos dados, utilizando técnicas como seleção inteligente de dados para reduzir custos e impacto ambiental sem perder desempenho.”
Desafiando o padrão
Em um seminário do grupo Content-Centered Computing, na Universidade de Torino, na Itália, Marcos Gonçalves fez a apresentação “Mais com Menos – Abordagens de IA sustentáveis para Processamento de Linguagem Natural”.
Propondo ir além da chamada “lei do mais”, ele demonstrou que é possível reduzir o volume de dados e o consumo energético sem perda relevante de desempenho.
Nesse caso, o foco recai sobre a seleção de dados e a engenharia de conjuntos de treinamento.
Importância da proposta
Atualmente, treinar grandes sistemas de IA pode consumir tanta energia quanto pequenas cidades. Portanto, reduzir esse custo deixou de ser uma escolha e passou a ser uma necessidade.
Nesse contexto, o projeto analisa quatro dimensões de forma integrada:
* desempenho dos modelos;
* custo computacional;
* consumo de energia;
* Impacto e colaboração.
Impacto e colaboração
O pesquisador Washington Cunha destaca a relevância do tema:
> “Esse projeto busca avançar o estado da arte em NLP com foco em eficiência e sustentabilidade, um tema cada vez mais crítico no desenvolvimento de IA em larga escala.”
Além disso, ele ressalta o impacto da parceria:
> “O acesso a GPUs A100 possibilita experimentos de larga escala e o desenvolvimento de abordagens inovadoras orientadas a dados.”
Embora o projeto esteja em andamento, os resultados já indicam um possível redirecionamento na área. Atualmente, o setor aposta em modelos cada vez maiores. No entanto, essa estratégia implica custos elevados. Por isso, iniciativas como essa sugerem um caminho alternativo: maior eficiência e menor desperdício.
Próximos passos
Com a infraestrutura garantida, a equipe deve ampliar os experimentos e comparar estratégias de treinamento com foco em economia de energia. Se os resultados se confirmarem, o impacto pode ultrapassar o meio acadêmico, pois reduzir o custo da IA também amplia seu acesso.
Os pesquisadores analisam, ainda, que o apoio da NVIDIA não apenas reconhece um projeto brasileiro, mas também indica um caminho. A inteligência artificial do futuro tende a ser mais sustentável, para se tornar ainda mais eficiente, e não apenas maior.