Projeto financiado pela FAPESP com foco em IA e ensino de matemática é premiado pelo Google
Empresa de tecnologia também ofereceu bolsas de pesquisa para dois doutorandos apoiados pela Fundação
Silva (Unicamp) e Almeida (USP): bolsistas da FAPESP receberam o Google PhD Fellowship 2025, programa que oferece US$ 15 mil anuais por dois anos e mentoria com pesquisadores da empresa (fotos: arquivos pessoais)
O projeto desenvolvido no Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP) foi o único brasileiro selecionado no programa Google Academic Research Award 2025 (Gara). A iniciativa da gigante da tecnologia premiou 46 pesquisas em computação e tecnologia ao redor do mundo com US$ 100 mil cada.
A proposta brasileira vencedora é resultado da soma de dois projetos realizados no IME-USP. O primeiro é o Programa de Iniciação Científica para Estudantes Medalhistas (iCEM), criado em 2024, que oferece bolsas de iniciação científica da FAPESP, tutoria e apoio a calouros que tenham sido medalhistas nas Olimpíadas do Conhecimento.
O segundo é o Centro de Ciência para o Desenvolvimento: Inteligência Artificial para Matemática e Aprendizagem Inovadora (CCD-IAMAI), lançado recentemente em parceria com a Secretaria de Educação do Estado de São Paulo, também financiado pela FAPESP. O centro desenvolve tecnologias de inteligência artificial para apoiar o ensino de matemática nas escolas públicas.
“Para criar sistemas de IA confiáveis, seguros, rastreáveis e que respeitem a privacidade, é essencial que os desenvolvedores dominem fundamentos como cálculo e álgebra linear, por exemplo, além de outras disciplinas fundamentais da inteligência artificial. Por isso, unimos os alunos notáveis do IME ao CCD-IAMAI, promovendo uma aplicação ética e responsável da IA”, explica o professor do IME-USP Roberto Marcondes Cesar Junior, que também é investigador principal do IAMAI e do projeto premiado.
Para Marcondes, para além do valor do prêmio, outro aspecto importante é o potencial de parceria que pode, inclusive, desencadear novos projetos no futuro.
Google PhD Fellowship por pesquisas em IA
Além do Gara, dois bolsistas da FAPESP foram contemplados com o Google PhD Fellowship 2025, programa que oferece US$ 15 mil anuais por dois anos e mentoria com pesquisadores da empresa.
Breno Livio Silvio de Almeida, doutorando do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC-USP), em São Carlos, foi um dos selecionados. Em sua pesquisa de doutorado em regime de dupla titulação no ICMC e na Universidade de Leipzig, na Alemanha, ele investiga a “linguagem da vida” – o código genético presente no DNA e sua tradução em proteínas – utilizando técnicas avançadas de inteligência artificial, especialmente grandes modelos de linguagem (LLMs), como os usados em processamento de linguagem natural.
“Assim como os LLMs encontram padrões na linguagem humana, eles também podem ler a ‘linguagem da vida’ para desvendar o potencial inexplorado da natureza”, explica Almeida.
A partir da intersecção entre biologia e IA, a pesquisa se concentra em analisar dados do material genético de comunidades de microrganismos (microbioma) por meio de técnicas de aprendizado de máquina. “Isso permite identificar sinais evolutivos e ecológicos em proteínas e assim descobrir enzimas com potencial para aplicações na medicina, indústria e sustentabilidade”, diz.
“A escolha dessa pesquisa se deve à combinação entre o impacto científico, a relevância social e a solidez do trabalho que Breno vem desenvolvendo”, afirma André de Carvalho, professor do ICMC-USP e orientador de Almeida. Na Universidade de Leipzig, Almeida também está sendo orientado por Peter F. Stadler, em colaboração com Ulisses Nunes da Rocha, do Helmholtz Centre for Environmental Research (UFZ).
Carvalho ressalta que o projeto se destaca não só pela contribuição à biologia, mas também por seus avanços na ciência da computação. “Utilizamos uma abordagem de treinamento artificial para permitir que profissionais de outras áreas desenvolvam suas próprias soluções baseadas em modelos treinados artificialmente”, diz.
No trabalho, os pesquisadores utilizaram ferramentas para o sistema de recomendação para a identificação das proteínas – algo semelhante ao sistema de recomendações do Netflix, por exemplo.
Maria Fernanda Ziegler | Agência FAPESP