El año pasado, la startup paulista NeuralMind inició el desarrollo de una herramienta de inteligencia artificial (IA) para colaborar con el Tribunal de Cuentas Federal (TCU, por sus siglas en portugués) en el control de las denuncias de fraude en las compras públicas. La solución, bautizada Instrucción Asistida por Inteligencia Artificial (Inacia), es un motor de búsqueda de información en documentos jurídicos redactados en portugués que se integra con el modelo de predicción lingüística GPT-4, de la empresa OpenAI.
Su objetivo es proporcionar a los analistas del TCU información más precisa a la hora de realizar búsquedas en expedientes que se están analizando. “El sistema ayuda al auditor a entender más rápido cuáles son los hechos principales de los documentos, al congregar las pruebas presentadas e informar sobre la jurisprudencia al respecto”, explica el ingeniero computacional Roberto Lotufo, uno de los fundadores de la startup, instalada en el Parque Científico y Tecnológico de la Universidad de Campinas (Unicamp). El software NeuralSearchX, desarrollado por la empresa, utiliza redes neuronales para realizar búsquedas más precisas en las colecciones de documentos en portugués. El proceso aparece descrito en un artículo publicado en marzo de 2024 en la revista Digital Government: Research and Practice.
El desarrollo de NeuralSearchX fue parte de uno de los 383 proyectos basados en soluciones de IA apoyados por el Programa de Investigación Innovadora en Pequeñas Empresas (Pipe) de la FAPESP en los últimos 26 años. La cantidad de proyectos Pipe en esta área ha crecido a un ritmo vertiginoso. Tan solo en la última década ha aumentado 20 veces. En 2013 solamente había 3 proyectos de IA financiados, por un total de unos 245.000 reales; 10 años después, la cuenta asciende a 61, con inversiones por casi 12,8 millones de reales (véase el gráfico). Desde el primer año del programa Pipe, en 1997, las áreas que han concentrado más proyectos de IA han sido Ciencias Exactas y de la Tierra (un 43 %), seguida por Ingeniería (un 23 %) y Ciencias Agrarias (un 12 %).
“La inteligencia artificial es la ola tecnológica del momento”, dice el científico de la computación Rodolfo Azevedo, coordinador general de Tecnologías y Asociaciones para la Innovación de la FAPESP y docente del Instituto de Computación de la Unicamp. Azevedo explica que la Fundación da prioridad a la financiación de empresas que exploran nuevas formas de utilizar estas tecnologías. “También es importante que las startups traten de innovar abaratando los procesos y ganando escala productiva. Así, pueden llegar a mejorarle la vida a la gente”, dice.
Según Azevedo, uno de los trayectos más comunes que siguen estas empresas consiste en utilizar arquitecturas o algoritmos consolidados y extraerles nueva información y utilidades, aplicándolos a una base de datos propia o integrando nuevas soluciones, como es el caso del buscador de NeuralMind integrado al GPT. “Gran parte del período de financiación de las empresas por el Pipe se emplea para capacitar mano de obra, que todavía es escasa en el área, y para entrenar modelos de IA en funciones personalizadas”, añade.
“El crecimiento observado en los últimos años refleja el panorama de expansión de las empresas de IA en Brasil y en el resto del mundo”, analiza el científico de la computación Eduardo de Rezende Francisco, de la Fundación Getulio Vargas (FGV) de São Paulo. Según la investigación Emerging Tech Report 2024, de la plataforma de startups Distrito, el 45 % de las 2.252 startups de tecnologías emergentes registradas en América Latina se centra en la IA, al frente de Internet de las Cosas (IoT), con un 16 %, y la datificación, el proceso de transformación de la información en datos digitales, que representa un 12 % del total. Brasil se ubica a la cabeza del mercado latinoamericano con el 74 % de las startups de IA.
El estudio de Distrito también señala que, en los últimos seis años, las startups de tecnologías emergentes de América Latina recibieron inversiones por 3.800 millones de dólares. El sector de la IA acapara el 60 % de estos fondos: 2.400 millones de dólares. “Las inversiones públicas no reembolsables, como las del programa Pipe, cumplen un papel fundamental para fomentar la investigación y la innovación con mayor libertad, principalmente en el contexto de la IA”, dice De Rezende Francisco.
En términos globales, según la consultora de inteligencia de mercado Grand View Research, se calcula que el mercado de la inteligencia artificial ascendía a 196.600 millones de dólares en 2023. El sector es liderado por Estados Unidos, China, la Unión Europea y el Reino Unido. Según otro informe denominado “Al index report 2023”, elaborado por el Stanford Institute for Human-Centeread Artificial Intelligence (HAI), contando solamente el valor de las inversiones privadas en IA, el monto era de 92.000 millones de dólares, una cifra 18 veces superior a la de 2013.
Mapeo del insomnio y del clima
La startup Vigilantes do Sono, incubada en el Hospital Israelita Albert Einstein, de la capital paulista, que recibió financiación del programa de la FAPESP, creó una aplicación con el mismo nombre que utiliza aprendizaje automático para proponerle al usuario estrategias que ayudan a mejorar la calidad del sueño. Entre sus prestaciones principales sobresale un protocolo para el tratamiento del insomnio, basado en la terapia cognitivo-conductual, y una herramienta para detectar la apnea del sueño.
La sección dedicada al insomnio incluye charlas guiadas por intermedio de un chatbot. En tanto, el test de apnea utiliza los sensores del teléfono inteligente, tales como la cámara, el acelerómetro y el micrófono, para detectar las características físicas y conductuales asociadas al trastorno. “La idea es ofrecer un abordaje más disponible para la salud del sueño, especialmente en Brasil, donde el acceso al tratamiento y a los laboratorios especializados es limitado. Tenemos la esperanza de poder llegar algún día al SUS [el Sistema Único de Salud, la red nacional de salud pública]”, dice la psicóloga Laura Castro, socia fundadora y directora de psicología e investigaciones de la empresa.
El desarrollo, entrenamiento y homologación del algoritmo para el campo de la apnea del sueño, el módulo más reciente de la aplicación, fueron estructurados en el marco de un proyecto Pipe etapa II aún vigente. El objetivo es ayudar a detectar síntomas de riesgo de la enfermedad: dependiendo del resultado, la herramienta le sugiere al usuario buscar atención médica especializada, por ejemplo.
Por su parte la startup MeteoIA, de São Paulo, otra empresa participante del Pipe, desarrolló un sistema basado en redes neuronales para crear modelos personalizados de riesgos climáticos a largo plazo. Los modelos poseen diversas aplicaciones, tales como la elaboración de pronósticos de deslizamiento de taludes (derrumbes en laderas) para empresas concesionarias de autopistas o de anomalías climáticas que afecten la producción agrícola.
En el área de la energía, la startup desarrolló un modelo destinado a las centrales hidroeléctricas, entrenado en dos proyectos Pipe que tuvieron lugar entre noviembre de 2020 y abril de 2024, que elabora pronósticos de precipitaciones en las cuencas hidrográficas del Sistema Interconectado Nacional (SIN), la red de producción y distribución de energía eléctrica de Brasil. “El sistema predice las anomalías de lluvias para los próximos 12 meses con un 70 % de acierto. No calcula el día exacto en que se van a producir, sino los meses en los que es más probable que haya un nivel de precipitaciones superior al esperado”, explica el científico Thomas Martin, cofundador de la startup.
Este artículo salió publicado con el título “Aplicaciones innovadoras” en la edición impresa n° 344 de octubre de 2024.
Proyectos
bValidación de NeuralSearchX para búsquedas en bases tributarias e integración con MS Office (nº 22/13727-5); Modalidad Investigación Innovadora en Pequeñas Empresas (Pipe); Investigador responsable Roberto de Alencar Lotufo (NeuralMind); Inversión R$ 431.363,96.
2. QUEST ‒ Un sistema de búsqueda y agregado de información basado en técnicas Zero-Shot (nº 22/01640-2); Modalidad Investigación Innovadora en Pequeñas Empresas (Pipe); Investigador responsable Rodrigo Frassetto Nogueira (NeuralMind); Inversión R$ 1.048.816,23.
3. Un sistema inteligente para el análisis de la jurisprudencia mediante el empleo de modernas técnicas de aprendizaje profundo aplicadas al procesamiento de lenguaje natural (nº 20/09753-5); Modalidad Investigación Innovadora en Pequeñas Empresas (Pipe); Investigador responsable Rodrigo Frassetto Nogueira; Inversión R$ 431.078,52.
4. Lectura robusta de documentos de registro aplicando deep learning (nº 19/06667-3); Modalidad Investigación Innovadora en Pequeñas Empresas (Pipe); Investigador responsable Roberto de Alencar Lotufo (NeuralMind); Convenio Sebrae-SP; Inversión R$ 662.802,81.
5. Un sistema para la lectura robusta de textos en imágenes utilizando deep learning (nº 18/01188-7); Modalidad Investigación Innovadora en Pequeñas Empresas (Pipe); Investigador responsable Roberto de Alencar Lotufo (NeuralMind); Inversión R$ 410.479,61.
6. Fenotipado inteligente con aprendizaje automático para la personalización terapéutica en un programa digital de mejoría del sueño (nº 21/12139-0); Modalidad Investigación Innovadora en Pequeñas Empresas (Pipe); Investigadora responsable Laura de Siqueira Castro (Vigilantes do Sono); Inversión R$ 957.782,71.
7. MIA: un sistema de inteligencia artificial para el pronóstico subestacional de variables hidrometeorológicas en Brasil (nº 20/00566-8); Modalidad Investigación Innovadora en Pequeñas Empresas (Pipe); Investigador responsable Thomas Christian Marcel Martin (Meteoia Datascience); Inversión R$ 457.307,60
8. MIA: un sistema de inteligencia artificial para el pronóstico subestacional de variables hidrometeorológicas en Brasil (nº 21/14700-0); Modalidad Investigación Innovadora en Pequeñas Empresas (Pipe); Investigador responsableThomas Christian Marcel Martin (Meteoia Datascience); Inversión R$ 583.435,78.
Artículo científico
PEREIRA et al. Inacia: Integrating large language models in Brazilian audit courts: Opportunities and challenges. Digital Government: Research and Practice. mar. 2024.
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