Um 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.
“Isso amplia o alcance da pesquisa, que, além de criar novas ferramentas computacionais, também promove estudos interdisciplinares com aplicações em áreas como saúde, educação e meio ambiente. O céu é o limite quando se trabalha em colaboração”, conclui o professor.
Problemas difíceis
Também foi selecionado para o Google PhD Fellowship 2025 Lucas de Oliveira Silva pelo seu projeto de doutorado no Instituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas (IC-Unicamp). Sua pesquisa, na área de Algoritmos Aprimorados por Aprendizado, busca identificar quais problemas podem ser resolvidos com o apoio de modelos de aprendizado de máquina (baseados em dados históricos) e quais permanecem difíceis ou intratáveis, mesmo com essa tecnologia.
“Dessa forma, buscamos, no contexto de otimização combinatória, delimitar matematicamente os limites dessas tecnologias”, explica Silva.
Um exemplo clássico é o “problema do caixeiro viajante”, que tenta determinar a menor rota para percorrer uma série de cidades, retornando à cidade de origem.
“Em geral, para esse tipo de problema, é inviável computar a solução ótima. Dessa forma, a teoria da computação utiliza algoritmos de aproximação. Esses algoritmos são rápidos e devolvem uma solução que, embora não seja ótima, é muito próxima disso. Ainda assim, existem limites para esse tipo de abordagem. No entanto, é possível que, com o auxílio de modelos de aprendizado de máquina, seja possível superar algumas dessas barreiras”, explica.
A aplicação nessa área é tão ampla que cabe tanto para problemas de logística como para os que envolvem o lançamento de satélites. Mas é na teoria que, por enquanto, está o maior interesse de Oliveira (e possivelmente a atenção da big tech).
“O campo de Algoritmos Aprimorados por Aprendizado é uma área nova na literatura, especialmente para os problemas específicos que Lucas está abordando, com os primeiros grandes resultados tendo surgido recentemente, em 2024. Seu trabalho busca introduzir essa área no Brasil quando ela está emergindo globalmente”, explica Lehilton Lelis Chaves Pedrosa, professor da Unicamp e orientador da pesquisa de doutorado de Silva.
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Com informações da Agência São Paulo
