Projeto brasileiro une neurociência e supercomputação para criar IA que melhora diagnósticos de imagem, com processamento local e segurança de dados sensíveis.
A partir da combinação da neurociência com inteligência artificial, pesquisadores brasileiros estão criando modelos avançados de IA para diagnóstico por imagem. Essa iniciativa promove a eficiência e segurança no uso de dados médicos. O trabalho se apoia em um supercomputador local para garantir o controle sobre as informações sensíveis geradas. Nesta matéria, entenda como funciona o projeto e quais são seus impactos para a saúde no Brasil.
O foco é o desenvolvimento de algoritmos inspirados na estrutura cerebral humana, aplicados em exames de alta precisão. A tecnologia permitirá maior velocidade e menor custo em diagnósticos complexos. Leia a seguir detalhes sobre a inovação e as parcerias envolvidas nesse avanço.
Segundo informações divulgadas pelo timesbrasil, a pesquisa busca responder a demandas locais com tecnologia nacional, acelerando testes e mantendo privacidade dos pacientes.
Como a neurociência impulsiona a inteligência artificial no Brasil
O projeto ObjectColumns, liderado pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), em parceria com a Universidade de São Paulo (USP) e a Universidade de Coimbra, investiga de que forma o cérebro humano reconhece objetos para aplicar esse conhecimento em modelos de IA mais eficientes.
Utilizando exames de Ressonância Magnética Funcional de Ultra Alto Campo, com equipamento exclusivo de 7 Tesla disponível na USP, os cientistas mapeiam as colunas corticais do Córtex Temporal Ventral. Essas estruturas microscópicas processam informações visuais de forma segmentada e eficiente, o que pode ser replicado em algoritmos.
O objetivo é criar redes neurais artificiais que imitem a organização espacial real do cérebro, proporcionando maior precisão e redução no consumo de energia. Isso gera modelos adaptados para diagnósticos médicos, robótica e veículos autônomos, com foco nas necessidades do Brasil.
Supercomputador Lenovo ThinkStation PGX é base tecnológica do projeto
A complexidade do ObjectColumns exige processamento à altura, viabilizado pelo uso da estação de trabalho Lenovo ThinkStation PGX. Essa máquina dedicada permite treinamento, ajuste e inferência dos modelos de IA sem depender de nuvem, o que garante mais segurança e agilidade. Ela é acelerada pelo chip NVIDIA GB10 Grace Blackwell e suporta modelos com até 200 bilhões de parâmetros.
O gerente de desenvolvimento da Lenovo, Daniel Bittencourt, destaca que a evolução da PGX de uma aquisição pontual para plataforma fixa mostra o compromisso da empresa em aproximar tecnologia avançada de pesquisadores brasileiros. O ambiente sandbox do supercomputador permite testes sem riscos de exposição dos dados.
Controle de dados e novos experimentos locais em saúde
O professor André Salles Cunha Peres, coordenador do projeto na UFRN, afirma que o processamento local é fundamental para manter a privacidade das imagens cerebrais geradas pelas ressonâncias. Esse cuidado evita o envio a servidores externos, protegendo informações sensíveis dos pacientes.
Além do mapeamento cerebral, a equipe já testou a máquina Lenovo PGX para analisar laudos de mamografias usando modelos de linguagem natural. Foram processados 100 laudos em 90 segundos, exclusivamente em ambiente local, o que reforça o potencial da infraestrutura para outras aplicações médicas.
Financiamento e parcerias internacionais reforçam pesquisa brasileira
O ObjectColumns conta com financiamento de cerca de R$ 1,3 milhão via programa Conhecimento Brasil do CNPq. O time reúne especialistas da UFRN, USP, Instituto do Cérebro, Instituto de Radiologia da USP e Universidade de Coimbra. Apoios do ProAction Lab e do Conselho Europeu de Pesquisa fortalecem a cooperação internacional.
Esse esforço conjunto visa modernizar o uso da inteligência artificial na saúde, alinhando avanços científicos globais às particularidades brasileiras, e disponibilizando tecnologia de ponta para o diagnóstico por imagem no país.
Com informações de timesbrasil
Aviso legal
Este conteúdo foi produzido com o apoio de ferramentas de Inteligência Artificial, sendo posteriormente revisado, validado e aprimorado por Lc Palauro . Em conformidade com os critérios definidos em nossa Política Editorial , garantindo precisão, clareza e confiabilidade nas informações apresentadas.
