São Paulo – Um pesquisador brasileiro está ajudando a IBM e a Nvidia a dar olhos para a computação. Alessandro Faria é um dos poucos que avaliam atualmente a placa de vídeo Tesla P100, um processador gráfico de alta performance que pode identificar imagens e pode ser útil para os futuros carros autônomos e sistemas de segurança preditivos.

Faria é pesquisador de visão computacional e tecnologias de autenticação biométrica, como o reconhecimento facial. Ele é o único pesquisador independente escolhido para avaliar a placa de vídeo, que funciona no servidor Power8, que tem 128 núcleos e 510 GB de memória RAM e duas unidades da Tesla P100.

Faria trabalha com visão computacional e inteligência artificial desde o início dos anos 2000 e utiliza computação de alta performance no seu projeto sem fins lucrativos e de domínio público chamado Open Lifelog, que visa prever problemas de saúde antes de acontecerem, como um ataque epilético, por exemplo. Para esse fim, o processamento gráfico em tempo real de imagens e dados do corpo humano–como ondas cerebrais–também pode ser aplicado, segundo o pesquisador.

"O Open Lifelog visa prever o ataque epilético com 45 minutos de antecedência e chamar a ambulância baseado na latitude e longitude do local onde a pessoa estiver", disse Faria a EXAME.com.

Segundo sua análise, a IBM e a Nvidia criaram juntas uma tecnologia que oferece a maior velocidade de comunicação entre as GPUs mais sofisticadas até o presente momento.

Todo esse poder computacional pode, atualmente, identificar objetos e pessoas rapidamente. Por meio de cálculos matriciais e vetoriais (que é, em parte, como computadores entendem fotos e vídeos), as placas gráficas conseguem processar imagens a 30 quadros por segundo em tempo real.

Para Faria, isso pode culminar o uso de "câmeras espalhadas em público para evitar acidentes, analisar comportamentos, prever assaltos". "Só com GPUs e supercomputadores isso será possível", afirmou.

Outra aplicação voltada para o usuário final seria o uso dessa tecnologia no processamento de imagens em tempo real essencial para carros autônomos. Para que o motorista possa se tornar, efetivamente, um passageiro de seu próprio veículo, tudo ao seu redor precisa ser identificado e analisado de maneira tão rápida–ou mais–do que um ser humano.

Fora isso, visão computacional proporcionada pela aliança entre a Nvidia e a IBM também podem servir para a criação de métodos seguros de autenticação biométrica. Com isso, a prova de vida da imagem que está diante da câmera de reconhecimento facial será identificada pelas máquinas–que não serão enganadas por fotos ou vídeos do usuário. Para ele, a voz, usada por alguns apps, como o Google Now, pode ser facilmente imitada. "Hoje, a amostragem de voz já poderia ser rapidamente obtida por meio de algoritmos. A precisão da sua voz clonada é de praticamente 100%", declarou Faria.

Em outubro de 2016, sua tecnologia de reconhecimento facial, o Certiface (desenvolvido na sua empresa Oiti Technologies), atingiu precisão de identificação com 0% de margem de erro ao analisar um banco com mais de 3 bilhões de imagens.

Segundo Faria, dentro de alguns anos, os esforços de empresas como IBM e Nvidia já devem estar ao alcance da sociedade.