Desde sempre, a humanidade vem observando a natureza, o cosmo e a sua própria existência para desvendar os mistérios que nos cercam e encontrar soluções e saídas para dilemas que nos intrigam e nos constituem como seres racionais.  O mito grego de Ícaro carrega esse dilema. Preso com o pai, Dédalo, no labirinto do Minotauro, na Ilha de Creta, o plano de fuga previa sair pelo alto, voando como pássaros. 

Exímio construtor, Dédalo fez duas asas de madeira, com penas coladas com cera de abelha, sendo uma para ele e outra para o filho. O pai teria orientado Ícaro a não voar muito baixo para não molhar as penas no mar e nem muito alto em direção ao sol para não derreter a cera. Ícaro desobedeceu o pai, voou cada vez mais alto e acabou morrendo na fuga. 

Para além da tragédia de Ícaro, é da natureza que surge o conceito de bioinspiração, numa referência à prática de buscar inspiração em seres biológicos da natureza para resolver problemas humanos. A ideia central é que a natureza possui soluções eficientes e sustentáveis que podem ser aplicadas em diversas áreas, como Engenharia, Arquitetura, Design, Medicina e, até mesmo, em práticas de autodesenvolvimento.

Portanto, o princípio se dá na observação de processos, estruturas e sistemas biológicos que foram aperfeiçoados ao longo de milhões de anos de evolução. O prefixo bio vem do grego ‘vida’ ou tudo que se relaciona com os seres vivos. Já a inspiração, para além da entrada de ar nos pulmões, é o que gera impulso para a criatividade e o pensamento inovador, brotando de variadas fontes como experiências, observações ou emoções.

Otimizar processos

Na atualidade, é na Informática que o conceito de bioinspiração vem ganhando ‘músculos’ nas últimas décadas, ainda mais quando se trata de otimizar processos, ou seja, aprimorar e melhorar o desempenho. Assim, define-se a Computação Bioinspirada como qualquer algoritmo que tenha alguns princípios inspirados na natureza e seus organismos vivos, simulados computacionalmente, para resolver problemas reais. 

“Os problemas mais clássicos são da indústria de otimização de processo, seja para otimizar energia, material de obra, recursos humanos, onde tudo entra numa fórmula que vai levar a uma forma de você equacionar essa demanda e pedir para o algoritmo melhorar o desempenho”, explica a coordenadora do Laboratório de Computação Bioinspirada – (C-BIO), da Universidade Federal do Paraná (UFPR), Aurora Trinidad Ramirez Pozo. Natural do Chile, a professora veio para o Brasil em meados dos anos 1980 para concluir a graduação em Engenharia Elétrica em Florianópolis, Santa Catarina, apresentando um projeto de conclusão do curso em sistema biológico. 

Nesta altura, acontecia o primeiro grande boom de sistemas especialistas na área médica, uma grande vitrine para a computação até porque se conseguia salvar vidas a partir de protocolos que seguiam certos padrões, podendo agilizar os diagnósticos e ganhando grande repercussão no país.

“A técnica de programação ainda não era uma grande coisa e comecei a pensar na questão da Inteligência Artificial. Meu professor criou um grupo em Santa Catarina, no Departamento de Engenharia Elétrica, que era na área de Biomédica, e começamos a propor soluções para as demandas do hospital universitário, trabalhando com sistemas tutoriais inteligentes, com inteligência artificial e sistemas especialistas”, relembra Aurora. Terminado o doutorado, ela e o marido desembarcaram em Curitiba, mesmo sem conhecer ninguém e fixaram residência. 

Atualmente, encontra-se como professora visitante sênior (Capes), na Universidad del Pais Vasco, em San Sebastian, desde 2019. Tendo já organizado os eventos e coordenado o comitê de programas da Conferência Brasileira de Sistemas Inteligentes (BRACIS). Aurora tem coordenado ainda projetos Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) Universal e da Fundação Araucária, na área de Computação Bioinspirada e suas aplicações.

Em seu currículo, a pesquisadora desenvolveu uma sólida carreira acadêmica como pesquisadora na área de inteligência computacional, com ênfase na otimização de problemas com algoritmos bioinspirados. Ela estuda otimização de problemas multiobjetivo e em particular problemas com muitos objetivos. Como professora titular, propôs e implementou vários algoritmos utilizando a inspiração do ‘enxame’ de partículas com esta finalidade.

A natureza é uma fonte inesgotável de ideias para o desenvolvimento de modelos e algoritmos. O exemplo do enxame de abelhas é um dos mais fascinantes. Quando uma colmeia fica superlotada e parte das abelhas vai em busca de um novo lar, elas estão, na verdade, realizando um complexo processo de otimização coletiva. Cada abelha contribui com informações sobre possíveis locais e o grupo, de forma descentralizada, converge para a melhor opção. A ideia de usar essas ‘formas de resolver problemas’ naturais se expande para múltiplas áreas, indo  da Indústria, Mineração de Dados entre outros.

Redes Neurais

Mas de onde veio a ‘inspiração’ para a Computação Bioinspirada? 

Para responder a essa pergunta, primeiro precisamos voltar à década de 1940, quando o  neuroanatomista, psiquiatra e cibernético Warren McCulloch (1898-1969) e o lógico e cientista cognitivo Walter Pitts (1923-1969), ambos norte-americanos,  apresentaram o primeiro modelo matemático do neurônio humano. 

Esse modelo, conhecido como MCP (McCulloch-Pitts), é uma simplificação do neurônio biológico, que considera o neurônio como uma unidade de processamento de informações binárias, com várias entradas binárias e uma única saída binária. Tal feito serviu de base teórica para o desenvolvimento das Redes Neurais.

Em 1960, David Hubel (1926-2013) e Torsten Wiesel (1924), dois neurocientistas em uma missão para entender o cérebro, descobriram um dos segredos mais profundos da visão: o cérebro não vê formas como um todo. Ele as constrói, pedaço por pedaço, a partir de bordas e linhas simples. 
A descoberta foi possível com a ‘ajuda’ de um gato, sentado num laboratório mal iluminado, com todos em silêncio, e com seus olhos rastreando movimentos tênues em uma tela. Eletrodos, cuidadosamente colocados em seu cérebro, escutam a conversa entre os neurônios. De repente, uma linha fina e preta se move pela tela e os neurônios explodem em atividade. O experimento para mapear como células cerebrais individuais respondiam a estímulos visuais rendeu a Hubel e Wiesel o Prêmio Nobel de Fisiologia ou Medicina em 1981.

Mal sabiam eles que essa descoberta inspiraria uma das ferramentas mais poderosas da Inteligência Artificial, o grande boom do momento: Redes Neurais Convolucionais (CNNs). Atualmente, elas são as famosas deep learning, as Redes Neurais Artificiais Profundas. 

“Portanto, a partir da criação do neurônio artificial inspirado no ser humano e a descoberta de como funcionaria o neurônio individualmente, no caso do gato, fomos acoplando camadas e camadas até chegar ao que nós temos agora”, enfatiza a pesquisadora.

Formigas X Algoritmos

O comportamento das formigas é intrigante quando se trata de buscar alimentos. Chega a dar inveja no ser humano como elas conseguem chegar naquele pote de açúcar ou um pacote de bolacha que a gente tentou esconder tão bem no armário. Inspirado em outros tipos de processos biológicos, em específico redes neurais artificiais, o doutorando em Inteligência Artificial aplicada à Cibersegurança do Laboratório C-Bio da UFPR, Bruno Henrique Meyer, tenta reproduzir computacionalmente a lógica de detecção de padrões em ataques cibernéticos usando modelos que simulam os padrões observados no funcionamento do cérebro humano.

“A formiga usa uma lógica que tem por causa um feromônio e assim ela consegue resolver um problema, a fome, buscando várias rotas até alcançar o caminho. A ideia é criar um algoritmo que explore todas essas possibilidades, já seria inviável fazer isso sozinho, sem a IA”, explica Meyer.

Bruno é formado em Informática Biomédica e no mestrado trabalhou com Inteligência Artificial e computação de alto desempenho. No doutorado, a ideia é detecção de intrusão e detecção de ciberataques.

“Imagina que você usa um computador normal ou algum computador que está hospedando algum site e eventualmente existem pessoas que são hackers, que tentam atacar e fazer diversas coisas maliciosas. E existem formas da gente conseguir detectar isso, através da análises de sinais, que é pensar em métricas, fórmulas e equações que analisam os padrões de como os dados estão indo e voltando. É o que chamamos de detecção de intrusão”, completa Bruno.

A pesquisa quer criar algoritmos de inteligência artificial para tentar achar formas eficientes de diagnosticar e impedir os golpes cibernéticos, no que os especialistas chamam de Federated Learning. Este é chamado de aprendizado federado, uma forma mais ou menos simples de machine learning, aprendizado de máquina, por exemplo, para programar uma rede neural de forma distribuída.

A palavra-chave da bioinspiração é a otimização. Segundo Bruno, “a ideia é achar o valor ótimo para alguma coisa ou o melhor conjunto de valores e estrutura para resolver determinada coisa, ou seja otimizar os processo”.

“Caravelas-portuguesas”

No Laboratório de Computação BioInspirada da UFPR, o projeto de pesquisa do mestrado de Henrique Margotte trabalha com outros elementos da natureza, numa continuação do TCC em Ciência da Computação.

“Nas redes neurais, modelos de aprendizado de máquina tradicionais, você vai fazer todo um pré-processamento dos dados para selecionar as coisas mais importantes para jogar para o modelo. Já nas redes profundas, ou deep learning, a ideia central delas é colocar várias camadas para o próprio modelo identificar o que é importante desses dados para poder classificar. Eles falam que é profunda justamente porque são muito mais camadas”, esclarece o mestrando.

Assim, no TCC a proposta foi coletar dados em post no Instagram e sites de notícias da ocorrência de um tipo de cnidário, conhecido como ‘caravela-portuguesa’, organismos pluricelulares que vivem em ambientes aquáticos. A caravela-portuguesa não se move – flutua à superfície das águas, empurrada pelo vento, com os tentáculos pendentes com a finalidade de capturar peixes para a sua alimentação. Os tentáculos podem atingir um comprimento de 50 metros, mas a média é cerca de 30 metros. 

“A ideia era prever o aparecimento dessas caravelas no litoral brasileiro usando informações de vento. E, para isso, eu também usei redes neurais com conceito de memória para prever o vento nos próximos dias. Dessa forma, a partir do vento dos 5 dias anteriores, eu conseguiria estimar se teria uma caravela ou não naquele dia e naquela posição”, conta.

Agora no mestrado, Henrique está pensando em como achar o que ele quer – por exemplo, ocorrências de caravelas – em mais de cinco mil notícias. “Como que eu vou achar qual que eu quero? Então, a gente divide essas notícias em grupos, automaticamente, sem saber o que faz uma notícia estar em um grupo e não em outro, e agora eu estou entrando com a parte da IA explicável (Explainable AI, ou XAI) para mostrar porque aquela notícia foi colocada naquele grupo”.

Nunca é demais reforçar que a Informática, para além de seus produtos e aplicações, deve sempre responder a um comportamento ético, sob pena de sempre estarmos na eterna luta entre o gato e o rato, correndo atrás do prejuízo com os golpes na internet. Sejam as fake news ou o phishing, quando um invasor usa truques de engenharia social – ou computacional – para enganar as vítimas e fazê-las revelar dados privados ou clicar em um link malicioso, é preciso estar sempre alerta com a dark web.

Afinal, de nada adianta os mais avançados sistemas para melhorar o desempenho das máquinas e prevenir ataques cibernéticos de qualquer natureza, se atrás do computador ou celular sempre prevalecerá o fator humano.

EQUIPE DESTA PÁGINA
Texto: Silvia Calciolari
Revisão de texto: Ana Paula Machado Velho
Edição de áudio: Gustavo Bartman
Edição de vídeo: Luiza da Costa
Arte: Guille Cordeiro e Lucas Higashi
Supervisão de arte: Lucas Higashi
Edição Digital: Guilherme Nascimento

A pesquisa que mencionamos contribui para os seguintes ODS:

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