Um dos maiores gargalos para a aplicação de inteligência artificial em áreas como saúde, química ou clima é a enorme complexidade da pilha de software necessária para operar infraestruturas de alto desempenho (HPC).
Um pesquisador que domina genômica ou modelagem climática, por exemplo, não deveria precisar ser especialista em programação paralela ou engenharia de software. No entanto, essa é a realidade atual.
O resultado? Infraestruturas subutilizadas, lentidão na inovação e desperdício de potencial científico e econômico.
O Desafio
A pilha de software em IA e HPC envolve camadas complexas de:
- Paralelismo massivo (MPI, CUDA, etc.);
- Gerenciamento de dados e orquestração (Kubernetes, Slurm);
- MLOps e workflows científicos;
- Segurança e reprodutibilidade em ambientes distribuídos.
Essas barreiras técnicas afastam pesquisadores de outras áreas do uso prático da IA — mesmo quando há infraestrutura disponível no país.
Investimentos Estratégicos Necessários
1 — Plataformas de abstração e interfaces intuitivas
- Criação de portais científicos nacionais com interfaces gráficas simples e em português.
- Possibilidade de configurar e submeter experimentos sem precisar conhecer CUDA, MPI ou Kubernetes.
- Templates prontos para áreas estratégicas: genômica, química computacional, modelagem climática e saúde digital.
2 — Ferramentas de software livre adaptadas ao Brasil
- Apoiar o desenvolvimento de bibliotecas abertas integradas a frameworks globais (PyTorch, TensorFlow), com módulos para português e dados nacionais.
- Investir na adaptação de soluções de MLOps abertas (como MLFlow e Kubeflow) aos supercomputadores brasileiros.
- Priorizar software livre, garantindo autonomia e reuso.
3 — Integração com workflows científicos
- Conectar ambientes HPC a softwares científicos já usados por pesquisadores (ex.: Galaxy, QGIS, BioPython).
- Criar repositórios nacionais de modelos e pipelines validados, para acelerar experimentos e reduzir redundâncias.
4 — Infraestrutura como serviço nacional
- Estabelecer um marketplace federado de HPC/IA, permitindo alocação de GPU, CPU e armazenamento via créditos.
- Disponibilizar acesso por APIs e interfaces web simples, com autenticação segura.
- Incentivar o uso de containerização (Singularity, Docker) para reprodutibilidade e portabilidade.
5 — Capacitação e suporte técnico contínuo
- Programas de residência técnica em HPC/IA, formando especialistas que atuem como ponte entre engenheiros e cientistas.
- Criação de centros regionais de suporte 24/7, com documentação acessível e atendimento em português.
- Inclusão de treinamentos contínuos em IA aplicada e uso de plataformas abertas.
Caminhos para Viabilizar a Democratização
- Financiamento plurianual para equipes de desenvolvimento de software científico nacional — evitando descontinuidade.
- Governança tripartite (academia, ICTs e governo) para definir padrões, interoperabilidade e priorização.
- Compras públicas de software livre, fortalecendo ecossistemas abertos e sustentáveis.
- Parcerias internacionais com programas como a EOSC (European Open Science Cloud), para troca de práticas e interoperabilidade global.
Síntese
Democratizar o acesso à IA de alto desempenho no Brasil exige muito mais que hardware: exige ferramentas abertas, interfaces amigáveis, workflows científicos reutilizáveis e suporte técnico especializado.
Quando um pesquisador puder rodar um experimento de IA em um supercomputador nacional com a mesma facilidade de usar um aplicativo web, teremos dado um passo decisivo rumo à soberania científica e tecnológica do país.
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Apoiamos a construção de um ecossistema de IA soberano, acessível e conectado ao desenvolvimento nacional.