“Estamos mais ou menos como estávamos no fim dos anos 1990 em relação à internet. Todo mundo de olho, tentando entender e buscando informações”. A comparação do economista e consultor José Luis Dalto resume a agitação que o uso iminente - ou já em andamento - da inteligência artificial tem provocado no setor produtivo, na vida pública e nas políticas oficiais.
No Paraná e em Londrina, a vocação para uma agropecuária de alta performance e o DNA inovador do empresariado e dos governos se somaram para potencializar este interesse e colocá-lo na primeira prateleira do planejamento estratégico de muitos líderes.
Mediada por Dalto, um professor da UTFPR que é doutor em gestão de projetos, a 23ª edição do EncontrosFolha - Conteúdo com Relevância, realizada no Centro de Convenções do Aurora Shopping na noite de terça-feira (27), contou com a presença do secretário de Inovação e Inteligência Artificial, Alex Canziani, do coordenador de Inovação e IA da Coamo Agroindustrial, Daniel Bonete Ricardo, e do pesquisador do Departamento de Computação da Universidade Estadual de Londrina (UEL), Daniel dos Santos Kaster, integrante do Centro de Inteligência Artificial do Agro (CIA-Agro), um colegiado científico que faz a interface da academia com startups, grandes empresas e autoridades ligadas à área.
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Além dos palestrantes e do mediador, o público pôde ouvir líderes como o superintendente do Grupo Folha de Londrina, Nicolás Mejía, responsável pela fala inicial, o prefeito Tiago Amaral, o gerente regional do Sebrae, Rubens Negrão, e a responsável pelas relações institucionais da Fundação Araucária, Cristiane Cordeiro.
Após as palestras e o painel que encerrou a programação, prevaleceu uma sensação de que muita coisa está acontecendo ao mesmo tempo e que o agronegócio está mobilizado para acompanhar esta transformação. A década de largada da IA como predominante na matriz econômica vai acumulando anúncios impactantes desde o ano passado e que entraram na mira das discussões do EF 23.
Projetos que já mobilizam a região
A instalação de um supercomputador na sede do Instituto de Desenvolvimento Rural do Paraná (IDR-Paraná) em Londrina, primeiro passo de uma parceria do governo do Estado com o Centro de Desenvolvimento de Computação Avançada (C-DAC), reconhecido hub da Índia no desenvolvimento de HPC (Computação de Alto Desempenho) e o funcionamento na UEL de um núcleo de capacitação técnica para estudantes aprenderem a desenvolver softwares; a instalação da primeira unidade de ensino técnico voltado à tecnologia no agro do País, o Centro Estadual de Educação Profissional Agrícola (CEEPA), que deve começar a funcionar no ano que vem no Conjunto Aquiles Stenghel, na zona norte; o novo Parque Tecnológico que será construído dentro do campus da UEL; a formalização da parceria do governo do Estado com o Google, que concedeu 25 mil licenças de cursos para qualificar alunos de escolas profissionalizantes da rede estadual e está acelerando a implantação de soluções de IA no serviço público; o projeto de desenvolvimento colaborativo da Agricultura de Precisão e de Agricultura Digital, uma parceria entre os governos brasileiro e japonês para modernizar a agricultura familiar e que terá o envolvimento do Centro de Inteligência Artificial no Agro (CIA-Agro) da UEL.
Aprendizado das máquinas
Em sua palestra, Daniel dos Santos Kaster, um dos pesquisadores do CIA Agro, apresentou os processos e mecanismos envolvidos no desenvolvimento e na geração da IA, explicando pontos básicos do aprendizado das máquinas. “Dentro disso está o que chamamos deep learning (aprendizado profundo), redes que mimetizam o cérebro humano para fazer inferências e resolver problemas de forma não linear e complexas. Aí chegamos no que está mais na moda, que é a IA generativa, como o Chat GPT, Gemini e outros grandes modelos de linguagem. Todos esses modelos são treinados sobre base de dados gigantescas e variadas e a grande jogada desses modelos é o contexto, a medida que ele avança, os algorítimos vão produzindo textos e outras coisas a partir daí”, explica.
Ele destacou ainda a importância da Ciência de Dados que é a chave para construir os grandes modelos da IA. “Toda a parte de preparação de dados é fundamental para a inteligência artificial. A gente não consegue construir um modelo que seja satisfatório se o que tenho de entrada para ele não é adequado. Se entrar lixo vai sair lixo”, destaca.
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