O Laboratório de Inteligência Artificial (IA) do Instituto de Computação da Unicamp, inaugurou uma das mais potentes infraestruturas voltadas à IA da universidade. O cluster será utilizado em projetos de pesquisa que combinam IA e engenharia de petróleo para otimizar decisões operacionais em campos do pré-sal brasileiro.
Batizado de Abaporu, em referência à obra modernista de Tarsila do Amaral, o cluster reúne 28 placas gráficas NVIDIA H200 e L40s, as mais rápidas. O investimento inicial gira em torno de US$ 1 milhão. Instalado no datacenter do Instituto de Computação, o sistema atenderá projetos desenvolvidos em parceria com a Shell Brasil, entre outros.
Supercomputador da Unicamp teve investimento inicial de US$ 1 milhão
“O Abaporu deve ser hoje o maior cluster de inteligência artificial da Unicamp, e um dos mais robustos dedicados à pesquisa universitária no país”, afirma o coordenador do Recod.ai, Prof. Anderson Rocha, líder do projeto.
“Entre os objetivos da área de P&D da Shell está acelerar a utilização de tecnologia de ponta. Projetos como esse ampliam nossa capacidade de impulsionar a digitalização, aplicar inteligência artificial a desafios complexos da indústria de energia, integrando ciência, dados e inovação com impacto positivo nos negócios”, destaca Olivier Wambersie, diretor-geral de Tecnologia da Shell Brasil.
O Recod.ai e a Shell Brasil mantêm uma colaboração de mais de seis anos voltada ao uso de inteligência artificial e aprendizado de máquina em desafios da indústria de energia.
Na fase atual, o grupo avança em um novo ciclo de pesquisa, que se estende até 2028, dedicado ao desenvolvimento de modelos de linguagem generativa aplicados à simulação e gerenciamento de reservatórios de petróleo.
Esses modelos permitirão que engenheiros e geocientistas interajam com sistemas complexos de simulação por meio de linguagem natural, transformando comandos tradicionalmente técnicos em instruções conversacionais.
Além da interface conversacional, os algoritmos em desenvolvimento têm potencial para integrar e analisar dados sísmicos, geológicos e de produção em larga escala. Ou seja, identificando padrões complexos e anomalias que escapam à observação humana. O objetivo é oferecer apoiar decisão, tanto nas estratégias de injeção quanto na previsão de poços, aplicação do pré-sal brasileiro.
