O mundo da investigação em IA está em constante fluxo, com avanços a surgir a um ritmo vertiginoso. Mas onde esses avanços estão acontecendo? Embora as universidades tenham sido tradicionalmente o foco da descoberta científica, está em curso uma mudança significativa. Cada vez mais, as grandes empresas tecnológicas desempenham um papel fundamental na investigação em IA, confundindo os limites entre a academia e a indústria.
Em 2019, 65% dos doutores norte-americanos formados em IA optaram por cargos na indústriaum salto significativo em relação aos 44,4% de 2010. Esta tendência destaca a crescente influência dos laboratórios industriais na definição do futuro da IA.
Para entender esse cenário em evolução, conversei com Shakarim SoltanayevCientista Pesquisador da Sony Interactive Entertainment e ex-Engenheiro de Pesquisa da Huawei. Seus insights esclarecem as motivações, os benefícios e os desafios da condução de pesquisas em IA em uma grande empresa e como essa interação com a academia impulsiona a inovação.
Por que as empresas adotam a publicação acadêmica
Gigantes da tecnologia como Google, Meta, Microsoft e NVIDIA publicar pesquisas em conferências acadêmicas por vários motivos.
“Em primeiro lugar, a publicação de pesquisas em conferências pode ser uma poderosa ferramenta de marketing para as empresas”, disse Soltanayev. “Essas publicações servem como forma de marketing indireto, demonstrando o talento técnico da empresa e o compromisso com o avanço na área. Isso aumenta a imagem de sua marca na comunidade de pesquisa e aos olhos de clientes, parceiros e investidores. Estas publicações ajudam as empresas a destacarem-se dos concorrentes e a fortalecerem a sua presença global no mercado.”
O papel que a publicação desempenha na aquisição de talentos é vital.
“Conferências de alto nível, como NeurIPS e CVPR, são um local privilegiado para networking com pesquisadores e engenheiros líderes e para recrutar estudantes promissores”, disse Soltanayev. “Ao apresentar seu trabalho, laboratórios de pesquisa como Google Deepmind e Meta AI podem atrair as mentes mais brilhantes da área, já que os melhores talentos geralmente desejam trabalhar em problemas inovadores com acesso a recursos e colaboradores de alta qualidade.”
Uma via de mão dupla: a troca de valor
A relação entre a academia e a indústria não é unilateral; é uma troca dinâmica de conhecimentos e recursos que beneficia ambos os lados.
“Um grande exemplo de pesquisa acadêmica que influencia diretamente a indústria é o desenvolvimento da arquitetura da rede neural convolucional (CNN)”, disse Soltanayev. “Foi iniciado por Yann LeCun e seus colegas no espaço acadêmico e teve um grande impacto em produtos de tecnologia, especialmente em visão computacional. Quando AlexNet, um modelo baseado na CNN, venceu a competição ImageNet em 2012, desencadeou uma adoção generalizada na indústria. Hoje em dia, as CNNs têm uma ampla gama de aplicações, incluindo reconhecimento de imagens para identificação facial e detecção de objetos, imagens médicas para diagnóstico de doenças e veículos autônomos para reconhecimento de objetos em tempo real.”
Por outro lado, a indústria contribuiu significativamente para a pesquisa acadêmica de diversas maneiras.
“Uma das contribuições mais notáveis é o desenvolvimento de conjuntos de dados em grande escala e estruturas computacionais poderosas”, disse Soltanayev. “Por exemplo, as empresas lançaram enormes conjuntos de dados, como os de reconhecimento de imagens, modelos de linguagem e simulações de automóveis autónomos, que se tornaram críticos para a investigação académica. Esses conjuntos de dados fornecem a escala necessária para o treinamento de modelos avançados de aprendizado de máquina, que seriam difíceis de serem coletados de forma independente pela maioria dos laboratórios acadêmicos. A indústria também impulsiona a inovação em hardware e software, com o desenvolvimento de GPUs pela NVIDIA e estruturas de aprendizagem profunda como TensorFlow do Google e PyTorch da Meta, agora ferramentas padrão em pesquisa acadêmica e industrial.”
Diferentes prioridades, diferentes culturas
À medida que a IA avança, o meio académico e a indústria estão a seguir caminhos diferentes para priorizar e abordar estes desenvolvimentos.
“A principal diferença entre a pesquisa acadêmica e a industrial é o foco”, disse Soltanayev. “Na academia, a prioridade geralmente está em questões fundamentais de longo prazo que ultrapassam os limites do conhecimento. Os pesquisadores têm a liberdade de explorar ideias sem a pressão da aplicação imediata. Na indústria, a investigação centra-se mais na resolução de problemas do mundo real e na criação de produtos, pelo que o prazo é geralmente mais curto e há mais pressão para fornecer resultados práticos.”
As variações entre os dois ambientes influenciam significativamente a dinâmica cultural.
“A academia incentiva a exploração profunda, o pensamento independente e a publicação de descobertas para o avanço do conhecimento”, disse Soltanayev. “A pesquisa industrial, por outro lado, é mais colaborativa, com equipes trabalhando juntas para transformar rapidamente ideias em produtos ou soluções. Embora a pesquisa acadêmica muitas vezes forneça a base teórica, a pesquisa industrial impulsiona a inovação ao aplicar essas ideias em situações do mundo real.”
O fascínio dos laboratórios industriais
Então, porque é que mais investigadores procuram carreiras em laboratórios industriais em vez de instituições académicas tradicionais, e quais são as vantagens e desvantagens de cada caminho?
“Muitos pesquisadores estão optando por trabalhar em grandes empresas devido aos atraentes pacotes de remuneração”, disse Soltanayev. “Os salários nos laboratórios industriais são normalmente muito mais elevados do que os da academia e muitas vezes vêm com benefícios adicionais, como seguro saúde, planos de aposentadoria e bônus. Em particular, as opções de ações ou ações podem ser um grande atrativo, especialmente em empresas de tecnologia onde as ações têm potencial para crescer significativamente em valor. Estes incentivos financeiros podem oferecer uma segurança a longo prazo que é mais difícil de alcançar no meio académico, onde os investigadores podem enfrentar ciclos de financiamento baseados em subvenções e salários mais baixos, especialmente nas fases iniciais das suas carreiras. A estabilidade e os benefícios que as grandes empresas oferecem, combinados com a oportunidade de trabalhar em projetos de alto impacto e bem financiados, tornam os laboratórios industriais uma escolha atraente para muitos.”
A investigação da indústria centra-se frequentemente na consecução de objectivos empresariais específicos e no desenvolvimento de novos produtos, o que pode limitar a liberdade dos investigadores de explorar tópicos puramente por uma questão de conhecimento.
“Em contraste, a academia oferece a capacidade de realizar projetos de longo prazo movidos pela curiosidade, o que pode ser profundamente gratificante para aqueles apaixonados pela investigação fundamental”, disse Soltanayev. “A academia também incentiva o desenvolvimento de programas de investigação independentes e a capacidade de orientar e ensinar a próxima geração de cientistas, o que muitos investigadores consideram gratificante. Dito isto, a cultura de “publicar ou perecer” no meio académico pode criar pressão para a produção frequente de artigos, o que pode por vezes limitar a liberdade de assumir grandes riscos ou explorar novas ideias. Garantir financiamento e posições permanentes também pode ser altamente competitivo, aumentando o estresse de uma carreira acadêmica.”
A indústria oferece incentivos financeiros superiores, segurança no emprego e acesso a recursos para enfrentar desafios significativos do mundo real. Por outro lado, a academia oferece maior autonomia intelectual e oportunidades para pesquisas autodirigidas. Ambos os caminhos têm as suas próprias vantagens e a decisão depende das motivações pessoais do investigador – se priorizam o impacto e a compensação imediatos ou uma exploração mais profunda das ideias fundamentais.
O futuro da colaboração
Soltanayev prevê um futuro ainda mais interligado para a academia e a indústria.
“Vejo a relação entre a academia e a indústria em IA se tornando ainda mais colaborativa”, disse Soltanayev. “No futuro, espero ver mais parcerias entre universidades e empresas, onde a investigação académica fornece a base para a indústria desenvolver, enquanto as empresas fornecem os dados, o poder computacional e o financiamento necessários para impulsionar experiências e aplicações em grande escala. As empresas continuarão a desempenhar um papel importante na definição do futuro da IA, especialmente na investigação e desenvolvimento aplicados. Com suas vastas quantidades de dados e acesso a poderosos recursos de computação, eles estão em uma posição única para acelerar o progresso em aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e visão computacional.”
As organizações manterão a sua influência na investigação em IA, contribuindo para projetos de código aberto, partilhando dados e criando novas ferramentas e estruturas. Este ambiente cooperativo desempenhará um papel fundamental na aceleração dos avanços na IA e na garantia do seu progresso responsável. Com as fronteiras entre a academia e a indústria a tornarem-se cada vez mais indistintas, podemos antecipar progressos ainda mais notáveis na IA, impulsionados pela relação colaborativa entre estas duas entidades influentes.
