Cingapura está usando a DataCamp para criar uma nação fluente em IA

Vivemos em um mundo que atualmente gera 2,5 quintilhões de bytes de dados por dia — e contando. O número de dispositivos móveis já supera o de pessoas no planeta e, há anos, ouvimos a famosa frase de que 90% dos dados do mundo foram produzidos nos últimos dois anos. A quantidade de dados inexplorados em todos os setores é impressionante. Construir infraestrutura e ferramentas para transformar esses dados em insights — e usá-los para orientar a tomada de decisões — é um desafio constante e crescente em qualquer indústria. O mesmo vale para capacitar a força de trabalho com as competências essenciais para gerenciar e analisar tantos dados. Na DataCamp, vemos clientes, parceiros e colaboradores usando diversas abordagens para encarar esses desafios.

Recentemente, me empolguei com a estratégia da AI Singapore durante um papo com Laurence Liew, Diretor de Inovação na Indústria de IA da AI Singapore, para o nosso podcast DataFramed. Essa entrevista, que pretendo lançar quando o DataFramed voltar, foi um passeio acelerado pelo estado atual da tecnologia e da IA em Cingapura — e como a AI Singapore está trabalhando com a DataCamp para tornar o país o mais orientado por IA possível, entre muitos outros temas.

A missão declarada da AI Singapore é:

Consolidar capacidades nacionais avançadas em inteligência artificial, gerando impacto social e econômico, desenvolvendo talentos locais, construindo um ecossistema de IA e colocando Cingapura no mapa mundial por meio de três pilares: pesquisa em IA, tecnologia em IA e inovação em IA.

O que acho mais interessante na abordagem deles é reconhecerem os grandes desafios em (i) fazer com que pesquisas de ponta cheguem às mãos de profissionais da indústria e (ii) educar toda a força de trabalho (e a futura) em ciência de dados, machine learning e ferramentas e técnicas de inteligência artificial.

Vamos nos aprofundar nos três pilares — pesquisa em IA, tecnologia em IA e inovação em IA — para entender como a AI Singapore planeja fechar as lacunas entre (i) pesquisa e indústria e (ii) a força de trabalho e as habilidades em dados necessárias para a indústria moderna no século 21.

Pesquisa em IA: plantando qualidade

O objetivo do pilar de Pesquisa em IA é fomentar iniciativas de alta qualidade que desenvolvam técnicas, algoritmos e tecnologias adjacentes fundamentais e inéditas em IA — esforços que, com o tempo, contribuirão significativamente para os outros pilares da AI Singapore. O programa de pesquisa da AI Singapore também incentiva colaborações nacionais e forma talentos locais em IA.

As áreas prioritárias de pesquisa incluem:

• IA explicável
• IA em design
• IA para sensemaking
• Colaboração IA-humano
• Treinamento com pequenos conjuntos de dados

A última é particularmente importante para Cingapura. Por ser um país pequeno, os conjuntos de dados gerados por pessoas tendem a ser menores do que em países mais populosos, então é essencial que os pesquisadores avancem esse campo da IA. Em resumo, esse pilar fornece a base para o trabalho futuro em IA, ao reconhecer a importância da pesquisa contínua no desenvolvimento de tecnologias que serão adotadas pela indústria adiante.

Tecnologia em IA: enfrentando grandes desafios

Este pilar aborda o que a AI Singapore chama de grandes desafios — problemas realmente complexos em que a IA pode ser uma das tecnologias usadas para ajudar a resolver. Esses desafios (i) precisam ser impactantes, (ii) devem afetar todas as pessoas em Cingapura e (iii) precisam ser mensuráveis.

Nesse contexto, a AI Singapore priorizou quatro verticais: saúde, educação, cidades e nações inteligentes e finanças. Pense nelas como as quatro grandes frentes de problemas que eles querem atacar.

Como aperitivo, vamos explorar a primeira vertical, saúde (as outras virão quando forem lançadas). O Grande Desafio em Saúde pergunta: "Como reduzir em 20% nos próximos cinco anos os três altos: pressão alta, colesterol alto e hiperglicemia (ou diabetes)?" Esse desafio já foi lançado e, duas semanas antes da minha conversa com o Laurence, aconteceu a cerimônia de premiação para anunciar as três equipes que receberam a verba inicial para conduzi-lo.

"Os três altos — pressão alta, colesterol alto e diabetes — são uma preocupação enorme para o governo de Cingapura. Eles pressionam o sistema de saúde e o orçamento por aqui. A gente espera que, com IA, seja possível pelo menos mitigar parte desse impacto." Esse pilar quer demonstrar o impacto duradouro que a IA moderna pode ter nesses grandes desafios.

Inovação em IA: resolvendo problemas reais

O pilar de Inovação em IA reúne programas e estratégias para levar técnicas de pesquisa de ponta em IA para as mãos de parceiros da indústria e resolver problemas do mundo real.

O programa carro-chefe é o 100 Experiments, no qual empresas propõem à AI Singapore um problema ou desafio de negócio que acreditam poder ser resolvido com ciência de dados, machine learning ou IA. A AI Singapore faz uma análise sistemática de cada proposta. Se for um problema interessante, sem solução comercial disponível nem parceiros tecnológicos que possam ajudar, eles entram e cofinanciam o projeto (mais detalhes e informações sobre o processo de inscrição aqui).

Como isso funciona na prática? A AI Singapore contribui com \$250.000 SGD por projeto (\$180.000 USD), e a empresa parceira entra com o mesmo valor (match 1:1). O KPI do Laurence é executar 100 projetos — daí o nome 100 Experiments —, totalizando \$25 milhões SGD no programa.

Desde o início, em junho de 2017, 40 projetos foram aprovados e, graças ao sucesso do programa, veio uma segunda rodada de financiamento do governo para levar esse número a 200. Já há iniciativas em saúde, manufatura, IoT, detecção de anomalias, compras e finanças, entre outras áreas.

O objetivo de cada experimento é entregar um MVP (produto mínimo viável) em nove a dezoito meses. Isso exige cooperação dos dois lados para desenvolver um MVP que a empresa possa depois adotar e implantar internamente. O financiamento sustenta um time de projeto com pesquisadores de universidades locais em Cingapura e recursos de engenharia da AI Singapore, incluindo os chamados Aprendizes de IA. O Laurence comentou que é relativamente simples envolver professores, mas também são necessários engenheiros de IA para trabalhar no MVP. É aí que entra a formação no ecossistema em rápida evolução de ciência de dados, machine learning e IA — com técnicas, ferramentas e aplicações na indústria.

O programa de aprendizagem em IA: formando líderes do futuro

Para ajudar a formar a força de trabalho necessária para atender às demandas atuais e futuras de IA na indústria, a AI Singapore criou o programa de aprendizagem em IA (AI Apprenticeship). Ele dá a singapurenses com conhecimentos básicos a chance de se aprofundar e desenvolver competências avançadas. O programa combina aprendizado com cursos da DataCamp e outros recursos com experiência prática em projetos do 100 Experiments.

O programa de aprendizagem decolou rápido. É um dos programas centrais da AI Singapore, em conjunto com o 100 Experiments (cada experimento conta com dois aprendizes).

O programa é integral, remunerado, e dura nove meses. A AI Singapore paga uma bolsa mensal de \$3.000 a \$5.000 SGD para cada aprendiz (não há custo para participar). Segundo Laurence, o programa está ajudando a resolver o desafio de engenharia em IA pelos próximos 10 anos. Mas capacitar, reconverter e aprofundar habilidades de um país inteiro não para por aí. É preciso elevar o nível técnico da indústria como um todo — e foi assim que surgiu a ideia do AI for Industry.

AI for Industry: democratizando habilidades

O objetivo do AI for Industry é elevar o nível técnico de profissionais que atuam em organizações de diferentes setores. A AI Singapore é parceira próxima da DataCamp nesse programa. Ele se baseia no AI for Everyone, um workshop de 3 horas que apresenta a qualquer pessoa as tecnologias e aplicações modernas de IA, para que se tornem consumidores mais conscientes de produtos e serviços de IA. No AI for Everyone, os participantes aprendem a identificar oportunidades e casos de uso no trabalho e no dia a dia. Eles também constroem um modelo simples de IA com ferramentas online! Um dos mandatos da AI Singapore é preparar não só empresas, mas profissionais e toda a população para a IA. O AI for Everyone é a evolução desse mandato.

O AI for Industry combina o AI for Everyone com a trilha Data Scientist with Python da DataCamp — uma coletânea de 100 horas de cursos que cobre desde os fundamentos de Python até importação, limpeza e tratamento de dados, estatística, machine learning, SQL, gerenciamento de pacotes, visualização de dados e muito mais. Os participantes cursam essa trilha ao longo de 12 meses. A AI Singapore prepara uma newsletter mensal alinhada aos cursos da trilha e conduz um workshop prático de três horas sobre machine learning. Segundo Laurence, a escolha da trilha Data Scientist with Python como eixo do programa veio porque "o raciocínio por trás dela é como o treinamento deve ser feito".

Mas a educação não para por aí. E os estudantes que ainda não estão na indústria? Aí entra o AI for Students.

AI for Students: preparando a próxima geração para a fluência em IA

Quando Laurence percebeu que a DataCamp já oferecia acesso gratuito à plataforma para universidades, professores e alunos, ele pensou em como aproveitar isso e formalizar o programa para que a AI Singapore ajudasse a trazer mais estudantes.

"Por que parar apenas nos universitários? Dá para abrir também para os alunos do ensino médio?"

Em Cingapura, crianças do ensino fundamental e médio já aprendem Python — então por que iniciar a formação estruturada em Python só na universidade? Para testar a ideia, Laurence pediu que o filho fizesse a trilha Data Scientist with Python na DataCamp.

O retorno do Laurence: "Ele terminou. Foi aprovado. Está trabalhando em projetos na escola. O interessante é que concluiu quando tinha 13 anos. Um garoto esperto que curte programação. Temos muitos assim em Cingapura. Eles conseguem passar por esses módulos. Pensei: se ele consegue, muitos outros também conseguem."

Depois desse piloto em casa, Laurence trabalhou de perto com a DataCamp, e anunciamos e lançamos o programa em novembro passado. Na época da nossa conversa, 7.000 estudantes já tinham se inscrito no AI for Students — não só universitários, mas também de politécnicas e escolas de ensino médio, entre outras. Alguns meses depois, já são 11.000 estudantes! Segundo Laurence, o programa despertou enorme interesse de professores, que querem treinar seus alunos na plataforma fora do horário de aula usando Python, ciência de dados, IA e machine learning.

O Laurence afirmou explicitamente que o AI for Students é, essencialmente, puro DataCamp. O papel da AI Singapore é divulgar: "Olha, temos essa plataforma. É gratuita. Você, professor, chega até nós e diz: 'Analisei a DataCamp. Gostei muito. Quero usar os módulos 1 a 10.'" Aí a AI Singapore trabalha com a DataCamp no back-end para disponibilizar isso para o professor.

Falando pessoalmente, essa notícia significa muito para mim. Meu primeiro papel na DataCamp foi, basicamente, construir a base do programa de estudos de ciência de dados em Python, então boa parte dos meus primeiros 18 meses foi dedicada à trilha Data Scientist with Python. Teve muito suor envolvido, enquanto crescíamos de uma empresa de 10 para 50 pessoas (hoje já passamos de 140!). Foi um esforço enorme de instrutores externos e dos times internos de conteúdo, engenharia, produto e marketing. Saber que essa trilha agora é usada, gratuitamente, para educar 11.000 estudantes singapurenses — inclusive crianças — me deixa nas nuvens.

De olho no futuro

Mais empolgante ainda é o que vem por aí: a DataCamp concordou recentemente em apoiar 100.000 estudantes em sala de aula, e a nova colaboração do AI for Industry agora tem a missão de capacitar 25.000 profissionais em Cingapura para se tornarem proficientes em IA. A AI Singapore continuará baseando o AI for Industry fortemente na trilha Data Scientist with Python da DataCamp para oferecer aos participantes as habilidades e conhecimentos básicos necessários para serem fluentes em dados e proficientes em IA. Vale acompanhar de perto essa parceria.