Impa cria centro voltado a projetos de inovação com empresas

Elton Alisson | Pesquisa para Inovação – O Instituto de Matemática Pura e Aplicada (Impa) está criando um centro de inovação para a realização de projetos em parceria com o setor produtivo. O anúncio foi feito por Marcelo Viana, diretor-geral da instituição, durante o webinar “Matemática para empresas”, no dia 15 de março.

Um dos objetivos do núcleo, batizado de Centro Impa de Projetos e Inovação (Centro Pi, em alusão à constante matemática mais famosa), será o de fomentar a transferência de tecnologias baseadas em matemática desenvolvidas na instituição para empresas, de modo que possam ser incorporadas aos seus processos de produção.

“A estrutura do centro vai se somar aos laboratórios aplicados do Impa para realizar parcerias técnicas com empresas e capacitar profissionais. Esse último ponto é extremamente importante, pois o Brasil é muito carente de pessoas com proficiência para usar a matemática em seu ambiente de trabalho”, disse Viana.

De acordo com o pesquisador, o Impa já tem um longo histórico de colaboração com empresas nas áreas de energia, petróleo e gás. Com o lançamento do centro, a ideia é expandir essa interação em áreas relacionadas à tecnologia da informação, como ciência de dados e inteligência artificial.

“Pretendemos trabalhar com empresas do mundo todo interessadas em aplicações matemáticas. A interação irriga e fertiliza nossa pesquisa, nos ajuda a diversificá-la e traz novos problemas que têm o charme de serem reais”, avaliou Viana.

Segundo ele, há, cada vez mais, alunos do Impa com interesse e capacidade de contribuir durante o mestrado e o doutorado com a resolução de problemas do mercado.

“Isso beneficia não só a indústria, mas também a formação dos nossos alunos”, afirmou. “Temos experiências muito positivas nesse aspecto, inclusive levando oportunidades profissionais aos alunos que se envolvem e realmente contribuem nessas parcerias técnicas.”

Um dos exemplos do crescente interesse de matemáticos pela busca de soluções de problemas de mercado é o do pesquisador Paulo Orenstein. Graduado em economia e com mestrado em matemática pela Pontifícia Universidade Católica (PUC) no Rio de Janeiro, Orenstein decidiu realizar doutorado em estatística na Stanford University, dos Estados Unidos, em razão da variedade de aplicações da área.

“Uma das coisas bacanas da matemática industrial e de outros campos da matemática aplicada é que abordam um conjunto enorme de desafios, tanto do mundo real como teórico. Passo metade do meu tempo tentando provar teoremas e a outra metade escrevendo códigos”, disse.

Durante sua permanência nos Estados Unidos, o pesquisador trabalhou com previsões climáticas no Google e com realidade virtual e aumentada no Facebook, além de projetos em ecologia. De volta ao Brasil, em 2019, tornou-se professor visitante do Impa.

Em parceria com pesquisadores do Impa e de outras instituições, como a Universidade de São Paulo (USP), Orenstein trabalhou em um estudo técnico, solicitado pelo Tribunal Superior Eleitoral (TSE), para assessorar o órgão a definir os horários das votações das eleições municipais que ocorreram no ano passado, de modo a minimizar a propagação do novo coronavírus entre eleitores e mesários.

Especialista em probabilidade, Orenstein também está colaborando na estruturação do novo centro do Impa.

“Nosso desejo é trabalhar com empresas que queiram usar o ferramental matemático para resolver os problemas que possuem. Quanto mais dados e diferente for o problema que apresentarem, mais interessante será para nós. Em geral, são sobre perguntas mais ‘fora da caixa’ que conseguimos fazer as melhores pesquisas”, afirmou.

Visão panorâmica

Na avaliação de Claudia Sagastizábal, professora do Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica da Universidade Estadual de Campinas (IMECC-Unicamp), apesar de a aplicação de ferramentas da matemática industrial em problemas do setor produtivo ser cada vez maior, esse espaço ainda é ocupado majoritariamente por engenheiros no Brasil. A dificuldade na comunicação entre profissionais da academia e do mercado pode ser um dos motivos para isso, apontou Sagastizábal, que é pesquisadora do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI).

“Trabalhar em problemas da matemática industrial obriga a rever convicções e aprender a ouvir e entender o que o parceiro industrial está querendo. Às vezes ele sabe qual é o problema, mas não sabe expô-lo de maneira matemática. É o nosso papel fazer isso”, avaliou.

A versatilidade de aplicações da matemática industrial permite que a ferramenta seja adaptada rapidamente para buscar soluções para problemas emergentes, como o da pandemia de COVID-19, apontou Sagastizábal.

Os pesquisadores do CeMEAI desenvolveram logo no início da epidemia no país uma série de soluções baseadas em matemática aplicada, como um sistema que ajuda a prever a demanda por equipamentos de proteção individual (EPIs) em hospitais (leia mais em: agencia.fapesp.br/33361/) e um modelo que indica melhores estratégias de quarentena para as cidades controlarem a propagação da COVID-19 (leia mais em: agencia.fapesp.br/33201/).

Recentemente, também desenvolveram a ferramenta Info Tracker, que permite monitorar o avanço da COVID-19 e utiliza matemática e inteligência artificial para projetar o número de infecções, óbitos e pacientes recuperados no Estado de São Paulo e demais regiões do Brasil (leia mais em: agencia.fapesp.br/35351/).

“Graças ao trabalho que já vinha sendo feito no CeMEAI e ao fato de trabalharmos com diferentes aplicações, conseguimos transferir rapidamente esse conhecimento e fazer modelagens estocásticas para estimar o número de admissões de infectados em UTIs e fazer projeções de quando o sistema de saúde iria colapsar, entre outras aplicações”, disse Sagastizábal.

Um Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPID) apoiado pela FAPESP, o CeMEAI foi pioneiro no país ao estimular a interação entre as ciências matemáticas e o setor industrial.

Algumas das inspirações do CeMEAI, inaugurado em 2011 no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação na Universidade de São Paulo (ICMC-USP), campus de São Carlos, foram o University Consortium for Industrial Numerical Analysis, da Universidade de Oxford, na Inglaterra, fundado nos anos 1980 e atualmente nomeado Knowledge Transfer Network (KTN), e o Fraunhofer Institute for Industrial Mathematics, na Alemanha.