Machine learning impulsiona startup de Nairobi como sistema global

São Paulo — InkDesign News —

Pesquisas em machine learning estão cada vez mais focadas em resolver problemas práticos em economias emergentes. Startups como a Amini AI, baseada em Nairobi, ressaltam a importância da tecnologia para abordar desafios cotidianos em lugares como a África e a América Latina.

Contexto da pesquisa

A Amini AI, liderada pela CEO Kate Kallot, tem como objetivo se tornar “o sistema operacional para o Sul Global” nos próximos anos. Com US$ 6 milhões em financiamento e uma equipe de 25 funcionários, a companhia aposta na inovação aplicada em vez da pesquisa fundamental, que predomina em regiões como os Estados Unidos e a Europa. Segundo Kallot, “Há uma enorme oportunidade para economias emergentes focarem na inovação de IA mais aplicada em vez de pesquisa fundamental” (“There is a huge opportunity for emerging economies to focus on more applied AI innovation rather than fundamental research”).

Método proposto

A Amini AI se concentra em desenvolver uma infraestrutura de dados que possibilite a coleta, organização e processamento de informações essenciais, assim como ferramentas práticas para os usuários. Por exemplo, a startup implementou soluções para reduzir os custos de seguros agrícolas e advertir produtores de laticínios sobre fontes de água em risco devido às mudanças climáticas. Essa abordagem prática depende de um grande volume de dados, essencial para o treinamento de modelos de aprendizado de máquina, que ainda se encontra escasso na região.

Resultados e impacto

A principal dificuldade identificada é que “a maioria dos dados na África ainda é analógica, dispersa e não estruturada” (“Data in Africa… is still analog and still scattered and still unstructured”) e, segundo Kallot, apenas 2% dos dados africanos são processados no continente. Isso limita a adoção de sistemas mais avançados, essenciais para o desenvolvimento sustentável da tecnologia na região. A Amini está implementando projetos em diversos países, como Costa do Marfim, Barbados, Índia, Nepal e Camboja, fazendo parcerias para desenvolver essa infraestrutura.

Com um cenário de dados escassos, a Amini AI se propõe a ser um catalisador para transformação, possibilitando ações que incrementem o potencial das economias emergentes. Conforme Kallot afirmou, “Estamos ainda em um ambiente muito escasso em dados, e até que isso seja consertado, não poderemos adotar muitos dos novos sistemas impressionantes que estão sendo colocados em prática pelas grandes empresas de tecnologia” (“We’re still in a very data-scarce environment, and until this is fixed we won’t be able to adopt a lot of the very fancy new systems that are being put in place by… the big tech companies”).

À medida que a situação dos dados se modifica, é provável que economias emergentes rapidamente se tornem centros de inovação, utilizando o machine learning para desenvolver soluções locais e sustentáveis.

Fonte: TechXplore – Machine Learning & AI