O Laboratório de Inteligência Artificial Recod.ai, do Instituto de Computação da Unicamp, inaugurou o Abaporu, um dos clusters de inteligência artificial mais potentes já instalados na universidade. O equipamento foi adquirido com recursos da Shell Brasil via cláusula de PD&I da ANP, no âmbito do Centro de Estudos de Energia e Petróleo (CEPETRO/Unicamp).

Com 28 GPUs NVIDIA H200 e L40s, entre as mais rápidas do mercado, o sistema de US$ 1 milhão atenderá prioritariamente a projetos que combinam inteligência artificial e engenharia de petróleo, apoiando decisões operacionais em campos do pré-sal. Batizado em referência à obra de Tarsila do Amaral (reinterpretada como o “devorador de dados”), o supercomputador será usado em pesquisas do Recod.ai e, quando disponível, por outras iniciativas do Instituto de Computação.

“O Abaporu deve ser hoje o maior cluster de inteligência artificial da Unicamp, e um dos mais robustos dedicados à pesquisa universitária no país”, afirmou em nota o coordenador do laboratório, Prof. Anderson Rocha. Para Olivier Wambersie, diretor-geral de Tecnologia da Shell Brasil, o projeto acelera a digitalização e amplia a aplicação de IA em desafios complexos da energia.

“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”, destacou também em nota Wambersie.

Interação em linguagem natural

A colaboração entre o Recod.ai e a Shell, que já soma mais de seis anos, entra agora em um ciclo de pesquisa até 2028 focado em modelos generativos para simulação e gerenciamento de reservatórios de petróleo. A proposta é permitir que engenheiros interajam com simuladores de petróleo por meio de linguagem natural, reduzindo a fricção entre especialistas e sistemas técnicos. O conceito de “inteligência aumentada” deve agilizar análises, transformar comandos técnicos em instruções conversacionais e tornar o processo mais interativo.

Os novos algoritmos também buscarão integrar dados sísmicos, geológicos e de produção em larga escala, identificando padrões e anomalias que escapam ao olhar humano. A expectativa é apoiar decisões quase em tempo real, otimizar estratégias de injeção e extração e melhorar as previsões de desempenho de poços, um avanço direto para a gestão dos campos do pré-sal brasileiro.

A equipe é composta por mais de 35 integrantes entre os diferentes projetos. “É uma equipe interdisciplinar, que combina competências de ciência da computação, geofísica e engenharia de petróleo”, explicou o professor Rocha.