O Laboratório de Inteligência Artificial (IA), Recod.ai, do Instituto de Computação da Unicamp, inaugurou recentemente um supercomputador. O cluster foi adquirido com recursos da Shell Brasil advindos da cláusula de PD&I da ANP, no âmbito do Centro de Estudos de Energia e Petróleo (CEPETRO/Unicamp). O equipamento será utilizado em projetos de pesquisa que combinam IA e engenharia de petróleo para otimizar decisões operacionais em campos do pré-sal brasileiro.
“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”, destaca Olivier Wambersie, diretor-geral de Tecnologia da Shell Brasil.
Batizado de Abaporu — em referência à obra modernista de Tarsila do Amaral e reinterpretado pelo grupo como o “devorador de dados” — o cluster reúne 28 placas gráficas NVIDIA H200 e L40s. O investimento inicial gira em torno de US$ 1 milhão. Instalado no datacenter do Instituto de Computação, o sistema atenderá prioritariamente aos projetos desenvolvidos em parceria com a Shell Brasil, podendo também ser utilizado em outras pesquisas do Recod.ai e Instituto de Computação, quando disponível.
“O Abaporu deve ser hoje o maior cluster de inteligência artificial da Unicamp, e um dos mais robustos dedicados à pesquisa universitária no país”, afirma o coordenador do Recod.ai, professor Anderson Rocha.
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IA para o pré-sal
O Recod.ai e a Shell Brasil mantêm uma colaboração de mais de seis anos voltada ao uso de inteligência artificial e aprendizado de máquina em desafios da indústria de energia. Na fase atual, o grupo avança em um novo ciclo de pesquisa — que se estende até 2028 — dedicado ao desenvolvimento de modelos de linguagem generativa aplicados à simulação e gerenciamento de reservatórios de petróleo.
Esses modelos permitirão que engenheiros e geocientistas interajam com sistemas complexos de simulação por meio de linguagem natural, transformando comandos tradicionalmente técnicos em instruções conversacionais.
Atualmente para realizar uma simulação de produção, é preciso dominar inúmeros parâmetros e escrever scripts extensos. Com a IA generativa, a ideia é tornar a interação mais intuitiva e rápida, aplicando o conceito de inteligência aumentada, que diminui a fricção entre o especialista e o problema que ele quer resolver.”
“O objetivo é criar uma interface em que o engenheiro possa literalmente conversar com o reservatório e, eventualmente, com simuladores de petróleo”, explica Anderson Rocha.
Na prática, isso significa que um profissional poderá solicitar algo como “simule os próximos 12 anos de produção do campo X, considerando os poços Y e Z e variação de injeção de água”, e o sistema traduzirá automaticamente esse pedido para os formatos técnicos necessários, acionando simuladores clássicos de reservatórios.
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