Índia busca autonomia em inteligência artificial para impulsionar inovação tecnológica

A Índia avança em IA com investimento de US$ 1,25 bilhão

O governo indiano lançou a ÍndiaAI Mission, um projeto ambicioso com investimento de US$ 1,25 bilhão para desenvolver modelos de inteligência artificial (IA) focados em línguas indianas. A iniciativa surge após o lançamento do modelo DeepSeek-R1, que destacou a necessidade de a Índia fortalecer sua infraestrutura em IA.

Em Bengaluru, o fundador da CognitiveLab, Adithya Kolavi, expressou entusiasmo com o desempenho do DeepSeek, que rivalizou com modelos ocidentais. Por outro lado, Abhishek Upperwal, da Soket AI Labs, lamentou a falta de recursos que dificultou o avanço de seu modelo Pragna-1B, que buscava reduzir o "imposto linguístico" enfrentado pela diversidade linguística da Índia.

Historicamente, a Índia tem enfrentado desafios significativos no desenvolvimento de IA devido à sua diversidade linguística e ao baixo investimento em pesquisa e desenvolvimento, que representa apenas 0,65% do PIB. Em comparação, a China investe 2,68% e os EUA 3,5%. Essa lacuna tem dificultado a criação de modelos de IA que atendam às necessidades locais.

Resposta do governo

Após o lançamento do DeepSeek-R1, o Ministério da Eletrônica e Tecnologia da Informação (MeitY) solicitou propostas para modelos de fundação indianos. A resposta foi rápida, com 67 propostas recebidas em duas semanas, número que triplicou até março. O governo planeja desenvolver seis modelos de grande escala até o final de 2025, além de 18 aplicações de IA em setores como agricultura e educação.

A Sarvam AI foi escolhida para criar um modelo de 70 bilhões de parâmetros otimizado para as necessidades linguísticas da Índia. Essa iniciativa é parte da ÍndiaAI Mission, que visa apoiar startups locais e democratizar o acesso à tecnologia de IA.

Desafios linguísticos

Um dos principais obstáculos na construção de modelos de IA na Índia é a diversidade linguística. Com 22 línguas oficiais e centenas de dialetos, a escassez de dados de qualidade em línguas indianas dificulta o treinamento de modelos eficazes. Modelos globais frequentemente falham em compreender adequadamente as nuances das línguas locais.

Iniciativas como a OpenHathi-Hi-v0.1, um modelo de linguagem em hindi, e o Pragna-1B, que introduziu a técnica de "tokenização balanceada", demonstram que é possível enfrentar esses desafios. Startups como a Krutrim estão desenvolvendo modelos que visam resolver problemas específicos da Índia, como a baixa qualidade de dados e a diversidade linguística.

A ÍndiaAI Mission também inclui a criação de um repositório nacional de dados multilíngues e laboratórios de IA em cidades menores, buscando fortalecer a infraestrutura necessária para o desenvolvimento de IA no país.