Modelos de IA Pequenos Ganham Terreno por Todo o Mundo

David Berreby, 7 de Julho de 2026
Link para o Artigo original: [IEEE Spectrum]
6 minutos

Numa manhã de 2019, Adebayo Alonge encontrava-se num quarto de hotel no Cabo Pronto, preparando-se para demonstrar a resposta de IA da sua empresa a um grave problema na saúde africana: amedicamentação falsificada, que mata milhares de pessoas em todo o continente todos os anos.

O RxScanner é um espectrômetro portátil que escaneia um comprimido com luz infravermelha e envia o perfil molecular do item para um modelo de IA equipado com uma base de dados farmacêutica. Em segundos, a IA identifica o medicamento a partir do seu perfil molecular — ou reporta que é falsificado.

Farmácias utilizavam o sistema em mais de uma dúzia de países, incluindo Gana, Quénia, Mianmar e o país natal de Alonge, a Nigéria. Mas naquela manhã na África do Sul, não funcionou. "Fiquei chocado", diz Alonge.

O espectrômetro conectou-se ao modelo de IA — mas o centro de dados estava a 14.000 quilômetros de distância e a largura de banda era limitada. "O nosso servidor estava nos Estados Unidos, e apenas para obter o resultado de uma única leitura demorou mais de 5 minutos."

Assim, Alonge pediu imediatamente aos seus engenheiros que reduzissem o modelo de IA para uma versão mais pequena, de baixo consumo energético e sem ligação, que pudesse funcionar inteiramente no seu telemóvel Android. Conseguiram-no 2 horas depois, o que salvou a demonstração.

Mais importante ainda, o trabalho deu origem a uma nova versão do seu dispositivo, capaz de autenticar comprimidos em locais sem banda larga, computadores ou sequer eletricidade fiável. Também transformou Alonge num defensor deste tipo de "IA pequena".

IA Pequena para o Acesso à Saúde Global

A IA Pequena está muito longe dos colossalismos dos grandes modelos de linguagem das nações ricas, dos centros de dados hiperescala, dos investimentos de milhares de milhões de dólares e dos debates sobre a consciência artificial. Mas para milhões de pessoas em todo o mundo, a única IA que importa — e frequentemente a única disponível — é a pequena. (De acordo com um Relatório do Banco Mundial publicado em novembro, apenas 0,7 por cento dos utilizadores de internet nos países mais pobres do mundo utilizaram o ChatGPT, comparativamente a um quarto de todos os utilizadores de internet nas nações mais desenvolvidas.)

"A maioria das pessoas discute IA do lado dos LLMs/generativo. Mas isso requer muita potência de processamento, eletricidade, dados massivos e pessoal qualificado para o gerir," disse Ajay Banga, presidente do Banco Mundial, no passado mês de janeiro no Fórum Económico Mundial, em Davos. "Fora do mundo desenvolvido, exceto talvez a Índia e a China, poucos países têm essa combinação."

Em contraste, a IA pequena pode fornecer serviços úteis, até mesmo salvadores de vidas, a pessoas em áreas que não dispõem de nenhuma dessas condições, afirmou Banga. Na Índia, onde os planos governamentais de IA preveem mais desenvolvimento de IA pequena, muitos dessos sistemas estão a trabalhar para os agricultores.

Por exemplo, um sistema baseado em drones desenvolvido por Bala Murugan e colegas no Instituto de Tecnologia de Vellore, na Índia, tira fotografias a plantas de caju e identifica rapidamente aquelas com manchas que indicam doença. Todo o processamento ocorre no próprio drone, não sendo necessário um computador no local nem uma ligação a um servidor central.

Utilizando modelos de linguagem pequenos treinados para um problema específico, e por vezes a funcionar em dispositivos baratos e de baixo consumo, outras implementações de IA pequena foram desenvolvidas para identificar infestações de formigas numa vinha no Uruguai, detetar a presença de mosquitos transmissores de malária em diversos países, e executar eletrocardiogramas a partir de um dispositivo Arduino em partes do Brasil que carecem de equipamento mais complexo.

"Esta é a área mais importante da IA atualmente," afirma Marcelo José Rovai, professor no Instituto de Engenharia e Sistemas de Informação da Universidade Federal de Itajubá, no Brasil, que esteve envolvido nos três projetos. "Está a crescer muito rapidamente."

Modelos de IA Pequena de Baixo Consumo em Dispositivos

Para Alonge, Rovai e outros defensores, a IA pequena não é apenas "uma tendência promissora", como o relatório do Banco Mundial de novembro a descreve. A longo prazo, poderá ser a forma de IA que tocará mais vidas e que se manterá sustentável depois de alguns dos modelos gigantescos se tornarem demasiado caros para a maioria dos utilizadores.

"Acho que o futuro da IA não é como um modelo gigante, num centro. Acho que são milhões de modelos pequenos e precisos implantados na periferia, cada um a resolver um problema específico, um contexto específico," diz Alonge. Isto deve-se em parte ao facto de grande parte da humanidade — incluindo pessoas em partes de países ricos e no mundo em desenvolvimento — viver sem acesso a modelos de fronteira de última geração. Mas, diz ele, também se deve ao facto de esses modelos não serem sustentáveis.

"Se alguém não o subsidiar, a maioria das pessoas não poderá pagar esses modelos. Portanto, aqueles de nós que são chamados de programadores de IA pequena são os que terão de construir para a maioria do mundo," afirma Alonge.

Não existe uma definição rigorosa de "IA pequena", mas o termo é frequentemente utilizado para modelos de linguagem com, no máximo, alguns milhares de milhões de parâmetros. (Em comparação, os modelos de última geração podem incluir mais de um trilhão.) Isto é pequeno o suficiente para funcionar diretamente num telemóvel ou num Raspberry Pi. É isto que permite que estas aplicações funcionem em dispositivos sem ligação a um centro de dados e que utilizem apenas alguns watts de energia, frequentemente fornecidos por uma bateria ou painel solar.

Apesar da sua pequena dimensão, estes modelos não são tecnologia fundamentalmente diferente dos modelos de IA gigantescos, afirma Rovai. Muitos modelos de linguagem pequena foram criados da mesma forma que a versão baseada em telemóvel do scanner farmacêutico de Alonge — através de "poda" de modelos grandes, ou remoção dos parâmetros que não estavam envolvidos na tarefa. O resultado é um sistema menos capaz de forma geral, mas ainda muito bom no trabalho específico para o qual foi podado, afirma Rovai.

Outros modelos pequenos são criados por "destilação". São treinados para imitar um modelo grande, até que o seu desempenho se aproxime ao do seu "professor", afirma Rovai. Noutros casos, a precisão de um modelo maior é reduzida, por exemplo, para que um modelo que funcione em arquitetura de 32 bits possa funcionar em projetos de 8 bits. Nas situações em que a aplicação de aprendizagem automática está a ser utilizada para classificar dados ou prever padrões (como uma infestação de formigas), é treinada desde o início num dispositivo pequeno, não derivada de um modelo maior.

Executar todos estes sistemas pequenos e especializados está a tornar-se mais fácil, afirma Rovai, por duas razões.

A primeira razão é que o hardware está a melhorar e a tornar-se mais capaz enquanto utiliza menos energia, diz ele. Isto significa que cada vez mais telemóveis podem executar IA pequena — especialmente os equipados com unidades de processamento neural, que são chips especializados que tratam tarefas de IA como reconhecimento facial e alteração de brilho, sombras ou contraste numa fotografia.

Em 2025, ligeiramente mais de um terço de todos os smartphones expedidos mundialmente eram capazes de executar IA generativa, e esse valor atingirá 45 por cento até ao final deste ano, de acordo com a empresa de investigação tecnológica Counterpoint. Até ao final do próximo ano, ligeiramente mais de metade de todos os smartphones poderão executar um modelo de IA pequena.

A segunda razão apontada por Rovai é a diminuição da dimensão dos modelos de linguagem. Tanto o Gemma 4 do Google DeepMind (lançado em abril) como o Qwen 3.5 da Alibaba são "fantásticos" para IA pequena, afirma Rovai. Ambos os modelos são "de peso aberto", o que significa que os utilizadores podem ajustar as ligações entre parâmetros de acordo com as suas necessidades. Isto facilita, por exemplo, "tomar muitos dados de, digamos, a indústria leiteira e retreinar o modelo especificamente nesse setor," afirma Rovai.

Rovai ilustrou estas razões numa chamada de Zoom, utilizando um dos seus experimentos mais recentes. Segurando um dispositivo, diz: "Isto é o novo Arduino UNO Q — um dispositivo de 50 dólares com um chip Qualcomm. Estou a executar aqui um modelo de linguagem que recolhe dados de sensores e analisa esses dados para detetar pequenas poças de água onde os mosquitos podem estar a proliferar. Utiliza 3 watts para funcionar."

Apoio ao Desenvolvimento de IA Pequena

Convencido de que milhões de pessoas já estão a beneficiar deste tipo de aplicações, o Banco Mundial promove agora ativamente a IA pequena com subvenções, programas de mentorização, financiamento, aconselhamento técnico e modelos de políticas governamentais favoráveis ao desenvolvimento de IA pequena. Por exemplo, em Ruanda, o Banco Mundial apoia um programa governamental para ajudar agregados familiares de baixos rendimentos a obter dispositivos capazes de executar IA.

Dito isto, ninguém afirma que os grandes modelos de linguagem vão desaparecer completamente. Para criar uma IA generativa que possa funcionar num telemóvel ou noutro dispositivo pequeno, são necessárias as perspetivas arquitetónicas, o processamento de dados e os resultados de um modelo maior, afirma Rovai. "Precisamos dos modelos grandes para criar estes modelos mais pequenos."

E apesar de a IA pequena poder beneficiar pessoas sem acesso à IA grande, a tecnologia não consegue resolver os problemas maiores do desenvolvimento e da desigualdade digital, afirma Alonge. A implementação de IA pequena não permitirá aos países escapar ao desafio de criar um ecossistema para apoiar a IA: energia fiável, uma cadeia de abastecimento funcional e um sistema educativo que desenvolva os talentos necessários para criar ferramentas de IA.

Embora o seu sistema de leitura de medicamentos possa funcionar durante dias num telemóvel sem ligação, "ainda se pretende poder sincronizar periodicamente para atualizações com novas assinaturas de medicamentos e análises," afirma Alonge. "E mesmo quando se utilizam baterias, uma energia fiável é importante. Essa bateria do telemóvel não vai durar para sempre."

Em muitas partes do mundo, o futuro da IA pequena não está garantido, diz ele. "Funciona, e muitas localidades acabarão por precisar de a utilizar. A questão é se os atores políticos são suficientemente sábios para investir em infraestrutura para a apoiar a longo prazo."

Nota: Este texto foi obtido, traduzido e formatado de forma automática por um agente de IA.