Jovens engenheiros vietnamitas lideram o cenário global de IA por dois anos consecutivos

Recentemente, a cerimônia de divulgação dos resultados do AI City Challenge 2025 (IA em cidades inteligentes) ocorreu no âmbito da Conferência Internacional sobre Visão Computacional (ICCV 2025), no Havaí (EUA). Após a vitória em 2024, a equipe de engenharia de IA da VNPT conquistou o primeiro lugar na categoria Processamento e reconhecimento de objetos a partir de dados de imagem de câmera ultra grande angular em dispositivos de ponta (IA de ponta). O problema requer um sistema de IA com velocidade de processamento em tempo real, diretamente em dispositivos de hardware compactos, garantindo alta precisão no reconhecimento de objetos a partir de dados de imagem altamente distorcidos, atendendo às necessidades práticas.

O AI City Challenge 2025 é uma das competições anuais mais prestigiadas do mundo sobre inteligência artificial (IA) aplicada a cidades inteligentes. A competição deste ano inclui quatro categorias com maior complexidade do que as temporadas anteriores, atraindo mais de 30.000 equipes de países com forte desenvolvimento em IA, como EUA, China, Coreia do Sul, Taiwan, etc.

A equipe de engenharia da VNPT lidera o caminho graças à precisão da IA e à velocidade de processamento na ponta.

O desafio de aprimorar as capacidades de IA na ponta

O problema de processamento e reconhecimento de objetos a partir de dados de imagens de câmeras ultra-grande angulares está incluído no AI City Challenge desde 2024, refletindo a tendência de aplicação da visão computacional aos atuais sistemas de monitoramento de tráfego. Com alta praticidade, a categoria é sempre a corrida com o maior número de equipes em toda a competição. Este ano, a dificuldade da categoria aumenta quando, além de processar com precisão imagens distorcidas e deformadas, as equipes devem otimizar todo o processo para que o modelo possa operar efetivamente em dispositivos de ponta.

A equipe de engenharia do VNPT aplica muitas técnicas para identificar veículos de forma rápida e precisa.

As equipes precisaram otimizar seus modelos para que funcionassem com eficiência no Jetson Orin, um pequeno dispositivo localizado no ponto de coleta de dados (chamado de dispositivo de borda), que tem um limite de potência de 30 W e um poder de computação muito menor do que um servidor central. Isso significava que as equipes não podiam usar modelos excessivamente grandes, mas precisavam simplificar e otimizar o programa para rodar mais rápido, consumir menos recursos e ainda reconhecer veículos com precisão. Essas mudanças fizeram do AI City Challenge 2025 uma das temporadas mais desafiadoras até o momento, especialmente porque as equipes aprenderam com a experiência do ano passado e o nível da competição aumentou significativamente.

Beneficie-se da experiência de otimização de modelos do mundo real

Em problemas de monitoramento de tráfego, a infraestrutura computacional e as conexões de rede são frequentemente limitadas, tornando o desenvolvimento de modelos de IA precisos e eficientes um grande desafio. É também por isso que a IA de Borda se tornou uma tendência inevitável. Em vez de enviar todos os dados para um servidor central para processamento, o modelo é colocado diretamente no dispositivo de coleta (como uma câmera), ajudando a responder mais rapidamente, reduzir a latência, economizar largura de banda e garantir a segurança dos dados, especialmente em sistemas de monitoramento em larga escala.

De acordo com os resultados anunciados no AI City Challenge 2025, a equipe de engenharia do VNPT ficou em primeiro lugar, superando centenas de equipes de grandes corporações de tecnologia, institutos de pesquisa e universidades ao redor do mundo. Essa conquista contribui para o fortalecimento do ecossistema de IA para monitoramento de tráfego e segurança urbana no país, onde câmeras ultra grande angulares estão sendo amplamente implantadas para expandir a área de observação, reduzir pontos cegos, reduzir o número de dispositivos instalados e melhorar a eficiência das operações de infraestrutura urbana. Com mais de sete anos de experiência no desenvolvimento de modelos de IA para processamento de imagens e sua implantação nacional, a equipe de engenharia do VNPT acumulou a capacidade de equilibrar precisão, velocidade e custos operacionais — fatores que determinam a eficácia da aplicação de IA em ambientes reais.

A equipe do VNPT desenvolveu e dominou mais de 40 modelos de IA de processamento de imagens.

Atualmente, a equipe do VNPT desenvolveu e domina mais de 40 modelos diferentes de IA para processamento de imagens, como reconhecimento de placas de veículos, medição de fluxo de tráfego, detecção de capacetes, além de modelos específicos para o Vietnã, como detecção de veículos com três pessoas, transporte de mercadorias volumosas ou detecção de incêndios e armas na área de segurança e vigilância urbana. Esses modelos são otimizados para operar em uma variedade de hardwares, desde GPUs, CPUs até NPUs, atendendo aos diversos requisitos de sistemas e clientes.

Para poder implementar com eficácia em larga escala, especialmente no modelo local e na borda com centenas de câmeras simultaneamente, os engenheiros da VNPT também desenvolveram métodos de processamento otimizados que permitem a operação simultânea de centenas de fluxos de dados de vídeo . Essa abordagem facilita a escalabilidade das soluções de IA, economiza recursos e é adequada para condições de infraestrutura em diversas localidades.

Aplicando essa experiência ao AI City Challenge 2025, a equipe aplicou uma combinação de técnicas como compressão de modelo para reduzir o tamanho e os recursos de processamento, otimização do fluxo de processamento de imagem para reduzir a latência e refinamento da linguagem de programação e da estrutura do código para formar a cadeia geral de processamento para o mais alto desempenho. Essa abordagem ajuda o modelo a manter a precisão, ao mesmo tempo em que aumenta a velocidade de inferência e a implantação em dispositivos de ponta com restrições de hardware.

Plataforma multidisciplinar de pesquisa em IA de aprendizagem profunda

Além de possuir uma equipe de funcionários jovens e talentosos e uma forte infraestrutura de computação, uma das premissas importantes para que a VNPT tenha um ecossistema abrangente de produtos de IA que atenda aos padrões internacionais e ganhe grandes prêmios em competições de prestígio é a plataforma de pesquisa de IA aprofundada em muitos campos.

Em relação às aplicações de IA no processamento de imagens, além de sistemas urbanos e de trânsito inteligentes, o VNPT também promove aplicações de pesquisa na área médica. Em setembro de 2025, o grupo anunciou uma pesquisa científica na MICCAI 2025, a principal conferência mundial sobre IA e visão computacional na medicina. A pesquisa se concentrou em aplicações de IA no diagnóstico de câncer de tireoide, conduzida com dados de quase 10.000 pacientes em 3 regiões do país ao longo de 4 anos. O projeto desempenha um papel fundamental no desenvolvimento de sistemas automáticos de suporte ao diagnóstico adequados às características da população e às condições médicas do país, ajudando a melhorar a precisão, reduzir o tempo de diagnóstico, reduzir a carga de trabalho dos médicos e expandir o acesso a serviços médicos de alta qualidade para a população local.

A equipe de engenharia de IA do VNPT publicou pesquisas em muitas conferências científicas de prestígio.

Na área de processamento de linguagem e fala, o VNPT também anunciou pesquisas na EMNLP 2025 – uma conferência de IA com classificação A* sobre processamento de linguagem natural – e na ICASSP 2025 – uma conferência com classificação A1 sobre processamento de fala. Esses trabalhos aplicam técnicas avançadas de aprendizado de máquina no desenvolvimento de grandes modelos de linguagem (LLM) e IA generativa, com o objetivo de aprimorar a capacidade dos modelos de IA de compreender o contexto, as emoções e as nuances vietnamitas – fatores complexos e raramente modelados em corpora internacionais. Graças a isso, a língua vietnamita está cada vez mais presente na comunidade global de pesquisa em PLN, abrindo a possibilidade de construir modelos de linguagem fortes, únicos e adequados para o povo vietnamita.

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