Desenvolvendo tecnologia de ponta: Para cultivar árvores altas, é preciso nutrir as águas subterrâneas.

Aproveitando recursos limitados

Em termos de categorias políticas, IA, semicondutores e ciência espacial são campos distintos. Mas, em sua essência, estão interligados e se apoiam mutuamente.

A inteligência artificial (IA) requer matemática, estatística, ciência da computação e recursos de computação de alto desempenho. Semicondutores e tecnologia quântica se encontram na ciência dos materiais, na microfabricação e na medição de precisão. A astronomia e a tecnologia espacial, por sua vez, dependem de óptica, tecnologia de sondagem, processamento de sinais, big data e IA.

Para um país com recursos limitados como o Vietnã, essa interligação representa uma vantagem estratégica: investir de forma inteligente em uma capacidade fundamental beneficiará múltiplos setores tecnológicos simultaneamente.

No entanto, esses componentes precisam estar intimamente interligados. Um supercomputador potente, mas sem a capacidade humana para desenvolver seus próprios algoritmos, só conseguirá executar softwares importados. Uma comunidade de ciência dos materiais forte em teoria, mas sem recursos para medição e microfabricação, será incapaz de levar invenções do laboratório à realidade. A conectividade do sistema é o fator decisivo, e não apenas os recursos humanos ou equipamentos especializados.

Evite os riscos de se dispersar demais.

Vivenciei os pontos acima mencionados por meio do meu trabalho em astronomia e ciências espaciais. Para medir um sinal fraco do espaço, é necessário um profundo conhecimento dos fenômenos físicos e, a partir daí, projetar o sistema óptico, construir uma sonda altamente eficiente e calibrar com precisão todo o sistema. Os dados obtidos exigem estatística, computação de alto desempenho e inteligência artificial para processamento. As técnicas e capacidades para medir e processar sinais, aprimoradas a partir desse problema astronômico, podem ser aplicadas de forma inversa à observação da Terra, previsão meteorológica, biomedicina ou design industrial.

A tecnologia quântica possui uma estrutura semelhante. Na base de um computador ou sensor quântico encontram-se a física, os semicondutores, a fotônica, a microfabricação, a eletrônica de precisão e a medição; acima deles, estão os algoritmos, o software e a infraestrutura computacional. Muitas dessas capacidades formam simultaneamente a base dos semicondutores, dos sensores e da ciência dos materiais.

Processamento de sinais, estatística, computação de alto desempenho, simulação computacional e inteligência artificial estão surgindo em muitos outros campos. Uma questão científica fundamental pode se tornar a base para toda uma cadeia de capacidades científicas e tecnológicas.

Portanto, uma área verdadeiramente de vanguarda não é apenas o nome de um setor. Ela deve se basear em uma cadeia de competências suficientemente ampla, que conecte perfeitamente o conhecimento fundamental aos equipamentos, dados e aplicações.

Por outro lado, se simplesmente escolhermos tecnologias com base em tendências, o sistema de pesquisa se ajustará automaticamente para se adaptar. Mas se a mudança ocorrer apenas na “superfície” — ou seja, alterando os nomes de tópicos ou centros de pesquisa para se adequarem às tendências atuais — enquanto as competências essenciais permanecerem fracas, cairemos na armadilha da “diversificação recente”: em todo lugar há um pouco de IA, um pouco de computação quântica, um pouco de semicondutores, mas nada é suficientemente aprofundado para criar uma verdadeira vantagem competitiva.

Precisamos começar com as capacidades existentes.

A sequência lógica deve começar com o mapeamento das capacidades existentes: Onde o Vietnã é forte? Quais tecnologias já contam com pessoal experiente? Que infraestrutura pode ser compartilhada? Quais interseções têm potencial para uma conectividade profunda e abrangente, capaz de atingir padrões internacionais? Simultaneamente, é necessário ter decisão para concentrar recursos na identificação de caminhos verdadeiramente competitivos.

Isso não significa investir em uma fundação e depois esperar que as inovações surjam por si só. Uma boa fundação não garante inovações, mas aumenta a probabilidade de novas ideias serem formadas, facilita a transferência de conhecimento e habilidades de uma área para outra e cria mais opções quando novas oportunidades surgem.

Uma prioridade nacional não precisa necessariamente coincidir com o nome de toda uma grande indústria. O Vietnã pode ainda não ser totalmente competitivo em “tecnologia espacial” ou “tecnologia quântica”, mas poderia optar por se destacar em uma sonda específica, um tipo particular de satélite ou uma tecnologia de sensor quântico de ponta para competir globalmente .

Quando uma determinada área demonstra capacidade científica, potencial tecnológico e competitividade internacional, exige-se a determinação necessária para concentrar recursos e levá-la até o fim. Uma nação com recursos limitados não pode, simultaneamente, cultivar todas as árvores até que se tornem árvores maduras.

Os recursos hídricos subterrâneos possibilitam a autossuficiência tecnológica.

Em comunidades científicas fortes, a ciência fundamental nunca esteve fora do âmbito da estratégia tecnológica. O valor da ciência fundamental reside não apenas nas invenções aplicadas que surgem após algumas décadas, mas, mais diretamente, na formação de indivíduos capazes de investigar os princípios fundamentais de um problema. A física estabelece a base para materiais e dispositivos quânticos; a matemática e a estatística fornecem a base para algoritmos e inteligência artificial.

Um país pode gastar dinheiro comprando tecnologia sem um profundo entendimento dela, mas para dominar, aprimorar e criar a próxima geração de tecnologia, ele precisa, sem dúvida, ter a capacidade de compreendê-la a fundo. A autossuficiência tecnológica, em última análise, começa com a capacidade de compreensão.

Para alcançar esse objetivo, precisamos aprender princípios fundamentais com organizações científicas de ponta, como o Instituto Max Planck (Alemanha), o RIKEN (Japão) ou órgãos de financiamento competitivo como o ERC (Europa): investimento a longo prazo em pessoas e grupos de pesquisa líderes, confiando neles e dando-lhes espaço para investigar questões desafiadoras, em vez de impor critérios rígidos de aceitação a todos os resultados.

A cada nova fase de priorização, a lista de tecnologias estratégicas inevitavelmente mudará. Mas um bom programa tecnológico deve deixar um legado que vai além de relatórios de aceitação ou centros com nomes da moda. O que permanece são cientistas e engenheiros mais capacitados, equipes de pesquisa capazes de forte colaboração e um sistema flexível o suficiente para reutilizar essa capacidade em desafios futuros.

Em sua essência, essa tábua de salvação ainda são as pessoas: indivíduos com habilidades suficientes para compreender a raiz do problema, comunidades abertas o bastante para que o conhecimento transcenda as fronteiras da indústria e um ambiente suficientemente confiável para que os jovens ousem perseguir ideias cujos resultados são incertos.

A lista de tecnologias estratégicas vai mudar. Essas capacidades fundamentais não deveriam ter que ser reconstruídas do zero cada vez que a “lista” for renomeada.