Trabalho conquista Prêmio Maria Carolina Monard de Teses em IA

A pesquisa de doutorado de Saulo Mastelini, defendida no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, no interior de São Paulo, venceu o Prêmio Maria Carolina Monard, que está na sua primeira edição e tem como objetivo reconhecer teses relacionadas à Inteligência Artificial (IA). O nome do prêmio homenageia a professora que é uma das pioneiras no estudo da IA no Brasil, além de uma das fundadoras das linhas de pesquisa em computação do ICMC.

A cerimônia de entrega está programada para acontecer em 25 de novembro, após a abertura da Escola Avançada de Big Data Analysis, no auditório Fernão Stella Rodrigues Germano do ICMC.

A tese de Saulo, que se dedicou ao estudo do aprendizado de máquina on-line, foi eleita vencedora após avaliação de uma comissão que analisou outros oito trabalhos. Saulo finalizou seu doutorado no ano passado no instituto e foi orientado pelo professor André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, diretor do ICMC.

Entre os critérios aplicados na avaliação dos trabalhos estão: originalidade, relevância científica, cultural e social no campo, qualidade e quantidade de publicações decorrentes da tese, rigor metodológico, organização estrutural do texto e desempenho acadêmico do candidato.

Segundo o professor Thiago Pardo, membro da comissão avaliadora, uma das etapas mais desafiadoras no processo de escolha foi trabalhar com a diversidade de temas apresentados: “A área de inteligência artificial é muito grande, tem trabalho de todo tipo, de várias abordagens completamente diferentes. Foi um desafio conseguir olhar para esses trabalhos e compará-los, sabendo que eram tão diferentes e, em geral, muito bons”

A comissão avaliadora é composta por um membro do ICMC, um pesquisador externo da área de IA e um membro indicado pela Comissão Especial de Inteligência Artificial da Sociedade Brasileira de Computação (SBC). O professor Thiago, representante do ICMC na comissão, vê com bons olhos a composição diversificada do júri: “A comissão foi interessante porque teve um olhar bem abrangente, com pessoas variadas avaliando os trabalhos e tentando convergir para eleger o maior destaque na área. É uma estrutura que deve se repetir nos próximos anos também”.

Após ler as teses, assistir às apresentações dos candidatos, apreciar o histórico acadêmico dos candidatos e realizar reuniões de discussão, a comissão elegeu a tese de Saulo como vencedora, e também reconheceu as contribuições significativas da pesquisa de Leonardo Henrique Moreira, da Universidade de Brasília (UnB), concedendo menção honrosa ao seu trabalho.

Com o título Algoritmos incrementais e eficientes para árvores e regras de decisão e algoritmos baseados em proximidade, o trabalho vencedor se debruça sobre a temática do aprendizado de máquina on-line. A pesquisa apresenta novos métodos computacionais que permitem a análise e processamento contínuo de grandes volumes de dados em tempo real. O processo possibilita a aplicação dos códigos em sistemas financeiros, diagnósticos médicos e monitoramento de redes de sensores, por exemplo, de forma mais rápida e adaptável.

“Hoje em dia, muito se fala de aprendizado de máquina, que é um tema muito amplo. Nos métodos convencionais, você normalmente apanha uma quantidade grande de dados e treina esse modelo usando um algoritmo. Uma vez treinado, esse modelo é estático, mas nem sempre isso é a resposta para problemas do mundo real. Esse é o aspecto do aprendizado de máquina online, que trata um processo contínuo de aprendizado, evolução e adaptação, pois existem mudanças nos dados. Nossa técnica consegue se adaptar aos dados e também à utilização de recursos computacionais limitados”, explica o egresso do ICMC.

Um dos frutos do trabalho foi a criação da ferramenta River, uma biblioteca que simplifica a implementação de algoritmos de aprendizado de máquina on-line. Através de uma interface amigável, a aplicação já é amplamente utilizada pela comunidade acadêmica e empresas de tecnologia ao redor do mundo por sua praticidade em lidar com fluxos de dados dinâmicos.

Além do reconhecimento no prêmio, a tese de Saulo também se consagrou vencedora no XXXVII Concurso de Teses e Dissertações do Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC), realizado em julho, em Brasília. A premiação é uma das mais relevantes do país no ramo da computação, e reconhece trabalhos de excelência desenvolvidos na pós-graduação.