Pelo trabalho promissor em Redes Neurais, Gean Trindade recebe programa global
Esse texto é dedicado ao trabalho do aluno de doutorado Gean Trindade Pereira que é orientado pelo pesquisador André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e trabalha com Meta-Aprendizado aplicado à otimização de Redes Neurais. Na verdade, é o que ele faz atualmente, antes fez mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos, onde trabalhou com Aprendizado de Máquina aplicada a problemas de Bioinformática. Também é bacharel em Engenharia de Software. Tem experiência com Redes Neurais aplicadas à Classificação de Imagens, Meta-Aprendizado, Busca de Arquitetura Neural, Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados. E no mestrado explorou Algoritmos Evolutivos, Otimização Multi-Objetivo e Classificação Hierárquica em problemas de Bioinformática. Por fim, tem ainda experiência com Desenvolvimento de Software e Metodologias Ágeis.
Por quê estamos falando do seu currículo? Porque foi tudo isso que chamou a atenção da Microsoft ao honrá-lo recentemente com o Microsoft Research PhD Fellowship – bolsas de estudo para estudantes de doutorado em universidades de todo o mundo que buscam pesquisas alinhadas às áreas de enfoque da pesquisa da Microsoft.
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“Meu objetivo de pesquisa mais ambicioso é entender a dinâmica das Redes Neurais, como elas realmente aprendem, o que as quebra, como automatizar seu design e ajuste, aumentando consequentemente a performance desses modelos. Na minha tese, busco por evidencias de que um conhecimento prévio em tarefas, performances e algoritmos pode ajudar no design de novas Redes Neurais. Esse conhecimento prévio é explorado no contexto de Meta-Aprendizado, que se preocupa em “aprender a aprender”. Dessa forma, eu tento tirar proveito de conhecimento já gerado para otimizar o conhecimento vigente, facilitando a otimização de tarefas, de forma que é possível aprender mais rapidamente, de forma eficiente, com menos dados e utilizando menos recursos computacionais”, explicou.
Sobre o reconhecimento da Microsoft, Gean conta que a área de Aprendizado de Máquina que ele se encaixa é muito bem vista pelas empresas de tecnologia em geral, que investem cada vez mais na área. “Nesse contexto, acredito que projetos nessa área recebem de fato mais atenção. No entanto, a chamada do prêmio que recebi contemplava outras áreas também. No caso, eu submeti uma versão resumida e compactada do meu projeto de doutorado, que está focado na otimização e automatização de Redes Neurais, mais especificamente, Redes Convolucionais, que são focadas em aprender e identificar padrões em imagens”.
Mais do que uma bolsa, esse programa global da Microsoft tem a intenção de identificar e capacitar a próxima geração de talentos excepcionais em pesquisa de computação. Ao explicar o programa a empresa salienta que reconhece o valor da diversidade na computação e visa aumentar o fluxo de talentos recebendo graus avançados em áreas relacionadas à computação para construir uma comunidade de pesquisa relacionada à computação mais forte e inclusiva.
Quando perguntei ao Gean sobre sua reação ao ser selecionado? Apenas leia esse depoimento com atenção e aprenda também sobre não desistir. “Inicialmente, não acreditei. Foi algo surreal. Principalmente pelo tanto de vezes que submeti projetos em busca de financiamento e acabei tendo apenas rejeições. Sinceramente, já estava quase desistindo de obter algum êxito nisso, de obter algum reconhecimento. Só continuava a submeter por hábito, já estava no modo automático. Não por não acreditar na minha pesquisa, mas pelo fato de que na área de Aprendizado de Máquina, ou IA, a competição é absurda. A cada dia, mais e mais empresas entram no ramo, mais pessoas se especializam, mais conferências e revistas surgem, e as que já existem estão cada vez mais competitivas, extremamente competitivas, ao ponto de a cada ano quebrarem records de submissão. O rigor só aumenta. Assim, receber tal reconhecimento traz um certo alivio, é revigorante, me faz reafirmar que os brasileiros conseguem fazer pesquisa de qualidade e tem a capacidade de competir a nível mundial. Acredito que fazer ciência no Brasil é um ato de resistência e estou certo que tais incentivos podem mudar a vida da gente pra melhor, mostrar que outros são capazes também”.
Ao agradecer, Gean citou tantos nomes que eu vou tentar resumir: a família, amigos e grupos de trabalho são para ele os agentes dessa conquista que eleva a pesquisa brasileira e com certeza, contribuirá com grandes feitos para a sociedade mundial.
Sobre o CeMEAI
O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP.
O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em três áreas básicas: Ciência de Dados, Mecânica de Fluidos Computacional e Otimização e Pesquisa Operacional.
Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar / IMECC-UNICAMP / IBILCE-UNESP / FCT-UNESP / IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.
Sobre o Microsoft Research PhD Fellowship
Programa global que identifica e capacita a próxima geração de talentos excepcionais em pesquisa de computação. A Microsoft reconhece o valor da diversidade na computação e visa aumentar o fluxo de talentos recebendo graus avançados em áreas relacionadas à computação para construir uma comunidade de pesquisa relacionada à computação mais forte e inclusiva.
Nas últimas duas décadas, o programa Microsoft Research PhD Fellowship apoiou mais de 700 bolsistas em todo o mundo, muitos dos quais trabalharam na Microsoft.
Raquel Vieira – Comunicação CeMEAI
Mais informações
Assessoria de Comunicação do CeMEAI:
E-mail: contatocemeai@icmc.usp.br
