Autor da pesquisa, Saulo Martiello Mastelini também teve seu trabalho reconhecido no XXXVII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação
O prêmio aceita teses de qualquer instituição reconhecida pelo MEC defendidas no ano anterior Foto: Divulgação ICMC
A pesquisa de doutorado de Saulo Mastelini, defendida no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, venceu o Prêmio Maria Carolina Monard, honraria 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 tese de Saulo, que se dedicou ao estudo do aprendizado de máquina online, 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”, salienta.
A comissão avaliadora do Prêmio 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 Mastelini 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.
Tese premiada – 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 online. 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 online. 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.
Saulo finalizou seu doutorado no ICMC em 2023 Foto: Arquivo Pessoal
Impacto na comunidade – Além do reconhecimento no Prêmio Maria Carolina Monard 2024, 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.
O reconhecimento do trabalho de Saulo em um evento de prestígio na área, é mais uma evidência da qualidade do trabalho e de seu destaque no Prêmio Maria Carolina Monard. De acordo com o professor Thiago Pardo, seu reconhecimento nacional na comunidade acadêmica representa um diferencial positivo na seleção. A cerimônia de entrega do Prêmio Maria Carolina Monard 2024 está programada para acontecer no dia 25 de novembro, após a abertura da Escola Avançada de Big Data Analysis, no auditório Fernão Stella Rodrigues Germano do ICMC.
Texto: Raquel Sampaio e Matheus Martins, da Fontes Comunicação Científica
Mais informações
Site do Prêmio: https://www.icmc.usp.br/pos-graduacao/ppgccmc/premio-maria-carolina-monard#
Cerimônia de entrega do prêmio: 25 de novembro, no auditório Fernão Stella de Rodrigues Germano do ICMC
Confira a íntegra da tese premiada: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-30082023-135843/pt-br.php
