Pesquisa melhora aprendizado de máquina e é premiada pelo Google

Trabalho orientado por Rodrigo Mello simplifica processo de classificação de dados, como ocorre em reconhecimento facial

A empresa realizou as entregas da edição de 2019 do Google Research Awards for Latin America. Dos 679 trabalhos inscritos, 25 foram premiados. Dois deles são ligados ao Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP. Rodrigo Mello, professor do ICMC, orientou Daniel Cestari na única pesquisa teórica laureada.

Mello conta ao Jornal da USP no Ar que o trabalho dele junto a Cestari busca melhorar o processo de classificação em aprendizado de máquina. “A  ideia por trás desse projeto é gerar modelos mais simples a partir de características específicas de um conjunto de dados”, explica. Diminuindo a complexidade do algoritmo, seria mais fácil desenvolver tecnologias de reconhecimento facial, identificação de doenças e até de automação de carros.

O artigo de Mello e Cestari abre porta para diversas áreas. Segundo o professor, as pesquisas básicas ficam em segundo plano para a sociedade, pois suas implicações tecnológicas não são tão claras. “No médio e no longo prazo, é esse tipo de contribuição científica que, de fato, perdura”, argumenta. Em vista disso, ele ressalta o prêmio do Google por dar visibilidade a esse campo fundamental para o desenvolvimento do conhecimento.

O machine learning é um subcampo da ciência da computação dentro da área da inteligência artificial. Seu foco está nos problemas de classificação, regressão e agrupamento de dados. “No reconhecimento facial é identificado se a imagem de certo rosto é da pessoa A ou da B; quem sabe de uma terceira que nem é conhecida”, exemplifica o docente. Essas medidas são modeladas por um software que traça tendências em busca de maior precisão de suas respostas.

Ouça a entrevista na íntegra no player acima.


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