Pesquisa de doutorado defendida no ICMC (Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação), da USP São Carlos, venceu o Prêmio “Maria Carolina Monard”, que reconhece trabalhos relacionados à inteligência artificial.
Assinado por Saulo Mastelini, a tese se dedicou ao estudo da aprendizagem de máquina online e apresenta novos métodos computacionais que permitem a análise e o 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 on-line, que trata de 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 Mastelini.
Impactos da pesquisa
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. Por meio 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 Maria Carolina Monard 2024, a tese do pesquisador do ICMC também se consagrou vencedora no 37º Concurso de Teses e Dissertações do Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC), realizado em julho, em Brasília. A premiação reconhece trabalhos de excelência desenvolvidos na pós-graduação.
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.
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