CeMEAI

Pesquisa apoiada pelo CeMEAI na área de AutoML está entre as melhores do mundo

Edésio Alcobaça foi um dos vencedores da competição MetaDL da NeurIPS21

edesio

O aluno de doutorado Edésio Alcobaça, orientado pelo pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho (ICMC/USP-São Carlos), está entre os primeiros colocados de um dos principais desafios mundiais na área de Aprendizado de Máquina (Machine Learning) e Inteligência Artificial (IA).

O NeurIPS é um evento que reúne uma série de competições e atividades sobre os principais avanços da área, entre elas, a MetaDL que elegeu o método desenvolvido por Edésio como o segundo melhor da competição, dividindo a posição com um pós-doutorando da Universidade de Edimburgo, na Escócia.

Participaram representantes das mais renomadas instituições mundiais de ensino. Para se ter uma ideia, o primeiro lugar foi para o aluno da Tsingua University, na China, reconhecida como uma das melhores universidades chinesas, e a melhor em IA.

“O critério de desempate foi a data de entrega do trabalho que acabamos fazendo um dia depois e apenas por isso, recebemos a premiação como terceiro colocado. No entanto, em termos de performance empatamos na segunda posição”, conta Edésio.

“Automated Machine Learning (AutoML) é minha linha de pesquisa no doutorado e essa competição segue nessa área onde, resumidamente, desenvolvemos sistemas de inteligência artificial que aprendem a aprender. Em outras palavras, esses sistemas de AutoML utilizam conhecimento prévio de modelagens passadas unidos a processos de otimização para criar modelos de forma automática. Isso ajuda bastante o cientista de dados no processo tedioso de escolha de algoritmos e ajuste de seus hiperparâmetros. Por outro lado, democratiza o aprendizado de máquina, fazendo-o acessível a pessoas com pouco domínio na área”, explica.

Ainda segundo Edésio, o AutoML está um passo acima. “Ele vai aprender como os algoritmos aprendem. Desta maneira, ao encontrar um conjunto de dados novo ele sugere sozinho determinada técnica de aprendizado, auxiliando na tomada de decisão de quais técnicas devem ser utilizadas para resolver o problema. Vale ressaltar que sistemas de AutoML podem ser confundidos como substitutos para o cientista de dados, mais isso é um erro. Na realidade é uma ferramenta que auxilia e otimiza o trabalho deste”.

No cenário específico da competição, o desafio proposto utilizava conjunto de dados de imagens de diferentes domínios para serem classificadas. “Nossos maiores obstáculos eram as restrições de tempo e de dados impostas no desafio da competição. Desta maneira, modelos complexos não eram factíveis. Desta maneira, meu objetivo foi desenvolver uma solução simples e inteligente que pudesse superar soluções mais complexas e a nossa, foi uma das mais eficientes e rápidas. Pensamos de forma clara e objetiva e conseguimos alcançar um resultado que me deixou muito feliz, especialmente por poder contribuir com a ciência. E essa contribuição ter vindo do Brasil é ainda melhor. Estou certo de que se cheguei até aqui ‘foi por estar sobre ombros de gigantes’, pois tive um grupo muito bom de colegas no laboratório, um bom orientador, bons professores durante minha carreira e a conquista não é minha, mas sim nossa. Saber que a ciência brasileira é capaz de estar entre os melhores do mundo é motivo de alegria. Esses reconhecimentos internacionais nos mostram que estamos no caminho certo”, finalizou.

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.

Raquel Vieira – Comunicação CeMEAI

Mais informações

Assessoria de Comunicação do CeMEAI: (16) 3373-6609

E-mail: contatocemeai@icmc.usp.br

Compartilhe:

Facebook
WhatsApp
Twitter
Pinterest
LinkedIn

Compartilhe:

Facebook
WhatsApp
Twitter
Pinterest
LinkedIn