Professor emérito da UFMG apresenta trabalho dos vencedores do Prêmio Turing, considerado o “Nobel da Computação”
Na próxima quinta-feira (27), o professor emérito da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) Roberto Bigonha é o convidado especial da live promovida pela graduação do Departamento de Informática (DI). Ele vai falar sobre a contribuição da pesquisa dos dois vencedores do Prêmio Turing 2020, Jeffrey Ullman e Alfred Aho. A apresentação de Bigonha na quinta-feira, às 18h, no YouTube e no Facebook do DI, será conduzida pela professora Noemi Rodriguez, coordenadora da graduação.
“Achamos que seria importante para os alunos, e também para nós, entendermos sobre esse trabalho que influenciou tão radicalmente a área de implementação de linguagens. Ninguém seria melhor para falar sobre isso do que o professor Roberto Bigonha, que já formou algumas gerações de pesquisadores e profissionais da área”, afirma Noemi.
Ullman e Aho têm importantes contribuições para a computação, principalmente, na área de compiladores. “A programação de tarefas demanda uma comunicação humano-computador, que é realizada por meio de linguagens de programação. O compilador funciona como um tradutor entre o usuário e a máquina”, explica Bigonha.
Em plena era digital, o trabalho de Ullman e Aho tem sido essencial no aperfeiçoamento de algoritmos, destaca a Association for Computing Machinery (ACM), que concede o prêmio anualmente. A sociedade científica ressalta também a importância dos dois ao reunirem seus resultados e de outros pesquisadores em livros importantes da área, que ajudaram gerações de cientistas da computação. Bigonha explica que o sucesso de seus textos, utilizados em todo o mundo até os dias de hoje, é resultado de um “casamento harmonioso” entre a teoria e sua aplicação prática.
A honraria recebida pelos dois acadêmicos carrega o nome de Alan Turing, matemático britânico considerado um dos pais da ciência da computação moderna. Além do reconhecimento, os vencedores dividem ainda o prêmio de US $1 milhão, com apoio do Google, Inc.
Este será mais um seminário da graduação, que ocorre duas vezes por mês. Para não ficar de fora e acompanhar todas as lives do DI, inscreva-se no nosso canal no YouTube e curta nossa página no Facebook!
Pesquisa de doutorando Felipe Ferreira foi recebida na conferência e aplicada na indústriaem poucos meses
Ainda há quem pense que pesquisa acadêmica e carreira no mercado de trabalho são inconciliáveis. Muito conectado com a indústria e a aplicação, o Departamento de Informática (DI) da PUC-Rio mostra que essa parceria é benéfica para os dois lados. O trabalho do doutorando Felipe Ferreira, orientado pelo professor Hélio Lopes, demonstra que as duas frentes devem atuar juntas em busca de soluções para problemas da vida real.
Formado em Ciência da Computação, Felipe trabalha como pesquisador em machine learning no time de recomendação do Grupo Globo, atualmente dedicado ao Globoplay (plataforma de streaming). “O foco é otimizar a distribuição desse acervo para os usuários, principalmente visando maximizar suas experiências e expectativas em relação ao conteúdo”, disse.
Nesse sentido, ele buscou soluções na literatura da pesquisa de doutorado, unindo forças com colegas de trabalho, para explorar as múltiplas características do conteúdo e chegar a um algoritmo de recomendação que impressionou a comunidade – e já está em uso no Globoplay. “Temos uma escassez de metadados de vídeo e identificamos também que nossos algoritmos de recomendação baseados em conteúdo, especificamente de vídeo, não tinham um bom desempenho. Então, isso nos motivou a buscar alternativas, relacionadas à pesquisa, para que pudéssemos atacar esse problema”, afirmou.
Segundo Felipe, o objetivo da pesquisa é trazer luz para um problema clássico na literatura de recomendação, chamado “cold start” ou “partida fria”. Diz respeito tanto ao usuário que acaba de assinar o produto – e por isso não se tem informação sobre ele – quanto ao ítem, ou seja, o vídeo publicado recentemente, cujo conteúdo ainda é desconhecido. Explorando as múltiplas modalidades do conteúdo, fica mais fácil recomendar, captar informações e descobrir a preferência do usuário e as nuances de suas mudanças de preferência.
“Ali dentro tem atores, o mood; tem uma característica visual e um padrão sonoro que se trouxermos para nossos algoritmos teremos uma nova oportunidade de visualização”, ressaltou o pesquisador. Sob a orientação de Hélio e com os coautores do artigo, em alguns meses gerou a primeira interação. Trata-se ainda de uma versão inicial das recomendações, mas já validada por um teste AB e estudo qualitativo com um grupo de usuários.
O resultado foi além das expectativas. “Elevamos nossas métricas de negócio com esse primeiro resultado preliminar, foi muito impressionante. Comprovamos com o teste AB que o algoritmo trouxe um lift positivo na taxa de clique, no engajamento do usuário e no clique seguido de play”, afirmou Ferreira.
O destaque na RecSys2020
A partir dos excelentes resultados alcançados, Felipe e os coautores do projeto — Daniele Souza, Igor Moura e Matheus Barbieri — o inscreveram na ACM (Association for Computing Machinery) Recommender Systems Conference, a “RecSys”. Uma vitrine das últimas tendências de pesquisa na área, o evento é muito conceituado e teria o Rio de Janeiro como sede pela primeira vez, não fosse a pandemia.
A RecSys aconteceu em formato remoto de 22 a 26 de setembro. A pesquisa de Felipe foi aceita e apresentada duas vezes. “Levamos este trabalho, ainda em fase inicial, e nossa técnica foi considerada uma abordagem nova para ser referência nas novas frentes de pesquisa em recomendação”, disse Felipe.
Ele se surpreendeu com a curiosidade gerada pelo trabalho na comunidade. “Houve muitas perguntas após nossas apresentações. Perguntaram até quão melhor esse nosso algoritmo é em relação ao do YouTube, por exemplo. Nem chegamos ainda a comparar com esses outros. Foram vários questionamentos e elogios, fiquei muito motivado”, completou.
Já está disponível no Globoplay
A pesquisa qualitativa foi feita por uma parceria da equipe de AI (inteligência artificial) e de recomendação — em que o Felipe trabalha —, com o time de usabilidade da empresa, na área de pesquisa em UX (experiência do usuário) da Globoplay. Assim que teve acesso aos resultados, a empresa colocou a aplicação em uso.
“Existe uma aba de similares, de onde extraímos e trazemos essa recomendação, baseada nessas múltiplas modalidades. Já está funcionando no Globoplay desde julho. Agora queremos evoluir para cada vez mais causar impacto maior e expandir para outras áreas do produto”, afirmou o doutorando.
Para Hélio Lopes, orientador do trabalho, a troca de experiências entre a Academia e a Indústria é fundamental para levar o valor da pesquisa para o negócio. “Felipe é um excelente exemplo de motivação de aluno que vem para a academia aprimorar seus conhecimentos e trazer o retorno imediato para o trabalho na empresa. É uma história que vem se repetindo, passa por gerações. Sempre chegam novas pessoas motivadas por problemas reais”, disse.
“Não sou mais assim, mas a gente, de exatas, normalmente menospreza a área de humanas. E isso é um crime, porque este resultado só existe graças a essa área e ao trabalho que eu tenho com o colega da Filosofia, o Luis Carlos Pereira. Ele foi meu professor e me ensinou tudo isso”, afirmou Hermann, no seminário nesta sexta-feira (18).
A pesquisa do professor do DI da PUC-Rio impactou o mundo da computação e era grande a expectativa de pesquisadores, professores e alunos para conferir a prova completa a que ele chegou, ao lado do pesquisador Lew Gordeev, da University of Tübingen. Durante a live, o professor recebeu elogios pelo ótimo trabalho e pela didática na apresentação.
Partindo da resolução de binômios de segundo grau – que se aprende no Ensino Fundamental -, Hermann apresentou o método teórico de sua pesquisa, aplicando o teorema da redundância para comprimir provas, e mostrou o passo a passo de como chegar ao CoNP=NP. “Finalmente, conseguimos provar a igualdade dessas duas classes”, disse. Depois da explicação, resumiu em poucas palavras sua descoberta com a pesquisa. “Se eu tenho uma prova muito grande, tem de ser redundante. E, se é redundante, pode ser reduzida.”
A palestra de Hermann está disponível no canal do DI do YouTube, assim como a deHélio Lopes,que falou sobre Ciência de Dados, na estreia da série de lives do Departamento. Na próxima sexta (25), o professorMarco Antonio Casanova fará o seminário “Selected Topics on the Web-of-Data and Data Integration”. Não perca!
Resultado alcançado em parceria com Lew Gordeev, da University of Tübingen, é tema da segunda edição da série de lives do DI
No universo da complexidade computacional, há problemas que permanecem por décadas sem solução. E um deles estava há mais de 40 anos em aberto, até que a pesquisa realizada pelos professores Edward Hermann, do Departamento de Informática da PUC-Rio, e Lew Gordeev, da University of Tübingen — uma das onze universidades alemãs do German Initiative for Excellence in Research —, conseguiu fechá-lo com uma prova completa.
Na sexta-feira (18), em live transmitida pelo youtube do DI às 15h, Hermann apresentará o trabalho, publicado no periódico científico “Bulletin of the Section of Logic”, que impactou a comunidade da área. No seminário “Compressão de provas lógicas e a conjectura NP=PSPACE”, o professor vai mostrar o resultado da pesquisa. “É um problema que ficou aberto durante algum tempo. Usamos as técnicas de uma área que veio da fundamentação da matemática e da filosofia e acabou parando na computação”, explicou.
O público poderá verificar ao vivo como a prova é validada na palestra, que relaciona diferentes temas, como a teoria da prova, lógica e algoritmos. “Ao conseguir mostrar que provas na lógica proposicional podem ser curtas sempre, você prova que CONP está dentro de NP. E a principal ferramenta para demonstrar isso foi perceber que provas grandes, que demandam muito tempo na verificação, têm seu grau de redundância proporcional ao seu tamanho”, disse Hermann.
Resultado alcançado em parceria com Lew Gordeev, da University of Tübingen, é tema da segunda edição da série de lives do DI