Professores Laber e Thibaut têm artigos aceitos na ICML 2021

Professores Eduardo Laber (esquerda) e Thibaut Vidal (direita)

Trabalhos dos professores do DI são os únicos do Brasil na conferência que acontece de forma online em julho

Os professores do Departamento de Informática (DI) Eduardo Laber e Thibaut Vidal tiveram seus artigos aceitos na International Conference on Machine Learning (ICML 2021), uma das principais conferências da área de Aprendizado de Máquinas e Inteligência Artificial. Estes são os dois únicos trabalhos brasileiros aceitos no evento, que reúne pesquisadores de renomadas universidades e centros de pesquisa de todo o mundo para a apresentação de pesquisas inovadoras.

Laber e o aluno de doutorado do DI Lucas Murtinho assinam o artigo “On the price of explainability for some clustering problems”. Já Vidal e Axel Parmentier (École Nationale des Ponts et Chaussées) publicam o trabalho “Optimal Counterfactual Explanations in Tree Ensembles”.

Diante do efeito que as decisões automatizadas têm sobre os humanos, o professor Vidal aponta que a interpretabilidade do modelo se tornou um problema importante no aprendizado de máquina. “Muitos processos de aprendizado de máquinas e de algoritmos de tomada de decisões são uma ‘caixa-preta’ porque não deixam claro ao usuário como o resultado final foi obtido. Somos humanos, precisamos de uma explicação. Se não deu certo, queremos saber o que houve de errado para que funcione da próxima vez. Esta é uma tarefa difícil: dar uma explicação, e é isso que estudamos”, explica Vidal.

Pensando nisso, o trabalho “Optimal Counterfactual Explanations in Tree Ensembles” propõe um algoritmo capaz de guiar o utilizador. Além de fornecer um resultado do tipo sim/não (por exemplo, em relação a uma análise de crédito), este algoritmo também oferece explicações na forma de um conjunto de ações que permitiriam ao utilizador atingir o resultado desejado em uma análise subsequente. “Esta análise é crítica para a segurança e a transparência do processo de tomada de decisões, permitindo também detectar eventuais vieses ou erros”, ressalta o professor, que também teve outro artigo aceito na ICML no ano passado.

Já a pesquisa “On the price of explainability for some clustering problems” se debruça sobre outro desafio: analisar e agrupar dados de forma coerente. O professor Eduardo Laber explica que um dos métodos mais populares para essa tarefa é o k-means, mas é limitado pois não esclarece ao usuário a lógica utilizada para construir os grupos. O artigo apresenta uma forma capaz de obter agrupamentos quase tão bons quanto os do k-means, mas com a vantagem de uma lógica simples de entender.

Este é o quarto ano consecutivo que, conjuntamente com seus alunos e colaboradores, o professor do DI tem um artigo aceito na conferência. O trabalho terá direito a uma palestra estendida, concessão dada a apenas 3% das pesquisas submetidas. “Ter um artigo sendo apresentado na ICML representa a certeza de estar na companhia da elite de pesquisa, a nível internacional, na área de aprendizado de máquina. Além disso, fico com a prazerosa sensação de que estou contribuindo para que meus alunos tenham uma experiência de pesquisa bastante diferenciada”, declara Laber.

A International Conference on Machine Learning é uma das conferências de Inteligência Artificial que mais cresce no mundo e reúne participantes de diversos campos, desde acadêmicos, estudantes e postdocs até pesquisadores industriais, empreendedores e engenheiros. Neste ano, a edição acontece de forma online entre os dias 18 e 24 de julho. A lista completa dos artigos selecionados nesta edição pode ser acessada clicando aqui.

Em live, Wehrmann destaca importância do deep learning para revolução da IA

Novo professor do DI Jônatas Wehrmann, que ocupa o cargo “Professor Fundação Behring de Inteligência Artificial”. Foto: Arquivo Pessoal

Professor falou sobre as mudanças trazidas pela IA e os caminhos que a área ainda deve percorrer

Sistemas que respondem a perguntas, ajudam no diagnóstico de doenças através de análise de imagens, criam objetos que não existem, geram textos, e até músicas. As revoluções trazidas pela Inteligência Artificial (IA) são fascinantes e, para alguns, até mesmo assustadoras. “Esse tema carrega um pouco de mágica. As pessoas falam como se fosse algo que vai resolver todos os problemas do mundo, ou substituir todos os humanos, mas não é bem assim”, destacou o professor do DI Jônatas Wehrmann durante a live da pós-graduação, na sexta-feira (11), no Facebook e YouTube do departamento.

Wehrmann, que ocupa no DI o cargo “Professor Fundação Behring de Inteligência Artificial”, explicou que a Inteligência Artificial é uma grande área, com vários campos de pesquisa, métodos e algoritmos envolvidos. Dentro da IA, existe o machine learning (aprendizado de máquinas), que também tem uma série de algoritmos focados em treinar os próprios algoritmos para realizar tarefas, como classificação, agrupamento e recomendação. Ao investigarmos o machine learning mais a fundo, chegamos às redes neurais.

As redes neurais profundas (deep learning) são múltiplas camadas capazes de aprender automaticamente o conteúdo dos dados, incluindo imagens, texto, vídeo e áudio, e extrair padrões deles.

“O deep learning surgiu para tentar resolver um problema: como escrever um algoritmo para reconhecer imagens? Quando falamos de visão e classificação de imagem, há uma variedade muito grande, já que os objetos podem estar representados de várias formas e se alteram de acordo com várias condições, como iluminação, posição e tamanho. No final, isso afeta o desempenho dos algoritmos”, detalhou Wehrmann.

Antes da revolução gerada pelo deep learning, havia uma área de pesquisa inteira para projetar algoritmos feitos à mão para extrair características de imagens, áudio e vídeo. Hoje, usando uma rede neural apenas, é possível fazer com que a rede aprenda sozinha todos os padrões a serem extraídos. Com o sucesso do deep learning em laboratórios do mundo todo, cientistas passaram a estudar novas arquiteturas, datasets e formas mais eficientes de se treinar redes neurais.

“Nós apenas indicamos como a rede tem que aprender, não precisamos determinar quais são os padrões que existem. Ele vai aprender isso automaticamente e essa é a grande diferença”, afirmou o professor.

O desenvolvimento da Inteligência Artificial gerou grandes mudanças na forma de tratar dados. Além de facilitar tarefas como a detecção de objetos, essa tecnologia nos permite gerá-los. Com a IA, é possível criar desde faces de pessoas que não existem até obras de arte, além de melhorar resolução de imagens, colorizar e editar.

O texto também é uma grande dificuldade para os pesquisadores e desenvolvedores de IA, já que existem milhares de palavras, em centenas de idiomas e que mudam de significado ao longo do tempo e de acordo com o contexto. No seminário, Wehrmann descreveu o funcionamento do conhecido GPT-2 (Generative Pre-Training Transformer 2), uma inteligência artificial de código aberto capaz de fazer traduções, responder a perguntas, fazer resumos e até mesmo criar textos.

Um dos trabalhos desenvolvidos por Wehrmann se concentra no aprendizado multimodal, uma arquitetura que processa imagens e textos. O professor, que já trabalhou em projetos com empresas como Motorola, Google, Shell e Samsung, ressaltou que um desafio da área é levar o modelo para outros idiomas além do inglês.

“Poderíamos ter mais variações, como em português, para automatizarmos os processos e trazermos uma revolução para o Brasil. Por aqui, ainda está levando um tempo. Não há muitas pesquisas por falta de mão-de-obra e recursos. Esta é uma área que ainda tem um grande caminho a ser percorrido”, pontuou o professor.

O seminário “Oportunidades de Pesquisa com Inteligência Artificial” foi mais uma transmissão da pós-graduação do DI, que acontece toda sexta-feira, às 15h, no Facebook e YouTube do departamento. Não fique de fora! Se inscreva no nosso canal (youtube.com/dipucrio) e ative o lembrete para não perder nenhuma das nossas lives!

Oportunidades de Pesquisa com Inteligência Artificial é tema de live

Professor Jônatas Wehrmann discute as revoluções que tecnologias como a IA têm causado no mundo

A Inteligência Artificial está cada vez mais presente no cotidiano da sociedade, e são inúmeras as oportunidades de trabalho para profissionais da área. A próxima live da pós-graduação do Departamento de Informática (DI) abordará este tema. A transmissão acontece nesta sexta-feira (11), às 15h, pelo Facebook e Youtube do DI. Quem apresenta o seminário é o professor Jônatas Wehrmann, que tem grande experiência em redes neurais e deep learning.

“Inteligência Artificial é uma tecnologia incrivelmente útil para automatizar processos manuais ou que precisam de larga escala. Por exemplo, humanos não conseguiriam classificar todos os e-mails enviados como spam ou não. Com esses modelos, os computadores conseguem compreender o conteúdo de texto, imagens, vídeo e áudio, e usá-lo para realizar quase qualquer tarefa, como classificação, sumarização, descrição, e até geração. Ou seja, hoje podemos criar até música através da IA”, destaca Wehrmann, que ocupa no DI o cargo “Professor Fundação Behring de Inteligência Artificial”.

E os usos da Inteligência Artificial não se restringem a isso. “Existem várias aplicações desse tipo de automação na área médica também, como auxílio no diagnóstico de doenças por imagens ou exames de laboratório”, completa o professor.

Wehrmann já trabalhou em projetos com empresas como Motorola, Shell, Samsung, Kunumi e OSF Global Services, além de ser vencedor de três Prêmios de Pesquisa da América Latina do Google.

Venha assistir e participar do seminário com suas dúvidas e comentários! Clique aqui para acompanhar. E fique ligado na nosso canal do YouTube: youtube.com/dipucrio. Inscreva-se e ative o lembrete!

Algoritmo criado por aluno do DI em uso no Globoplay é destaque na RecSys

Pesquisa de doutorando Felipe Ferreira foi recebida na conferência e aplicada na indústria em 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.