Diretor do DI apresentará seminário online sobre a Internet das Coisas nesta sexta (16)
Já pensou na tranquilidade de ter uma janela que se fecha automaticamente quando começa a chover? E se todos os aparelhos da sua casa fossem interconectados e funcionassem sozinhos, a ponto de você não precisar interagir com cada um? Pois essa tecnologia tem tudo a ver com o seminário “Middleware para Internet das Coisas com Mobilidade”, do diretor do Departamento de Informática (DI) da PUC-Rio, Markus Endler, nesta sexta-feira (16). “A internet das coisas (IoT) é a ideia de que, no futuro, as coisas vão se interconectar automaticamente, adaptando-se às necessidades do usuário sem que ele tenha que configurar nada”, adianta Endler.
Embora a área de aplicação de IoT (Internet of Things) que mais avançou em popularização e produtos seja a de smart home (casa inteligente), atualmente a internet das coisas está presente em muitas áreas, como na agricultura, nas cidades inteligentes e na indústria 4.0 — já é bastante eletrônica, mas que ainda não tem comunicação entre as máquinas. É justamente aí que entra a IoT. “Na minha pesquisa, em particular, me interesso pela internet das coisas móveis. Acredito que cada vez mais vamos carregar muitos aparelhos conosco. Podemos imaginar que no futuro teremos sensores em ônibus, por exemplo”, diz.
Endler destaca como exemplo uma rede de drones que se coordena no vôo para otimizar o percorrimento de uma área e coletar dados. “Ao voar juntos, já vão coletando dados através de sensores e repassando a informação de um para o outro, de tal maneira que rapidamente você tem acesso a esses dados pela internet”, explica. “A internet das coisas é a infraestrutura necessária para coletar dados que posteriormente serão analisados. Não se pode pensar em ciência de dados sem pensar na infraestrutura para coletá-los de forma confiável. Se não há garantia da confiabilidade e consistência dos dados, eles não valem de nada. E, para isso, um software de IoT é fundamental.”
Endler ressalta que apesar de muito se falar das aplicações, o foco da pesquisa é desenvolver uma camada de middleware mais genérica e independente. Assim, a depender de onde será usada, pode ser configurada com os serviços e módulos necessários para a aplicação em questão. “Podemos compor o software de acordo com a necessidade. Isso proporciona economia de energia, porque é um software mais enxuto, não é tão grande”, diz. Segundo o pesquisador, o middleware tem funções para descobertas de objetos móveis e para estabelecer conexão com eles, além de uma opção para difundir os dados que coleta de forma organizada.
Para saber mais detalhes, não perca o seminário na sexta-feira (16), às 15h. Se inscreva no canal do DI no Youtube e ative o lembrete. Assim você recebe um aviso antes do início da live e, além de assistir, poderá tirar suas dúvidas pelo chat ao vivo!
Professor apresentou sua pesquisa na área de machine learning em seminário online transmitido no YouTube e no Facebook do DI
“Hoje o machine learning (aprendizado de máquina) está sendo cada vez mais aplicado em um contexto em que as decisões que são tomadas têm extrema importância”, afirmou o professor do DI da PUC-Rio Thibaut Vidal na abertura do seminário online “Interpretable Machine Learning: Born-Again Tree Ensembles”, na sexta-feira (9). O pesquisador exemplificou: “Se você trabalha na medicina, se enfrenta um processo penal, se precisa solicitar um crédito, e os algoritmos de machine learning são usados ??para emitir algumas decisões, então você ficará muito preocupado se ele não estiver funcionando conforme o esperado.” A relevância e aplicabilidade do machine learning foram abordados por Thibaut na live transmitida pelo YouTube e pelo Facebook do DI.
A palestra foi dividida em duas partes, com respectivos intervalos para perguntas. Vidal apontou a grande questão que norteia sua pesquisa. “Acredito que hoje progredimos muito na precisão, obtendo algoritmos extremamente bons que são extremamente precisos, mas a interpretabilidade é a próxima etapa que precisa melhorar drasticamente”, afirmou. Ele ressaltou que em seu trabalho não foi construído um novo algoritmo de machine learning.
“O que propomos é pegar uma floresta aleatória de entrada e transformá-la em uma única árvore de decisão, que tem exatamente o mesmo comportamento de classificação. E queremos fazer essa transformação de uma forma que seja ótima no sentido de que a árvore de decisão que obtemos é a menor possível, que pode representar uma floresta aleatória”, explicou.
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O professor apresentou detalhadamente esse processo, e respondeu às perguntas enviadas pelo chat da transmissão. Uma delas foi sobre as aplicações comerciais mais imediatas de tal modelo de machine learning, e Thibaut contou que após a pesquisa ter sido publicada, recebeu alguns contatos diretos e está colaborando com empresas ferroviárias na Europa, que querem simplificar seus sistemas complexos de florestas aleatórias para um classificador baseado em regras muito simples como uma árvore de decisão.
“Estamos trabalhando nisso, e caso você tenha novas aplicações em mente, algum contato ou pessoas interessadas em tentar aplicar este conceito, estamos disponíveis. A pesquisa é open source (código aberto), com licença MIT (Instituto de Tecnologia de Massachusetts) qualquer um pode usar”, completou.
A série de lives da pós-graduação do DI segue na próxima sexta-feira, às 15h, com o seminário “Middleware para Internet das Coisas com Mobilidade”, que será ministrado pelo professor Markus Endler, diretor do DI. Inscreva-se no nosso canal do YouTube e ative o lembrete para não ficar de fora!
Imagem gerada a partir de simulação
Pesquisa de Alberto Raposo pretende alcançar diagnóstico mais preciso com uso de inteligência artificial e imagens 3D
Desde que surgiu, a pandemia do novo coronavírus provocou muitos questionamentos sobre como a Covid-19 atua no organismo e suas possíveis sequelas. Para buscar um diagnóstico mais preciso e ágil do comprometimento pulmonar causado pela doença, o professor do DI Alberto Raposo, gerente de projetos do Instituto Tecgraf de Desenvolvimento de Software Técnico-Científico da PUC-Rio, está desenvolvendo um projeto que alia inteligência artificial e imagens 3D. O trabalho foi selecionado para receber apoio do Programa de Combate a Epidemias da Coordenação de desenvolvimento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).
“Estávamos trabalhando com segmentação de imagens 3D de exames e, com esse edital, vimos uma oportunidade de usar o que já estávamos aplicando em outras áreas da medicina, para o acompanhamento da evolução e regressão da COVID-19, usando a inteligência artificial para obter características importantes para o diagnóstico”, contou o pesquisador sobre o projeto, que está na fase inicial.
Além de melhorar o diagnóstico, uma vez que com as imagens em 3D é possível ver melhor e com mais precisão que os exames de resultado em 2D, a ferramenta será integrada a uma plataforma de telemedicina, um banco de dados, para auxiliar médicos que são menos especializados em diagnósticos e tomadas de decisão. “Numa pandemia a demanda de atendimento é muito grande e nem todos os lugares têm um médico especialista em pulmão. Então, as imagens ajudam nesse sentido, e também nos possibilita atender, por exemplo, alguém na Amazônia, sem acesso a médicos. Seria possível mostrar o exame para um especialista, em um centro maior, como São Paulo”, afirmou Raposo.
O professor prevê que outro benefício de disponibilizar as imagens na plataforma de telemedicina é evitar o deslocamento de pacientes de casos menos graves ou ainda recuperação após a alta. “Podemos evitar que a pessoa fique se deslocando, indo em vários hospitais”, disse Raposo. Ele destaca que a nova ferramenta pode ter aplicação mais ampla. “Estamos focando no pulmão, fizemos algo que se aplica à Covid-19, mas a aplicação é geral no que se refere ao acometimento pulmonar. Então, sempre vai ter demanda de pacientes com pneumonia e os mesmos problemas pulmonares causados pelo novo coronavírus, independentemente da pandemia”, finalizou.
Professor fala sobre representação e análise em machine learning nesta sexta (9), em seminário no canal do DI no Youtube
Na quinta rodada da série de lives do Departamento de Informática (DI) da PUC-Rio, o professor Thibaut Vidal vai apresentar, em inglês, o seminário “Interpretable Machine Learning Born-Again Tree Ensembles”. Nesta sexta-feira (9), às 15h, palestra será transmitida ao vivo pelo canal do DI no Youtube, com transmissão simultânea na página do Facebook. A pesquisa de Vidal se debruça sobre um dos maiores desafios do machine learning (aprendizado de máquina) e inteligência artificial na atualidade: a interpretabilidade e explicabilidade dos algoritmos. Confira abaixo um bate-papo com o professor sobre o assunto.
O que podemos esperar do seminário que será apresentado nesta sexta?
O seminário é sobre como simplificar a representação e análise de algoritmos de classificação. Muitos algoritmos usados para tarefas de classificação são representados como florestas aleatórias, ou seja, um conjunto de árvores de decisão, em que cada nó da árvore corresponde a uma avaliação (por exemplo “idade <= 26”) e cada um dos ramos corresponde a um resultado possível para esta avaliação. Ao coletar os resultados de todas as árvores de decisão, pode-se tomar decisões. O problema é que essa forma “coletiva” de produzir resultados em algoritmos torna muito mais difícil realizar análises e responder a perguntas simples como “por que meu resultado de classificação foi assim?” ou “o que devo alterar em meu perfil para obter uma ‘resposta mais favorável’?”. Nosso método permite transformar uma floresta aleatória em uma única árvore de decisão equivalente, desta forma é muito mais fácil rastrear as comparações que foram feitas (não é mais o resultado de uma escolha coletiva) e explicar como o algoritmo se comporta.
Qual é a importância do estudo Born-Again Tree Ensembles para a comunidade e quais as possíveis áreas de aplicação?
Esta questão está fortemente relacionada com a anterior. Eu diria que a interpretabilidade e a explicabilidade são um dos maiores desafios em machine learning (aprendizado de máquina) e artificial intelligence (inteligência artificial) atualmente. Como os algoritmos modernos são eficientes em algumas tarefas — como reconhecimento de imagem, classificação, direção autônoma —, mas os algoritmos aplicados são muito complexos e difíceis de analisar, torna-se cada vez mais necessário desenvolver ferramentas adequadas na área para analisar as causas que levaram a possíveis erros, preconceitos, etc.
Esse assunto se relaciona com o polêmico debate recente sobre o algoritmo do Twitter ser “racista”? Se sim, como?
Sim e não. A primeira coisa é que o algoritmo do Twitter não é necessariamente baseado em florestas aleatórias, que é o método específico que fomos capazes de simplificar e explicar. No entanto, o problema que o Twitter enfrentou é que houve um tratamento injusto de diferentes indivíduos, em um sentido amplo, e a validação feita internamente pela empresa não conseguiu detectar esse viés racial. Isso definitivamente reforça a necessidade de técnicas de validação e análise adequadas, bem como algoritmos de machine learning (aprendizado de máquina) interpretáveis/ explicáveis.
Para que áreas da computação o seminário é mais voltado?
Eu acredito que qualquer pessoa na ciência da computação precisa estar ciente dos desafios atuais encontrados ao projetar algoritmos justos e interpretáveis, porque esses algoritmos estão tomando a cada dia um lugar maior na sociedade, e os desafios atuais são consideráveis. Como sociedade, não fomos capazes de corrigir as disparidades e desigualdades raciais. Os algoritmos que criamos são frequentemente treinados em dados históricos e, portanto, refletem as escolhas feitas até hoje. É um desafio considerável evitar cometer novamente os mesmos erros do passado ao treinar algoritmos para tomar decisões em vez de humanos.
Short paper de Alexandre Novello apresenta nova solução para problema de agregação na interface de linguagem natural para bancos de dados
Assistentes virtuais como o do Google, a Siri da Apple, a Alexa da Amazon ou a Cortana da Microsoft, vêm ganhando cada vez mais popularidade e estão aptos a responderem as mais diversas perguntas dos usuários. Mas para entregar os resultados eles precisam de sistemas que respondem automaticamente às perguntas feitas em linguagem natural. E é sobre esse assunto, chamado Question Answering (QA), o artigo que garantiu a Alexandre Novello, aluno de mestrado do Departamento de Informática (DI) da PUC-Rio o prêmio de Menção Honrosa no SBBD 2020 (35ª edição do Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados).
Sob orientação do professor Marco Antonio Casanova, Novello desenvolveu um módulo chamado de GLAMORISE (GeneraL Aggregation MOdule for RelatIonal databaSEs), uma nova solução para um problema da área de Natural Language Interface to Database (NLIDB). “Nossa ideia foi criar um módulo que possa ser usado pelos sistemas existentes para responder perguntas relacionadas à agregação. Escolhemos agregação por ser um tipo de pergunta que estes sistemas geralmente não lidam bem”, explicou o pesquisador.
Essa “agregação” citada por Novello é necessária quando a pergunta exige não apenas uma uma consulta ao banco de dados para listar o resultado, mas sim uma operação de sintetização no resultado. “A solução que desenvolvemos foi feita para a língua inglesa e envolve o uso de palavras chaves e como elas aparecem na pergunta, para isso usamos uma árvore de dependência sintática e o Part-Of-Speech (POS) de cada palavra que seria a classe gramatical. Para realizar esta tarefa usamos a biblioteca spaCy e a linguagem Python”, disse.
Submetido na categoria melhor artigo curto do SBBD 2020 — que aconteceu de 28 de setembro a 2 de outubro, totalmente online — o GLAMORISE foi apresentado em um artigo de seis páginas e levou o certificado de Menção Honrosa. Para Alexandre, a premiação foi uma grata surpresa. “Eu voltei para a academia recentemente, minha vida normal é na indústria. Essa foi a primeira vez que submeti um paper e foi uma surpresa total. Recebi dezenas de mensagens por celular, dando parabéns. Eu não tinha a menor expectativa de nada, os trabalhos do SBBD são muito bons!”, exclamou.
Novello começou a pesquisa para o GLAMORISE em abril de 2019 e adianta que a conclusão será sua dissertação de mestrado. “Também pretendemos publicar um full paper descrevendo o trabalho completo”, afirmou. Para saber mais, assista à apresentação virtual feita pelo próprio Alexandre no SBBD, que está disponível no canal do DI no YouTube.
Especialização será 100% online por causa da pandemia e começa em 20 de outubro
Devido à pandemia do novo coronavírus e o consequente isolamento social, as aulas online substituíram as presenciais em muitas instituições de ensino. Na PUC-Rio essa migração aconteceu em tempo recorde, com uma estrutura montada para oferecer excelência no ensino remoto. Por isso, a especialização em Análise e Projeto de Sistemas (APS) é uma pós-graduação que se tornou 100% online mantendo a qualidade e tradição do curso presencial. As inscrições estão abertas até 10 de outubro e as aulas começam em 20 de outubro.
Criado há mais de 40 anos, o curso foi pioneiro na formação de profissionais de Informática do Brasil e inspirou outros tantos. Equilibrando teoria e prática, a especialização habilita profissionais de diversas áreas de conhecimento a analisar e projetar sistemas de informação de alta qualidade e performance, o que faz toda a diferença em sua atuação profissional. Nessas quatro décadas, o conteúdo foi sendo modernizado, para acompanhar as evoluções e ditar as tendências do mercado e da tecnologia.
No formato 100% online, o aluno terá acesso às aulas com professores do curso e convidados ao vivo, e poderá interagir com a turma em tempo real. Além disso, as aulas ficam gravadas e disponíveis para o acesso a qualquer hora. Outro diferencial é o vasto conteúdo exclusivo, incentivo e apoio à jornada de aprendizado com amplo networking, tanto na indústria quanto nos meios acadêmicos.
O curso tem como objetivo capacitar com excelência e desenvolver habilidades profissionais para:
As aulas ao vivo serão são às terças, quartas e quintas-feiras, das 19h às 22h. E o curso tem duração total de 18 meses. Para saber mais sobre a metodologia, investimento e disciplinas, confira a página da Pós-Graduação Lato Sensu em Análise e Projeto de Sistemas, no site de Educação Continuada da PUC-Rio.
Professores apresentaram novas tendências do storytelling interativo e entretenimento digital em seminário ao vivo no YouTube
Quem acompanhou o seminário “Entretenimento Digital, Jogos e Narrativas Computacionais” pelo canal do DI no YouTube nesta sexta-feira (2), aproveitou uma oportunidade rara de ouvir o professor emérito Antonio Furtado. Junto com professor e pesquisador Bruno Feijó, Furtado apresentou tendências do storytelling interativo e novidades no mundo dos games. A transmissão, ao vivo, foi aberta ao público que incluiu muitos alunos e ex-alunos e professores do departamento. E a colaboração com os estudantes para o desenvolvimento das pesquisas foi ressaltada pelos palestrantes.
“Apesar de termos obtido resultados dos quais nos orgulhamos, temos que reconhecer que o que nós conhecemos é uma parte muito pequena do que falta ainda desenvolver. Por isso, convidamos vocês para trabalhar conosco no desenvolvimento de dissertações e teses”, convidou Furtado.
“Não é o domínio de uma técnica que faz a diferença, mas sim um conceito novo, uma ideia simples, uma semente plantada que inicia processos disruptivos, muitas vezes desenvolvidos por outros, quase sempre pelos alunos. O que nos deixa muito satisfeitos”, corroborou Feijó.
‘Oxigênio intelectual’
Chamado de carinhosamente de “Prêmio Nobel do Banco de Dados” por Feijó, Furtado falou sobre interactive comics, video-based dramatization, técnicas de reuso de histórias, plot network, dentre outros tópicos relacionados ao storytelling interativo e entretenimento digital.
“O nosso objetivo a longo prazo é ajudar usuários que não são autores profissionais, mas que vão ter o prazer de compor histórias que estão de acordo com o seu gosto. E o sistema toma cuidado para que, embora o gosto do usuário prevaleça, haja limites”, explicou Furtado.
O professor emérito interagiu com o público respondendo perguntas enviadas pelo chat ao vivo. “Furtado nos traz oxigênio intelectual”, elogiou Feijó.
As novidades do entretenimento digital
Na sua parte da seminário, Feijó fez um panorama sobre storytelling a partir dos conceitos de entretenimento digital e narratologia computacional. “Talvez contar histórias tenha sido um modo normal de processar informações desde o início. O storytelling seria uma forma de exercício mental que fortaleceria nossas capacidades cognitivas, uma maneira de passar adiante informações complexas”, disse.
Ao falar sobre data storytelling, área mais alinhada com analytics e ainda pouco explorada, Feijó parafraseou a professora Brené Brown — uma das cinco primeiras pesquisadoras a ter uma palestra filmada pelo Netflix, tamanho o impacto de seu trabalho — ao dizer que “Histórias talvez sejam dados com alma”.
Um dos pontos altos da palestra foi quando o professor apresentou vídeos de efeitos visuais de baixo custo (VFX) usados em novelas da TV Globo como Ciranda de Pedra (2008), na reconstituição da São Paulo da década de 1950, e Caminho das Índias (2009), em que usaram técnicas do universo de games para composição de fundo de cena e paisagens da Índia, como Rio Ganges. “Essas técnicas ajudaram muito a TV Globo a alcançar esse padrão de qualidade. Talvez só a BBC de Londres tenha essa capacitação”, contou.
O impressionante futuro dos games
Feijó ainda mostrou um vídeo com as novidades da computação gráfica para jogos e as últimas tendências que estão sendo lançadas, como por exemplo realidade virtual para deficientes visuais, o que ele chamou de “lado brilhante da força”. Depois de falar dos jogos desenvolvidos no ICAD/Vision Lab que estão fazendo sucesso no Steam (plataforma de streaming de jogos) e mundo fora, o professor respondeu perguntas — enviadas inclusive por outros professores do DI, como Markus Endler, diretor do departamento, e Hélio Lopes — e finalizou falando sobre a evolução dos games até aqui.
“Graphics e inteligência artificial avançaram imensamente. Mas a questão do storytelling ainda está na infância, continua ainda muito pouco entendida. Existem poucos jogos que capturaram a magia jogos iniciais”, avaliou.
Programa de Pós-Graduação do DI/PUC-Rio tem nota máxima da CAPES e excelência reconhecida internacionalmente
O Departamento de Informática da PUC-Rio (DI) lançou nesta segunda-feira (5) o edital de seleção para mestrado e doutorado para o primeiro semestre de 2021. As inscrições estão abertas e podem ser feitas pelo site até 16 de novembro. O Programa de Pós-Graduação do DI foi o primeiro no país a receber nota máxima (7) da CAPES, em 2003, e desde então se mantém assim. Sua excelência é reconhecida não só por órgãos dos ministérios de Ciência e Tecnologia e da Educação, como também por pesquisadores e instituições nacionais e internacionais.
A maioria dos alunos aceitos em regime de tempo integral no DI recebe bolsa de fomento ou bolsa de isenção total, e portanto não paga mensalidades. Dentre os documentos exigidos para a inscrição, é requerido um plano de pesquisa pré-aprovado pelo orientador pretendido — um dos professores do quadro de docentes permanentes do Programa de Pós-Graduação do DI. É importante entrar em contato com o orientador pretendido com antecedência para alinhar os interesses entre candidato e orientador.
O DI forma mestres e doutores em Informática, especializados nas seguintes áreas de concentração:
Cada área de concentração tem suas linhas de pesquisa, como Jogos e Entretenimento Digital; Visualização 3D; Computação Móvel; e Redes de Alta Velocidade. Todos os detalhes do processo seletivo, cronograma de datas, documentação e mais informações estão disponíveis no edital.
Competição reconhece projetos de inovação com impacto social e executabilidade
Está aberta a chamada de trabalho para o V Prêmio Luiz Fernando de Computação, um dos eventos paralelos ao WebMedia 2020 (XXVI Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web). A premiação agracia projetos de inovação com impacto social, submetidos dentro do WFA – Workshop de Ferramentas e Aplicação do WebMedia 2020. A data-limite de submissão é 12 de outubro de 2020. O prêmio para o primeiro lugar é um notebook de até R$ 3 mil, e os três mais bem colocados receberão certificados chancelados pela CE-WebMedia.
O Prêmio Luiz Fernando de Computação se destina a professores e estudantes de TIC (Tecnologia da Informação e Comunicação) envolvidos em projetos de inovação, completos ou em andamento, que promovam a melhoria da sociedade. A avaliação dos trabalhos considera impacto social e a executabilidade (potencial de uso, replicabilidade, parcerias e outros).
Luiz Fernando Gomes Soares foi professor do Departamento de Informática da PUC-Rio e focou na produção de pesquisas em TIC com rigor científico e impacto social. Além de ter formado professores e pesquisadores, notabilizou-se por criar o middleware de TV Ginga e sua linguagem NCL, hoje adotados como padrões nacionais e internacionais. Essas tecnologias fomentaram a criação da indústria nacional e impactaram em inclusão digital, como, por exemplo, o projeto Brasil 4D. Ele morreu em 2015.
A primeira edição do prêmio em sua homenagem aconteceu em 2016, organizado pelo professor Mauro Oliveira (do IFCE- Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará). Atualmente é promovido pela Comissão Especial da SBC para Sistemas Multimídia e Web (CE-WebMedia). “LF viveu intensa e alegremente, amou, produziu muito, formou pessoas, cativou amigos, deixou uma grande família e uma obra”, disse Oliveira, em seu livro “Escola pra valer”.
Como participar?
Os projetos devem ser submetidos em inglês ou português, no formato PDF seguindo o formato padrão da ACM do WebMedia. Também serão aceitos trabalhos que tenham participado de outros concursos e premiações. A via de submissão é eletrônica, pelo Sistema JEMS na trilha “WFA (Workshop de Ferramentas e Aplicações) e Prêmio LF”. É desejável incluir uma análise de impacto pela métrica Social Return on Investment – SROL. Além de informações técnicas como arquitetura e funcionalidades, é preciso informar:
1 – Instituições envolvidas e currículos resumidos do professor e estudantes com links Lattes (footnotes);
2 – A relevância, impacto social e executabilidade do projeto;
3 – Resultados já alcançados e esperados, potencial, recursos envolvidos e parceiros;
4 – Cronograma para execução ou continuidade do projeto.
Para mais informações, como os tópicos recomendados e o cronograma de datas, consulte o site do V Prêmio Luiz Fernando de Computação. Boa Sorte!
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.
