Google reconhece potencial de pesquisa da USP e fornece bolsa de estudos a doutoranda

O ano de 2020 ficará marcado na memória da pesquisadora Marília Costa Rosendo Silva. Em janeiro, ela começou o doutorado direto no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos. Em dezembro, conquistou uma bolsa de estudos de uma das maiores empresas de tecnologia do mundo.

“É muito recompensador ver o projeto de pesquisa sendo reconhecido pelo Google, que inova tanto em seus segmentos de atuação”, diz a doutoranda. Ela foi uma das contempladas na edição de 2020 do Latin American Research Awards (Lara), programa de bolsas de estudos do Google voltado para estudantes de mestrado e doutorado de universidades da América Latina.

O programa visa impulsionar a inovação e premiar projetos que apresentem soluções tecnológicas para problemas do cotidiano. Em sua oitava edição, foram premiadas 22 iniciativas ao todo, sendo 13 delas de estudantes brasileiros.

O título do projeto de Marília é Aprendizado de Máquina Automático: Recomendação de Modelos e Ferramentas de Processamento de Textos. Ela explica que o aprendizado de máquina (ou machine learning) é uma área da inteligência artificial em que são extraídos padrões a partir de um conjunto de dados – podendo ser textos, imagens, áudios, entre outros – e de algoritmos de aprendizado.

Já os algoritmos são como uma receita culinária que os programadores fornecem aos computadores: uma sequência de raciocínios, instruções ou operações para alcançar um determinado objetivo. Assim, para produzir o resultado desejado (tal como um delicioso prato), os programadores devem especificar os dados de entrada (ou seja, os ingredientes necessários) e o passo a passo para realizar a tarefa (o modo de fazer a receita).

Segundo Marília, conforme um algoritmo é executado e encontra padrões em diversos tipos de texto, como, por exemplo, textos de redes sociais, artigos científicos, notícias, leis, entre outros, são armazenadas informações sobre os parâmetros empregados, que são configurações e ajustes empregados em cada tarefa. “A partir desses textos e experiências anteriores, o próprio algoritmo de aprendizado passa a reconhecer, utilizar e recomendar as configurações mais convenientes para cada tipo de tarefa”, diz a doutoranda.

Nada muito diferente do que acontece com um chef de cozinha experiente. Depois de preparar uma receita diversas vezes, o profissional vai aprimorando as próprias habilidades culinárias e criando seu modo de fazer a partir da seleção dos melhores ingredientes.

O chef do computador – “No caso do projeto de pesquisa que desenvolvo, a partir de um documento de texto, o aprendizado de máquina automático escolheria/recomendaria os melhores algoritmos de aprendizado e suas melhores configurações para que a tarefa obtenha maior desempenho computacional – com mais rapidez, menos consumo de memória etc. – e também sejam obtidos os melhores resultados finais”, adiciona a pesquisadora.

A doutoranda explica, ainda, que o objetivo do projeto não é desenvolver uma tecnologia para substituir ações realizadas pelos humanos: “Na verdade, a ideia é que as etapas mais repetitivas e bastante demoradas do processamento de textos, no caso de algumas tarefas específicas, sejam parcial ou totalmente resolvidas pela proposta que estamos criando. Além disso, esses algoritmos auxiliarão na tomada de decisão, ajudando o usuário a identificar quais parâmetros foram adotados. Dessa forma, o próprio usuário pode refletir se, naquele caso, as recomendações são relevantes”.

A pesquisadora destaca, ainda, que o projeto tem foco em usuários que trabalham com dados, permitindo que tenham tempo disponível para análises mais completas e complexas, ao invés de executarem tarefas cansativas e que não agregam muito valor ao resultado final. “A meta de construir um sistema de aprendizado de máquina automático é possibilitar que, até mesmo pessoas com menos conhecimentos em computação, consigam manipular dados complexos e obtenham resultados satisfatórios. É uma área relativamente recente e sem muitos trabalhos para textos, então, vai ser muito gratificante contribuir e desenvolver soluções para algo tão desafiador”, completa.

Orientada pelo professor André Carvalho, vice-diretor do ICMC, a doutoranda receberá mensalmente uma bolsa do Google no valor de US$ 1.200 durante um ano. Já o orientador será contemplado, no mesmo período, com uma bolsa mensal de US$ 750.

“O Brasil sempre tem uma posição de destaque no programa Lara. Em 2020, 55% dos projetos eram brasileiros. O sucesso do programa depende muito da participação dos brasileiros e hoje temos uma concentração de inteligência no País, que resulta de programas de anos anteriores. O Brasil é o país líder na cena acadêmica da América Latina sem dúvida”, explicou Berthier Ribeiro-Neto, diretor de engenharia do Google para América Latina, em entrevista ao Estadão.

Formada em Engenharia de Produção pela Escola de Engenharia de São Carlos (EESC) da USP, em 2019, Marília revela que os conhecimentos obtidos na graduação foram fundamentais para que pudesse ingressar no doutorado direto, sem precisar fazer o mestrado. “Durante a graduação, tive a oportunidade de participar de atividades extracurriculares, voluntariado e aprender com pessoas de diferentes áreas e vivências. Dentro do grupo de robótica SEMEAR EESC-USP, estive sujeita a grandes desafios, sobretudo em decorrência de ser um grupo relativamente novo e em processo de crescimento e consolidação de sua estrutura. Também fiz iniciação científica por dois anos em desenvolvimento de produtos”, lembra a estudante.

Antes de ingressar no doutorado, Marília atuou profissionalmente em grandes empresas como a Accenture e a Faber-Castell Brasil. “É fundamental que empresas também fomentem a pesquisa científica”, acrescenta a doutoranda.

“Os vencedores desta oitava edição demonstram não apenas uma incrível capacidade e grande potencial acadêmico, mas também a força da pesquisa latino-americana – e dão um exemplo de resiliência num ano como 2020, que trouxe tantos desafios para a humanidade”, lê-se na notícia publicada no Blog do Google Brasil, que  anunciou os premiados.