A pesquisa de doutorado vencedora do Prêmio Maria Carolina Monard, realizada no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), focou no estudo do aprendizado de máquina on-line e foi conduzida por Saulo Mastelini. O prêmio reconhece teses relacionadas à inteligência artificial (IA) em homenagem a uma das pioneiras no estudo da IA no Brasil, Maria Carolina Monard, fundadora das linhas de pesquisa em computação do ICMC.
A tese de Mastelini abordou algoritmos incrementais e eficientes para árvores e regras de decisão, assim como algoritmos baseados em proximidade, permitindo a análise contínua e o processamento em tempo real de grandes volumes de dados. Esses métodos computacionais trazem benefícios para sistemas financeiros, diagnósticos médicos e monitoramento de redes de sensores, tornando mais rápida e adaptável a aplicação dos códigos.
Um dos frutos dessa pesquisa foi a criação da ferramenta River, uma biblioteca que simplifica a implementação de algoritmos de aprendizado de máquina on-line. A aplicação, amplamente utilizada pela comunidade acadêmica e empresas de tecnologia, destaca-se por sua praticidade em lidar com fluxos de dados dinâmicos.
Além do reconhecimento no Prêmio Maria Carolina Monard 2024, a tese de Mastelini também foi premiada no 37º Concurso de Teses e Dissertações do Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC). A cerimônia de entrega do prêmio está agendada para o dia 25 de novembro, após a abertura da Escola Avançada de Big Data Analysis, no auditório Fernão Stella Rodrigues Germano do ICMC-USP.
Informações da Agência FAPESP