Estudantes criam projetos com inteligência artificial na USP

20Conheça a iniciativa do grupo Turing USP

 

por Isabella Marin 

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Arte: Vinicius Machuca/JC

 

O grupo Turing USP de estudos de inteligência artificial (IA) surgiu há poucos anos, em 2016, mas já se estruturou e apresenta projetos com soluções para temas contemporâneos. A iniciativa que leva o nome do grande matemático e cientista da computação, Alan Turing, elabora projetos de IA em cinco campos principais: Ciência de Dados, Visão Computacional, Finanças Quantitativas, Processamento de Linguagem Natural e Aprendizado por Reforço. 

Segundo Henrique, 20 anos, diretor de estratégia do grupo, a ideia de começar o Turing USP partiu de estudantes da Escola Politécnica (Poli) que se interessavam por IA e gostariam de aprofundar os conhecimentos. Com o tempo, mais pessoas integraram o grupo até que a iniciativa se formalizou de fato e passou a ser um grupo de extensão da universidade com um processo seletivo próprio. A iniciativa está aberta a todos os estudantes da USP, mesmo aqueles que estejam localizados em unidades fora de São Paulo. 

As atividades do Turing USP baseiam-se em três pilares principais, são eles: estudo, disseminação e aplicação da inteligência artificial. Os membros estudam assuntos específicos dentro de uma das cinco áreas de foco e desenvolvem, ao final, um conteúdo para o blog Turing Talks. Ao longo do estudo e elaboração dos projetos, os estudantes aprendem técnicas diferentes de IA e se desenvolvem cada vez mais na área.

Foto: Arquivo pessoal/Turing USP

 

Almeida entrou no início de 2020 e relata que o grupo o ajudou muito em seu contato com outros estudantes durante a pandemia, além do ótimo acolhimento que recebeu ao entrar como calouro. O primeiro semestre no grupo acontece sempre como trainee, no qual os membros participam do Turing Academy, treinamento para que todos aprendam IA conforme seu nível de conhecimento e desenvolvam projetos nas áreas específicas.  

Projetos do Turing USP

Um dos projetos realizados pelos membros do Turing USP foi o FinBERT. O modelo de IA calcula a probabilidade de uma frase dita no contexto do mercado financeiro ser positiva, negativa ou neutra. A ideia foi desenvolvida pelos membros Luísa Heise, Lucas Leme, Julia Pocciotti, Vinicius Carmo, que integram as áreas de Processamento de Linguagem Natural e Finanças Quantitativas. 

Para que o modelo fosse treinado, foram coletadas notícias de três sites diferentes, Valor Econômico, Infomoney e Exame, assim como textos de tweets e relatório gestores de investimento. “Esse foi o maior desafio, pois é necessária uma base de dados gigantesca. Foi a etapa mais demandante do projeto, tivemos que baixar as notícias de maneira automática com programação e depois limpar os dados, ou seja, retirar informações inúteis como propagandas no meio do texto”, comenta Lucas Leme, de 22 anos, membro do grupo. 

Outra tarefa difícil que o modelo demandou foi a classificação manual desses textos em mensagens positivas, negativas ou neutras. Ainda assim, o projeto foi um sucesso e está disponível na internet para que qualquer um faça uso e aplique ao seu caso.  

Foto: Arquivo pessoal/Turing USP

 

Já o denominado “Projeto Físico” foi outra iniciativa do grupo, que visou a criação de um carrinho que dirigisse de forma autônoma, a partir de aprendizado por reforço. A ideia original era executar a aplicação em um ambiente real, mas o projeto teve que ser readaptado por conta da pandemia da Covid-19. Os membros utilizaram, então, um ambiente de simulação virtual.

Com o tempo, a iniciativa foi gerando resultados. Os primeiros resultados foram simples: o carrinho andava em linha reta e fazia algumas curvas, mas tinha dificuldades em desviar de obstáculos, por exemplo. O projeto continua em desenvolvimento e estão ocorrendo aprimoramentos da simulação e do treinamento do modelo para que fique ainda mais completo.

“Ainda temos esperança que o modelo possa ser realmente ‘físico’ colocando essa IA que treinamos em um carrinho real, porém sabemos que isso apresentará várias dificuldades”, relata Nelson Alves, 22 anos, um dos integrantes do grupo que participou do projeto. Para isso, eles terão que adaptar os controles virtuais para os controles do carrinho real, além de incrementar funcionalidades que não estavam previstas anteriormente, como terrenos irregulares e parâmetros físicos (massa, resistência do ar e atrito) que podem ser bem distintos entre os dois.