Aluno da Unicentro é premiado em Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional

O artigo apresentado por Carlos Daniel Pohlod, que é aluno do curso de Ciências da Computação da Unicentro, foi considerado um dos três melhores desenvolvidos por estudantes de graduação e inscritos no XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, o Eniac. O texto “Thompson sampling in heuristic selection for the quadratic assignment problem” é resultado da pesquisa de iniciação científica orientada pela professora Carolina Paula de Almeida que, segundo Carlos, foi a principal incentivadora para que ele inscrevesse o trabalho no evento. “Assim que a gente concluiu a versão da iniciação científica para postar na Unicentro, a minha orientadora sugeriu publicar no Eniac, porque ela gostou bastante do resultado que a gente teve e achou que seria relevante divulgar os resultados como um artigo científico”, conta.

O Eniac é organizado pelo Center for Artificial Intelligence, o C4AI; pela USP, que é a Universidade de São Paulo; pelo Centro Universitário FEI e tem apoio da Sociedade Brasileira de Computação, a SBC. “Para mim, só de estar apresentando ali com eles é muito legal e acabar se classificando foi bem surpreendente. Acho que é algo que marca bastante a minha carreira, minha trajetória tanto acadêmica como profissional. Também é legal ver que uma universidade do interior oferece uma estrutura para que os estudantes consigam estar junto com os universitários dos grandes centros”, avalia Carlos.

Os dados e análises expostos no artigo premiado são resultado de duas iniciações científicas em sequência desenvolvidas por Carlos com orientação da professora Carolina. Trabalho que, para o estudante, é significativo, também, para melhorar sua prática profissional. “Agora que eu estou atuando profissionalmente no estágio, eu vejo o quanto isso me ajudou e o quanto isso influencia hoje na minha velocidade para encontrar respostas para os problemas do dia-a-dia”.

Para a professora Carolina, a percepção de Carlos é correta, na medida em que a pesquisa buscou possíveis soluções para problemas reais e, assim, melhorar a qualidade de vida da comunidade. “A relevância, especificamente desse problema que foi tratado nesse artigo, que é o problema quadrático de alocação, ela se dá pela sua aplicabilidade prática, pois ele modela diversos problemas do mundo real, tais como alocação interna de um centro de distribuição, o projeto de placas eletrônicas, o  projeto de um campus e o planejamento de hospitais”, detalha.

O artigo “Thompson sampling in heuristic selection for the quadratic assignment problem” é assinado ainda pela professora Sandra Mara Venske.