Investigadores LIAAD/INESC TEC vencem prémio na Alemanha
Luís Matias e Petr Kosina, investigadores do Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão (LIAAD) do INESC TEC, venceram o 1º prémio na competição de Data Mining da Resource-aware Machine Learning - International Summer School 2012, que se realizou no dia 7 de setembro na Technische Universität Dortmund, na Alemanha. Trata-se de um evento prestigiado pela qualidade dos oradores que consegue atrair todos os anos.
Foram cerca de 50 os estudantes que competiram no desafio que passava por desenvolver um modelo que permitisse classificar dados provenientes de vários smart phones em relação à sua localização (estação base) seguinte com o máximo de precisão e o mínimo número possível de atributos. O objetivo final era construir uma ferramenta de Mobile Phone Tracking, que consiste basicamente em tentar saber qual é a próxima posição do telefone/indivíduo (ou seja, através da identificação da estação base mais próxima), com base no histórico de dados do seu telemóvel.
A ideia era tentar encontrar uma metodologia que obtivesse a melhor precisão, ou seja, adivinhar a próxima posição do telemóvel com o menor número possível de erros. Essa metodologia podia ser composta por métodos de pré-processamento, seleção de variáveis e seleção dos algoritmos a utilizar para a aprendizagem e classificação automáticas. A pontuação final também tinha em conta o número de variáveis que eram utilizadas uma vez que monitorizar as 120 variáveis de um smartphone tem um custo insustentável de energia que rapidamente consumiria a sua bateria. Logo, era beneficiado um uso mínimo de recursos.
A metodologia proposta pelos investigadores do LIAAD utilizava apenas um conjunto de duas/três variáveis de decisão e uma técnica de ensemble – Stacking – com recurso Redes Bayesianas e Árvores de Decisão baseadas em regras de classificação. Com esta solução, os investigadores obtiveram a melhor pontuação na competição.
Luís Matias encontra-se atualmente a frequentar o Doutoramento em Informática na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP), e é especialista em algoritmos de Machine Learning para resolução de problemas de Classificação Supervisionada e Não Supervisionada, Regressão e de análise de séries temporais em contextos de fluxos contínuos de dados. É ainda Assistente Convidado no DEI-FEUP desde setembro de 2009.
Petr Kosina é originário da República Checa e encontra-se atualmente a frequentar o Doutoramento em Informática pela Masaryk University (MU), estando a desenvolver investigação no LIAAD. Os interesses de investigação de Petr incluem data mining a partir de fluxos de dados, nomeadamente classificação e deteção de mudanças.
