Um dos grandes diferenciais do MBA em Inteligência Artificial e Big Data do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é o time de professores com trajetórias de destaque internacional. Entre eles está Caetano Traina Junior, o qual acredita que fazer parte de um projeto inovador como o MBA é uma oportunidade para compartilhar 47 anos de experiência e conhecimento nos campos de IA e Big Data, que juntos oferecem diferentes soluções ao mercado.
Mestre em Ciências da Computação, Doutor em Física Computacional, com Pós-Doutorado na Universidade de Carnegie Mellon University, nos Estados Unidos, o docente é hoje uma referência no campo de Banco de Dados e Recuperação de Imagens no Brasil. Caetano diz que, atualmente, muitas vezes falamos em Inteligência Artificial sem entender que essa tecnologia existe há 50 anos. “O que a gente faz, no fundo, é um processamento numérico”, simplifica o professor fazendo referência às suas primeiras pesquisas.
Para entregar essa simplicidade aos alunos, Caetano ajudou a elaborar o currículo do MBA em Inteligência Artificial e Big Data do ICMC junto às coordenadoras do curso, Roseli Francelin Romero e Solange Oliveira Rezende. Nas aulas, Caetano ministra disciplinas que conectam sua vasta experiência em Banco de Dados com as novas demandas do mercado por soluções de Big Data. “Banco de Dados é o suporte para a Inteligência Artificial”, afirma ele ao defender que a capacidade de organizar e processar grandes volumes de dados é essencial para que as soluções de IA possam ser aplicadas com sucesso no mercado. “Organizar e catalogar os dados é uma coisa que eu gosto muito”, completa Caetano, animado sobre o prazer de categorizar processos e elementos para encontrar soluções.
Assim, para atender a diversidade de formações dos quase 300 alunos que participam do MBA, o professor se preocupa em trazer os conhecimentos de IA para a rotina. “Quando você tem um modelo do mundo real, ele é a representação de um pedacinho do mundo. Como humanos, nós fazemos isso todo dia, estamos sempre interpretando informações que recebemos e tomando decisões a partir daquilo que percebemos ao nosso redor.” explica Caetano, ao relacionar o conceito de banco de dados à nossa memória.
Banco de dados e IA – Contudo, em meio ao enorme volume de informações e dados disponíveis atualmente, Caetano percebe que sua missão como professor é também direcionar os alunos sobre os dilemas da indústria. Em suas aulas, ele mostra aos alunos a aplicação diversa dessas tecnologias em problemas práticos e reais de mercado, ressaltando que trabalhar com Inteligência Artificial é mais uma questão de descobrir e definir o problema do que encontrar sua solução.
Delimitar onde colocar energia e aprender quais perguntas precisam ser feitas é uma habilidade que Caetano adquiriu ainda na década de 1980, fora da academia. Na época, assistiu um colega próximo, de muito talento, se afastar da computação por não conseguir acompanhar o avanço rápido da tecnologia. “Ter passado por isso com ele me ensinou muito”, reflete. A partir dali, o professor passou a não se cobrar em saber todas as inovações da área e sempre que vê algo novo se pergunta: “Será que isso vai ser útil para o que eu estou fazendo ou não?”
O motor que gira a engrenagem – A personalidade questionadora do professor guiou seus passos desde os tempos em que era estudante de Engenharia Elétrica. Quando Caetano Traina Junior se tornou professor, ainda na graduação, não havia determinado essa posição como um sonho de carreira. Naquela época, o jovem estudante do último ano de Engenharia Elétrica estava mais se perguntando como um computador funcionava. Em 1977, no contexto da Guerra Fria, inovações tecnológicas não eram de fácil acesso. “Os Estados Unidos, que eram os grandes fornecedores de equipamento computacional, não divulgavam como os computadores funcionavam”, relembra.
Coincidência ou sorte, era exatamente esse tipo de atitude e conhecimento que o Prof. Odelar Leite Linhares, um dos fundadores e então chefe do Departamento de Ciências de Computação e Estatística da USP em São Carlos, estava precisando. Odelar viu em Caetano a curiosidade necessária para ingressar na incipiente área da computação. Assim, em setembro de 1977, aos 23 anos, enquanto ainda cursava o último ano de Engenharia Elétrica, Caetano recebeu o convite para se tornar professor substituto na disciplina de Elementos de Lógica Digital do então curso de Bacharelado de Computação do ICMC. “Você pega a disciplina no meio do curso e eu te contrato assim que você se formar”, se recorda Caetano das palavras ditas por Odelar.
Quase meio século depois, a trajetória sólida de Caetano mostra que o voto de confiança dado a ele pelo professor Odelar não foi por acaso. No seu doutorado, por exemplo, após construir um simulador de computadores na graduação, Caetano tinha uma arquitetura de processamento paralelo específico para atender às necessidades dos físicos do IFQSC, porém o desafio agora era outro. “No doutorado eu fiz um computador capaz de processar os dados, mas os processos precisavam de muitos dados, e a parte tratar a armazenagem corretamente ficou faltando. Por isso, eu fui trabalhar nessa questão depois do doutorado”, explica o professor enquanto desenha a trajetória que o fez se tornar referência em Big Data.
Inspiração na música – Atuar na área de tecnologia e banco de dados encontra um propósito que o acompanha por toda sua vida. Antes da graduação e durante os primeiros anos do curso, Caetano queria ingressar na indústria de instrumentos musicais. “Eu não tenho ouvido para tocar, mas eu gostava de fazer os instrumentos, especialmente naquela época em que a música eletrônica engatinhava”, conta modestamente o professor, que por nove anos frequentou aulas de piano e era responsável por construir os amplificadores das bandas dos amigos.
Foi movido pelo desafio de construir soluções e “ver as coisas funcionarem” que, em 1997, o docente foi apresentado ao desafio que o levaria para fora do país. Caetano tinha um amigo que havia começado a trabalhar em um hospital em São Paulo e tinha um problema para armazenar os exames de imagem. Naquela época, os sistemas de armazenagem de dados só guardavam números e textos curtos. Entretanto, o hospital precisava armazenar e categorizar os exames de imagem para que os médicos tivessem acesso quando se deparassem com algo já visto. “Armazenar as imagens não é problema, o grande problema é achar as imagens lá dentro”, explica.
Ou seja, para construir um banco de dados de imagem é necessário categorizar, por meio de palavras e números, cada imagem pelos elementos semelhantes que elas apresentam. “Eu busco por similaridade porque eu não quero uma imagem igual a essa, eu quero algo parecido”, complementa. Foi imerso no desafio de desenvolver um padrão de similaridade para categorização de imagens que o professor Caetano iniciou seu Pós-Doutorado na Universidade Carnegie Mellon, em Pittsburgh, nos Estados Unidos.
Na experiência, Caetano aprofundou ainda mais seus estudos em sistemas de recuperação de dados e se destacou internacionalmente por suas contribuições à ciência da computação. Agora, quando um médico precisa comparar a imagem para tratar uma doença com base em alguma outra radiografia similar, o programa desenvolvido por Caetano pode encontrar automaticamente uma forma lógica de comparação.
Seja na música, na informática ou como professor, a trajetória de Caetano mistura necessidade, interesse e oportunidade. Por isso, ele enfatiza que, em um cenário de rápida evolução, saber filtrar o que realmente importa é o segredo para não se perder em meio a tantas novas tendências. Texto: Carolina Pelegrin, da Fontes Comunicação Científica