Mais de 50 participantes de todo o mundo na primeira edição da escola de verão dedicada a machine learning para o espaço

13-09-2023

Durante uma semana, 50 participantes de várias nacionalidades e áreas científicas, tiveram a oportunidade de explorar machine learning aplicada à ciência aerospacial, na 1.ª edição da Escola de Verão ML4Space da NOVA FCT.

“Esta primeira edição foi um sucesso, além de termos superado o número esperado de candidatos, conseguimos atrair pessoas de muitos pontos do mundo e dar a conhecer o que a NOVA FCT já faz nesta área” explica a coordenadora da escola, Cláudia Soares, professora do Departamento de Informática da NOVA FCT e investigadora do NOVA LINCS.

Machine learning (ML), ou aprendizagem automática, é uma disciplina dentro da Inteligência Artificial que desenvolve algoritmos para fazer previsões sobre eventos ou resultados futuros com base em padrões nos dados. Por exemplo, quando se tenta prever se vai chover amanhã, um algoritmo de ML poderia usar dados meteorológicos passados para fazer uma previsão sobre se vai chover ou não. Estes algoritmos são úteis em muitas situações, desde prever preços de ações até diagnosticar doenças. ML é utilizada em processamento de linguagem natural para reconhecimento de fala, tradução de idiomas, chatbots como o ChatGPT, em reconhecimento de imagem para deteção facial e deteção de objetos, e em ciber-segurança para identificar e prevenir ciber-ataques. Também é utilizada no domínio científico, como em astronomia e na descoberta de novos medicamentos.

A ML4Space proporcionou aos participantes a possibilidade de “treinarem modelos e executarem inferência combinando algoritmos com a física do problema”, como referiu a Cláudia Soares, “além de um intercâmbio de experiências entre investigadores, estudantes e profissionais da indústria”.
A organização do programa, o convívio e um atualizado estado da arte relativamente à aprendizagem automática na área espacial, foram pontos comuns destacados pelos participantes desta Escola.

“Machine learning tem vindo a adquirir um papel preponderante na área espacial e é com esse propósito que estou neste curso, pois é uma área pela qual tenho bastante interesse”, sublinha Giovanni Granatto, um dos participantes que trabalha na GMV, uma multinacional tecnológica que atua em diversas frentes empresariais: da aerospacial até sistemas de transporte inteligentes, segurança e tecnologias da informação, entre outras. É precisamente na aplicação de ML ao espaço que este jovem pretende especializar-se e esta Escola de Verão permitiu-lhe “adquirir conhecimentos avançados de machine learning e implementá-los na prática”.

Nelson Lima, aluno de doutoramento em Ciências Aplicadas à Gestão, é uma das presenças mais surpreendentes. “Quis satisfazer a minha curiosidade sobre a aplicação do machine learning à Gestão, saindo da minha zona de conforto e desafiar esta ligação, aparentemente, pouco óbvia, mas que é cada vez mais necessária”, explicou.

Para Fatina Basmadji, docente e investigadora no Space Research Centre of the Polish Academy and Sciences, esta foi “uma oportunidade para melhorar competências, combinar diferentes tópicos e testar as suas possíveis aplicações, por exemplo, em atividades do terceiro sector”. Foi através de uma colega de doutoramento na Polónia que soube da ML4Space e “decididamente, participaria novamente”.

A ML4Space decorreu entre 1 e 8 de setembro, no Campus de Caparica, no âmbito do Projeto Artificial Intelligence Fights Space Debris, cofinanciado pelo Plano de Recuperação e Resiliência e pelos Fundos Europeus NextGenerationEU.