Entrevista a Rosaldo Rossetti
Entrevista por Christina Genet | Fotografia por Cátia Vilaça
Rosaldo Rossetti é professor no Departamento de Engenharia Informática da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP). É atualmente diretor da licenciatura em Engenharia Informática e Computação e chief operating officer do ARMIS.Lab@FEUP, um laboratório de I&D dedicado à investigação e inovação em inteligência artificial e aprendizagem automática.
Desenvolve a sua atividade científica como investigador afiliado do LIACC – Artificial Intelligence and Computer Science Lab e colaborador do centro de investigação SYSTEC, ambos sediados na FEUP. Desempenha funções de liderança no IEEE Intelligent Transportation Systems Society, onde preside atualmente ao subcomité técnico de Artificial Transportation Systems and Simulation.
Os seus principais interesses de investigação incluem modelação comportamental, simulação social, análise de dados espácio-temporais e machine learning, com especial enfoque na mobilidade inteligente, nos sistemas de transporte artificiais e na simulação multiagente.
Construção Magazine (CM) – Pode contar como surgiu o seu interesse pela questão da inteligência artificial e como começou o seu percurso nesta área?
Rosaldo Rossetti (RR) – Sou engenheiro civil de formação. Fiz uma primeira licenciatura em Engenharia Civil em meados dos anos 1990, na Universidade Federal do Ceará, em Fortaleza, no Brasil. Logo no início do curso, tive a oportunidade de obter algumas bolsas de mérito académico e fui convidado por um professor para ser monitor de uma unidade curricular. Nessa altura, por causa da geometria descritiva, começámos a utilizar sistemas de CAD (Computer Aided Design). Esse professor estava a regressar do seu doutoramento na área de estruturas e trazia muitas ideias relacionadas com a automação de projetos de estruturas de betão. Tornei-me bolseiro dele e comecei a trabalhar com programação de sistemas de CAD aplicados a estruturas de betão e à análise estrutural. Foi muito interessante e permitiu-me começar a lidar com computadores de uma forma mais direta. Quando terminei a licenciatura, decidi seguir uma carreira mais ligada à investigação e à academia. No momento de escolher a área em que iria desenvolver esses estudos, pensei: se a engenharia está cada vez mais a ser feita com o apoio dos computadores, então quero tentar desenvolver os programas que fazem engenharia. Foi assim que decidi fazer um mestrado em Ciência de Computadores, procurando ligar os dois mundos: o da Engenharia Civil e o da Computação. Identifiquei-me particularmente com a área da simulação computacional e decidi aprofundar esse caminho, orientando-me cada vez mais para a área das vias de comunicação, dos transportes e da engenharia de tráfego — curiosamente, uma das áreas de que menos gostava durante a licenciatura. Mais tarde, fui para a Universidade de Leeds, no Reino Unido, onde continuei o doutoramento, integrado no grupo de modelação de redes de transportes do Instituto de Estudos de Transportes (Institute for Transport Studies – ITS). A partir daí, comecei a dedicar-me de forma mais consistente à área dos transportes e da simulação de tráfego. A inteligência artificial surgiu de forma bastante natural nesse percurso, até porque o grupo com o qual trabalhei no mestrado tinha também uma forte ligação à área da inteligência artificial.
CM – Codirigiu o Laboratório de Inteligência Artificial e Ciência de Computadores da Faculdade de Engenharia Civil do Porto durante dois mandatos. Este laboratório foi criado em 1988. O que era considerado inteligência artificial nessa altura?
RR – A inteligência artificial evoluiu imenso desde 1988, mas, na verdade, a IA é muito anterior a essa data. Existem várias linhas de pensamento e de desenvolvimento dentro da inteligência artificial. Nos últimos anos, temos assistido a uma expansão muito grande, sobretudo devido à utilização cada vez mais intensiva das redes neuronais. Isso está diretamente ligado ao poder computacional de que dispomos hoje, que é incomparavelmente superior ao que existia naquela altura. De forma simplificada, podemos falar de duas grandes abordagens. Por um lado, a chamada inteligência artificial conexionista, mais orientada para a implementação de redes neuronais, que procura emular o raciocínio humano a partir da estrutura dos neurónios e das suas conexões. Por outro lado, existia e continua a existir uma inteligência artificial mais ligada aos métodos simbólicos, baseada num raciocínio lógico, em que os símbolos são interpretados e relacionados de forma estruturada. Com o tempo, a IA conexionista acabou por ganhar muito mais destaque, precisamente por causa do aumento do poder computacional, que hoje nos permite fazer coisas extraordinárias com redes neuronais. Já em 1988 existia bastante investigação na área das redes neuronais, mas estas eram muito mais pequenas. O poder de processamento disponível não era suficiente para lidar com redes de grande dimensão. As redes profundas que utilizamos hoje trabalham com milhares ou milhões de entradas, algo que não era viável naquela época. Tratava-se de redes mais pequenas, com menor capacidade de representação e de raciocínio. Ainda assim, já se sabia bastante sobre o potencial da inteligência artificial, embora estivesse limitada pelas condições tecnológicas da época. Existiam, por exemplo, os expert systems. Hoje fala-se muito de agentic AI, mas os agentes de inteligência artificial já existiam em meados da década de 1980, e já se fazia muito trabalho interessante nessa área.
CM – Qual é a maior diferença entre a inteligência artificial dessa época e a IA que utilizamos hoje?
RR – Hoje, o poder computacional permite que as redes neuronais façam praticamente tudo dentro do domínio da inteligência artificial. Essa capacidade de resolver um grande número de tarefas acabou por tornar as redes neuronais a solução mais adotada nos métodos atuais. Diria que essa é, talvez, a principal diferença. Todos os métodos e técnicas que estão por detrás dos grandes modelos de linguagem definem grande parte das soluções que hoje reconhecemos como inteligência artificial. Esta evolução foi possível graças ao desenvolvimento paralelo do hardware e do software. À medida que o poder computacional aumentava, começaram a ser experimentadas redes neuronais cada vez maiores. Quando esse poder atingiu uma dimensão que permitiu trabalhar com redes gigantescas, esses dois caminhos acabaram por convergir no que vemos hoje. Para se ter uma ideia, um computador de secretária de há alguns anos tinha provavelmente menos poder computacional do que um telemóvel que hoje carregamos no bolso. Só esse facto já representa um avanço extraordinário. (...)
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