Miguel, você se dedica diariamente ao estudo de como a IA pode ser usada para otimizar as redes móveis. O que torna os métodos de IA uma boa opção para a Rohde & Schwarz?
Nossos métodos de aprendizado de máquina visam o que chamamos de "otimização guiada" das redes móveis. Ao levar em consideração a dimensão temporal dos dados de testes, esses métodos expõem comportamentos estranhos na rede, por exemplo, quedas repentinas nos ICDs ou falhas que afetam o desempenho da rede. Seria muito difícil detectar esse tipo de comportamento usando outros métodos estatísticos padrão. Além disso, nossos métodos também ajudam a comparar diferentes operadoras ao atribuir uma pontuação aos testes que elas fazem com base em um processo de aprendizado que examina milhares de outros testes realizados em diversas condições de rede. Essas pontuações obtidas por meio do aprendizado de máquina medem o desempenho dos testes em condições de rede existentes. Esse método é único e apresenta uma nova forma de comparar resultados de testes.
Qual é a vantagem da IA em comparação com a análise humana?
A principal vantagem é a economia de custos, visto que a IA pode reduzir o longo período que um analista humano leva revisando milhares de horas de dados dos testes em comunicações móveis para extrair as regras que podem pontuar um teste ou detectar uma condição de rede anormal. Com o aprendizado de máquina, essas regras são extraídas automaticamente dos dados. Dessa forma, o analista humano pode se concentrar exclusivamente nos testes expostos e realizar uma análise mais aprofundada para encontrar a solução adequada.
Estamos interessados em sua trajetória profissional. Como foi a primeira vez em que você se deparou com a IA?
Alguns anos atrás, comecei a ver aplicações baseadas em IA capazes de fazer coisas que eu não tinha ideia de como fazê-las usando software convencional. Rapidamente, percebi que eu me tornaria obsoleto como engenheiro de software se não aprendesse mais sobre a IA. Eu me inscrevi em um nanodegree da Udacity, participei de um curso de férias sobre aprendizado profundo e iniciei meu doutorado em IA aplicada à música.
Quais aspectos da IA são mais fascinantes para você?
Eu, particularmente, sou fascinado pelo subdomínio de aprendizado profundo da IA, com o qual podemos criar aplicações de software que, até pouco tempo atrás, eram inimagináveis. O aprendizado profundo pode ser considerado um grande avanço no nível de automação que podemos alcançar com softwares. Visto que os softwares e os dados estão em todos os lugares, o aprendizado profundo tem o potencial de mudar qualquer setor da economia.
Faz parte da filosofia da nossa empresa conceder aos funcionários o máximo de liberdade possível para transformar suas ideias em realidade. O que você mais aprecia na Rohde & Schwarz?
Sou um grande defensor da cultura da empresa, que demonstra confiança em seus funcionários e cria um ambiente de trabalho saudável como recompensa. Eu aprecio a oportunidade de poder trabalhar em casa. Isso permite que eu me concentre melhor no trabalho e acompanhe as novas tecnologias que vão surgindo.
Por fim, gostaríamos que você desse um conselho para as pessoas que desejam desenvolver métodos de IA. Quais são as competências definitivamente necessárias?
Compreender o que é possível e o que não é possível com o aprendizado profundo é crucial para desenvolver aplicações de IA robustas e úteis.
Agradecemos a entrevista extremamente informativa, Miguel!
