Mestrandos do CCET são premiados em competição internacional
Lucas Candiani Souza e Carlos Gomes de Carvalho Junior, mestrandos do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC) da UFSCar na área de Aprendizado de Máquina, orientados por Hermes Senger e Murilo Naldi, docentes do Departamento de Computação (DC), foram premiados em uma competição de inversão sísmica promovida pela Universidade de Yale e disputada no Kaggle.
A inversão sísmica é uma técnica que busca reconstruir as propriedades (neste caso, a velocidade acústica) de um meio (normalmente o solo) a partir de sismogramas, que registram as reflexões das ondas acústicas.
O Kaggle é um site conhecido na área de Aprendizado de Máquina por hospedar conjuntos de dados e por realizar competições, cujo objetivo é desenvolver um modelo (geralmente redes neurais) que consiga solucionar um determinado problema com o menor erro possível.
A competição é denominada "Yale/UNC-CH - Geophysical Waveform Inversion", pois foi organizada pela Universidade de Yale em parceria com a UNC, duas universidades dos Estados Unidos. No evento, há um conjunto de sismogramas e de modelos do subsolo (uma imagem 2D). Com esse conjunto, os concorrentes devem treinar um modelo que consiga inferir o subsolo dado determinado sismograma com o menor erro possível. A equipe que conseguir o modelo com menor erro é a campeã.
"O diferencial da nossa abordagem foi simular propagações de onda em modelos de subsolo que geramos, para aumentar a quantidade de dados, e melhorar a capacidade de generalizar (aprender) da rede neural. Além disso, combinamos com inversão sísmica tradicional para refinar a saída da rede", explica Souza.
"Tínhamos um conjunto de 65 mil sismogramas, dos quais não sabíamos o modelo do solo pelo qual ele foi propagado, e enviamos as predições do nosso modelo para esse conjunto para a competição e recebíamos uma pontuação com base no erro. Podíamos fazer cinco submissões por dia, então íamos refinando nosso código e tentando melhorar. No fim, quem recebesse prêmio apenas precisava disponibilizar publicamente o código", acrescenta.
A equipe com os alunos da UFSCar ficou em 12° lugar de 1.365 times, o que rendeu uma medalha de ouro. Vale ressaltar que nessa competição as medalhas não funcionam como em competições normais (ouro apenas para o primeiro). Ganham medalha de ouro as 10 primeiras posições, aumentando em uma a cada 500 equipes participantes. Como havia mais de 1350 equipes, as 12 primeiras posições receberam medalha de ouro.
"Chegamos em uma solução com resultado bem próximo da solução campeã. Mesmo assim, foi satisfatório saber que conseguimos desenvolver soluções competitivas com grandes especialistas em Aprendizado de Máquina do mundo", finaliza o aluno.
Fonte: CCS UFSCar