No dia 28 de junho, às 13h, a Escola Politécnica (Poli) da USP realizará o lançamento da Biblioteca de Mapas Auto-Organizáveis IntraSOM, uma plataforma desenvolvida por pesquisadores da Escola para ser amplamente utilizada por cientistas no processamento de dados complexos, com diversas variáveis. Os recursos da Biblioteca podem ser utilizados na construção de mapas que preservam características topológicas, o que possibilita aos cientistas, das mais diversas áreas, compreender melhor variáveis e fenômenos, bem como executar tarefas comuns à ciência de dados. O evento será híbrido, realizado presencialmente no Auditório Prof. Francisco Romeu Landi, e transmitido pelo canal da Poli no Youtube. As inscrições podem ser feitas no link.

Além de apresentar os recursos da Biblioteca, o encontro promovido na Poli pretende difundir os sistemas de auto-organização de dados entre a comunidade científica. A técnica Mapas Auto-Organizáveis, também conhecida pela sigla ‘SOM’, do inglês Self-Organizing Maps, consiste em uma ferramenta poderosa de aprendizado de máquina para decifrar dados complexos, e sua utilização independente do tema estudado. “Os recursos de auto-organização mais desenvolvidos ficavam muito restritos a nichos de programação em linguagens pouco acessíveis. A implementação de uma biblioteca robusta de SOM  em Python, atualmente uma das linguagens de programação mais acessíveis, traz a possibilidade de difundir sobremaneira as aplicações dos Mapas Auto-Organizáveis”, reforça Cleyton, que acredita que uma biblioteca acessível trará a contribuição de disseminar a técnica SOM em diversas outras áreas da ciência e tecnologia, “esta técnica fantástica, ainda que seja razoavelmente utilizada no meio científico, tem um grande potencial de expansão e aplicação na indústria ou mesmo agências administrativas e governamentais”.

Os idealizadores da Biblioteca, o professor da Poli, Cleyton de Carvalho Carneiro, e o doutorando Rodrigo César Teixeira de Gouvêa, juntamente com os colaboradores, professor Rafael dos Santos Gioria e o mestrando Gustavo Rodovalho Marques, vêem grande potencial em sua utilização. De pesquisadores que estão iniciando sua jornada acadêmica em uma iniciação científica, até docentes e pós-doutorandos da universidade, a ferramenta foi concebida para possibilitar diversas aplicações. “A técnica SOM é bastante difundida entre os usuários de aprendizado de máquina não-supervisionado, e pode ser utilizada em ampla variedade de aplicações, dos mais diversos ramos científicos e tecnológicos”, detalham Cleyton e Rodrigo.

Por que Python? – Os pesquisadores escolheram a linguagem de programação pelo potencial da ferramenta para ampliar as colaborações entre cientistas em diversas áreas, além de já possuir um grande número de usuários. “Quando comecei a estudar SOM, em 2009, ainda no meu doutorado, aprendi esta técnica e usávamos um aplicativo comercial e fechado. Mesmo os poucos aplicativos comerciais tinham limitações, e não conseguiríamos conectar com o universo de bibliotecas que o Python traz. Então trouxemos as nossas demandas para o Python, e desenvolvemos a Biblioteca IntraSOM com o trabalho do Rodrigo. As Bibliotecas consolidadas trazem utilidades enormes em múltiplas ciências”, defende Cleyton.

Uma Biblioteca aberta –  Uma das premissas do projeto é que o recurso fique aberto dentro do GitHub, uma plataforma de hospedagem de códigos-fonte, para difundir a ciência. “Acreditamos que isso será útil não só para nós, mas para outras finalidades científicas e tecnológicas. Deixamos o módulo principal aberto, o que não nos impede de desenvolvermos módulos específicos, fechados porém acopláveis aos módulos abertos, para a necessidade de uma organização, indústria ou pesquisa”.

Rodrigo ressalta o diferencial da IntraSOM com relação a outras bibliotecas, em relação à divulgação e extensão. “Dificilmente as Bibliotecas têm uma documentação, como fizemos, com exemplos e ensinando como fazer. Fizemos questão de apresentar códigos comentados, com aplicações exemplificadas, pois a ideia é disponibilizar para incentivar as pessoas a começarem a usar o aprendizado de máquina e os mapas auto-organizáveis”.