O Departamento de Ciência da Computação (DCC) da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) tem a tradição de fomentar talentos que contribuem significativamente em várias áreas da Ciência da Computação. Um desses trabalhos foi realizado pelo ex-aluno Leandro Campos (LinkedIn), hoje pesquisador em inteligência artificial no Inter & Co, antigo Banco Inter. Em suas pesquisas, Leandro proporcionou diversos benefícios para projetos de código aberto.
Mestre em Ciência da Computação pelo Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (PPGCC) da UFMG , uma das metas do Leandro para o ano de 2022 era se envolver em algum projeto de código aberto. “Eu queria não só expressar minha gratidão à comunidade que desenvolve uma das ferramentas que utilizo diariamente para trabalho e estudo, mas também aprender boas práticas de programação com alguns dos engenheiros de software mais habilidosos do mundo”, afirma o ex-aluno. O projeto escolhido foi o TensorFlow Probability, uma biblioteca Python que facilita combinar modelos probabilísticos e aprendizado profundo em hardware moderno. Em 2022, Leandro foi o terceiro maior contribuidor do TensorFlow Probability em número de linhas de código adicionadas e o segundo em número de commits criados no ano.
Uma das contribuições mais significativas do Leandro foi a proposta e implementação de uma solução numérica para calcular todas as derivadas parciais de primeira ordem da função beta incompleta regularizada. Essa contribuição é útil, entre outros casos de uso, para diferenciar amostras de distribuições de probabilidade. Conforme Leandro, dependendo dos valores de entrada, a implementação existente sofria de perda moderada a alta de acurácia numérica e retornava uma quantidade incômoda de valores infinitos ou indefinidos. “A solução proposta mitigou esses problemas e foi otimizada para aceleradores de hardware (GPUs e TPUs). Este trabalho foi elogiado como “incrível” pelo engenheiro do Google que revisou a contribuição, que também destacou a reflexão e o cuidado evidenciados nas análises conduzidas”, contou.
O professor e coordenador do Laboratório de Compiladores do DCC, Fernando Magno Quintão Pereira, ficou bem impressionado com as contribuições que o Leandro fez. “Leandro teve três contribuições aceitas no TensorFlow (o sistema de aprendizagem de máquina mais famoso que existe): Derivadas parciais da função beta incompleta regularizada, Inversa da função beta incompleta regularizada e suas derivadas parciais, e Função de distribuição acumulada da distribuição t de Student, sua inversa e respectivas derivadas parciais. Fiquei bem impressionado com a qualidade do trabalho dele. Ele conseguiu melhorar funções já muito bem estabelecidas. A função Beta, por exemplo, é coisa que existe a centenas de anos, e tem dezenas e dezenas de implementações. É bem impressionante que ainda seja possível melhorar esse tipo de coisa”, disse orgulhoso.
