O professor do Departamento de Ciência da Computação da University of Alberta, Canadá, J. Nelson Amaral, irá proferir, na sexta-feira, 9, na sala 2077 do ICEx, como parte da série de Seminários da Pós-graduação, a palestra "O que muda, o que perdura: questionando premissas na pesquisa em sistemas computacionais". O evento é aberto ao público e sem necessidade de inscrição prévia.
Resumo: Os sistemas computacionais mudam rapidamente, mas muitas das questões de pesquisa mais produtivas começam pela identificação de uma premissa tão familiar que deixamos de perguntar se ela é realmente necessária. Esta palestra examina esse processo a partir de trabalhos recentes em compiladores, arquitetura de computadores, otimização de programas e avaliação experimental de sistemas computacionais.
Colaborações recentes entre a UFMG e a University of Alberta na área de computação tensorial ilustram bem a importância de questionar pressupostos. Nosso trabalho sobre propagação de esparsidade mostrou que raciocinar sobre fatias de tensores e propagar informações sobre sua esparsidade pode resultar em uma análise de menor custo, em comparação com o acompanhamento individual de cada elemento, ao mesmo tempo em que revela oportunidades úteis de otimização. Mas esse trabalho também levanta outra questão: que estruturas importantes uma abstração baseada em fatias não consegue representar? Um trabalho mais recente sobre estruturas em bandas (bandedness) desenvolve uma abstração diferente, capaz de reconhecer estruturas diagonais e em bandas que escapam à análise anterior. Outros exemplos questionam por que o código compilado just-in-time precisa ser gerado novamente, de forma independente, em cada processo, e quais informações são realmente necessárias para predizer dependências de memória de maneira eficiente.
Esse hábito de questionar premissas também deve ser aplicado à forma como avaliamos resultados de pesquisa. As formas de sumarização de desempenho refletem a distribuição dos dados e sustentam as conclusões que delas extraímos? Descrevemos a metodologia com precisão suficiente para que um experimento possa ser examinado criticamente e repetido? E como podemos projetar experimentos cujas conclusões continuem relevantes à medida que mudam as máquinas, as cargas de trabalho e os sistemas de software?
Esses exemplos abrangem diferentes níveis da pilha de computação, mas compartilham um tema comum: o progresso muitas vezes surge quando conseguimos separar aquilo que é fundamental daquilo que é apenas convencional. A palestra utiliza esses exemplos para refletir sobre como pesquisadores identificam premissas que merecem ser questionadas, como uma abstração útil hoje pode se tornar o ponto de partida para a pesquisa de amanhã e o que faz com que tanto uma questão de pesquisa quanto às evidências experimentais que sustentam esta questão perduram enquanto as tecnologias ao seu redor se transformam.
Biografia: J. Nelson Amaral é professor de Ciência da Computação na University of Alberta e possui doutorado pela University of Texas at Austin. Sua pesquisa inclui trabalhos em compiladores, otimizadores e computação de alto desempenho. Sua atuação em serviço à comunidade científica inclui a presidência geral (General Chair) da 23rd International Conference on Parallel Architectures and Compilation Techniques, em 2014, da International Conference on Performance Engineering, em 2020, e da International Conference on Parallel Processing, também em 2020. Entre os reconhecimentos recebidos estão o título de ACM Distinguished Engineer, IBM Faculty Fellow, IBM Faculty Awards, o prêmio IBM CAS “Team of the Year”, o Faculty of Science Excellent Teaching Award, o prêmio da Graduate Student Association da University of Alberta por excelência na orientação de estudantes de pós-graduação, o prêmio da University of Alberta por excelência em mentoria de pesquisa e atividades criativas de estudantes de graduação, o University of Alberta 2020 COVID-19 Remote Teaching Award, além de prêmios de artigo distinto e de melhor artigo em conferências de destaque.
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