No dia 17 de dezembro, irá decorrer a sessão “Knowledge‑Centric AI for Scientific Discovery”, no auditório EA4. A DEEC TALK contará com a participação de Carla P. Gomes, Professora Ronald C. and Antonia V. Nielsen de Computação e Ciência da Informação na Cornell University, diretora do Institute for Computational Sustainability e co-diretora do Cornell AI for Science Institute.

Sobre a oradora

Carla Gomes é Professora Ronald C. and Antonia V. Nielsen de Computação e Ciência da Informação na Cornell University, diretora do Institute for Computational Sustainability e co-diretora do Cornell AI for Science Institute. Doutorou-se em Inteligência Artificial na University of Edinburgh. A sua investigação abrange raciocínio por restrições em larga escala, otimização e aprendizagem automática. Mais recentemente, tem estado profundamente envolvida na criação do novo campo da Sustentabilidade Computacional e na IA para a Ciência. Gomes liderou duas expedições financiadas pela NSF em Sustentabilidade Computacional, publicou mais de 300 artigos (incluindo em revistas como Nature e Science) e recebeu o AAAI Feigenbaum Prize em 2021 e o ACM/AAAI Allen Newell Award em 2022. É Schmidt AI2050 Senior Fellow e Fellow da AAAI, da ACM e da AAAS.

Resumo

O desenvolvimento da IA centrada em dados tem sido muito rápido, mas continua a enfrentar limitações quando aplicada à descoberta científica e a decisões de alto impacto. Nesta palestra, apresento uma agenda centrada no conhecimento, que combina raciocínio de primeiros princípios com aprendizagem, integra conhecimento prévio com dados e permite analisar explicitamente compromissos e trade-offs para gerar recomendações interpretáveis. Ilustrarei esta abordagem na área da Sustentabilidade Computacional, ao longo de três eixos: descoberta, previsão e apoio à decisão. Para descoberta, uso Deep Reasoning Networks para resolver problemas inversos, como inferir estruturas cristalinas a partir de padrões de difracção de raios X; para previsão, recorro a modelos multi-entidade que cobrem distribuições de espécies, propriedades de materiais e carbono orgânico do solo; e, para apoio à decisão, desenvolvemos estratégias de planeamento hidroelétrico baseadas em fronteiras de Pareto na Amazónia e abordamos a conservação de peixes de água doce no âmbito da meta 30×30 das Nações Unidas. No conjunto, a IA centrada no conhecimento acelera a descoberta e apoia ações sustentáveis.