Professor do Câmpus Goiânia tem artigo premiado no 38º Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados

Professor da área de Informática do Câmpus Goiânia do IFG, Douglas Rolins de Santana, recebeu o prêmio de melhor artigo completo publicado, durante o 38º Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados (SBBD) - 2023, que ocorreu de 25 a 29 de setembro, na Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (PUC Minas), na cidade de Belo Horizonte, em Minas Gerais.

O professor da área de Informática do Câmpus Goiânia do Instituto Federal de Goiás (IFG), Douglas Rolins de Santana, recebeu o prêmio José Mauro de Castilho, de melhor artigo completo publicado, durante cerimônia de premiação realizada no 38º Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados (SBBD) - 2023, que ocorreu de 25 a 29 de setembro, na Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (PUC Minas), na cidade de Belo Horizonte, em Minas Gerais. O artigo de título: “Junções por Similaridade Aproximadas em Espaços Vetoriais Densos (Approximate Similarity Joins over Dense Vector Embeddings)” é resultante de pesquisa de mestrado em Ciência da Computação, cursado pelo docente na Universidade Federal de Goiás (UFG), que foi recentemente concluída.

O artigo premiado foi escrito pelo professor do Câmpus Goiânia em coautoria com seu orientador, professor Leonardo Andrade Ribeiro, da UFG. O trabalho completo, escrito na língua inglesa, está disponível nos anais do 38º Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados pelo link: https://sol.sbc.org.br/index.php/sbbd/article/view/25516. Conforme explica o professor Douglas de Santana, o estudo aborda sobre a criação de algoritmos para realizar operação de junção por similaridade em grandes conjuntos de dados, sendo que tais dados são representados por vetores gerados por modernos e grandes modelos de linguagem (LLMs), como BERT, GPT-4, dentre outros. A junção por similaridade é uma operação básica em sistemas de bancos de dados cujo objetivo é encontrar dados semelhantes.

“Atualmente, há uma necessidade de melhorar a performance desta operação, considerando o uso dos grandes modelos de linguagem que geram melhores representações semânticas dos dados. Assim, este trabalho de pesquisa objetivou criar métodos para otimizar a operação de junção por similaridade nos dados representados por estes espaços vetoriais, para que seja possível utilizar tais representações em aplicações de tempo real, como recomendação de conteúdo e integração de dados”, esclarece o professor Douglas.

O SBBD é o evento oficial da Sociedade Brasileira de Computação (SBC) sobre ciência e tecnologia na grande área de bancos de dados. É a principal conferência brasileira e a maior da América Latina sobre Ciência de Dados e Big Data. Para o professor Douglas, a conquista do prêmio foi muito significativa: “A conquista dessa premiação representa para mim o reconhecimento do trabalho realizado durante o desenvolvimento da pesquisa e do artigo. É uma validação do esforço e da qualidade da pesquisa realizada, o que me motiva a continuar aprimorando meu trabalho na área e contribuindo para o avanço do conhecimento científico e tecnológico”.

Coordenação de Comunicação Social do Câmpus Goiânia do IFG.