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25/01/2022 - 15:20 - Atualizado em 26/01/2022 - 16:37
Alunos da UFU são premiados em desafio de inteligência artificial
Estudantes do curso de Sistemas de Informação desenvolvem solução para empresa de bebidas
Por: 
Marco Cavalcanti

Desafio foi realizado em outubro e novembro, de forma virtual. (Imagem: Reprodução/ABI Academy Hack)

Estudantes da área de tecnologia da Universidade Federal de Uberlândia (UFU) foram os ganhadores de uma competição dirigida a universitários promovida pela AmBev no fim do ano passado. Carlos Humberto Martins, Paulo Henrique Alves e Lucas Gabriel Teodoro - todos matriculados no curso de Sistemas de Informação - integraram a IT-IT, equipe vencedora dos desafios envolvendo inteligência artificial.

Eles concorreram com alunos de todo o Brasil: 245 estudantes de 70 universidades em 17 estados brasileiros se inscreveram no desafio da ABI Academy Hack (programa de inovação aberta entre a AmBev Tech e as universidades).

Matheus Costa, também aluno do curso de Sistema de Informações, foi premiado por sua atuação como embaixador da UFU no evento. Estiveram envolvidos, ainda, três docentes da Faculdade de Computação: Rafael Araújo, Gina Maira Barbosa e Jeferson Souza.

O problema solucionado pelos estudantes da UFU fez parte de uma das duas trilhas propostas: “Inteligência Artificial” e “Sistemas de Recomendação e Otimização” (cada uma com três desafios). Os alunos da UFU optaram  pelo desafio de construção de um Modelo OCR (Optical Character Recognition, ou Reconhecimento Óptico de Caracteres) para leitura de cópias de faturas de fornecedores e redes de suprimentos.

OCR é um programa que reconhece caracteres, transformando imagens de texto em texto puro. A meta era desenvolver um algoritmo que extraísse textos de faturas oriundas de diversos fornecedores, e que muitas vezes chegam em formatos de imagens.

Da esquerda para a direita, de cima para baixo: Carlos Humberto Martins, Lucas Gabriel Teodoro, Paulo Henrique Alves e Matheus Costa

“A primeira etapa foi uma pesquisa por métodos eficientes de OCR, onde encontramos um artigo sobre separação de parágrafos através de uma análise geométrica utilizando grafos'', conta Matheus Costa. Como explica o estudante, o grafo é uma estrutura matemática muito utilizada para modelar problemas computacionais, seja em nível conceitual ou de código.

“Surgiu, então, a ideia de utilizar o algoritmo proposto nesta tese para ‘quebrar’ as notas em blocos geométricos, extrair o texto de cada um desses parágrafos e classificar cada um desses textos para montar um data frame ou uma planilha”, relata.

O grupo, então, apresentou a ideia e ela foi aprovada para a segunda etapa, fase em que foi melhor desenvolvida. “Procuramos métodos de classificação que poderiam ser utilizados e observamos a dispersão de alguns dos dados do dataset (conjunto de dados) que foi disponibilizado pela Ambev-tech. Na última etapa, a chamada fase de prototipação, fizemos uma versão alfa do que poderia ser o classificador dos textos, escolhemos as bibliotecas para extração de texto e construção da nossa matriz com os dados necessários”, resume Costa.

Os vencedores receberam, como premiação, R$ 5 mil. A UFU foi a única universidade a ter duas equipes na fase final da competição (a outra equipe, não premiada, desenvolveu projeto para um dos desafios da trilha Sistemas de Recomendação e Otimização).

 

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