Conheça a contribuição do Nobel de Física Geoffrey Hinton na trajetória acadêmica de Alberto Paccanaro, da FGV Emap
Por Solange Monteiro, do Rio de Janeiro
Apesar dos mais de 20 anos que separam Alberto Paccanaro, professor da FGV Emap, e Geoffrey Hinton, Prêmio Nobel de Física de 2024, da época em que trabalharam como pesquisador e orientador na Universidade de Toronto, há pelo menos uma data do ano em que eles não deixam de se falar: 6 de dezembro, dia em que ambos fazem aniversário. Este ano, Paccanaro e Hinton terão a oportunidade de celebrar presencialmente em Estocolmo, Suécia, onde Paccanaro foi convidado a participar das atividades promovidas pela Universidade de Toronto em torno da premiação do Nobel, que acontecerá dia 10 de dezembro.
“Tenho muito boas lembranças do meu período de doutorado”, diz Paccanaro, recordando que suas perspectivas iniciais ao terminar o mestrado de Ciências da Computação na Itália, sua terra natal, passavam longe da vida de pesquisador. “Minha ideia na época sempre foi trabalhar no setor privado, em empresas”, conta. O início dessa mudança de rumo que o uniu a Hinton aconteceu quando Paccarano decidiu se engajar em um projeto de cooperação do governo italiano com o Paraguai para estruturar um departamento de computação em universidade em Assunção, após a derrubada do governo do ditador Alfredo Stroessner, em 1989. “O atraso nessa área era grande. Permaneci no Paraguai por quatro anos, período em que decidi me dedicar à área de pesquisa. Para isso, entretanto, precisava do doutorado, então comecei a me candidatar em várias universidades”, conta.
A escolha final pela universidade de Toronto se deu pelo interesse de Paccanaro por um tema no qual Hinton era pioneiro: o estudo de redes neurais, sistemas de computação que emulam o funcionamento dos neurônios humanos para reconhecer padrões e correlações entre dados brutos e aprimorar continuamente seu agrupamento e classificação. “A base dessas redes é a capacidade de fazer predições não a partir de um dado numérico, mas da relação entre descrições de objetos de um conjunto”, explica o professor da FGV Emap. Hinton, explica Paccanaro, é reconhecido por desenvolver modelos que permitem uma nova compreensão das redes neuronais artificiais, revolucionando o aprendizado de máquina em diversos setores, fundamental para o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA).
Paccanaro iniciou seu doutorado em 1996 e concluiu em 2022, em Londres, onde Hinton estruturou e fundou o Centro de Pesquisa Gatsby Computational Neuroscience Unit, na University College London (UCL). “Foi uma experiência importante. É impressionante o entusiasmo que Hinton tem pela pesquisa, bem como seu rigor: testa algo incansavelmente; enquanto não chegar aos 100%, nada é publicado”, descreve Paccanaro. “Também foi importante para mim o aprendizado junto a ele em como comunicar ideias com clareza, seja para um texto acadêmico, seja para uma palestra.”
Ao concluir o doutorado, Paccanaro despediu-se do período com Hinton para se especializar na aplicação de aprendizado de máquina a problemas específicos em biologia, medicina e farmacologia. Esses são os temas de estudo do PaccanaroLab da FGV Emap, escola da FGV à qual Paccanaro se somou em 2020. O fruto mais recente desse trabalho é o LanDis, ferramenta que apresenta através de uma interface gráfica clara e intuitiva, relações entre doenças hereditárias. “Aqui, não se trata de relacionar sintomas, mas suas similaridades no nível molecular”, conta.
Essa ferramenta de pesquisa do interactoma, como é conhecida a rede de interações moleculares, é online e gratuita, beneficiando o trabalho de um amplo grupo, de centros de pesquisa a farmacêuticas, para uma melhor compreensão das doenças – nesse caso, não através de pesquisas laboratoriais, mas da análise de mais de 44 milhões de pares de doenças hereditárias, observáveis através do LanDis. A contribuição dessa ferramenta pode ser particularmente importante em diagnósticos de doenças sobre as quais as informações genéticas ainda são limitadas. “Cada ponto identificado graficamente remete a links contento as publicações científicas mais relevantes relacionadas com as referidas doenças”, descreve. A identificação de conexões entre doenças, a partir de seus genes causadores, podem ajudar no desenvolvimento de novos tratamentos. Paccanaro cita que as informações do LanDis já estão sendo usadas na colaboração com pesquisadores do Reino Unido que estudam a relação entre doenças cardíacas e a artrite reumatoide.
Para 2025, Paccanaro afirma que estão previstos os lançamentos de mais três ferramentas, entre as quais uma dedicada à estrutura molecular de complexos proteicos.
Saiba mais sobre o LanDis.
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