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Artigo

Investigadores INESC TEC conquistam prémios relativos ao seu trabalho sobre redes neuronais convolucionais

Isabel Rio-Torto e Ricardo Cruz, investigadores do Centro de Telecomunicações e Multimédia (CTM) do INESC TEC, foram distinguidos com três prémios, atribuídos pela Fraunhofer Portugal e pela Associação Portuguesa de Reconhecimento de Padrões (APRP) – o último, no âmbito da 26.ª edição da RECPAD – Portuguese Conference on Pattern Recognition.

23 novembro 2020

Isabel Rio-Torto conquistou dois prémios na categoria de Melhor Tese de Mestrado, graças ao seu trabalho “Producing Decisions and Explanations: A Joint Approach Towards Explainable CNNs”, desenvolvido no âmbito do Mestrado em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores, na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (UP-FEUP).  A investigadora teve como grande objetivo desenvolver uma rede neuronal convolucional (CNN) para análise de imagem médica, nomeadamente de cancro do colo do útero, capaz de distinguir entre diferentes casos e apresentar uma explicação visual. Desta forma, o sistema poderá ser aplicado em contextos clínicos reais, auxiliando os médicos no processo de diagnóstico.

De acordo com a investigadora, “o elemento inovador do trabalho foi a produção das explicações visuais, realizada em conjunto com as decisões da rede neuronal, ao contrário dos restantes métodos atuais, que apenas produzem as decisões e recorrem a outro algoritmo para produzir as explicações”.

Para Isabel Rio-Torto, “foi um grande privilégio ver o meu trabalho reconhecido, e toda a minha dedicação e esforço premiados, o que demonstra a importância e potencial da área de Explainable Deep Learning em contextos clínicos. É algo que me encoraja ainda mais para continuar a investigar, agora que iniciei o meu percurso como estudante de doutoramento e investigadora no INESC TEC”.

Já Ricardo Cruz, venceu o prémio de Melhor Apresentação Oral na RECPAD, tendo o seu trabalho “Training Convolutional Neural Networks to be Background Invariant” sido distinguido entre as 53 apresentações em forma de poster.

O paper abordou uma rede neuronal convolucional pare reconhecimento de objetos, e algumas questões relacionadas com a sua performance – uma rede neuronal tem dificuldade em reconhecer objetos quando o background por detrás do objeto é diferente do habitual. Nesse sentido, Ricardo Cruz propôs explorar uma forma de treinar a CNN de forma a esta ser invariante ao fundo das imagens, recorrendo ao treino adversarial entre duas CNNs distintas, contribuindo assim para uma maior resiliência da CNN original.

Segundo o investigador, “este é o primeiro trabalho que conhecemos cujo objetivo é o de tornar uma CNN robusta ao fundo das imagens. Embora já exista muito trabalho que faz uso de dinâmicas adversariais para gerar fotografias realistas ou outro conteúdo de media, existe menos trabalho que demonstra como este tipo de dinâmicas podem ser exploradas para melhorar os próprios modelos de reconhecimento”.

No que diz respeito ao prémio, Ricardo Cruz refere que “uma vez que estou prestes a entregar a tese de doutoramento, após quatro anos de trabalho, foi gratificante ver um dos produtos do trabalho ser reconhecido desta forma”.

A RECPAD visa promover a colaboração entre a comunidade científica portuguesa em áreas como o Reconhecimento de Padrões, a Análise e Processamento de Imagem, a Computação, etc.

No que diz respeito à Fraunhofer Portugal, o seu grande objetivo é a produção de conhecimento com potencial impacto para clientes e parceiros, explorando inovações tecnológicas com vista ao crescimento económico e à melhoria das condições sociais e da qualidade de vida dos consumidores finais.

Os investigadores INESC TEC mencionados na notícia têm vínculo à UP-FEUP e à FCT.