No próximo dia 25 de novembro, o Salão Nobre da Faculdade de Economia da Universidade do Porto (FEP) será o cenário de um momento marcante na carreira de João Gama. “Where Do We Come From? Where Are We Going?” será o mote para a Última Aula do Professor Catedrático da FEP, no que simboliza o culminar de uma trajetória académica e científica excecional, caracterizada pela dedicação à investigação e ao ensino, particularmente nas áreas de Inteligência Artificial e Machine Learning. 

Um dos nomes mais respeitados da investigação em Inteligência Artificial em Portugal, João Gama teve um papel fundamental na evolução da investigação em aprendizagem automática, sendo amplamente reconhecido, ao longo da sua carreira pelas suas contribuições e pela sua capacidade de inspirar gerações de estudantes  e investigadores.

Com início marcado para as 11h30 e entrada livre (sujeita a inscrição), a Última Aula do docente e investigador da FEP e do INESC TEC – Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência promete, por isso, ser um momento de reflexão sobre o seu percurso pessoal e científico, abordando as lições aprendidas ao longo dos anos e a sua visão sobre o futuro da Inteligência Artificial.

“Esta aula pretende descrever a minha trajetória de cientista”, antecipa João Gama, numa conversa (ver abaixo) em que passa em revista o seu percurso, desde os primeiros passos na FEP, onde iniciou a carreira como assistente convidado, em 1989, até aos reconhecimentos mais recentes, como o 3.º lugar em Ciência de Computadores em Portugal no portal Research.com e a sua nomeação como Editor-in-Chief da International Journal of Data Science and Analytics. 

Esta conversa permite também conhecer melhor o homem por detrás das realizações académicas, os momentos mais marcantes da sua carreira e os conselhos que deixa às futuras gerações de investigadores. 

 “O debate critico de ideias é a melhor forma de aprender”

Como começou o seu percurso académico e o que o inspirou a enveredar pela docência e investigação?
O meu percurso na FEP começou em 1989, quando fui convidado pelo Prof. Pavel Brazdil para dar aulas de “Cobol” num curso do Fundo Social Europeu. Dei dois ou três cursos do FSE, na sequência dos quais entrei como assistente convidado a tempo parcial na FEP. Comecei a colaborar em projetos Europeus coordenados pelo Prof. Pavel. Foi a descoberta fascinante da investigação em aprendizagem automática. Fui aprendendo com os melhores! 

Ao longo de uma carreira tão rica, quais foram os momentos que mais o marcaram?
Tive muitos momentos que me marcaram. Numa perspetiva académica, os momentos mais importantes foram a defesa da minha tese de doutoramento em março de 2000 e a agregação em 2009. Do ponto de vista científico, relembro o Best Paper no SBIA 2004, um dos meus papers mais citados, a publicação da primeira monografia sobre Learning from Data Streams, o prémio Jabuti (com colegas brasileiros), uma sabática na Universidade de Washington, em Seattle, a organização do ECMLPKDD no Porto em 2015, e muitos mais. Momentos mágicos foram a atribuição do titulo fellow pela Associação Europeia de IA (EurIA) e pelo IEEE. 

A sua última aula, intitulada “Where Do We Come From? Where Are We Going?”, promete ser um momento inspirador. O que pretende transmitir com este tema?
Esta aula pretende descrever a minha trajetória de cientista. Algumas lições: a importância de massa critica que se obtém com a participação ativa em unidades de investigação e em projetos, nomeadamente em projetos Europeus. A visão e prática que tenho sobre a investigação em machine learning foi muito influenciada pela participação nos diversos projetos europeus. 

Em 2023, foi destacado no portal Research.com e ocupa o 3.º lugar em Ciência de Computadores em Portugal. Que significado tem este e outros reconhecimentos que tem vindo a receber ao longo da sua carreira?
 Ser destacado no portal Research.com é um reconhecimento significativo. Este tipo de distinção reflete não só a qualidade e o impacto do trabalho realizado, mas também a dedicação e o esforço contínuo na área de machine learning. Reconhecimentos como este servem como uma validação do trabalho e das contribuições feitas. Além disso abrem portas para novas oportunidades de colaboração, financiamento e visibilidade no campo académico e profissional. É o reconhecimento de muito trabalho e dedicação: 90% suor 10% inspiração! 

 Recentemente, foi nomeado Editor-in-Chief do International Journal of Data Science and Analytics. Como vê esta responsabilidade na divulgação e expansão do conhecimento em ciência de dados?
O  Journal of Data Science and Analytics  é uma revista relativamente recente mas com impacto crescente na comunidade de Data Science. Ser nomeado Editor-in-Chief é uma responsabilidade significativa e uma grande honra. Esta posição permite influenciar diretamente a direção da pesquisa e da divulgação científica na área de ciência de dados. 

 Que conselhos gostaria de deixar aos seus colegas e alunos, especialmente aos que começam agora na área da Inteligência Artificial?
 O debate critico de ideias é a melhor forma de aprender. Envolva-se com a comunidade de ML e de IA. Participe em conferências, workshops e grupos de discussão. Isso não só ajuda a aprender, mas também a fazer networking com outros investigadores da área. Trabalhe em equipa, participe e promova projetos, compartilhe as suas descobertas e aprendizagens com outros. Tudo isso acelera o seu crescimento e o da comunidade como um todo. 

Que planos tem para esta nova fase da sua vida? Há novos projetos ou áreas de interesse que gostaria de explorar?
Para já, terminar os projetos em curso e arranjar mais alguns. A IA está em ebulição, com processos e ruturas inovativas constantes. Um dos meus desafios é manter-me atualizado.