O Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS) realizou no mês de setembro a primeira edição da sua maratona de programação, intitulada DATATHONS. A equipe Data Science for Social Welfare (DBEM), formada por alunos da UNIRIO, ficou com o primeiro lugar. O evento, realizado de forma virtual, contou com 200 inscritos e 85 equipes participantes, representando mais de 50 universidade e centros de pesquisa.

O desafio tecnológico para os participantes era trabalhar em soluções de inteligência artificial envolvendo Ciência de Dados que pudessem identificar no Diário Oficial itens de interesse em potencial do ONS. O sistema desenvolvido deveria executar comportamento similar ao de um analista de negócios, se aproximando do executado por um ser humano. 

A equipe que ganhou o DATATHONS era formada por Mariana Souza de Oliveira, Adriano Cabral Linhares Mourthé, Pablo Iglesias e Daniel Ielpo, alunos do Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGI). "Dos quatro, dois são meus alunos desde a graduação deles na próprio UNIRIO. Eu atuo na área de Ciência de Dados há mais de 15 anos e hoje lidero uma iniciativa nos moldes de um think tank, chamada Ciência de Dados para o Bem-estar Social, explica o professor Carlos Eduardo Ribeiro Mello, orientador dos alunos da equipe.

Segundo Carlos, o objetivo do projeto é difundir a Ciência de Dados como ferramenta de apoio para atacar problemas de bem-estar social e interesse público. "Esse tipo de iniciativa existe nos EUA, Canadá e na Europa há pouco mais de 10 anos, e eu tenho fazê-lo acontecer aqui com meus alunos da UNIRIO e quem mais tiver interesse em participar", diz.

O DBEM hoje conta com cerca de 12 pessoas, entre professores, alunos e colaboradores externos à UNIRIO. O grupo possui uma página no LinkedIn com informações sobre o projeto. Eles realizam encontros com regularidade, trabalhando temas como polarização em redes sociais, análise de conteúdo político no WhatsApp, privacidade de dados de usuários, analytics em oftalmologia, detecção de notícias falsas, sistemas de recomendação e bolhas de informação, Modelos analytics de subnotificação do COVID-19 no Rio. 

A solução que conseguiu o primeiro lugar ainda será lapidada e evoluída. Ainda não há definição de prazo, mas a intenção é que até o fim do ano ela esteja em uso pelo ONS.