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Inovação em parceria com universidades

Inovação em parceria com universidades

A inovação baseada na criação de novas tecnologias é um processo de alta complexidade e risco, e envolve desde pesquisa tecnológica básica até a criação de novos produtos. Inovar tecnologicamente é como navegar no desconhecido, o que engloba muitos riscos e custos. No passado, era comum que empresas realizassem todo o processo de inovação dentro de casa, a exemplo da famosa Bell Labs, vencedora de nove prêmios Nobel. Esse modelo tem se mostrado cada vez mais difícil pois envolve altos níveis de investimento e, consequentemente, de riscos.

Hoje, as empresas mais arrojadas criam redes de cooperação que aumentam sua capacidade de pensar fora da caixa. Esse processo é conhecido como “inovação aberta” e, na Neoway, temos colocado isso em prática ao trabalhar com universidades de ponta para validar novas tecnologias e para guiar nossos próximos passos.

Parceria entre Neoway e Columbia University

Uma das instituições com que colaboramos é a Columbia University, de Nova York. Em 2012, a Columbia criou o Data Science Institute, em um formato completamente multidisciplinar e com fortes laços entre a academia e a indústria. A Neoway figura na lista de afiliados industriais do Data Science Institute, o que nos dá a oportunidade de, antes do início de cada semestre, propor projetos de Trabalho de Conclusão de Curso para estudantes do programa de Mestrado em Ciência de Dados. Tais projetos são desenvolvidos em grupos durante um semestre, sob a mentoria de um ou mais cientistas de dados da Neoway. No fim do semestre, um relatório técnico é produzido e uma banca avalia os trabalhos.

Com essa dinâmica, os estudantes de mestrado têm a oportunidade de colocar em prática seus conhecimentos a partir de problemas reais de negócios, e as empresas afiliadas podem experimentar novas ideias na fronteira do conhecimento em Ciência de Dados. Além disso, essas empresas e seus mentores passam a fazer parte de uma comunidade dentro da universidade que oferece diversos eventos e possibilidades de troca de conhecimento. Conheça abaixo alguns dos projetos que realizamos com a Columbia ao longo do último ano.

Matching de dados automatizado

O primeiro projeto, desenvolvido em 2018, teve como objetivo criar um sistema de matching de base de dados que aprendesse por meio de exemplos. Num mundo interconectado e digital, a capacidade de identificar e diferenciar dados criados por diferentes processos gerados em diferentes meios, é fundamental para poder compreender e enriquecer fontes de dados. Para entender a dificuldade dessa tarefa, imagine duas tabelas em que os nomes das empresas têm grafias razoavelmente diferentes, endereços imprecisos, conflitantes, etc. Veja abaixo um exemplo que ilustra essa situação:

Inovação em parceria com universidades

Na maioria das empresas, esse trabalho ainda é realizado manualmente e o objetivo desse projeto foi automatizar a tarefa de matching, que é de alta complexidade. A solução sugerida pelos estudantes foi aplicar técnicas de Aprendizado de Máquina, que permitem ao computador desenvolver a habilidade de identificar possíveis pares. Nesse caso, o computador usa como exemplo uma amostra com milhares de pares de registros previamente identificados. Os estudantes criaram um fluxo que minimiza a necessidade de intervenção humana e a criação de regras ad hoc (que funcionam num contexto conhecido, mas, que podem não ser generalizáveis), além de aumentar a cobertura e acurácia dos resultados.

Caracterização de pontos de venda inteligente

Para o segundo projeto, desenvolvido em 2019, nossa proposta foi classificar pontos de venda de comidas e bebidas a partir do texto contido em seus websites. A classificação que criamos tem dois níveis: tipo de estabelecimento e tipo de produto ofertado. Veja o diagrama abaixo:

Inovação em parceria com universidades

Por exemplo, um certo ponto de venda possui um website que menciona as palavras “tacos” e “salsa”, o que intuitivamente nos leva a crer que trata-se de um restaurante (tipo de estabelecimento) de comida mexicana (tipo de produto ofertado). Nós fornecemos ao grupo de estudantes uma base de dados com centenas de milhares de estabelecimentos pré-classificados por meio de regras de negócios simples. Eles criaram, então, um fluxo que engloba desde a ingestão dos dados crus de websites, à limpeza do texto, eliminação de registros discrepantes, agrupamento baseado em semântica e o treinamento de um modelo baseado na amostra pré-classificada fornecida pela Neoway. A partir disso, quando consideramos um ponto de venda desconhecido e o texto de seu website, nós somos capazes de classificá-lo utilizando o sistema desenvolvido nesse projeto. Mais detalhes podem ser encontrados nos slides disponibilizados na página oficial divulgação: Data Science Institute Students Conduct Real-World Data Science Research.

Conclusão

Essa maneira de realizar inovação aberta por meio de uma rede de colaboração com universidades de ponta tem nos trazido ganhos acima do esperado. A explicação do sucesso está no ciclo semestral de projetos e no foco dos estudantes em obter resultados de qualidade para a conclusão de seu mestrado. Desse modo, somos capazes de formular desafios para validação rápida de tecnologias ou hipóteses de soluções tecnológicas. A troca de informação agrega valor inestimável para os dois lados. A indústria se mantém a par do conhecimento de fronteira, e a universidade consegue entender com mais clareza como os seus métodos podem impactar a sociedade.

Quer saber como fazemos na prática?

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