Foto de Thiago Sylas Antunes da Costa

Thiago Sylas Antunes da Costa

Lattes ORCID Scholar ResearchGate GitHub
tsylasac@gmail.com

Bacharel (2014), Mestre (2016) e Doutor (2026) em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Pará (UFPA). Tendo elaborado pesquisas nas áreas de: Engenharia de Software, Inteligência Artificial, Interação Humano-Computador (IHC), Visualização da Informação e Teoria da Computação. Aliando a trajetória acadêmica à atuação executiva, Thiago é Executivo de Estratégia e Tecnologia, com sólida experiência em governança corporativa e gestão estratégica. Sua atuação profissional foca em conectar inovações tecnológicas de ponta à execução de negócios, buscando transformar dados complexos em insights estratégicos. Seus interesses atuais incluem a otimização de ambientes para alta performance, estratégias para evolução de negócios, aumento de produtividade e liderança corporativa.

Tese de Doutorado

Título: Framework Teórico para Aplicações de Otimização Colaborativa entre Humano-IA Ano de Defesa: 2026 Orientador: Prof. Dr. Carlos Gustavo Resque dos Santos Instituição: Universidade Federal do Pará (UFPA)

Resumo da Pesquisa

Esta pesquisa aborda o problema da Otimização Interativa por meio do paradigma human-in-the-loop (HITL) aplicado a problemas combinatórios de alta dimensionalidade, utilizando o Problema do Clique Máximo (MCP) como instância de validação. O trabalho divide-se em três contribuições integradas:

  1. Framework Teórico e Taxonomia: Formalização de um arcabouço multidimensional que unifica as variáveis de algoritmos, visualização, interação, reprodutibilidade, avaliação e contexto de uso, mitigando a fragmentação metodológica na literatura de sistemas híbridos.
  2. Artefato Tecnológico (LeMeta): Desenvolvimento de uma plataforma colaborativa online que permite o direcionamento dinâmico (steering) e o ajuste em tempo real de hiperparâmetros de um Algoritmo Genético, validada computacionalmente com instâncias do benchmark DIMACS e por meio de avaliação heurística com especialistas.
  3. Estudo Controlado de Metáforas Visuais: Avaliação empírica da eficácia perceptual de cinco técnicas de visualização para representar populações binárias densas (MDS scatterplot, heatmap binário e as abordagens generativas CNN, glifo sketch e partículas aleatórias). Os resultados indicam que o scatterplot atua com maior eficiência para o monitoramento de tendências globais, enquanto as metáforas baseadas em contornos morfológicos (sketch) e regiões de cor (CNN) apresentam maior acurácia para tarefas de memória de curto prazo e percepção de similaridade local.

O núcleo científico do trabalho demonstra que a eficácia de sistemas colaborativos depende da compatibilidade entre a representação visual, a carga cognitiva e a operação perceptiva humana, estabelecendo a interface visual como uma extensão cognitiva estruturada para a tomada de decisão em ambientes algorítmicos.

Recursos e Assets da Tese (Ciência Aberta)

Os dados, códigos e mapas taxonômicos desta pesquisa estão publicamente disponíveis para consulta, auditoria e replicação por meio dos links abaixo:

  • [Código-Fonte] Plataforma Experimental LeMeta: Repositório contendo a arquitetura de software online e o motor evolucionário orientável desenvolvidos em JavaScript e Node.js.
  • [Código-Fonte] Scripts de Análise Estatística: Rotinas em Python utilizadas para o processamento dos testes não paramétricos e geração dos intervalos de confiança de bootstrap.
  • [Open Data] Logs de Interação dos Usuários: Conjunto de dados anonimizados contendo os tempos de resposta, taxas de acerto e contagens de repetição coletados nos experimentos controlados.
  • [Mapas Mentais] Taxonomia Multidimensional: Arquivos e diagramas completos da classificação taxonômica que fundamentou o framework teórico.
  • [Artigo Regimental - IEEE Access] “Evaluating Visualization Techniques for Binary Populations in High-Dimensional Evolutionary Search”(https://ieeexplore.ieee.org/document/11424403): Link para o texto completo da publicação que consolida a investigação perceptual das metáforas visuais.
  • Artigo de Engenharia - Brito et al., 2025: Publicação focada na validação computacional da ferramenta colaborativa aplicada ao Problema do Clique Máximo.