Artigo de investigadores do INESC TEC e da Universidade do Minho analisa se a Inteligência Artificial (IA) já consegue substituir os métodos tradicionais que decidem como uma base de dados responde às pesquisas.
Luís França e José Pereira, investigadores do INESC TEC e da Universidade do Minho, venceram o Best Paper Award no INForum 2026 com o artigo “Evaluating the Practicality of Learned Cardinality Estimators in Query Optimizers”.
Sempre que fazemos uma pesquisa numa base de dados, o sistema tem de escolher o caminho mais rápido para chegar à resposta. Para isso, precisa de estimar quantos resultados vai obter em cada passo intermédio. É o que se chama estimação de cardinalidade, e uma má estimativa pode levar a escolhas pouco eficientes e a respostas mais lentas.
Nos sistemas tradicionais, estas estimativas apoiam-se em estatísticas sobre os dados. Em grandes repositórios distribuídos, os chamados data lakes, onde a informação está guardada em ficheiros, manter essas estatísticas atualizadas é bastante mais difícil. Por isso, a comunidade científica tem proposto o uso de modelos de inteligência artificial, que, em muitos casos, fornecem estimativas mais precisas.
Mas será que compensa? Um modelo mais preciso também pode ser mais lento, e o tempo gasto para consultá-lo pode anular o ganho em qualidade. Foi esta a pergunta à qual a equipa do INESC TEC quis responder. Apesar de ser um trabalho essencialmente experimental, o artigo avaliou, na prática, se é viável substituir algoritmos tradicionais por métodos de IA no interior das bases de dados.
Para isso, os investigadores integraram um modelo de IA de referência num otimizador de pesquisa de código aberto e testaram cinco formas de acelerar o seu funcionamento, tanto em processadores convencionais (CPU) como em placas gráficas (GPU).
Os resultados indicam que, com a tecnologia atual, estes modelos ainda não são uma alternativa viável aos métodos tradicionais num otimizador de uso geral, sobretudo devido ao tempo que demoram a responder.
Por isso, o artigo propõe uma solução intermédia: uma arquitetura híbrida, em que os métodos tradicionais tratam rapidamente as pesquisas simples e o modelo de IA fica reservado para as análises mais pesadas, nas quais as estimativas rigorosas fazem realmente a diferença.
“Receber este prémio é um marco muito importante que reconhece o valor do trabalho desenvolvido e confirma que estamos no caminho certo, servindo de forte incentivo para abraçarmos novos desafios nesta área de estudo”, refere Luís França, um dos autores deste trabalho no INESC TEC e aluno de mestrado da Escola de Engenharia da Universidade do Minho.
De referir que esta investigação foi desenvolvida no âmbito do projeto ADAPQO, financiado através do programa CMU Portugal, e contou com o apoio da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia.
O INForum é um encontro nacional dedicado à partilha e à discussão de investigação e inovação em Informática, promovendo a aproximação entre a academia e a indústria. A edição de 2026 decorreu na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa, nos dias 3 e 4 de setembro.
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