- O assistant professor Gabriele Farina, em MIT, combina teoria de jogos com aprendizado de máquina, otimização e estatística para estudar tomada de decisão em cenários multiagente de informação imperfeita.
- Farina recebeu o PhD em ciência da computação no Carnegie Mellon University e trabalhou no Meta, contribuindo para o Cicero, IA capaz de formar alianças e identificar blefes em jogos complexos.
- Em 2025, foi distinguido com o National Science Foundation CAREER Award, com pesquisas que buscam achar equilíbrios estáveis de maneira mais eficiente em sistemas com muitos agentes.
- Sua linha de pesquisa foca em algoritmos que reduzem o tempo para calcular soluções ótimas em ambientes com informações assimétricas, mantendo a precisão em grandes espaços de ações.
- Em quase uma demonstração econômica, Farina e a equipe superaram o melhor jogador de Stratego com custos inferiores a $10 mil, destacando avanços práticos na capacidade de raciocínio estratégico de máquinas.
Gabriele Farina, pesquisador assistente no MIT, atua na interseção entre teoria dos jogos, aprendizado de máquina e otimização para fundamentar decisões em sistemas multiagentes. Sua pesquisa busca tornar operações complexas mais previsíveis e estáveis.
Criado na Itália, Farina cresceu perto de uma região vitivinícola no norte. Mesmo sem tradição universitária na família, recebeu apoio dos pais para seguir os livros técnicos e investir no caminho científico, desde a escola.
Durante a graduação no Politécnico de Milão, ele migrou de engenharia de automação para teoria, buscando entender fundamentos e aplicações. A orientação de Nicola Gatti foi determinante para seguir adiante com o doutorado.
No Carnegie Mellon, Farina recebeu distinções pela tese e recebeu a Facebook Fellowship em Economia e Computação. Ao fim do doutorado, atuou como cientista de pesquisa na Meta, contribuindo para Cicero, IA capaz de negociar e identificar blefes.
Cicero foi desenvolvido para vencer jogos complexos de formação de alianças, negociação e leitura de intenções. Segundo Farina, o sistema foi projetado para não formar alianças se não fosse vantajoso, detectando mentiras potenciais.
Em 2022, a MIT Technology Review apontou Cicero como avanço rumo a IAs que resolvem problemas que exigem concessões em negociações. A experiência na Meta influenciou a continuidade da linha de pesquisa no MIT.
Após um ano na Meta, Farina integrou o corpo docente do MIT e, em 2025, ganhou o NSF CAREER Award, reconhecimento a pesquisadores em início de carreira. O foco é tornar o cálculo de equilíbrios viável para grandes espaços de ação.
A linha de trabalho utiliza teoria dos jogos, otimização e estatística para encontrar equilíbrios estáveis de forma eficiente. O objetivo é entender melhor sistemas dinâmicos com múltiplos agentes. O interesse recai sobre informação imperfeita.
Alguns cenários envolvem informações que não são compartilhadas entre participantes, o que aumenta o valor da informação. Em jogos como pôquer, por exemplo, o blefe é uma estratégia comum para esconder dados.
Farina observa que máquinas vêm mostrando maior capacidade de blefar do que humanos. A pesquisa explora como algoritmos tomam decisões estratégicas com alto espaço de ações e informações incompletas.
Um caso emblemático, inspirado no jogo Stratego, envolveu esforços de milhões de dólares para superar humanos. Com novos algoritmos, treinamentos acessíveis, a equipe conseguiu vencer o melhor jogador de todos os tempos.
Com custo de treinamento inferior a 10 mil dólares, a equipe de Farina afirma ter obtido 15 vitórias, 4 empates e 1 derrota. Os resultados indicam potencial para integrar pipelines de IA mais amplos.
Os pesquisadores destacam o avanço na capacidade de raciocínio estratégico de algoritmos. A expectativa é de que esses métodos contribuam para a revolução da IA em projetos reais e de larga escala.
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