Se uma companhia de cartões de crédito quer criar um relatório que aponte quais transações podem ser fruto de uma fraude financeira, não há ferramenta melhor para executar essa tarefa com precisão e rapidez do que um computador. O primeiro passo é alimentar a máquina com os dados históricos a respeito do tema para que ela crie uma relação completa de todas as compras efetuadas no passado. A próxima etapa é mais complicada: ensinar o sistema a calcular a probabilidade de as próximas transações serem criminosas, com base no padrão das fraudes anteriores. É aí que entram os chamados algoritmos.
Essas fórmulas capazes de avaliar milhares de dados não são fáceis de se conseguir. Dependendo da necessidade, são necessários dezenas de profissionais trabalhando durante meses para moldar o comando perfeito. Buscando delegar esse esforço para as próprias máquinas, o doutorando da Universidade de São Paulo (USP) de São Carlos Rodrigo Coelho Barros teve a ideia de criar um programa que substituísse o trabalho humano e desenvolvesse, por conta própria, algoritmos melhores e com mais rapidez. A ideia é relativamente simples, mas sua execução, nada fácil.