O António Farinhas é Investigador Científico de IA na Sword Health, com foco no processamento de linguagem natural e na avaliação de grandes modelos de linguagem. A sua investigação centra-se num problema enganosamente difícil: desenvolver os métodos e os frameworks que permitem medir os sistemas de IA de forma honesta, não apenas em comparação com benchmarks limitados, mas segundo os padrões de desempenho que importam em contextos clínicos reais.
Antes de se juntar à Sword, o António passou cinco anos como Investigador de ML/NLP no Instituto de Telecomunicações e publicou trabalhos no NeurIPS, ICLR, ICML, EMNLP e JMLR. A sua tese de doutoramento, concluída Summa cum laude no Instituto Superior Técnico, abordou os fundamentos da geração de linguagem controlada em qualidade e fiável, desde as aplicações práticas até à teoria subjacente. Essa profundidade de investigação informa agora a forma como a Sword mede e melhora os sistemas de IA que apoiam os cuidados clínicos.
Uma melhor avaliação não é uma etapa de garantia de qualidade que acontece depois do trabalho. É o próprio trabalho. Os padrões que se exige de um sistema antes da implementação determinam o que ele pode fazer com segurança no mundo.
Educação
O António é doutorado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores pelo Instituto Superior Técnico, tendo concluído o doutoramento Summa cum laude em 2025. A sua tese de doutoramento, "Quality-Controlled and Reliable Language Generation: From Applications to Theory", aborda os fundamentos da construção de sistemas de linguagem que funcionam de forma consistente e responsável. É também mestre em Engenharia Aeroespacial pelo Instituto Superior Técnico, com uma classificação de 20/20 na dissertação, o que confere ao seu trabalho em NLP uma base matemática e de sistemas rigorosa.
Experiência
Antes de se juntar à Sword Health, o António passou cinco anos como Investigador de ML/NLP no Instituto de Telecomunicações, onde desenvolveu experiência em geração e avaliação de linguagem natural, e publicou trabalhos em eventos como NeurIPS, ICLR, ICML, EMNLP e JMLR. Durante esse período, foi Short-Term Scholar na Carnegie Mellon University, onde contribuiu para a investigação em tradução automática no âmbito do projeto MAIA. Na Sword, foca-se na avaliação e fiabilidade de sistemas de IA generativa para aplicações na área da saúde.
