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Ciência de Dados

Ciência de Dados (37)

Assistente Virtual para conter COVID-19

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Pesquisadores

André Carvalho

O projeto tem a intenção de fornecer de forma útil e acessível informações à população através de um Assistente Virtual sobre os sintomas do novo coronavírus, onde procurar auxílio como hospitais, postos de saúde, entre outras informações como isolamento social. Outro ponto importante é prover informações sobre a movimentação ou capacidade em tempo real sobre os hospitais e postos de saúde.

Dados atualizados sobre o coronavírus em São Paulo

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Pesquisadores

Wallace Casaca

Para informar a população com mais assertividade a respeito do número de casos de coronavírus em São Paulo, o professor Wallace Casaca, do campus da Unesp em Rosana e pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), teve a ideia de desenvolver um mapa interativo com informações atualizadas diariamente a respeito da doença em mais de 60 municípios do estado.

Distribuição de processos no Supremo Tribunal Federal

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Pesquisadores

Julio Michael Stern

A distribuição dos processos no STF ou em qualquer tribunal tem que seguir o pressuposto de que o juiz não escolhe que casos vai julgar e as pessoas não decidem que juízes julgarão seus casos. O professor Julio Stern, do IME-USP e pesquisador do CEPID - CeMEAI, é um dos autores de um estudo de como essa aleatoriedade tem sido empregada historicamente.

Relações entre criminalidade e infraestrutura

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Pesquisadores

Afonso Paiva Neto, Luis Gustavo Nonato

O projeto busca entender a relação entre os padrões de criminalidade e as características de cada região da cidade de São Paulo e já está sendo aplicado em São Carlos/SP para poder ajudar os formuladores de políticas públicas em suas decisões.

Assistente virtual para gestantes

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Pesquisadores

Gleici da Silva Castro Perdoná

Este projeto tem como objetivo desenvolver um assistente virtual, em língua portuguesa, com exemplos de funcionalidades de gestão da saúde para monitoramento de medida da Atividade Física para gestantes atendidas pelo SUS na cidade de Ribeirão Preto-SP.

Tecnologia que alerta sobre o risco de enchentes (e-Noé)

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Pesquisadores

Jó Ueyama, João Porto de Albuquerque, Alexandre Delbem. Sidgley Camargo de Andrade, Thiago Aparecido Gonçalves da Costa e Lucas Augusto Vieira Brito

A pesquisa resultou em um sistema que não apenas detecta enchentes e o nível de poluição de rios, como pode avisar a população, via aplicativo de celular, sobre os eventuais riscos. O sistema é chamado e-NOE e funciona por meio de uma rede de sensores sem fio.

Gerenciamento de tráfego rodoviário

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Pesquisadores

Osvaldo Anacleto Júnior

O trabalho trata da previsão multivariada de fluxos de tráfego rodoviário. Nesta pesquisa, foram desenvolvidos modelos estatísticos implementados em forma de algoritmos que utilizam dados coletados em uma extensa rede de vias urbanas em Manchester, Reino Unido, para contribuir com um sistema de gerenciamento de tráfego online para avaliar instalações e desempenho das rodovias ao longo do tempo ou para controle de tráfego em tempo real para prevenir e gerenciar congestionamentos.

Previsão de infectividade de doenças

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Pesquisadores

Osvaldo Anacleto Júnior

O estudo comprova que existe contribuição genética na infectividade de doenças. A metodologia proposta oferece impactos diretos em áreas como a pecuária e a agricultura e também pode ser adaptada para a modelagem de dados de epidemias observadas em humanos.

Inteligência artificial para desenvolver novos vidros

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Pesquisadores

André de Carvalho

O Centro de Pesquisa, Educação e Inovação em Vidros (CeRTEV) e o Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), ambos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) - financiados pela FAPESP e localizados em São Carlos, SP, estão trabalhando juntos no desenvolvimento de novas tecnologias que irão gerar vidros não existentes.

No ano passado, o coordenador do CeRTEV, Edgar Zanotto, deu início a parceria que já obteve resultados na área de Estatística com soluções para modelar a viscosidade do material. Agora, a intenção é utilizar a Inteligência Artificial para prever outras propriedades dos vidros.

Detecção de áreas desmatadas

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Pesquisadores

Carlos Affonso

Utilizar ferramentas computacionais para atacar problemas do meio ambiente é a proposta de um projeto que tem o apoio do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e coordenação do pesquisador Carlos de Oliveira Affonso, professor da Unesp/Itapeva/SP.

Um programa computacional está sendo desenvolvido junto ao comando da 6ª Cia da Polícia Ambiental de Itapetininga, interior de São Paulo, com principal objetivo de auxiliar na detecção de áreas desmatadas.

Os pesquisadores utilizaram bases de dados conhecidas para desenvolver o sistema que identifica áreas críticas com perdas de vegetação nativa e diferenças de cobertura vegetal. O programa automatiza com agilidade e maior eficácia o trabalho que atualmente é feito de forma visual pelos policiais.

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