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Ciência de Dados

Convênio contribuirá com confiabilidade dos poços da Petrobras

Pesquisadores do CeMEAI desenvolverão modelos para análise de componentes

 

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O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) firmou um novo convênio com a Petrobras, desta vez, com pesquisas para o desenvolvimento de metodologias e métricas de confiabilidade de equipamentos de construção de poços de petróleo.

O projeto, coordenado por Francisco Louzada Neto (ICMC/USP), reúne também os docentes José Alberto Cuminato (ICMC/USP), Oscar Hernandes Rodrigues (EESC/USP) e Vera Lúcia Damasceno Tomazella (UFSCar). O aluno de pós-doutorado Pedro Ramos participa do trabalho que envolverá outros especialistas em Estatística, Mecânica dos Fluidos e Engenharias Mecânica e Elétrica.

Em novembro passado, os engenheiros da Petrobras Cedric Hernalsteens e Feliciano Silva estiveram em São Carlos para uma das reuniões de alinhamento do projeto com duração de quatro anos e que resultará em avanços no desenvolvimento da modelagem da confiabilidade de sete equipamentos utilizados na construção e manutenção dos poços.

“Os desafios na construção de poços de petróleo vêm aumentando ao longo do tempo, seja pelo aumento das dificuldades técnicas devido à maior complexidade das áreas a serem desenvolvidas, sejam pelas melhorias nas regras dos órgãos reguladores visando aumentar a segurança. Existem dois pilares que devem nortear um projeto de um poço de petróleo: segurança e produtividade”, comentou Louzada.

O pesquisador lembrou ainda que a literatura específica na área de confiabilidade tem dado maior ênfase a utilização de ensaios de degradação como uma alternativa aos ensaios que levam em consideração somente condições usuais de funcionamento.

Um outro convênio já está em andamento com a Petrobras para novas tecnologias nos reservatórios de pré-sal.

 

Sobre o CeMEAI

O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP.

O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em quatro áreas básicas: Otimização Aplicada e Pesquisa Operacional, Mecânica de Fluidos Computacional, Modelagem de Risco, Inteligência Computacional e Engenharia de Software.

Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar, IMECC-UNICAMP, IBILCE-UNESP, FCT-UNESP, IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.

 

Sobre a Petrobras

Empresa de capital aberto, cujo acionista majoritário é o Governo do Brasil, sendo, portanto, uma empresa estatal de economia mista. Com sede no Rio de Janeiro, opera em cerca de 25 países, no segmento de energia, prioritariamente nas áreas de exploração, produção, refino, comercialização e transporte de petróleo, gás natural e seus derivados.

Instituída em 3 de outubro de 1953, deixou de monopolizar a indústria petroleira no Brasil em 1997, mas continua a ser uma importante produtora do produto, com uma produção diária de mais de 2 milhões de barris (320 mil metros cúbicos). A Petrobras é líder mundial no desenvolvimento de tecnologia avançada para a exploração petrolífera em águas profundas e ultraprofundas.

 

Raquel Vieira - Comunicação CeMEAI

 

Mais informações

Assessoria de Comunicação do CeMEAI: (16) 3373-6609

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Estatística prática: alunos discutem problemas reais na USP

Iniciativa é coordenada por pesquisador do CeMEAI

 

 

O Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos sediou, durante o último semestre, mais uma iniciativa que utiliza o método PBL (Problem-Based Learning) para agregar conhecimento e desenvolver soluções para problemas da indústria.

Comandada pelo professor Francisco Louzada, do ICMC e coordenador de transferência de tecnologia do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), a disciplina reuniu alunos de graduação, mestrado, doutorado e pós-doutorado. A dinâmica foi a seguinte: alunos do Mestrado Profissional em Matemática, Estatística e Computação Aplicadas à Indústria (MECAI), que já estão no mercado de trabalho, trouxeram problemas reais de suas empresas para dentro da sala de aula. A partir deles, buscaram soluções ao lado de estudantes de graduação e sob a tutoria dos pesquisadores de doutorado e pós-doutorado.

Ao todo, os grupos discutiram seis problemas de diferentes áreas: e-commerce, agricultura, segurança em condomínios, potência de soros antibotrópicos, crédito financeiro e mercado de ações foram contemplados durante os seis meses de estudos.

"Aqui, os conjuntos de dados são vivos, são conjuntos de dados que de acabaram de sair ou estão vindo da empresa pra gente. Então, nós temos a oportunidade de atuar em algo que está vivo e tem a necessidade da gente extrair dali de dentro o máximo de conhecimento útil possível", comemora Louzada.

O professor ainda ressalta o sucesso desta forma de aprendizado entre os alunos. "Os alunos ficam extremamente motivados. Eles ficam engajados no problema e entram de cabeça", comenta.

Recém-formado, o estatístico Vitor Bonini confirma a eficiência deste tipo de iniciativa. "É uma experiência e tanto conseguir aplicar a estatística num modelo que saia da distribuição normal, que saia daquilo que ele vê nos exemplos teóricos em sala de aula. É um problema real com dificuldades reais, e essa é a grande sacada", completa.

Vitor participou do grupo responsável por analisar o problema relacionado ao uso de informações sonoras para melhorar a prevenção de fraudes em vendas pela internet. O grupo desenvolveu um modelo que leva em conta diversas variáveis e utilizou o banco de dados oferecido pela empresa para buscar padrões em fraudes e tentar combatê-las. "Nós chegamos a uma solução. Mostramos um modelo que já pode sim ser usado, mas ele ainda pode ser muito melhorado e mais aprofundado. De qualquer forma, é uma coisa que já pode ser implantada amanhã, se a empresa quiser", conta.

Além dos benefícios práticos para as empresas, a iniciativa também oferece a oportunidades para o ambiente acadêmico. "Podemos apontar para a obtenção de alguns produtos acadêmicos, como, por exemplo, um artigo de pesquisa. Estávamos discutindo e vamos conseguir extrair pelo menos dois artigos de pesquisa daqui. Ou seja, são metodologias novas que, de alguma forma, podem ser utilizadas em outras situações e virar bibliografia pra outros trabalhos também", finaliza Louzada.

 

Sobre o CeMEAI

O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP.

O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em quatro áreas básicas: Otimização Aplicada e Pesquisa Operacional, Mecânica de Fluidos Computacional, Modelagem de Risco, Inteligência Computacional e Engenharia de Software.

Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar, IMECC-UNICAMP, IBILCE-UNESP, FCT-UNESP, IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.

 

Leonardo Zacarin - Comunicação CeMEAI

 

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Pesquisadores brasileiros são destaque em competição internacional

Performance rendeu convite para publicar artigo em renomada revista científica

 

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Francisco Louzada (esq.) e José Augusto Fiorucci representaram muito bem o Brasil na competição

 

Entre janeiro e maio deste ano, foi realizada a 4ª edição da série M-Competitions (Makridakis-4), uma competição global de séries temporais disputada por pesquisadores e representantes do mercado do mundo todo.

Uma competição de previsão de séries temporais consiste em selecionar as melhores técnicas de previsão quando apenas o histórico das séries é levado em consideração. Por exemplo: os competidores podem ser desafiados a predizer o futuro dos preços de commodities como café, algodão, soja, petróleo ou minério de ferro, bem como simplesmente predizer como será a venda de brinquedos em cada mês do próximo ano ou o número de turistas que vão desembarcar em Cancun na próxima temporada.

A competição é realizada de forma online e, nesta edição, o desafio era submeter previsões para 100 mil séries provindas de diversas áreas, como produção industrial, micro e macro economias, finanças e demografia. Ao todo, se inscreveram 250 times. Cinquenta deles, de 17 países, conseguiram preencher todos os requisitos e chegar até o final da competição.

Representando o Brasil, Francisco Louzada, professor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos e coordenador de transferência de tecnologia do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CEPID-CeMEAI) e José Augusto Fiorucci, da Universidade de Brasília (UnB), conquistaram o 5º lugar no torneio, alcançando um índice minimamente diferente do campeão.

Rank

Time

Afiliação

Métrica de Precisão

(OWA)

1

Slym, S.

Uber Technologies

0.821

2

Montero-Manso et al.

University of A Coruña &

Monash University

0.838

3

Pawlikowski et al.

ProLogistica Soft

0.841

4

Jaganathan & Prakash

0.842

5

Fiorucci, J.A. &

Louzada, F.

Universidade de Brasília & Universidade de São Paulo

0.843

6

Petropoulos, F. & Svetunkov, I.

Bath University & Lancaster University

0.848

7

Shaub

Harvard Univesity

0.860

8

Legaki & Koutsouri

National Technical University of Athenas

0.861

9

Doornik et al.

University of Oxford

0.865

10

Pedregal et al.

University of Castilla-La Mancha

0.869

Os pesquisadores brasileiros ficaram à frente de representantes de instituições renomadas, como as universidades de Harvard e Oxford, e representam um dos sete grupos formados por acadêmicos e que terminaram entre os dez primeiros no ranking geral.

“Este resultado não só mostra a qualidade dos professores das universidades públicas brasileiras, mas também a qualidade das teses de doutorado e de pesquisas em estatística desenvolvidas no país. O presente resultado, nos deixa ainda mais motivados para participar da próxima competição, a M5”, comemora Fiorucci, que esteve ligado ao CeMEAI durante o pós-doutorado.

A quinta colocação global dos professores brasileiros garantiu um convite para escrever um artigo na revista cientifica International Journal of Forecast, gerenciada pelo Instituto Internacional de Previsores e que é a principal referência da área de previsão. O artigo irá detalhar o método estatístico utilizado pelos professores e deve ser publicado pela revista em 2019.

“Esse foi realmente um resultado inusitado, mas esperado. Temos considerado o emprego de métodos de combinação de modelos estatísticos há vários anos com sucesso. E estar entre os primeiros na M4 Competition é um estimulo muito grande para continuarmos as nossas pesquisas nesta linha de trabalho. Estou verdadeiramente agradecido pelo resultado”, finaliza Louzada.

 

Sobre o CeMEAI

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Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar, IMECC-UNICAMP, IBILCE-UNESP, FCT-UNESP, IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.

 

Assessoria de Comunicação do CeMEAI

 

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Redes neurais abrem nova fronteira no desenvolvimento de vidros

 

LogoUFSCar

 

Os vidros podem ser obtidos a partir de composições incluindo quase todos os elementos da tabela periódica, que geralmente passam por um processo de aquecimento e fusão e, depois, de resfriamento rápido. Essa vasta faixa de composição química possível resulta em grande variação também nas propriedades mecânicas, óticas, térmicas, elétricas e químicas entre vidros com diferentes composições. Com isso, esses materiais têm grande relevância para um vasto universo de aplicações. No entanto, esse universo abrangente de possibilidades gera também grandes desafios.

 

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Pesquisa auxilia Polícia Ambiental de Itapetininga a monitorar áreas desmatadas

Sistema computacional de processamento inteligente de imagens já está operando na região

 

Pesquisa auxilia Polícia Ambiental de Itapetininga a monitorar áreas desmatadas

Uma pesquisa coordenada por um membro do CEPID - CeMEAI utiliza ciência de dados para auxiliar a Polícia Ambiental de Itapetininga/SP a detectar áreas desmatadas com mais eficiência e rapidez. Conheça o projeto: https://goo.gl/3LoViu

Publicado por CEPID - CeMEAI em Terça-feira, 30 de outubro de 2018

 

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 da FATEC de Capão Bonito 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.

“Nós reescrevemos o programa baseado nas experiências que temos em outras bases de dados, rodamos com resultados de bases de dados reais e tivemos os primeiros resultados. Será possível atacar já nas áreas específicas em que existe um potencial de perda de vegetação. Então, nós pretendemos ganhar em velocidade e também em um ataque mais estratégico a essas áreas críticas, não havendo necessidade de fazer varredura uma a uma”, comentou Affonso.

Ainda segundo o pesquisador programa leva em torno de 40 segundos para analisar uma área de 1 km². “Um operador humano leva muito mais tempo, além do programa de computador ter mais referências, o que é muito mais eficiente do que um olho humano pode fazer”, observou.

O Capitão da Polícia Ambiental Jeferson Souza explica que para cobrir uma área de 26 municípios, com quase 20 mil quilômetros quadrados, o policial militar que trabalha com monitoramento levaria um tempo considerável na visualização dos quadrantes até concluir uma suspeita de desmatamento em determinada área. “E muitas vezes, a equipe vai até a área e a realidade é diferente da visualizada ou trata-se de uma área de extração legal de vegetação”, comentou o Comandante.

Ele lembra ainda que a ciência da computação pode ser uma importante aliada nas autuações. “Normalmente, as pessoas tendem a dizer que não incorreram em infrações, mas com um sistema desses, dificilmente, a pessoa vai conseguir ganhar algum tipo de recurso porque são registros conclusivos de que havia em um dado momento uma vegetação ali, e em outro momento, essa vegetação não está mais. Se a pessoa possui licença pra fazer a retirada, está autorizada, mas caso contrário, ela vai ser autuada também com base no programa”.

Em outra etapa, o programa ainda poderá auxiliar na identificação da origem das madeiras apreendidas durante as operações policiais. Será baseado no software NeuroWood que já auxilia empresas madeireiras na classificação de produtos quanto à qualidade e outras características.

 

Sobre o CeMEAI

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Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar, IMECC-UNICAMP, IBILCE-UNESP, FCT-UNESP, IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.

 

Raquel Vieira - Comunicação CeMEAI

 

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Tese de membro do CeMEAI recebe prêmio no SINAPE

Doutorado de Pedro Luiz Ramos foi defendido no ICMC/USP

 

premio sinape

 

A tese de doutorado "Bayesian and classical inference for the generalized gamma distribution and related models", defendida em fevereiro de 2018 no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP São Carlos, recebeu o 2º Lugar no Prêmio de Melhor Tese de Doutorado no Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística (SINAPE), maior evento da área da América Latina.

O trabalho é de autoria de Pedro Luiz Ramos e foi orientado pelo professor Francisco Louzada Neto, Coordenador de Transferência de Tecnologia do CEPID-CeMEAI, por meio do Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística USP-UFSCar. A tese aborda novos estimadores em forma fechada não viciados para algumas importantes distribuições probabilísticas. “O resultado principal é a proposição de novos métodos de estimação em forma fechada para alguns modelos estatísticos que necessitam ser calculados em tempo real e com o mínimo de custo computacional. Tais estimadores podem ser utilizados, por exemplo, para descrever diferentes tipos de sinais recebidos em celulares e drones”, detalha Pedro.

A premiação, que é dada a cada dois anos pela Associação Brasileira de Estatística (ABE), às melhores teses em estatística, defendidas nos dois anos anteriores. Nesta edição, o prêmio foi dado às melhores teses defendidas no período de 2016 a 2018 e foi entregue no dia 27 de setembro em São Pedro, SP, durante o 23º SINAPE.

“Estamos muito contentes com esse importante reconhecimento da qualidade do trabalho realizado pelo Pedro na sua tese. Particularmente, porque ele faz uma integração estruturada entre prática e teoria, o que está totalmente em acordo com a missão do CeMEAI”, ressalta Louzada.

 

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Trabalho de pesquisador do CeMEAI recebe prêmio internacional

Artigo foi condecorado em conferência na Malásia

 

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João Paulo Papa, da Unesp e do CeMEAI

 

A cidade de Kuching, na Malásia, recebeu no último mês de julho a 2ª edição da International Conference on BioSignal Analysis, Processing and Systems (ICBAPS 2018). O evento teve o objetivo de fornecer possibilidades de diálogos e trocas de experiências entre pesquisadores e membros da indústria da área de processamento, análise e sistemas de biossinais.

A conferência contou com uma premiação para o melhor artigo apresentado e o vencedor foi “An Efficient Optimization Technique of EEG Decomposition for User Authentication System", que tem como um de seus autores o professor João Paulo Papa, da Faculdade de Ciências da Unesp em Bauru e pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI).

“O objetivo do trabalho é estudar técnicas de identificação biométrica de pessoas utilizando sinais de eletroencefalograma. O trabalho é feito em parceria com pesquisadores da Malásia, da Jordânia e do Iraque, que atuam na parte de aquisição de dados, e eu contribuo com a parte das técnicas de otimização e aprendizado de máquina”, destaca Papa.

Uma vertente do trabalho já havia sido publicada no World Congress on Computational Intelligence, que foi realizado no Rio de Janeiro também em julho deste ano. “Neste trabalho, propusemos uma técnica para melhorar a qualidade do sinal de eletroencefalogramas que, posteriormente, pode ser utilizado para a identificação de pessoas. Agora, estamos preparando uma versão final ampliada”, explica o pesquisador.

Os próximos passos do trabalho, segundo o professor, são investigações mais profundas de técnicas que podem ser aplicadas. “Por enquanto, ainda não discutimos a possibilidade de desenvolver um software. Estamos desenvolvendo a técnica computacional e iremos focar nos estudos de outras técnicas para melhorar a qualidade do sinal e técnicas de aprendizado de máquina que podem melhorar a eficácia no processo de identificação das pessoas”, finaliza.

 

Sobre o CeMEAI

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Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar, IMECC-UNICAMP, IBILCE-UNESP, FCT-UNESP, IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.

 

Leonardo Zacarin - Comunicação CeMEAI

 

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Professor da Unesp busca desenvolver ferramenta para facilitar exames de endoscopia

Estudos são realizados em parceria com instituições alemãs

 

Professor da Unesp busca desenvolver ferramenta para facilitar exames de endoscopia

Um estudo coordenado por um pesquisador do CEPID - CeMEAI está desenvolvendo uma ferramenta para facilitar exames de endoscopia. Entenda: https://goo.gl/RwRPDL

Publicado por CEPID - CeMEAI em Quinta-feira, 5 de julho de 2018

 

Inteligência computacional para a área médica. Essa é a aplicação buscada por pesquisadores do Brasil e da Alemanha que estão desenvolvendo um sistema para melhorar a detecção de problemas de saúde em exames de endoscopia.

Atualmente, os exames duram cerca de dez minutos e demandam que o médico fique o tempo todo procurando anomalias na imagem. “A ideia do programa é, assim que o exame começa, rastrear algumas áreas daquele vídeo que possam ser um pouco mais problemáticas, ou seja, nas quais o médico tem que prestar um pouco mais de atenção. Imagine que, assim que essas áreas apareçam no exame, nós possamos colocar algumas informações no vídeo para o médico – a probabilidade de aquela área ter algum problema, por exemplo – e, assim, ele pode fazer que o exame seja mais rápido e menos propenso a erros”, resume João Paulo Papa, professor da Faculdade de Ciências da Unesp em Bauru e pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI).

O professor passa três meses por ano na Alemanha para manter contato com o hospital Klinnikum Augsburg e a Universidade de Ciências Aplicadas de Regensburg, parceiros do projeto. Os exames de endoscopia são realizados na Europa e enviados para os pesquisadores brasileiros, que cuidam do desenvolvimento da ferramenta e utilizam os dados para aperfeiçoá-la.

Com a colaboração de um aluno de doutorado, Papa já começou a desenvolver a parte operacional da ferramenta, que será disponibilizada de forma gratuita quando for finalizada. “Um dos grandes objetivos aqui do nosso projeto, além de ter esse software que funcione de maneira adequada e que vá auxiliar o médico, é disponibilizar essa base de dados de maneira pública para também fomentar a pesquisa na área. A partir do momento em que você tem um software disponibilizado gratuitamente mais a base de dados, a ideia é que mais pessoas comecem a trabalhar com isso”, vislumbra o pesquisador.

As vantagens da pesquisa não param por aí. Segundo o professor, os modelos podem ser aplicados para outras áreas da saúde, e não só para o exame de endoscopia.

“Geralmente, o diagrama de operações segue um fluxo mais ou menos similar. Você tem imagens, extrai características, passa para um programa de inteligência artificial e ele dá uma resposta. Dado que temos toda essa base, todo esse fluxo estabelecido, fica muito mais fácil procurarmos uma nova aplicação, porque já sabemos como é o protocolo que deve ser seguido”, finaliza Papa.

 

Sobre o CeMEAI

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Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar, IMECC-UNICAMP, IBILCE-UNESP, FCT-UNESP, IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.

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Aplicativo utiliza gamificação para diminuir acidentes de trânsito

Projeto desenvolvido por alunos da USP recebeu prêmio da Renault

 

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Como diminuir as 47 mil mortes que ocorrem todos os anos no trânsito no Brasil? Essa foi a pergunta que motivou estudantes de engenharia da USP de São Carlos a criarem um aplicativo baseado em gamificação para diminuir os acidentes de trânsito: o Arquimedes. Eles desenvolveram o projeto dentro do Renault Experience (RX), um programa de incentivo a novas startups e tecnologias no Brasil e patrocinado pela montadora de automóveis Renault.

Neste ano, o tema da competição foi “mobilidade como chave para uma sociedade mais eficiente e consciente”. Com o Arquimedes, a equipe venceu o programa e recebeu um investimento de R$ 30 mil para desenvolver a iniciativa e um processo de aceleração pela Renault.

“A OMS considera acidentes de trânsito como uma doença crônica, que só no Brasil mata cerca de 47 mil pessoas todos os anos e gera um prejuízo de R$19 bilhões para o país. Desse total, a falta de atenção é a principal causa, representando 31% das mortes. Em conversas com o público, verificamos que o uso do celular é a maior fonte de distração”, conta Vinícius Garcia, chefe executivo do projeto. Utilizando esses dados como inspiração, os estudantes criaram o Arquimedes para buscar aumentar a taxa de concentração dos motoristas.

O aplicativo funciona assim: primeiro, o motorista escolhe um mascote para acompanhá-lo durante a viagem. Quando a condução começa, o Arquimedes bloqueia todas as notificações de aplicativos que podem distrair o condutor – apenas os aplicativos de controle de mídia, mapas e o próprio Arquimedes continuam enviando alertas.

Conforme a quilometragem do percurso aumenta, o mascote escolhido no Arquimedes vai crescendo e avançando por níveis. “Quando essas evoluções acontecem, o usuário ganha pontos que podem ser trocados por descontos em lojas e instituições parceiras do aplicativo, o que estimula o motorista a adotar condutas que aumentam sua própria segurança”, completa Vinícius.

Com a ideia inovadora, a equipe, que também é formada por Rosival Neto, Alexandre Bellas, Gustavo Silva, Gabriel Pussoli e Wesley Perissin, passou pelas três fases do RX e, das 400 propostas enviadas inicialmente, ficaram entre as 10 finalistas e, posteriormente, entre as 3 premiadas pela Renault. Durante o processo, os criadores do Arquimedes já tiveram a mentoria do empreendedor Fábio Arazaki, de Curitiba, que contribuiu para o amadurecimento da empresa e da equipe. Após uma sabatina com os executivos da Renault, a premiação foi confirmada, garantindo ao grupo, além do investimento em dinheiro, uma imersão empreendedora de 21 dias em Curitiba, patrocinada pela Renault, cujo objetivo é auxiliar na estruturação e aceleração da startup.

alunos arquimedes

Alunos que participaram do desenvolvimento do Arquimedes

 

O Arquimedes contou também com o estímulo do professor André de Carvalho, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP e do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), orientou os alunos no desenvolvimento do produto fornecendo um local adequado de trabalho e incentivando o projeto ao longo do processo.

“O projeto é muito criativo e socialmente relevante. Eles levaram a ideia muito a sério, com grande dedicação. O mérito do prêmio é totalmente deles e isso traz um grande orgulho para o campus de São Carlos”, comemora Carvalho.

 

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Pesquisadores lançam livro sobre a Teoria do Aprendizado Estatístico

Obra é inovadora no cenário científico

 

rodrigo mello

Rodrigo Mello, pesquisador do CeMEAI

 

Um livro publicado por dois professores do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos trata, de forma inovadora, a área de Aprendizado Supervisionado de Máquina.

“A área de Aprendizado Supervisionado de Máquina busca produzir classificadores e regressões para diferentes problemas, tais como a classificação de textos de acordo com seus tipos (esporte, política, economia etc.), de sentimentos em tweets ou mensagens postadas no Facebook, identificação de caracteres em texto cursivo, modelagem de clima, etc. Contudo, muitos desses domínios de aplicação empiricamente adotam modelos de aprendizado de máquina sem avaliar ou garantir se o aprendizado de fato ocorre ou apenas uma memorização”, explica Rodrigo Mello, que também é pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI).

O tema central do livro, que também tem como autor o professor Moacir Ponti, é a Teoria do Aprendizado Estatístico A grande novidade contida na obra é a abordagem da forma como a Teoria pode ser empregada no mundo real a fim de avaliar se algoritmos de aprendizado de máquina de fato aprendem.

livro

“Também abordamos o algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado mais importante: Support Vector Machines. Partimos do zero até a implementação completa do algoritmo, bem como discutimos como transformações em espaços de dados de entrada podem facilitar processos de classificações ou regressão. Para se ter uma ideia, há diversos algoritmos sendo utilizados para classificação e regressão, tais como em Deep Learning, cujos resultados são advindos de conclusões empíricas e grandes empresas como Google, Microsoft, e Facebook os utilizam. O livro permite entender o funcionamento dos métodos e embasa o projeto de sistemas com melhores garantias teóricas”, completa Mello.

Ao todo, foram sete anos de trabalho, incluindo idealização, escrita e edição da obra, que é organizada em seis capítulos e tem previsão de publicação para agosto de 2018. Mais informações podem ser encontradas na página do livro no site da editora Springer.

 

Sobre o CeMEAI

O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP.

O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em quatro áreas básicas: Otimização Aplicada e Pesquisa Operacional, Mecânica de Fluidos Computacional, Modelagem de Risco, Inteligência Computacional e Engenharia de Software.

Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar, IMECC-UNICAMP, IBILCE-UNESP, FCT-UNESP, IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.

 

Leonardo Zacarin - Comunicação CeMEAI

 

Mais informações

Assessoria de Comunicação do CeMEAI: (16) 3373-6609

E-mail: Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.

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