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Ciência de Dados

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

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.

 

Raquel Vieira - Comunicação CeMEAI

 

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

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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.

 

Sobre o CeMEAI

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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.

 

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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.

 

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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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Aplicativo utiliza gamificação para diminuir acidentes de trânsito

Projeto desenvolvido por alunos da USP recebeu prêmio da Renault

 

arquimedes stats

 

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.

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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

 

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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.

 

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Alemanha favorita: estatísticos projetam resultados da Copa do Mundo de 2018

Grupo de pesquisa conta com pesquisadores do CeMEAI

 

Alemanha favorita: estatísticos projetam resultados da Copa do Mundo de 2018

A FIFA World Cup começa daqui a uma semana, mas, para um grupo de estatísticos brasileiros, o torneio já começou faz tempo. Eles criaram um modelo de previsão que mostra as probabilidades de cada seleção avançar de fase até a final - e os resultados iniciais mostram que a favorita para este ano é o carrasco do Brasil em 2014. Conheça o projeto: https://goo.gl/UBPgTd

Publicado por CEPID - CeMEAI em Quinta-feira, 7 de junho de 2018

 

Os jogos da Copa do Mundo de 2018 começam no próximo dia 14 de junho, mas, para um grupo de estatísticos formado por membros de três universidades brasileiras, o torneio começou já faz tempo. Desde a Copa de 2006, eles desenvolvem modelos estatísticos de previsão dos resultados de eventos esportivos.

“Nós tínhamos dificuldades para encontrar locais ou informações sobre diferentes campeonatos. Então, nessa contextualização, resolvemos trabalhar com modelagem estatística aplicada ao esporte”, explica Francisco Louzada, professor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos e um dos coordenadores do Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CEPID-CeMEAI).

Os modelos desenvolvidos pelo grupo de previsão esportiva levam em consideração informações objetivas e subjetivas. “Nós utilizamos o conhecimento de especialistas nas análises e também informações exatas, como o ranking da Fifa”, conta Louzada, que também é presidente da Associação Brasileira de Estatística. “Essa é a grande vantagem do modelo. Você pode incorporar as opiniões de especialistas para tentar obter resultados mais fiéis à realidade”, complementa Adriano Suzuki, que também é professor do ICMC e pesquisador do CeMEAI.

Antes de cada torneio, o modelo usa essas informações para gerar uma previsão dos resultados: quais as chances de cada time passar da primeira fase e ir avançando, etapa por etapa, até a final. Quando os jogos começam, as contas são atualizadas a cada rodada, levando em conta os placares definidos e outras situações relevantes, como um jogador importante que se machucou, por exemplo.

Para esta Copa do Mundo, as projeções mostram que a Alemanha é o time com mais chances de ser campeão (17,39%). O Brasil aparece em terceiro lugar (12,93%), logo atrás da Espanha (15,64%). Segundo os cálculos iniciais, a probabilidade de o título ficar entre esses três times é de 46%. Todos os resultados estão detalhados no site do projeto, que também analisa outros campeonatos de futebol.

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As seleções com maiores chances de vencer a Copa do Mundo, segundo o site previsaoesportiva.com.br

Dê seus palpites!

O projeto de previsão esportiva também tem um caráter interativo. Qualquer pessoa pode entrar no site do projeto para palpitar os resultados da primeira fase da Copa do Mundo e gerar novas probabilidades a partir desses palpites.

Depois de preencher os resultados imaginados, é só fazer a simulação e as novas probabilidades aparecem na tela. Para fazer toda a estruturação do modelo, o grupo de previsão esportiva conta com pesquisadores da USP, da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) e da Universidade Federal da Bahia (UFBA). “Fazem parte alunos de graduação, de mestrado e de doutorado, que, ao longo desse período, entraram e saíram, concluíram o curso, tem alunos que fizeram IC e alunos de pós que têm interesse em trabalhar no tema”, diz Suzuki.

Esta é a quarta edição da Copa do Mundo a ser analisada pelos estatísticos. Luis Ernesto Salasar, professor da UFSCar, faz parte do grupo desde o mundial de 2006, quando ainda era estudante de mestrado. “Acho que o esporte é um tema que cativa todo mundo, o público em geral, os alunos, então eu como aluno gostei muito do projeto e desde 2006 nós estamos trabalhando nisso”, comenta.

E as previsões devem continuar para as próximas Copas. “Os alunos sempre estão buscando informações e querendo participar de alguma espécie de previsão para algum campeonato, algum esporte. Então, isso provavelmente vai perdurar por muito tempo na universidade”, comemora Salasar.

 

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Pesquisa com apoio do CeMEAI é premiada na área de Estatística Bayesiana

Travel Award foi concedido ao aluno Lucas Pereira Lopes pela sociedade internacional ISBA

 

EBEB 2018

 

Um projeto do aluno de mestrado Lucas Pereira Lopes do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, foi contemplado com o prêmio Travel Award - melhor trabalho em pôster na categoria de pesquisadores fora do estado do Rio de Janeiro, onde ocorreu o XIV Encontro Brasileiro de Estatística Bayesiana.

A premiação é concedida pela ISBA (International Society for Bayesian Analysis) que reconheceu a pesquisa de Lucas denominada Bayesian Option Pricing using Copula-GARCH model. “O trabalho premiado é uma parte da minha dissertação onde eu estudo o processo de precificação de opções financeiras multivariadas utilizando a teoria de cópulas e inferência bayesiana para várias funções payoffs e comparo essa nova abordagem com os métodos clássicos, por exemplo, o método de Black e Scholes multivariado”. explicou.

“Fiquei imensamente feliz com esse reconhecimento, pois ganhar um prêmio de melhor trabalho em um evento nacional é muito gratificante”.

Lucas tem como orientadores Vicente Garibay Cancho e Francisco Louzada Neto, ambos pesquisadores do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) que apoia a pesquisa por intermédio do Grupo de Modelagem de Risco, uma das áreas do CEPID.

 

Sobre o evento

O Encontro Brasileiro de Estatística Bayesiana (EBEB) é realizado com periodicidade de dois anos desde 1991, inicialmente por grupos de pesquisadores brasileiros interessados na divulgação e crescimento da pesquisa em estatística bayesiana no país. Desde então, o EBEB tem atraído pesquisadores de vários países, especialmente da América do Sul, que têm considerado o evento um bom fórum para divulgar os resultados das pesquisas que desenvolvem em seus países, dando um caráter mais internacional a este importante evento brasileiro.

 

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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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Pesquisa usa estatística para reduzir mortalidade materna e perinatal

Trabalho internacional tem colaboração da pesquisadora Gleici Perdoná

 

Um trabalho desenvolvido em colaboração com a professora Gleici da Silva Castro Perdoná, do Departamento de Medicina Social (DMS), da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP) da USP visa reduzir a mortalidade materna e perinatal no mundo.

Como parte do projeto Better Outcomes in Labour Difficulty (BOLD) da Organização Mundial da Saúde, a pesquisa já se torna uma referência no que se refere a uma nova ferramenta de monitoramento de parto e foi publicada no início deste ano na revista científica americana PLOS Medicine, com fator de impacto 14,429.

Entenda melhor o trabalho que conta com apoio do do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI):

 

Pesquisa usa estatística para reduzir mortalidade materna e perinatal

A professora Gleici Perdoná, da FMRP USP e pesquisadora do CEPID - CeMEAI, faz parte de uma pesquisa que busca reduzir a mortalidade materna e perinatal no mundo todo. Conheça melhor o trabalho:

Publicado por CEPID - CeMEAI em Quarta-feira, 25 de abril de 2018

Inteligência Artificial para criar novas tecnologias e gerar vidros não existentes

Este é o objetivo de um dos projetos desenvolvidos entre os CEPIDs CeMEAI e CeRTEV

 

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. Assista ao vídeo:

 

Inteligência Artificial para criar novas tecnologias e gerar vidros não existentes

Dois Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP se uniram para melhorar pesquisas na área de vidros. Confira o desenvolvimento e os possíveis resultados da parceria entre CEPID - CeMEAI e CERTEV: https://goo.gl/k2zw6e

Posted by CEPID - CeMEAI on Wednesday, February 28, 2018
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