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Inteligência Computacional

Redes neurais abrem nova fronteira no desenvolvimento de vidros

 

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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

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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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

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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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

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.

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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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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
jornal da usp

 

O projeto intitulado TSViz foi criado a partir da coleta de informações do Twitter e de vários posts armazenados numa base de dados. A ideia surgiu em 2013,  devido às inúmeras manifestações que ocorreram no Brasil, época em que diversos pontos de vista tomaram as redes sociais. A iniciativa foi planejada pelo Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI).

 

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Sistema analisa e apresenta opinião pública em redes sociais

Trabalho é coordenado pelo pesquisador do CeMEAI Rodrigo Mello

 

Sistema analisa e apresenta opinião pública em redes sociais

Quais assuntos são mais relevantes nesse momento nas redes sociais? O que os usuários estão falando sobre esse assunto? Uma ferramenta desenvolvida no Icmc Usp e coordenado por um pesquisador do CEPID - CeMEAI faz análises online de conteúdos postados por esses usuários e pode ajudar a resumir a opinião pública a partir dessas manifestações. Entenda:

Publicado por CEPID - CeMEAI em Terça-feira, 21 de novembro de 2017

 

Conhecer a opinião pública por intermédio de hashtags e assuntos de interesse social, saber qual sua influência e como analisá-la em relação aos sentimentos, novidades, palavras mais relevantes e geolocalização de mensagens publicadas em tempo real são alguns dos objetivos do projeto TSViz.  Do termo Time Series Visualization, este trabalho que tem a coordenação do professor Rodrigo Mello, do Departamento de Ciências de Computação (SCC) do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos visa a análise online de conteúdo textual publicado por usuários na Internet.

Contando com o apoio do CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico) e da FAPESP (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo), por meio do CEPID-CeMEAI, a pesquisa tem sido desenvolvida com a proposta de trazer à tona uma análise de mensagens publicadas em redes sociais, com o intuito de apoiar pesquisadores, interessados e especialmente eleitores em relação a assuntos de interesse público.

A equipe é formada pelos professores Ricardo Araújo Rios – da Universidade Federal da Bahia e Paulo Aristarco Pagliosa – da Universidade Federal do Mato Grosso do Sul. O aluno de engenharia da computação Caio de Sá Lopes desenvolveu o site.

“Trabalhei na análise dos dados e desenvolvi essa metáfora visual, ou seja, de fazer gráficos, nuvem de palavras, fazer o mapa de calor, entre outros analisadores que permitem que os usuários explorem a ferramenta de uma maneira fácil e prática”, comentou o aluno.

O trabalho teve início em 2013 com o processo de impeachment da presidente Dilma Rousseff. Segundo Rodrigo Mello, as manifestações nas ruas e redes sociais trouxeram um questionamento pessoal sobre como o seu trabalho poderia contribuir neste contexto político do país.

Utilizando o aprendizado de máquina e séries temporais, o Twitter passou a ser a fonte de pesquisa com o objetivo de analisar dados e informações em um total de 16 análises inicialmente possíveis. 

“Nossa principal contribuição quando nos referimos ao usuário final é que ele tenha acesso a opinião das pessoas sem passar pela grande mídia e que possam, entre outras finalidades, tomar decisões mais claras sobre votação, projetos discutidos na Câmara ou Senado, por exemplo.  Fora deste contexto, é possível aplicar a ferramenta em empresas com análises como campanhas de marketing pra citar uma aplicação. Estamos agora, ampliando as análises para outras redes, além o Twitter”, explicou.

 

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Raquel Vieira - Comunicação CeMEAI

 

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Algoritmo auxilia no controle de plantas invasoras no Estado de SP

Estudo apoiado pelo CeMEAI mostrou-se mais eficiente que a literatura existente

 

Um trabalho desenvolvido na USP - Universidade de São Paulo em São Carlos busca, utilizando a computação, erradicar espécies de plantas consideradas invasoras por devastar a biodiversidade nativa. Entenda como a pesquisa funciona:

Publicado por CEPID - CeMEAI em Quinta, 1 de junho de 2017

 

Erradicar espécies de plantas consideradas invasoras por devastar a biodiversidade nativa é também um desafio para a computação, e é que foi encarado pelo aluno de doutorado Luís Paulo Faina Garcia, orientado pelo professor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC-USP) e pesquisador do CeMEAI, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho.

Eles trabalharam em colaboração com uma pesquisa do aluno de doutorado do Departamento de Hidráulica e Saneamento da USP/São Carlos - Augusto Hashimoto de Mendonça - que tinha como principal objetivo identificar áreas potenciais para a invasão destas espécies no Estado de São Paulo e identificar os fatores ambientais que podem inibir ou estimular o processo de invasão por meio de modelos de nicho ecológico. Estes modelos relacionam pontos de ocorrência das espécies (ausência ou presença) e características ambientais e ecológicas para predizer a suscetibilidade de invasão em um determinado local.

“Os pontos de ocorrência das espécies invasoras foram registrados no entorno e no interior de unidades de conservação por meio de um GPS de alta precisão, descrevendo as características da população invasora e classificando a vegetação natural local, o estado de conservação do ecossistema e a localização do ponto na paisagem. Ocorre que, pela natureza dos pontos registrados, os dados podem ser considerados dados de probabilidade de presença ou ausência. Ou seja, um ponto de presença pode ser na realidade uma falsa presença, quando a espécie, por exemplo, se estabeleceu em uma área com condições inadequadas para o seu desenvolvimento por conta de algum evento ou distúrbio passado. Da mesma forma, uma ausência pode vir a ser uma falsa ausência uma vez que esses pontos foram registrados em áreas suscetíveis para o estabelecimento da espécie, mas a espécie encontra-se ausente porque ainda não ocorreu um evento de dispersão. A ocorrência de falsos pontos é indesejável, pois precisamos garantir a qualidade dos modelos gerados nesses dados para poder predizer com qualidade novos pontos de possíveis presença e ausência dessa espécie.”, explicou Augusto.

“A proposta de interação com o CEPID-CeMEAI tinha como foco a possibilidade de usar uma das bases de dados da espécie Hedychium coronarium, popularmente chamada lírio do brejo, para testar a técnica de detecção de ruídos. O objetivo era identificar os possíveis pontos ruidosos pela natureza dos dados ambientais”, disse Augusto.

A pesquisa detectou 267 registros de ocorrência da espécie no Estado de São Paulo.

“O nosso trabalho foi basicamente selecionar de forma automática as melhores técnicas de detecção de ruído baseadas em algoritmos de aprendizado de máquina e mineração de dados e aplicar essas técnicas para detectar as amostras ruidosas nesses dados. Com o subconjunto de amostras que estes algoritmos retornaram foi possível realizar uma análise aprofundada pelo especialista [Augusto] com o objetivo de validar falsas ausências e presenças da espécie”, observou Luís Paulo.

Ainda segundo ele, o algoritmo encontrado para este problema específico mostrou-se mais eficiente do que os algoritmos descritos na literatura até o momento.

“A principal contribuição no âmbito da computação foi comprovar que a técnica proposta foi mais eficiente em detectar os dados ruidosos do que as técnicas disponíveis na literatura para esse tipo de problema. No âmbito ecológico, as contribuições podem ser ainda mais relevantes, uma vez que os resultados podem indicar áreas suscetíveis e não suscetíveis à invasão. Na prática, os mapas de suscetibilidade de invasão podem identificar áreas sensíveis para a conservação da biodiversidade, orientando assim, políticas e ações voltadas para evitar ou controlar o processo de dispersão da espécie. Os modelos de nicho ecológico também permitem identificar os principais fatores ambientais associados com a invasão de determinada espécie, contribuindo para esclarecer ainda mais o processo de invasão.”

De acordo com o orientador, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, qualquer problema de classificação que necessitar de detecção de ruídos, o algoritmo de Luís Paulo poderia ser aplicado. “Poderíamos aplicar este algoritmo na medicina e contribuir com a redução de diagnósticos incorretos, por exemplo. Este trabalho tem um viés social muito importante e pode contribuir para melhorias no meio ambiente não apenas no Estado de São Paulo, mas em outros locais do mundo. Os resultados desta pesquisa foram divulgados por intermédio de renomadas publicações da área”, concluiu André.

 

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