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Ciência de Dados

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O Tribunal de Justiça de São Paulo (TJSP) e a Universidade de São Paulo (USP) celebraram hoje (3), no Gabinete da Presidência da Corte, convênio para incrementar atividades de pesquisa e desenvolvimento tecnológico em inteligência artificial, aplicadas à área jurídica.

O objetivo é o desenvolvimento de soluções destinadas ao aperfeiçoamento acadêmico e ao aprimoramento da prestação jurisdicional. Com isso, a cooperação científica e tecnológica entre o TJSP e a USP na área de ciência e engenharia de dados desenvolverá ferramentas de apoio ao tratamento de dados jurídicos para a análise de documentos ou dados processuais, conforme plano de trabalho definido entre as partes.

 

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A Universidade de São Paulo (USP) e o Tribunal de Justiça do Estado de São Paulo firmaram, nesta terça-feira (3), um convênio de cooperação científica e tecnológica para o desenvolvimento de ferramentas computacionais de apoio ao tratamento de dados jurídicos.

“O acordo é um marco porque coloca à disposição toda a pesquisa desenvolvida e o conhecimento acumulado pela universidade em benefício do Tribunal de Justiça e da sociedade”, salienta o reitor da USP, Vahan Agopyan.

 

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Não se passa um dia sem que veículos de mídia nos tragam novidades sobre mais uma aplicação da Inteligência Artificial (IA) que afeta o nosso dia-a-dia. Várias dessas novidades nos trazem surpresas, esperanças e receios. Em geral, os benefícios e riscos são apresentados com clareza. O que não está claro é que por trás das grandes aplicações da IA, tem sempre um bocado de Matemática. Adaptando a frase atribuída a Isac Newton “If I have seen further it is by standing on the shoulders of Giants.”, traduzido para “Eu só vi mais longe por estar apoiado no ombro de gigantes”, A IA só chegou onde está por que se apoia em várias sub-áreas da Matemática.

 

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Trabalho que aborda a dinâmica da conectividade cerebral é premiado. O reconhecimento ocorreu em conferência de estatística e ciência de dados realizada na Universidade Federal da Bahia, em Salvador, com o patrocínio da Associação Internacional para Estatística da Computação. O trabalho é orientado por docentes do ICMC e do CeMEAI.

 

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Inteligência Artificial é usada para criar tecnologias e novos vidros

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O vidro é um material muito utilizado na produção dos mais variados objetos: copos, telas, janelas, paredes, próteses oculares e muitos outros itens o têm como principal componente. Pensando na importância desse material, alguns grupos de pesquisadores iniciaram estudos acerca do uso da matemática para produzir essa substância e do uso da Inteligência Artificial para antecipar algumas de suas características.

 

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Inteligência artificial para desenvolver novos vidros

 

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Os vidros, materiais que estão presentes em uma vasta diversidade de produtos, desde uma garrafa de vinho até um implante dentário, poderão fazer novas contribuições à qualidade de vida dos seres humanos e animais, e à preservação do planeta. De fato, até o momento, cerca de 400 mil (4 x 105) fórmulas de vidros foram produzidas e publicadas, enquanto 1052 novos vidros poderão ainda ser desenvolvidos utilizando combinações possíveis entre 80 elementos amigáveis da tabela periódica.

 

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A fim de diminuir os acidentes e as mortes que ocorrem todos os anos no trânsito no Brasil, estudantes de engenharia da USP de São Carlos criaram um aplicativo baseado em gamificação para diminuir acidentes de trânsito.

 

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A fim de diminuir os acidentes e as mortes que ocorrem todos os anos no trânsito no Brasil, estudantes de engenharia da USP de São Carlos criaram um aplicativo baseado em gamificação para diminuir acidentes de trânsito.

 

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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.

 

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A Alemanha é o país com mais chances de ser campeão na Copa do Mundo de 2018, de acordo com modelagem estatística desenvolvida por pesquisadores do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos e do Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) – um Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPID) da FAPESP.

 

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