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Estatística para controlar epidemias de doenças em animais

Modelos apontam quando a transmissão tem componentes genéticos

 

Sabe-se que a diversidade genética pode afetar a disseminação de doenças infecciosas, potencialmente impactando a redução de epidemias em plantas e animais. No entanto, poucos métodos para controle de doenças podem identificar componentes genéticos que influenciam a resistência à doenças e também a infectividade que representa a propensão do hospedeiro a transmitir infecções a indivíduos suscetíveis à uma doença.

A conclusão é do professor do ICMC/USP e pesquisador do CEPID-CeMEAI Osvaldo Anacleto Júnior, que tem conquistado importantes avanços com sua pesquisa nesta área.

“Os modelos genéticos quantitativos atuais não identificam completamente o componente hereditário da infectividade do hospedeiro pois esses modelos não conseguem acomodar a dinâmica não linear do processo de transmissão de doenças”, explica.

Este trabalho, que ele divide com outros quatro autores de universidades da União Européia, apresenta um novo modelo estatístico e um método de inferência para estimar parâmetros genéticos associados à suscetibilidade e infectividade do hospedeiro. “Nossa metodologia combina modelos genéticos quantitativos de interações sociais com processos estocásticos para modelar a natureza aleatória, não-linear e dinâmica de infecções, e usa técnicas computacionais Bayesianas para estimar os parâmetros do modelo”.

A metodologia proposta oferece impactos diretos em áreas como a pecuária e agricultura e também pode ser adaptada para a modelagem de dados de epidemias observadas em humanos.

Saiba mais assistindo ao vídeo:

 

Estatística para controlar epidemias de doenças em animais

Recentemente, mostramos um trabalho do pesquisador Osvaldo Anacleto Júnior, do CEPID - CeMEAI, para reduzir congestionamentos. Outra importante contribuição é em um estudo que, pela primeira vez, 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. Entenda: https://goo.gl/eYByi4

Publicado por CEPID - CeMEAI em Quarta-feira, 30 de janeiro de 2019

 

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

 

Mais informações

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

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Modelagem estatística pode reduzir congestionamentos

Pesquisa analisa dados, prevê fluxo e propõe ações de gerenciamento

 

Desenvolver novos métodos estatísticos e de aprendizado de máquina para aplicações em biologia, engenharia e finanças é uma das principais áreas de pesquisa do professor Osvaldo Anacleto Júnior, que leciona Estatística e Ciência de Dados no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/USP São Carlos) e é pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI).

Um de seus trabalhos desenvolvidos em parceria com pesquisadores da Europa e publicado pelo Journal of The Royal Statistical Society 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.

“Esta pesquisa se concentra no desenvolvimento de modelos de previsão de fluxo que são particularmente apropriados para avaliar o desempenho das rodovias ao longo do tempo ou para fornecer informações avançadas de fluxo para operadores de tráfego”, comentou Osvaldo.

A pesquisa analisa ainda problemas de modelagem como tratar diferentes níveis de variabilidade de tráfego, dependendo da hora do dia e erros de medição devido a erros na coleta do dados, utilizando extensões de redes Bayesianas dinâmicas para apontar soluções.

O estudo foi comentado pelo pesquisador no vídeo:

 

Modelagem estatística pode reduzir congestionamentos

Um trabalho coordenado por um pesquisador do CEPID - CeMEAI busca ajudar as cidades a gerenciar e prevenir congestionamentos. Saiba mais: https://goo.gl/wHxfGa

Publicado por CEPID - CeMEAI em Terça-feira, 22 de janeiro de 2019

 

A tese de doutorado de Anacleto sobre modelagem de tráfego ganhou uma menção honrosa do Savage Award, concedido pela Sociedade Internacional de Estatística Bayesiana para teses de doutorado com contribuições excepcionais para a estatística Bayesiana. O trabalho resultou ainda em um prêmio no principal congresso internacional sobre o software R.

 

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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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

 

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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.

 

CLIQUE AQUI para ouvir a notícia completa! (a partir do minuto 22)

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

 

louzadafiorucci

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

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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jornal da usp

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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Chega nessa época do ano e todo brasileiro vira técnico de futebol. Muita gente gosta de arriscar palpites e participa do bolão. Mas qual é a chance de se dar bem nesse tipo de aposta?

 

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Brasil e Alemanha é a final mais provável na Copa do Mundo da Rússia de 2018, segundo o projeto “Previsão Esportiva” do Departamento de Estatística (DEs), da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). A Alemanha, atual campeã, é a favorita para vencer a competição com 16,93% de chances.

 

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