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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

 

Mais informações

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

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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.

 

Assessoria de Comunicação do CeMEAI

 

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Inteligência artificial para desenvolver novos vidros

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Pesquisadores

André de Carvalho

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.

Inteligência Artificial é usada para criar tecnologias e novos vidros

jornal da usp

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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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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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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Detecção de áreas desmatadas

Detecção de áreas desmatadas

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Pesquisadores

Carlos Affonso

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 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.

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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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

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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Trabalho de pesquisador do CeMEAI recebe prêmio internacional

Artigo foi condecorado em conferência na Malásia

 

papa
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

 

Mais informações

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

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