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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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Uma má notícia para a Seleção Brasileira na Copa da Rússia. A equipe é a terceira colocada no ranking das prováveis campeãs, com 13,27% de probabilidade de levar a taça. Em segundo lugar, está a Bélgica, com 13,93% de chance. E, em primeiro lugar, está a Alemanha, a vilã do 7 a 1 na Copa de 2014, com 17,57% de chance de vencer o torneio.

 

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Jogão. Seleção brasileira em campo mais uma vez, contra a Sérvia. Fomos às ruas para fazer previsões.

 

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Segundo o site Previsão Esportiva, mantido por grupos do Departamento de Estatística do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade Federal da Bahia, a chance de Brasil e Alemanha se enfrentarem na próxima fase da competição é de 41,01%, maior do que qualquer outro confronto que a Seleção Canarinho pode ter nas oitavas de final.

 

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Arquimedes

Arquimedes

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Pesquisadores

André de Carvalho

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.

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.

Ferramenta para exames de endoscopia

Ferramenta para exames de endoscopia

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Pesquisadores

João Paulo Papa

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.

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.

Leonardo Zacarin - Comunicação CeMEAI

 

Mais informações

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

E-mail: Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.

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.

alunos arquimedes

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.

 

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

E-mail: Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.

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.

 

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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Previsão esportiva

Previsão esportiva

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Pesquisadores

Francisco Louzada Neto, Adriano Suzuki, Anderson Ara Souza, Paulo Henrique Ferreira da Silva

Desde a Copa de 2006, eles desenvolvem modelos estatísticos de previsão dos resultados de eventos esportivos. Os modelos desenvolvidos pelo grupo de previsão esportiva levam em consideração informações objetivas e subjetivas. 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.

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