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Gerenciamento de tráfego rodoviário

Gerenciamento de tráfego rodoviário

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Pesquisadores

Osvaldo Anacleto Júnior

O trabalho 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.

Previsão de infectividade de doenças

Previsão de infectividade de doenças

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Pesquisadores

Osvaldo Anacleto Júnior

O estudo 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.

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

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

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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Trabalho que aborda dinâmica da conectividade cerebral é premiado

Reconhecimento ocorreu em Conferência de Estatística e Ciência de Dados

 

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O trabalho intitulado "Modeling high-dimensional time series from large scale brain networks" de autoria do doutorando Diego Carvalho do Nascimento recebeu o prêmio de melhor trabalho apresentado na 1st Conference on Statistics and Data Science, realizada entre os dias 12 e 14 de novembro de 2018 na Universidade Federal da Bahia, em Salvador, com patrocínio da International Association for Statistical Computing (IASC).

O trabalho é orientado pelos docentes do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/USP) e pesquisadores do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) Francisco Louzada e Osvaldo Anacleto Junior junto ao Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística USP-UFSCar.

A tese aborda a modelagem da dinâmica da conectividade do cérebro, através da ativação das regiões dado estímulos elétricos, bem como visa estimar, via modelagem gráfica, a representação da problemática complexa de uma forma simples para os neurocientistas.
“Essa premiação reconhece a qualidade do trabalho realizado pelo nosso grupo de pesquisa em modelagem de risco e ciências de dados junto ao CeMEAI. Estou muito orgulhoso”, ressaltou 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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