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Inscrições abertas para pós-graduação em Computação Aplicada à Educação

Especialização oferecida pelo ICMC/USP é coordenada por pesquisador do CeMEAI

 

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Imagem: 123RF

 

Profissionais da área educacional interessados em aprimorar conhecimentos em computação já podem se inscrever na pós-graduação a distância em Computação Aplicada à Educação, oferecida pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos.

A especialização tem o apoio do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e é coordenada pelo pesquisador do CeMEAI e professor Seiji Isotani, do ICMC.

Com uma jornada de 21 meses, na modalidade a distância, o curso passa pelos conceitos, práticas e ferramentas mais avançadas na área de computação que dão apoio aos processos de ensino e aprendizagem.

Não é necessário possuir formação em computação e programação, basta ter concluído uma graduação em qualquer área. “O curso oferece uma combinação única entre pesquisa e experiência prática com conceitos teóricos sólidos e projetos desenhados para acelerar a construção do conhecimento. Além disso, trabalhamos as habilidades fundamentais para que os participantes desenvolvam suas carreiras, tornem-se líderes na área de tecnologias educacionais e possam implantar estratégias de inovação digital em suas instituições”, explicou Seiji Isotani.

As inscrições vão até o dia 24 de agosto. Saiba mais.

 

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 três áreas básicas: Ciência de Dados, Mecânica de Fluidos Computacional e Otimização e Pesquisa Operacional.

Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar / IMECC-UNICAMP / IBILCE-UNESP / FCT-UNESP / IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.

 

Comunicação CeMEAI

 

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

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Assistente Virtual orientará população brasileira para conter COVID-19

Pesquisador do CeMEAI está na equipe que desenvolve os modelos matemáticos

 

modelo covid

 

O professor André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos é mais um pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) que está contribuindo no combate do COVID-19- novo coronavírus, por meio de seus conhecimentos e desenvolvimento de novas tecnologias. Ele faz parte de um projeto que tem a intenção de fornecer de forma útil e acessível informações à população através de um Assistente Virtual sobre os sintomas, onde procurar auxílio como hospitais, postos de saúde, entre outras informações como isolamento social. Outro ponto importante é prover informações sobre a movimentação ou capacidade em tempo real sobre os hospitais e postos de saúde. “O Assistente Virtual deverá proporcionar esclarecimentos à população de forma humanizada e intuitiva e ter a habilidade de atender o público em geral usando NLP e atendimento via voz”, justificam seus criadores, uma equipe formada por engenheiros e cientistas da computação, além da USP, também da Universidade Federal do Pará (UFPA) composta por Renato Francês, Marcelino Silva, Evelin Cardoso e Frederico Santana, do Instituto Nacional de Pesquisa (INPE) de São José dos Campos com Solon Carvalho e pela Unifesp, faz parte Nandamudi Lankalapalli Vijaykumar.

Para ganhar popularidade e facilidade de acesso, o projeto tem como parceiros tecnológicos a Loud Voice Services e a IDK e conta com tecnologia da Google.

Alguns desses pesquisadores investigam ainda, em um outro projeto, a projeção de como a pandemia cresce em países do terceiro mundo, por meio de modelos matemáticos mais adequados à realidade demográfica desses países. O principal estudo utilizado como referência para esse tipo de projeção no mundo todo é da Imperial College, de Londres, e inicialmente realizou projeções para o espalhamento da Covid-19 nos Estados Unidos e Grã-Bretanha, a partir de um dos modelos mais adotados pela comunidade internacional para esse fim – o SEIR (Susceptibility-Exposure-Infection-Removal).

No caso do Brasil, há a necessidade de um modelo que reproduza de forma mais fidedigna a realidade de países subdesenvolvidos, levando em consideração as condições demográficas da população, por exemplo, baixos níveis de saneamento, de água potável, grande número de domicílios com poucos cômodos, grande números de pessoas por cômodo ou baixa renda média domiciliar.

Na medida em que ainda não há medicamento para tratar ou vacina para conter o acelerado avanço da Covid-19, a principal medida adotada pelos países é o isolamento social a fim de diminuir a escalada da propagação da doença.

“Os modelos de projeção que consideram apenas uma perspectiva homogênea da população e de sua demografia nos cálculos para chegar aos gráficos de alcance da Covid-19 estão fortemente baseados nos moldes de vida de cidades típicas da União Europeia, onde de fato existe a possibilidade de colocar-se grande parte da população em confinamento, uma vez que lá os domicílios, em regra, possuem estrutura para tanto. Todavia, tal realidade está longe de ser o padrão brasileiro, principalmente nas grande metrópoles do país. Em nossa realidade, temos parcela significativa da população dividindo domicílio com muita gente e poucos cômodos, o que em muitos casos inviabiliza um isolamento total de uma pessoa contaminada. Em certas situações, inclusive, não existe nenhuma possibilidade de confinamento, quando seis ou sete pessoas dividem um único cômodo, por exemplo. Então, diante das características demográficas do Brasil, que são muito peculiares e similares às de países como a Índia, China e do continente africano, nosso grupo concebeu e implentou esse modelo matemático diferenciado, muito mais adequado à realidade brasileira”, explica o professor da UFPA, Renato Francês, que coordena a pesquisa em andamento.

O estudo toma como modelo inicial a cidade de São Paulo, que é o epicentro da crise, podendo, entretanto, ser estendido a todos os 5.570 municípios do país. “Trata-se de um modelo generalizável, criado matematicamente e implementado computacionalmente, que começa a apresentar curvas mais reais de como o vírus se comporta nessas situações específicas”, esclareceu Francês.

Uma das análises consideradas é sobre a região metropolitana de São Paulo onde há cerca de 19 milhões de habitantes e quase 2 milhões deles morando em domicílios com um único cômodo, dividido com três ou mais pessoas, o que impede o confinamento de cerca de 10% somente desta população, por exemplo. Esse tipo de especificidade não está representada nos modelos de referências internacionais.

O modelo matemático elaborado pelo grupo considera a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (Pnad/IBGE), dados de 2018.

No segundo passo dessa modelagem, serão consideradas outras bases de dados oficiais, como por exemplo o censo escolar do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (Inep) de modo a levantar o número de escolas por bairros que possam servir como base alternativas para um confinamento domiciliar e hospitalar eficazes na desaceleração do novo coronavírus no Brasil. “As escolas potencialmente são ótimas alternativas à estrutura tradicional de saúde, porque são estruturas que têm salas, banheiros e cozinhas, e, por isso, podem reproduzir um ambiente domiciliar em uma escala maior, além de possuírem uma grande capilaridade  e alcance nas cidades brasileiras”, sintetiza o professor.

O pesquisador do CeMEAI André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho ressalta a importância das alternativas propostas pelo estudo para o confinamento real e em escala da população brasileira que devem ser consideradas de imediato pelas autoridades brasileiras. “Sabemos que na realidade do país ações como a construção de um hospital emergencial em seis dias, por exemplo, como fez a China, são muito pouco factíveis. Assim, a alternativa mais segura é, de fato, entender profundamente como é possível executar estratégias de isolamento social”.

“As curvas que demonstram o alcance da Covid-19 no Brasil, por meio do modelo matemático desenvolvido demonstram que as condições demográficas do país agravam a aceleração da pandemia. O objetivo é chamar atenção dos governantes a tomarem medidas mais efetivas e urgentes, baseadas em evidências científicas. Os primeiros resultados já estão sendo gerados e serão divulgados em breve. A ideia é também disponibilizar os algoritmos e toda a parametrização utilizada nos modelos para que outros pesquisadores, do Brasil e do exterior, possam se beneficiar com os estudos que prevejam com acurácia as projeções de transmissão do coronavírus”, finalizou André.

 

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 três áreas básicas: Ciência de Dados, Mecânica de Fluidos Computacional e Otimização e Pesquisa Operacional.

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

Com informações de Jéssica Souza – Ascom UFPA

 

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Ferramenta concentra dados atualizados sobre o coronavírus em São Paulo

Informações de mapa interativo são renovadas diariamente por pesquisador do CeMEAI

 

Você tem ideia de quantos casos de coronavírus foram confirmados na sua cidade até hoje? E o número de casos suspeitos? A pandemia tem preocupado a população mundial e, no Brasil, o vírus parece ainda estar em ascensão.

Nesse contexto, o Governo Federal e o Governo do Estado de São Paulo desenvolveram ferramentas públicas para informar a população a respeito do número de casos. Porém, o instrumento disponibilizado pelo Ministério da Saúde mostra apenas o número de casos confirmados em cada estado da Federação, enquanto a ferramenta criada pelo Sistema Estadual de Análise de Dados (SEADE) apresenta dados desatualizados sobre várias cidades do estado.

Na imagem abaixo, retirada do site da SEADE às 14h36 do dia 1º de abril de 2020, podemos perceber, por exemplo, que apenas um caso de Covid-19 consta na cidade de São José do Rio Preto. Segundo a ferramenta, os dados foram atualizados no dia 29 de março. Porém, o boletim oficial da Prefeitura de São José do Rio Preto do dia anterior (28) confirma que 12 pessoas já haviam sido infectadas na cidade.

 

corona seade

 

O mesmo ocorre para outras cidades, como São Carlos, que sequer aparecia no mapa até o acesso na plataforma do Governo Estadual às 14h43 do dia 1º de abril de 2020, mas cuja Prefeitura já havia confirmado o primeiro caso do município no dia 18 de março.

Para informar a população com mais assertividade, o professor Wallace Casaca, do campus da Unesp em Rosana e pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), teve a ideia de desenvolver um mapa interativo com informações atualizadas diariamente a respeito do coronavírus em mais de 60 municípios de São Paulo.

“É importante que a população tenha acesso a informações mais detalhadas e atualizadas sobre a pandemia. Por isso, nosso grupo de pesquisa visita diariamente os boletins oficiais das prefeituras municipais do estado de São Paulo e alimenta o mapa com os dados mais novos que foram divulgados”, explica Casaca.

A ferramenta foi colocada no ar na última quinta-feira (26) e coleta apenas informações oficiais de cada prefeitura dos municípios que já têm casos confirmados do novo coronavírus. “Quando uma pessoa é a primeira a ser infectada em algum município, nós adicionamos essa cidade ao mapa e começamos a acompanhar os boletins de sua prefeitura diariamente também”, salienta o pesquisador.

 

Mapa interativo com as informações atualizadas está disponível desde o dia 26 de março

 

Algumas cidades no mapa contêm mais dados que outras. Segundo o professor, os boletins de cada prefeitura trazem informações diferentes. Algumas falam sobre casos descartados e outras não, da mesma forma que nem todas divulgam dados sobre óbitos em investigação, pacientes internados, suspeitas descartadas etc. “O que nós fazemos é disponibilizar todas as informações passadas por cada município e concentrar no mapa”, resume.

Wallace faz parte de um grupo de pesquisa que conta com cerca de 20 colaboradores do Brasil e do exterior e também tem trabalhos nas áreas de Ciências de Dados, Processamento Digital de Imagens, Sensoriamento Remoto e Modelagem Inteligente Aplicada à Energia.

O trabalho de atualização diária dos dados tem sido conduzido pela pesquisadora Marilaine Colnago, que também é integrante do grupo. Por dia, é necessária 1h30 de trabalho para atualizar os dados manualmente no mapa interativo, já que toda a coleta de dados – na checagem de informações disponibilizadas por cada cidade – é feita de forma manual.

“A ferramenta ainda é recente e a crescente dos casos no Brasil também. Por isso, ainda não temos uma quantidade muito grande de dados. Porém, estamos armazenando tudo isso para que no futuro, possamos dividir os números com outros pesquisadores e analisar os dados para entender melhor como a doença se comporta e, se possível, buscar soluções e políticas públicas de combate ao coronavírus”, finaliza Casaca.

 

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 três áreas básicas: Ciência de Dados, Mecânica de Fluidos Computacional e Otimização e Pesquisa Operacional.

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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Matemático do CeMEAI comenta crise na Bolsa de Valores

Operações seguem numa frequência de queda jamais vista

 

Como ninguém ainda sabe o real impacto que a pandemia do novo coronavírus terá sobre a economia global, analistas da Bolsa de Valores revisam cenários a todo instante. Em apenas uma semana (16 a 20 de março) as ações despencaram, provocando quatro interrupções das sessões, o chamado "circuit breaker", como nunca havia acontecido.

A Bolsa segue sendo interrompida com seguidas baixas e tentamos entender com o matemático Geraldo Nunes da Silva esse momento. Geraldo é professor no Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas, da UNESP, em São José do Rio Preto e também pesquisador principal do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e tem importantes pesquisas e trabalhos na área financeira.

 

Matemático do CeMEAI comenta crise na Bolsa de Valores

Como ninguém ainda sabe o real impacto que a pandemia do novo coronavírus terá sobre a economia global, analistas da Bolsa de Valores revisam cenários a todo instante. Nas últimas semanas, as ações despencaram, provocando várias interrupções das sessões - o chamado "circuit breaker" - como nunca havia acontecido. Tentamos entender esse momento com o matemático Geraldo Nunes da Silva, professor do Ibilce/Unesp e pesquisador do CEPID - CeMEAI. Confira:

Publicado por CEPID - CeMEAI em Terça-feira, 31 de março de 2020

"Isolamento é fundamental para controlar o coronavírus", afirma pesquisador

Tiago Pereira, do CeMEAI, analisa números e comenta ações de controle

 

Os números da pandemia do novo coronavírus (COVID-19) ao redor do mundo crescem em uma velocidade impressionante. O distanciamento social é a estratégia mais adotada até aqui. O professor Tiago Pereira, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos e pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), tem importantes contribuições de como prever doenças a partir da matemática e analisou o protocolo de distanciamento social junto a uma estratégia de isolamento de infectados.

Ele analisou dados divulgados pelo governo no dia 22 de março de 2020, quando eram confirmados cerca de 1500 casos de coronavírus no Brasil, com 18 mortes e 17 mil testes feitos até então, segundo o governo. Utilizando seus modelos matemáticos, Pereira calculou a quantidade de indivíduos infectados que devem ser apropriadamente isolados, assim como o tempo necessário para o diagnóstico. A matemática ajuda a traçar cenários de controle e calcula o número de testes diários para que a doença seja extinta.

Assista ao vídeo sobre a análise e as ações necessárias para o controle da pandemia no país:

 

"Isolamento é fundamental para controlar o coronavírus", afirma pesquisador

O pesquisador Tiago Pereira, do CEPID - CeMEAI e professor do Icmc Usp, tem importantes contribuições de como prever doenças a partir da matemática. Hoje, ele analisou o protocolo de distanciamento social junto a uma estratégia de isolamento de infectados para tentar combater o coronavírus. Confira a análise:

Publicado por CEPID - CeMEAI em Quinta-feira, 26 de março de 2020

 

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 três áreas básicas: Ciência de Dados, Mecânica de Fluidos Computacional e Otimização e Pesquisa Operacional.

Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar / IMECC-UNICAMP / IBILCE-UNESP / FCT-UNESP / IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.

 

Raquel Vieira e Leonardo Zacarin - Comunicação CeMEAI

 

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Tem início MBA em Ciências de Dados oferecido pelo CeMEAI

Aulas do curso a distância começaram no último sábado

 

O MBA em Ciências de Dados oferecido pelo Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/USP) teve início no último sábado é o primeiro da área a ser oferecido a distância por uma universidade pública.

Até dezembro, o curso que conta com uma equipe de cientistas da computação, estatística e matemática aplicada irá oferecer aos 176 alunos selecionados uma oportunidade única de capacitação com o know how USP de educação, propiciando aos participantes além de teoria, transferência tecnológica ao mercado profissional que representam.

Confira mais no vídeo:

 

Tem início MBA em Ciências de Dados oferecido pelo CeMEAI

Oferecido pelo CEPID - CeMEAI e pelo Icmc Usp, o MBA em Ciências de Dados teve início no último sábado e é o primeiro da área a ser oferecido a distância por uma universidade pública. Conheça o programa:

Publicado por CEPID - CeMEAI em Quinta-feira, 6 de fevereiro de 2020

Pesquisadores do CeMEAI participam de projeto finalista de prêmio da ANP

Vencedores foram divulgados na última semana

 

louzada anp

 

O Palácio do Itamaraty do Rio de Janeiro recebeu, na quinta-feira da última semana (28/11), a cerimônia de entrega do Prêmio ANP de Inovação Tecnológica 2019. O evento da Agência Nacional do Petróleo condecorou projetos de pesquisa que representam inovação tecnológica para o setor de petróleo, gás natural e biocombustíveis, desenvolvidos no Brasil por instituições de pesquisa credenciadas pela ANP, empresas brasileiras e empresas petrolíferas.

Entre os trabalhos finalistas estava o projeto Annelida – Unidade robótica remotamente controlada para quebra de hidratos e remoção de parafinas sem sonda em dutos rígidos e em linhas flexíveis não pigáveis. O Annelida contou com a participação de três pesquisadores do Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CEPID-CeMEAI): 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, José Alberto Cuminato, também do ICMC e diretor do Centro, e Vera Tomazella, professora da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar).

O estudo chegou à final da Categoria I, que contemplava projetos desenvolvidos exclusivamente por instituições credenciadas, em colaboração com empresas petrolíferas, na área temática geral “Exploração e Produção de Petróleo e Gás”, e tinha como ideia principal desenvolver um robô para a limpeza dos dutos de captação de petróleo do pré-sal.

Além da equipe do ICMC/USP, o projeto também contava com membros do SENAI de Florianópolis/SC, do SENAI de São Leopoldo/RS e da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS).

O Annelida ajudará a Petrobras a reduzir perdas estimadas em bilhões de reais na substituição de dutos danificados e em lucros cessantes decorrentes da operação. O petróleo extraído do pré-sal sai do solo a uma temperatura de 60 a 70 graus C, mas vai se resfriando ao passar pelo oceano, um percurso de até 7 quilômetros, podendo chegar à temperatura de quatro graus. Esse resfriamento faz com que o óleo vá se solidificando e liberando hidratos e parafinas, que aderem à parede do duto, podendo entupi-lo. A iniciativa está em fase de desenvolvimento e deve ser testado em 2020.

“Foi uma experiência incrível trabalhar com a Petrobras e com essa equipe no desenvolvimento de uma ferramenta que poderá ser utilizada para melhorar um processo importante na extração do petróleo, tendo impacto econômico, científico e social. Também considero muito importante a nossa participação em um evento como esse e o reconhecimento por parte da ANP. Isso mostra que estamos desenvolvendo pesquisas no caminho certo”, comemora Louzada.

O resultado final da premiação das cinco categorias pode ser conferido no site do Prêmio ANP de Inovação Tecnológica 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 três áreas básicas: Ciência de Dados, Mecânica de Fluidos Computacional e Otimização e Pesquisa Operacional.

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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Projetos de pesquisadores do CeMEAI são premiados pela Google

LARA 2019 concede R$ 2 milhões a trabalhos que melhoram a vida na sociedade

 

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Foto: Nereu Jr./Google Divulgação

 

Com objetivo de premiar trabalhos inovadores de Ciência da Computação, a empresa Google realizou, em Belo Horizonte, a entrega da edição 2019 do Latin America Research Awards (LARA) que concede R$ 2 milhões em bolsas para trabalhos acadêmicos de tecnologia que podem melhorar a vida na sociedade.

Nesta edição, foram inscritos 679 trabalhos. Dos 25 premiados, dois estão ligados a pesquisadores do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) que trabalham com machine learning.

O aluno de doutorado Daniel Cestari, orientado por Rodrigo Mello, do ICMC/USP, teve premiado um dos únicos projetos teóricos denominado Projetando transformações de espaço do Kernel a partir de dados supervisionados. Segundo Melo, a pesquisa tem o intuito de melhorar o processo de classificação em aprendizado de máquina, por meio do projeto automático de kernel. “Com esse trabalho conseguimos reduzir a complexidade dos estudos em machine learning, tornando os modelos mais simples. Acredito que foi esse viés que chamou a atenção da Google, uma vez que os resultados afetam todas as aplicações nessa linha de pesquisa”, comentou.

E pelo segundo ano consecutivo, um trabalho orientado pelo pesquisador Anderson Rocha, da Unicamp, foi premiado pelo LARA. Denominado Combate a notícias falsas por meio da atribuição de autoria e análise de filogenia, a linha de pesquisa que conta com a contribuição do aluno de doutorado Antonio Theophilo luta contra as notícias falsas e também faz uma análise de mensagens em redes sociais.

Anderson explica que o projeto de pesquisa visa solucionar dois problemas desafiadores: atribuição de autoria e análise de filogenia de pequenas mensagens de texto postadas em plataformas de mídia social, mostrando como essas soluções podem auxiliar na identificação de informações falsas disseminadas em redes sociais.

“Diferentemente do que foi feito com textos mais longos, analisamos abordagens orientadas a dados sobre padrões estilísticos, explorando os recentes avanços das redes neurais profundas (deep learning) no campo de reconhecimento de padrões”, explica.

A pesquisa produz resultados que poderão ser utilizados por ONGs, agências de notícias, plataformas de mídia social e pessoas em geral. Além disso, esta pesquisa pode fornecer ferramentas apropriadas para análise de postagens on-line, levando em consideração sua disseminação e poder de influência.

Com apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), Antonio irá aprimorar os conhecimentos nesta área por doze meses na Carnegie Mellon University, Pittsburgh, nos Estados Unidos.

 

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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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De olho no mercado: alunos da USP encerram ano de aprendizado baseado em problemas

Metodologia PBL é utilizada por professores do ICMC desde 2015

 

pbl site

 

Nesta semana, o Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos encerrou mais um ano de sucesso da aplicação de uma metodologia diferente para o aprendizado: a PBL (Problem Based Learning), ou Aprendizado Baseado em Problemas.

A ideia de utilizar a PBL nas disciplinas é apresentar problemas reais a alunos de graduação para que eles possam desenvolver as técnicas e aprender, desde cedo, a encarar as demandas do mercado. “Utilizando esta metodologia, o aluno tem a possibilidade de ser o protagonista do seu próprio aprendizado. Ele não somente visualiza a percepção do docente, mas desenvolve uma percepção própria em relação a cada problema”, explica Francisco Louzada, que gerencia a iniciativa e é Coordenador de Transferência de Tecnologia do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI).

Desde 2015, 36 problemas já foram apresentados por diferentes empresas e instituições aos alunos do ICMC, que, utilizando a metodologia, discutiram e avançaram com possíveis soluções para cada um deles. Só neste ano, foram 17 projetos desenvolvidos – todos eles com a participação de alunos de graduação, mestrado, doutorado e pós-doutorado, em um estrutura hierárquica de aprendizado. “Os alunos ficam muito empolgados, porque têm a oportunidade de aplicar tudo o que aprendem de uma forma mais direta. Além disso, fazemos uma mímica do que eles vão encontrar fora da universidade, antecipando possíveis problemas que eles possam ter”, complementa o professor.

Aproveitando o fim de mais um ano letivo que aproveitou a PBL para dinamizar o aprendizado de alunos, o CeMEAI reuniu todos os projetos desenvolvidos com a metodologia na página da PBL no site do Centro. Nela, estão reunidos todos os projetos e seus participantes, bem como um resumo dos avanços alcançados nos cinco anos de aplicação da PBL no ICMC e reportagens e vídeos que registram as experiências de pesquisadores e alunos. “A página exclusiva da metodologia PBL no site do CeMEAI tem o objetivo de servir como um registro de tudo o que já fizemos nestes cinco anos, mas também pode funcionar como um espelho para outros professores, disciplinas e universidades que queiram aproximar seus alunos dos problemas reais do mercado de trabalho”, finaliza Louzada.

 

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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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