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Comunicação CeMEAI

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Escola Avançada em Big Data Analysis abre inscrições

Evento será realizado no próximo mês de outubro

 

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A quarta edição da Escola Avançada em Big Data Analysis já tem data marcada: de 12 a 16 de outubro deste ano. Por conta da pandemia do novo coronavírus, todo o evento será realizado virtualmente. As inscrições para os interessados já estão abertas.

O evento é coordenado pela professora Roseli Romero, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos e pesquisadora do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), financiado pela FAPESP.

O público-alvo da Escola são alunos de pós-graduação e de graduação (preferencialmente do último ano) cursando engenharias, computação, estatística e economia e graduados em áreas afins.

Como de costume, a EABDA contará com especialistas da área de Big Data em todo o Brasil. Serão oferecidos 12 cursos, espalhados durante toda a semana do evento.

Confira abaixo os 12 cursos oferecidos:

Horário 12/OUT 13/OUT 14/OUT 15/OUT 16/OUT
08:30 às 12:00 Curso I:
Análise de Dados com Aprendizado de Máquina
Curso IV:
Estatística na ciência da computação experimental
Curso VII:
Interfaces Cérebro-Computador
Curso X:
Gerência de Dados Complexos em Larga Escala
14:00 às 17:30 Curso II:
Visualização e análise de dados: de características a modelos
Curso V:
Processamento de línguas naturais (PLN)
Curso VIII:
Mineração de textos baseada em redes
Curso XI:
Aumento de dados em aprendizado de máquina
Curso XII:
Entendendo o valor dos sistemas de recomendação personalizados para o e-business/negócios
18:30 às 22:00 Curso III:
Mineração de eventos: algoritmos e aplicações
Curso VI:
Recuperação de informação multimídia no contexto de Big Data
Curso IX:
Aprendendo representações com Deep Learning: arquiteturas, treinamento e transferência de aprendizado

Estudantes têm desconto no valor das inscrições, que já podem ser realizadas pelo site da 4ª Escola Avançada em Big Data Analysis. Até o dia 22 de setembro, é possível requerer isenção do valor de acordo com critérios de fragilidade socioeconômica ou desemprego. O pedido pode ser feito por meio deste formulário, que também detalha as condições para isenção.

O site também traz as ementas dos cursos e informações de contato com a organização do curso. As vagas são limitadas e o período de inscrições vai até o dia 8 de outubro ou enquanto houver vagas.

 

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

 

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.

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Cidades do interior de São Paulo passaram a apresentar estabilização nos casos ativos e alta na taxa de retransmissão do novo coronavírus nos últimos dias, interrompendo uma tendência de queda e destoando dos dados gerais do estado, aponta ferramenta de análise de dados e monitoramento em tempo real da pandemia em municípios paulistas.

 

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Um estudo do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, da Fapesp (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo), aponta que Limeira já atingiu o chamado “platô” na pandemia do coronavírus. De acordo com a pesquisa, a cidade atingiu o pico de contaminação entre os dias 23 de julho e 6 de agosto. O estudo mostra que no dia 23 de julho, quando a cidade entrou no pico, eram 2.873 casos confirmados.

 

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Pesquisadores da USP e da Unesp criaram uma ferramenta que calcula a evolução da pandemia nas cidades paulistas que concentram mais casos e mortes por coronavírus no estado de São Paulo. Os modelos matemáticos são abastecidos pelas prefeituras, com dados oficiais.

 

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A Covid-19 já matou 118.649 brasileiros. Mais de 3 milhões e 700 mil foram infectados pelo novo coronavírus. Os curados somam quase 3 milhões. E pela primeira vez o Brasil ultrapassou os EUA no ranking de mortes causadas pelo novo coronavírus a cada 100 mil habitantes.

 

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Pesquisadores da USP e da Unesp desenvolveram uma ferramenta para projetar o número de infecções, óbitos e pacientes recuperados da covid-19 em São Paulo. A partir dos dados fornecidos pelas prefeituras, analisados por modelos matemáticos e técnicas de inteligência artificial, os professores conseguem antever o comportamento da doença em cada uma das 22 sub-regiões do Estado no período de sete a dez dias com 95% de acerto.

 

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Plataforma que otimiza estoques de EPIs na pandemia ganha projeção internacional

Tecnologia desenvolvida com apoio do CeMEAI é implantada na Bionexo da Argentina

 

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Depois do sucesso e eficácia da plataforma inédita de gestão de insumos médicos desenvolvida em uma parceria entre a USP de São Carlos e a empresa Bionexo Brasil, a tecnologia ganha projeção internacional e irá auxiliar também a Argentina na pandemia do novo coronavírus.

Por meio de um sistema inteligente de algoritmos, a plataforma que já é utilizada no Brasil, foi reformulada para atender o mercado de saúde da Argentina. Ela mapeia a quantidade necessária de equipamentos de proteção individual (EPIs) e insumos por unidade hospitalar em determinada região, permitindo projetar o consumo futuro e incentivando a solidariedade entre os hospitais, com o objetivo de assegurar que os estoques sejam usados de maneira efetiva em favor da população.

A solução é resultado de uma união de esforços, de pesquisadores dos laboratórios de Estatística e de Otimização (ICMC/USP), Centro de Estudos de Risco (CER), Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e da iniciativa privada, por intermédio da empresa de soluções digitais para gestão de processos em saúde, a Bionexo.

“O principal objetivo deste trabalho que utiliza modelos preditivos é acomodar a demanda explosiva e fornecer aos hospitais meios para possíveis realocações de recursos, principalmente os EPIs, que se tornam limitados diante da pandemia que diariamente ainda faz milhares de vítimas no mundo”, explicou Francisco Louzada Neto, Coordenador de Transferência Tecnológica do CeMEAI.

O aluno de doutorado em Estatística do ICMC, Gustavo Sabillón foi um dos responsáveis em adaptar a ferramenta às necessidades do mercado argentino. “Uma grande diferença entre as ferramentas do Brasil e Argentina foram os dados que utilizamos nas modelagens. Na ferramenta da Argentina, a modelagem foi feita com base na quantidade de hospitalizados reportados em cada província. Aqui no Brasil, nos baseamos na quantidade de óbitos reportados em cada cidade. Isso fez com que os processos de previsão dos consumos hospitalares fossem diferentes nos dois países. No entanto, com resultados otimizados para ambos os casos”, disse.

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A pesquisadora e professora do ICMC/USP Cibele Maria Russo Novelli observa que o planejamento da cadeia de suprimentos pode trazer bons resultados em diversos sentidos, além de segurança para o ramo hospitalar. “Importante ressaltar, no entanto, que fazer esse planejamento durante a pandemia é um grande desafio dada a incerteza do comportamento da doença em cada região ou cidade. Com a boa aceitação da ferramenta pelos hospitais brasileiros, surgiu a ideia da expansão para a Argentina, visando entender o comportamento da pandemia naquele país e também oferecer aos hospitais uma forma segura de se planejar durante o período, de forma que não faltem EPIs aos hospitais e que também não haja excesso de estoques com materiais caros demais nesse período. Como a ferramenta usa informações da doença específicas da região, a ferramenta do Brasil precisaria ser adaptada para a realidade argentina, o que justificou o novo projeto”, explicou.

A pesquisadora lembrou ainda que os desafios surgiram desde a coleta de dados. “A forma de armazenar e disponibilizar as informações é bastante diferente no Brasil e na Argentina. Além disso, há mudanças nos termos dos materiais utilizados e houve a necessidade de traduzir toda a ferramenta. Já nos protocolos de utilização dos materiais pelos hospitais, houve uma similaridade maior”.

O Country Manager da Bionexo Argentina, o brasileiro Luiz Reis falou sobre sua expectativa de benefícios aportados ao sistema de saúde argentino. “Estamos trazendo uma plataforma capaz de realizar a gestão inteligente dos suprimentos médicos, com eficácia já comprovada no Brasil. O objetivo é disponibilizar a todos os hospitais do país uma solução capaz de orientar seus processos de compras, garantindo uma melhor assistência a toda a população argentina.”

O estudo mostra as melhores maneiras dos hospitais se planejarem e evitarem o excesso ou a falta de estoque, baseando-se na pesquisa inédita realizada pelo CeMEAI e Bionexo, voltada a esse cenário de pandemia.

O projeto na Argentina contou com a colaboração de Oilson Alberto Gonzatto Jr, doutorando em Estatística ICMC/USP e UFSCar, Gustavo Alexis Sabillón, doutorando em Estatística ICMC/USP e UFSCar, Caio Tomazella, doutorando em Ciências da Computação e Matemática Computacional ICMC-USP, Francisco Louzada Neto, Cibele Maria Russo Novelli e Maristela Oliveira dos Santos do SME/ICMC/USP, Luiz Reis Country Manager Bionexo Argentina, Dario Galdamez Gerente de Operaciones, Hector Yapura, Tecnología e María Asunción Fragni, Analytics

 

Sobre a Bionexo

A Bionexo é uma empresa de tecnologia que oferece soluções digitais para gestão de processos na saúde.

Através de soluções digitais de alta performance, promove a automação de processos, aumentando a visibilidade e transparência da informação para uma tomada de decisão mais rápida e inteligente.

Fundada em 2000, a Bionexo conhece a complexidade que envolve o negócio da saúde, o que a torna a maior referência na construção de soluções digitais em nuvem para saúde, contribuindo decisivamente para a profissionalização do setor.

 

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

 

Mais informações

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

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Pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) e da Universidade Estadual Paulista (Unesp) desenvolveram uma ferramenta que utiliza matemática e inteligência artificial para predizer o número de infectados, óbitos e de pacientes recuperados no estado de São Paulo.

SP Covid-19 Info Tracker é uma plataforma alimentada com dados das secretarias de Saúde do município. Ao todos, 22 sub-regiões são monitoradas pela ferramenta. Além de dados, como número de casos, mortes e recuperados, o Info Tracker também faz uma previsão de como a doença se comportará nos próximos sete dias. 

 

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Pesquisadores criam ferramenta para predizer a evolução da Covid-19 em São Paulo

Sistema analisa diagnósticos específicos para cada região do estado

 

 

Professores da Unesp e da USP desenvolveram uma ferramenta que utiliza matemática e inteligência artificial para predizer o número de infecções, óbitos e pacientes recuperados no estado de São Paulo. Utilizando dados fornecidos pelas prefeituras municipais e concentrados na plataforma Info Tracker, os pesquisadores do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), apoiado pela Fapesp, conseguem apontar resultados individuais para cada uma das 22 regiões do estado.

Os dados sobre a Covid-19 já existentes são utilizados para calibrar os parâmetros do modelo matemático, que se baseia na modelagem SIR – amplamente utilizada para analisar qualitativamente a dinâmica de epidemias. Com inteligência artificial, os pesquisadores conseguem analisar esses dados preexistentes e fazer com que o modelo aponte as tendências para os próximos dias, incluindo o número efetivo de reprodução do vírus em cada região.  “Utilizar um modelo epidemiológico já bem estabelecido na literatura científica aliado à robustez da inteligência artificial é unir o melhor dos dois mundos. Assim, conseguimos resultados acurados e customizados para a realidade de cada uma das regiões do estado”, analisa Wallace Casaca, professor da Unesp em Rosana.

Ferramenta foi disponibilizada pelos pesquisadores nesta semana

“A inteligência artificial permite descobrir quais parâmetros melhor modelam cada região. Descobrir os parâmetros do modelo matemático é mais útil que predizer os dados diretamente, pois permite analisar as tendências das curvas em cada região”, completa Fábio Amaral, aluno da Pós-graduação em Matemática Computacional da Unesp em Presidente Prudente.

Em resumo, os pesquisadores utilizam os dados coletados das últimas semanas para treinar o modelo, a fim de analisar um comportamento qualitativo e também quantitativo nas regiões do estado. Assim, os resultados obtidos para os dias seguintes refletem com mais precisão as tendências das curvas de infecções, óbitos e recuperações. “Com dados atuais e projeções curtas, é possível ser mais assertivo nos resultados. Além disso, fazer essas análises de forma individual para cada região do estado é a maneira mais adequada, porque os resultados levam em consideração as peculiaridades de cada uma delas e as ajudam a tomar as decisões de forma mais eficiente”, destaca Cassio Oishi, professor da Unesp em Presidente Prudente.

A ferramenta já está disponível na internet e pode ser acessada por qualquer interessado. A esperança é que as predições ajudem os governos a combater a pandemia com mais aporte. “A previsão é sempre excelente, porque com ela os governos podem se preparar, inclusive com leitos hospitalares, planejando a volta gradual das atividades e muito mais. A eficiência da previsão depende muito dos dados oferecidos. Esse trabalho pode ter mais sucesso do que outros porque a coleta e o armazenamento dos dados são feitos com informações de cada município, o que aumenta o nível de detalhes obtidos”, finaliza José Alberto Cuminato, diretor do CeMEAI.

 

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

 

Mais informações

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

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