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Ciência de Dados

Estudo relaciona uso correto de máscaras ao retorno seguro às aulas presenciais

Máscaras mal utilizadas podem elevar em mais de 1000% o risco de contágio nas escolas

 

O Grupo de Trabalho ModCovid19 - criado por pesquisadores de grandes universidades brasileiras para sistematizar as ações e pesquisas utilizando modelos matemáticos para simular fenômenos, comportamentos e possíveis cenários ligados à pandemia, acaba de atualizar um estudo que simula novos protocolos de segurança para o retorno seguro às aulas presenciais.

Em recente pronunciamento, o ministro da Educação, Milton Ribeiro, fez um apelo para o retorno às aulas presenciais com segurança. Nesse sentido, a contribuição do estudo que tem membros do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), entre eles, o professor Tiago Pereira, do ICMC/USP São Carlos, refere-se a novos protocolos olhando especialmente para o uso correto de máscaras e os modelos mais eficientes.

 

Figura reabertura escolar

Esse foi o resultado da mais recente atualização do estudo. A simulação mostra um dado alarmante quando o retorno ocorre com máscaras mal utilizadas. Aumenta-se o risco de contágio em até 1141%. Se as máscaras forem bem utilizadas, cai para 757%. Mas esse número está bem longe do cenário ideal simulado. Com monitoramento de casos suspeitos, máscaras bem utilizadas pelos alunos e professores com máscaras do tipo PFF2, o risco despenca para apenas 20% de se contrair o vírus.

“Esta análise foi feita considerando ambientes fechados. Sabemos que o cenário pode melhorar muito com ventilação no ambiente, ao mesmo tempo que pode piorar muito também com o uso de ar condicionado nas salas. Mas um dos focos aqui é trazer a discussão para o uso correto de máscaras de proteção, uma vez que é comprovada a maior transmissão do vírus por aerossóis”, comenta Tiago.

O estudo considera máscaras mal utilizadas, aquelas de tecido de baixa qualidade ou mal colocadas/utilizadas dentro das escolas. Já o cenário bem utilizadas, parte de máscaras de tecido de boa qualidade, máscaras cirúrgicas ou as PFF2 que seriam de extrema importância pelo menos para os professores e totalmente recomendada para professores e alunos.

As turmas alternadas seguem tendo relevância no quadro de proteção como já demonstrado nesse estudo anterior.

Para turmas alternadas, o pesquisador explica que o estudo considera que todas as salas de aulas são divididas em dois grupos de alunos que frequentam a escola em dias alternados. Já o protocolo de monitoramento epidemiológico, consiste em algumas medidas tais como: na existência de um caso confirmado em uma sala de aula a mesma é suspensa por 14 dias; sintomáticos são testados e suspensos por 14 dias de acordo com o resultado do teste. Para os casos confirmados de familiares de membros da comunidade escolar, o envolvido é suspenso por 14 dias e testado, caso o teste seja positivo, a sala é suspensa adequadamente. Professores que tiveram contato com uma sala com caso confirmado na última semana, são testados e suspensos por 14 dias caso o teste seja positivo. Se o cenário for de dois casos em salas distintas na última semana, a escola é fechada pelo período de uma semana.

“Desde o início da pandemia já aprendemos muita coisa e é essencial que os protocolos acompanhem essas mudanças amparados pela ciência. Com esse modelo, a matemática confirma que é uma importante arma nessa luta contra o vírus, desde que os protocolos estudados e este conjunto de ações sejam mantidos, especialmente no cuidado com o uso adequado das máscaras”, finalizou Tiago.

O estudo foi realizado pelos pesquisadores Tiago Pereira e Edmilson Roque (USP), Claudio Struchiner (FGV e UERJ), Guilherme T. Goedert (Univ. Roma II, RWTH Aachen e CyI), Krerley Oliveira e Sérgio Lira (UFAL), Lucas Resende (IMPA), Ismael Ledoino (LNCC) e Juliano Genari.

 

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

 

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App Pandemic Stats BE é desenvolvido com apoio dos pesquisadores do CeMEAI

Dispositivo tem análises sobre a pandemia e tecnologia baseadas no Info Tracker

 

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De um estágio virtual, nasceu o app Pandemic Stats BE. Nele, é possível encontrar dados diferentes sobre a pandemia atual da Covid-19, numa parceria Brasil/Bélgica que teve início quando o pesquisador Cassio Oishi, do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas a Industria (CeMEAI) e professor da Unesp/Presidente Prudente, orientou os alunos Thibault Magnini e Jonas De Boeck, da UC Leuven-Limburg (UCLL).

Cassio explica que a orientação do estágio teve foco no estudo de tópicos em Matemática Computacional, e logo a seguir, os alunos estagiários iniciaram os trabalhos sobre dados e projeções da COVID-19 nas diferentes províncias da Bélgica. “Os dados são obtidos usando as atualizações diárias dos institutos de saúde. Além dos dados intocados, é possível encontrar resultados do processamento desses dados usando modelos matemáticos e algoritmos de IA para fornecer a gravidade da pandemia em diferentes províncias da Bélgica. Como resultado final da orientação, os alunos criaram um website e depois, avançaram no desenvolvimento do App”, explicou.

O professor disse ainda que a ideia era facilitar o acompanhamento da pandemia no país dos estudantes e que para isso, a metodologia matemática e as técnicas de inteligência artificial adotadas no aplicativo foram adaptadas da plataforma Info Tracker, desenvolvida pelo professor Wallace Casaca (Unesp/Rosana), em colaboração com o mestrando Fabio V.G. Amaral (FCT/Unesp).

“Atualmente estamos adaptando os dados da plataforma Info Tracker, em parceria com os alunos belgas, para adaptar o Pandemic Stats BE na criação de um App para os dados do Brasil”.  O pesquisador Cassio acredita que a versão do App com os dados do estado de São Paulo deve ser testada ainda esse mês.

 

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

 

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Robô para pré-sal é finalista de prêmio ANP de Inovação

Projeto é desenvolvido com apoio do CeMEAI em parceria com a Petrobras

 

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Projeto já foi finalista do mesmo prêmio em 2019

 

O projeto de desenvolvimento do robô Annelida, uma unidade robótica remotamente controlada para realizar a limpeza de dutos de extração de petróleo do pré-sal é pela segunda vez finalista do Prêmio ANP de Inovação Tecnológica 2020 do Ministério de Minas e Energia.

O projeto tem a participação de pesquisadores do Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CEPID-CeMEAI): Francisco Louzada Neto, 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, Vera Tomazella, professora da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) e Oscar Maurício Hernandez Rodriguez, do departamento de Engenharia Mecânica, EESC-USP .

Louzada explica que além da equipe da equipe do ICMC/USP, o projeto também conta com membros do SENAI de Florianópolis/SC, do SENAI de São Leopoldo/RS e da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). “Cada uma dessas equipes trabalha em uma parte do desenvolvimento do robô. A nossa responsabilidade é garantir a confiabilidade do Sistema (Análise de Risco), utilizando técnicas da Engenharia, Matemática Aplicada e sobretudo, Estatística”, explicou.

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”.

Ainda segundo o pesquisador, 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.

 

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“Esta conquista, que repete o feito de 2019, é um importante reconhecimento do trabalho que vem sendo desenvolvido pelo Grupo de Modelagem de Risco do CeMEAI-ICMC junto a grupos de pesquisa de outras instituições e da Petrobras, e mostra o potencial de inovação da invenção. Estar entre os finalistas dessa premiação nos motiva ainda a nos empenharmos na tarefa de conduzir esse projeto ao caminho do sucesso”, comemorou Louzada.

Na primeira fase do projeto foi desenvolvido e validado o conceito do robô e seus componentes, com testes em ambientes controlados. Na fase 2, iniciada em janeiro de 2021, o robô está passando por testes em campo. A premiação ainda não tem data para ser realizada.

 

Sobre o CeMEAI

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Telefone: (19) 99199-8981

Pesquisadora do CeMEAI auxilia na criação do Microscópio Virtual

Ferramenta apoia alunos de medicina na aprendizagem durante a pandemia 

microscopio virtual

A pesquisadora do CEPID-CeMEAI Gleici da Silva Castro Perdoná, professora da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto/USP, é coautora do artigo Virtual Microscopy as a Learning Tool in Brazilian Medical Education, que foi publicado pela conceituada revista Anatomical Sciences Education e apresenta resultados positivos sobre a percepção do uso da ferramenta por alunos do curso de medicina da FMRP.

Após a digitalização das lâminas, o grupo implementou um laboratório virtual com lâminas usadas nas disciplinas de histologia para que os alunos pudessem acessar o conteúdo em qualquer dispositivo, como notebook ou celular, com acesso à internet.

O trabalho começou em 2015 e, em 2019, a plataforma foi concluída no formato do laboratório virtual de microscopia. Com a pandemia de covid-19 em 2020, a ferramenta se tornou um recurso essencial para o enfrentamento dos desafios da educação remota emergencial, que se tornou uma regra em todas as disciplinas da Faculdade, o que obrigou os docentes a incorporarem o uso da tecnologia para se adequar à necessidade das aulas online.

As autoras do estudo apontam a excelente aceitação da ferramenta. “Examinar percepções sobre o manuseio, eficácia e satisfação sobre a aprendizagem nos dá subsídios para futuros investimentos, treinamentos diferenciados e melhor adequação do tempo de aula e estudo no processo de preparação laboratorial”, disse a professora Gleici da Silva Castro Perdoná.

 

frame gleici

A professora Gleici Perdoná é pesquisadora do CEPID-CeMEAI

 

Os alunos participantes do estudo foram divididos em dois grupos, sendo que um deles era composto por 91 estudantes que foram matriculados em 2015 e que usaram o microscópio tradicional e por 98 que foram matriculados em 2019 e que usaram a ferramenta digital e a analógica.

Um dado relevante é que 94,75% dos estudantes indicaram que o microscópio virtual é eficaz ou altamente eficaz, contra 45,83% para o microscópio tradicional. A maioria dos alunos, mais de 95%, apontou que a microscopia virtual foi importante ou muito importante para o crescimento do aprendizado e apenas uma pequena parcela considerou indiferente ou pouco importante quando comparado com a ferramenta analógica.

Ao comparar os dois grupos de alunos foi possível perceber que o desempenho acadêmico continuou igual. A performance foi verificada na avaliação das estruturas histológicas ou prova prática, que é uma avaliação focado no domínio cognitivo e envolve a identificação das estruturas nas lâminas preparadas com tecidos do corpo humano.

O artigo conta com a autoria da médica Fernanda Somera dos Santos e das professoras Katiuchia Uzzun Sales, Gleici da Silva Castro Perdoná e Mariana Kiomy Osako, todas da FMRP e colaboração da biomédica Márcia Gaião Alves.

Com informações do site da FMRP.

 

Sobre o CeMEAI

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Raquel Vieira – Comunicação CeMEAI

 

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Matemáticos projetam datas finais da vacinação contra a Covid em todo o Brasil

Plataforma já está no ar; confira a previsão para a sua cidade

 

painel covid

 

Um estudo desenvolvido por pesquisadores de grandes universidades brasileiras criou um modelo matemático que fornece previsões de quando a vacinação contra a Covid-19 será concluída em cada município brasileiro.

O sistema utiliza os dados disponibilizados pelo Governo Federal para obter o ritmo da vacinação em cada cidade e, com isso, projetar quando toda a população já terá recebido todas as doses necessárias do imunizante.

Nos cálculos, é considerado o ritmo de vacinação dos últimos 30 dias para projetar quando a vacinação será finalizada no Brasil. A previsão é atualizada de acordo com a chegada de novas vacinas, o aumento ou a diminuição do ritmo de vacinação e outros critérios que impactam na aplicação do imunizante.

O Painel de Vacinação da Covid-19 é aberto e está disponível para toda a população em cemeai.icmc.usp.br/painel-vacinacao. Dentro da plataforma, o usuário só precisa selecionar o estado e a cidade desejados e verá, além da projeção para o fim da vacinação, detalhes sobre doses aplicadas por dia, doses aplicadas com atraso, demanda diária por vacinas, vacinação precoce, abandono da vacinação e muito mais. Também é possível optar por ver os dados totais do Brasil – no dia do fechamento desta reportagem, por exemplo, a previsão é de que a vacinação no país seja completada em 25 de dezembro de 2022.

Outra grande preocupação dos pesquisadores para apresentar todas essas informações foi remover inconsistências nos dados oficiais. “Na base fornecida pelo Governo, existem milhões de dados com problemas. Há dados de vacinados que teriam nascido no século XIX, recebido a segunda dose em uma data anterior à primeira, recebido mais de uma dose no mesmo dia, recebido apenas a segunda dose, recebido vacinas diferentes e recebido a vacina antes de 2021”, explica o professor Krerley Oliveira, coordenador do Laboratório de Estatística e Ciência dos Dados da UFAL. “Nós fazemos a limpeza desses dados, fazendo com que as informações que mostramos tenham menos erros e sejam mais próximas da realidade do que as disponibilizadas oficialmente”, resume.

O Governo Federal disponibiliza os dados separados por estado. O estudo se debruçou sobre todos eles e, a partir do arquivo relativo a cada unidade da federação, indicou as inconsistências existentes em cada um. Os detalhes dessas anomalias também estão publicados na plataforma.

Com os dados mais limpos e apresentados de forma didática, o pesquisador acredita que estados e municípios podem utilizá-los para combater a pandemia de forma mais adequada. “Os dados disponibilizados na plataforma podem ser utilizados para a tomada de decisão em políticas públicas. Imagine que o governo de uma determinada cidade perceba que muitas pessoas não tomaram a segunda dose, por exemplo. Com essa informação em mãos, é possível realizar campanhas de conscientização. A ferramenta pode ser importante também para moradores de cidades pequenas, por exemplo, que não têm muitas informações sobre a vacinação”, complementa.

O projeto faz parte do grupo ModCovid19, formado por pesquisadores de todo o Brasil que desenvolvem diversas pesquisas a respeito da pandemia. “Nós começamos os trabalhos com o Instituto Serrapilheira e quem deu a estrutura foi o CeMEAI. Atualmente, esse é um projeto do Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações (MCTI), explica Tiago Pereira, professor da USP e um dos coordenadores do grupo. A plataforma foi desenvolvida pelo do Laboratório de Estatística e Ciência dos Dados da UFAL.

 

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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Abertura de escolas sem protocolos aumenta em 270% o risco de contágio

Imunização, testagem e fechamentos intermitentes elevam proteção, aponta estudo 

 

O atual modelo de volta às aulas com presença de alunos apenas intercalada é suficiente para controlar infecções pelo novo coronavírus?  A pergunta foi feita pela prefeitura de Maragogi-AL a matemáticos e pesquisadores que fazem parte do projeto ModCovid19, apoiado pelo Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e selecionado pelo Instituto Serrapilheira em uma chamada de projetos emergenciais para análise da crise sanitária da COVID-19.

A resposta alarmante, de que esse modelo poderia elevar em até 270% o risco de contágio nas escolas, em 80 dias de funcionamento, está na nota técnica Quantificando o impacto da reabertura escolar durante a pandemia de covid-19, coordenada por Claudio Struchiner (FGV e UERJ) , Tiago Pereira (USP/ São Carlos e CeMEAI) e equipe. 

A mesma nota apresenta a simulação de um modelo que indica que a imunização, somada a outros protocolos, incluindo testagem, monitoramento e fechamentos intermitentes apresentam um ambiente bastante seguro para proteger a comunidade escolar onde o aumento de casos poderia cair para a casa dos 18% e na cidade como um todo, 3%. 

Para chegar a tais resultados, a modelagem para a retomada de aulas presenciais em escolas públicas utilizou dados demográficos, socioeconômicos e epidemiológicos do já citado município escolhido como estudo de caso: Maragogi-AL, com aproximadamente 33 mil habitantes, e trabalhou com quatro cenários possíveis.

No primeiro, cenário A - a análise se baseou no contágio comunitário com escolas fechadas, no cenário B -  a reabertura com turmas e horários reduzidos: turno escolar de 2 horas, turmas separadas em dois grupos, com aulas presenciais em dias intercalados. Já no cenário C -  haveria reabertura reduzida com funcionários imunes: turno escolar de 2 horas, turmas separadas em dois grupos, com aulas presenciais em dias intercalados e funcionários imunizados. E por fim, no cenário D- o estudo partiu de uma reabertura reduzida com monitoramentos e fechamentos temporários: turno escolar de 2 horas, turmas separadas em dois grupos, com aulas presenciais em dias intercalados, estudantes são testados e isolados (14 dias) quando sintomáticos ou quando familiar for confirmado positivo, se estudante for confirmado positivo, seu grupo é suspenso por 14 dias, se mais de um grupo apresentar estudantes positivos, a escola é fechada por 7 dias.

 

Nota Reabertura Escolar

"O cenário D foi bastante efetivo para proteger a comunidade escolar (aumento de casos em 18%) e a cidade como um todo (aumento de 3%). Estes resultados são consideravelmente robustos, permanecendo qualitativamente os mesmos quando testamos o caso em que apenas metade das famílias notificam casos positivos entre seus membros ", conclui a nota técnica.

" A nota destaca ainda que o fechamento intermitente requer que as escolas fechem em média 40% dos dias. Considerando também o fechamento parcial de turmas, cada estudante teve em média 2,5 horas de aula por semana, porém esse apresentou-se o cenário mais seguro ", explicou o pesquisador Tiago Pereira.

Segundo ele, o modelo poderia ser aplicado a qualquer município, demonstrando a importância de se  avaliar quantitativamente o efeito de diferentes protocolos de reabertura para a deliberação de retomada de aulas presenciais e semipresenciais em escolas públicas brasileiras. "Torna-se responsabilidade dos gestores pesar estas avaliações para desenvolver protocolos de ações efetivas para a reabertura segura de nossas escolas", disse.

O estudo serve de alerta para que uma reabertura sem nenhuma medida de monitoramento de casos na comunidade escolar, mesmo com turmas reduzidas, pode aumentar, como já dissemos, o total de infectados na população escolar em até 270%, em 80 dias de funcionamento escolar. 

Conclui ainda que a vacinação de profissionais é uma medida essencial para potencializar o efeito da redução de turmas. Ainda assim, na ausência de outras medidas de monitoramento e quarentena, o contágio pode aumentar em 178% o risco de infecções dentro da população escolar.

O grupo é coordenado pelos Professores Claudio Struchiner (FGV e UERJ) e Tiago Pereira (USP e Cemeai). Modelagem e desenvolvimento são supervisionados por Guilherme T. Goedert (Univ. Roma "Tor Vergata", RWTH Aachen e Cyprus Institute), e realizados por Juliano Genari e Ismael Ledoino (LNCC). Análise de dados foi feita foi Lucas Resende (IMPA) e Edmilson Roque (USP). O modelo foi alimentado com dados providenciados pelos Professores Sérgio Lira e Krerley Oliveira (UFAL).

Para mais informações, acesse aqui o documento completo: Quantificando o impacto da reabertura escolar durante a pandemia de covid-19.

 

Sobre o CeMEAI

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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

 

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Como a matemática está auxiliando rede de municípios na pandemia

Info Tracker é utilizado pelo poder público como apoio de gestão

 

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Em um momento em que todos buscam respostas para entender e minimizar os efeitos da pandemia da COVID-19, a união de esforços nunca foi tão relevante, especialmente no mundo acadêmico. Descobertas têm sido partilhadas em tempo recorde na intenção de frear os impactos para a população e salvar vidas.

O sistema Info Tracker - desenvolvido com o apoio do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI - CEPID FAPESP), permite monitorar o avanço da doença e utiliza matemática e inteligência artificial para projetar o número de infectados, mortes, pacientes recuperados, entre outros dados no Estado de São Paulo e Brasil.

Trata-se de uma referência para consultas e tomadas de decisão que está auxiliando também a Rede Nacional de Consórcios Públicos dos Municípios, que agrega mais de 2 mil cidades brasileiras.

O presidente, Victor Ivo Borges, comentou a parceria. “A plataforma digital auxilia sobremaneira nas produções de informações aos gestores para tomada de decisão frente à pandemia”.

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Victor Ivo Borges, presidente da rede de municípios

O Info Tracker foi criado em junho de 2020 por cinco matemáticos e cientistas da computação, entre eles, o matemático e cientista de dados Wallace Correa de Oliveira Casaca, docente da Unesp/Rosana e pesquisador do CeMEAI.  Wallace conta que a equipe tem sido procurada por gestores interlocutores de diversas cidades do estado como Limeira, Barretos e Presidente Prudente, em busca de apoio para interpretar dados e compreender melhor a situação epidemiológica. “O contato com a Rede Nacional, por intermédio do seu presidente, o Victor, amplia a possibilidade de trazer a outros municípios parâmetros matemáticos capazes de observar a realidade em cada cidade e prover aos seus gestores os números sobre o comportamento diário da crise e necessidade de ações de curto e longo prazo”, explica.

Victor observa que os modelos matemáticos preditivos fortalecem o planejamento e a estratégia. “Os modelos indicam as tendências diante dos comportamentos e da dinâmica da doença. Saúde e Matemática andando juntas. O Professor Wallace e toda equipe são peças chaves neste contexto”.

 

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.

 

Sobre o RNCP

A Rede Nacional de Consórcios Públicos fomenta e articula políticas públicas em favor os Consórcios Públicos em todos os Estados da Federação. A articulação se dá com os entes dos governos municipais, Estaduais e Federal. A Rede defende a solução Consorciada para várias gestões como nas áreas de saúde, saneamento, meio ambiente, desenvolvimento regional, tributária e outras.

 

Raquel Vieira – Comunicação CeMEAI

 

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Assessoria de Comunicação do CeMEAI

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Artigo publicado no Sensors apresenta novas formas de predizer a pandemia

Trabalho dos autores do Info Tracker combina dados e projeções, incluindo perspectiva de vacinação

 

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Regiões do estado de São Paulo (a) e da região metropolitana (b) foram divididas para combater a pandemia

 

Desde o início da pandemia, pesquisadores do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) unem esforços para contribuir no controle da Covid-19. Um dos modelos de maior repercussão foi a ferramenta Info Tracker, que monitora o avanço da doença e utiliza matemática e inteligência artificial para projetar o número de infecções, óbitos e pacientes recuperados no estado de São Paulo e demais regiões do Brasil.

A plataforma que está orientando jornalistas, profissionais da área de saúde, órgãos governamentais, entre outros, tem passado por constantes evoluções e originou uma recente publicação no periódico Sensors. Denominado Towards Providing Effective Data-Driven Responses to Predict the Covid-19 in São Paulo and Brazil e desenvolvido em colaboração pelo cientista da computação, Fabio Amaral (Unesp/Presidente Prudente), pelos pesquisadores Wallace Casaca (Unesp/Rosana), Cassio Oishi (Unesp/Presidente Prudente) e pelo diretor do CeMEAI, José Alberto Cuminato (USP/São Carlos), o artigo é mais uma contribuição matemática online de acesso gratuito envolvendo a coleta e exploração de dados de séries temporais da Covid-19.

“Este trabalho apresenta uma ferramenta computacional que combina dados atualizados da Covid-19 para gerar projeções dos novos casos de infectados e óbitos, além da taxa de transmissão do vírus por região do estado de São Paulo e do Brasil. A plataforma computacional, que está disponível ao público em www.spcovid.net.br, pode ser utilizada para nortear as ações do poder público como, por exemplo, o gerenciamento hospitalar, no contexto das ocupações em enfermarias e UTIs. Vale destacar ainda que, de acordo com os resultados do artigo, a metodologia também apresentou resultados robustos para as projeções das demais regiões do Brasil, além de outros países como Portugal, Itália e Ucrânia. É importante pontuar também que o modelo pode ser estendido com a incorporação dos efeitos da vacinação na redução da taxa de contágio, fornecendo assim mais informações à população sobre o controle da pandemia”, explicou Cássio Oishi.

Wallace Casaca conta que o artigo propõe um novo método baseado em dados de previsão, combinando o modelo epidemiológico matemático chamado Susceptível-Infeccioso-Recuperado-Falecido com técnicas de Inteligência Artificial para melhor ajustar os parâmetros do modelo a fim de prever infecções, recuperações, mortes e reprodução viral. “Mostramos neste artigo que o preditor obtido a partir da nossa metodologia é capaz de lidar com amostras de dados mal comportadas ao mesmo tempo em que fornece previsões acuradas para os próximos 10 dias futuros”, disse.

“A publicação traz contribuições importantes como o uso da Inteligência Computacional como estratégia de customização de modelos epidemiológicos estritamente matemáticos, o que torna viável a obtenção de predições mais acuradas e compatíveis com a realidade de cada região do estado e do país, respeitando a dinâmica de contágio e evolução da pandemia nessas regiões. Outro avanço explorado no trabalho foi a criação de um mecanismo sensível à identificação de amostras mal condicionadas nos dados, as quais poderiam refletir algum represamento ou possíveis atrasos na atualização dos dados”.

 

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FAPESP aprova Núcleo de Inteligência de Dados para gerenciamento de Cidades e Segurança

NInDa nasce como uma spin-off do CeMEAI e terá sede no ICMC/USP São Carlos 

 

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A Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) acaba de aprovar a criação do Núcleo de Inteligência de Dados para o Gerenciamento de Cidades e Segurança (NInDa), tornando-se um dos Núcleos de Pesquisa Orientada a Problemas em São Paulo (NPOP-SP).

O projeto nasce como uma spin-off do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e tem como sede o Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos.

De estudo científico a Núcleo de Pesquisa, o trabalho que há vários anos se dedica a entender os problemas da criminalidade em São Paulo, agora terá financiamento de cinco anos e suporte específico para ampliar a criação de soluções no desenvolvimento de cidades sustentáveis e inteligentes, por meio da resolução de problemas dentro do eixo de segurança pública.

“Criar condições e mecanismos que conectem cientistas, agentes governamentais de segurança pública e a iniciativa privada em um ambiente colaborativo e envolvente, abordando os problemas da segurança pública de forma ampla e inovadora por meio de ferramentas baseadas em técnicas de ciência de dados e inteligência artificial é a principal missão do Núcleo. A formação de recursos humanos altamente qualificados e capazes de desenvolver novas metodologias voltadas para prevenção e redução de crimes também é componente importante do NInDa, trazendo assim grande benefício para a sociedade”, explicou o coordenador do Núcleo e pesquisador do CeMEAI, Luís Gustavo Nonato.

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Luis Gustavo Nonato é pesquisador do CeMEAI e professor do ICMC/USP

O NInDa é composto por pesquisadores especialistas em ciência de dados, inteligência artificial, monitoramento urbano, segurança pública, cidades inteligentes e IoT, caracterizando uma equipe qualificada e multidisciplinar. Entre os principais parceiros estão o Centro Universitário Facens - Sorocaba, SP, Secretaria Municipal de Segurança Pública da Prefeitura de São Carlos, SP, Secretaria de Segurança Pública do Estado de São Paulo e o Núcleo de Estudo da Violência - USP / São Paulo. Pela iniciativa privada, a empresa Splice Indústria, Comércio e Serviços é parceira e como órgão não governamental, a Fundação Tide Setúbal.

“Os parceiros da iniciativa privada e dos órgãos de governo formam o elo entre a academia e os problemas reais de segurança pública que serão abordados. Desta forma, a principal característica no Núcleo é o foco na solução de problemas reais de segurança, criando ainda condições para que as soluções desenvolvidas sejam de fato empregadas pelos parceiros de modo a viabilizar, em primeiro lugar, a concepção de ações preventivas que inibam a atividade criminosa”.

Ainda segundo o coordenador Luís Gustavo Nonato, metodologias desenvolvidas no contexto de cidades inteligentes podem auxiliar estudos de fenômenos ligados ao problema da criminalidade. “De particular interesse são os sistemas de monitoramento urbano que vêm sendo construídos no contexto de cidades inteligentes, os quais são capazes de capturar, direta ou indiretamente, informações climáticas, de mobilidade urbana, iluminação, vegetação urbana, dentre outras. Fatores urbanos como a proporção de edifícios residenciais, comerciais e industriais, presença de bares e restaurantes, fluxo de pessoas, presença de parques e praças, fatores climáticos, além, é claro, das condições socioeconômicas influenciam fortemente no padrão e na dinâmica do crime em cada localidade”, disse.

O projeto busca apresentar soluções e alternativas inovadoras para esse cenário, visando ao desenvolvimento de ferramentas inteligentes que viabilizem a análise conjunta de todos os dados, propondo soluções de baixo custo para a captura de dados e análise preditiva de crimes, além do armazenamento adequado de tais dados de modo a viabilizar seu acesso de forma otimizada pelos parceiros do projeto. “Outro objetivo é a identificação de padrões para a predição de diferentes tipos de crime, como roubo de transeuntes, roubo de carro e roubo de carga. Tendo como base métodos de Inteligência Artificial e Ciência de Dados, os métodos propostos darão subsídios à confecção de políticas públicas baseadas em evidências, auxiliando no planejamento de ações de policiamento preventivo”, disse.

 

Sistema já auxilia no combate à criminalidade em áreas urbanas

O projeto iniciado em 2016 já apresenta resultados e ferramentas computacionais. Por intermédio de uma parceria com o Núcleo de Estudos da Violência (NEV), os pesquisadores puderam ter acesso a uma grande quantidade de dados sobre crimes na capital paulista que deram origem a um conjunto de ferramentas que possibilitam identificar padrões de crime ao longo do tempo em regiões da cidade, verificando os que mais prevalecem em termos quantitativos, entre outras variáveis.

Recentemente, o trabalho foi veiculado na Agência Fapesp em reportagem explicando a tecnologia. O CeMEAI, neste vídeo, também mencionou pesquisa relacionada que visa entender a relação entre a criminalidade e infraestrutura no entorno dos grupos de escolas para poder ajudar os formuladores de políticas públicas em suas decisões.

Esse trabalho resultou em um convênio com a Secretaria de Segurança Pública de São Carlos que utilizará a ferramenta no combate à criminalidade

“Agora, com a aprovação do NInDa, teremos um grande incentivo para desenvolvimento de outras parcerias e convênios. Seremos um polo de formação de recursos humanos capacitados a empregar e desenvolver tecnologias baseadas em ciência de dados e inteligência artificial para solução de problemas de segurança pública”, concluiu Nonato.

 

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

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

Nature destaca pesquisa sobre ressonância de coerência em redes complexas

Trabalho inédito tem contribuição do pesquisador Tiago Pereira do CeMEAI

 

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Usualmente, ruídos são entendidos como algo ruim, que precisam ser descartados. Em alguns contextos, eles podem trazer importantes contribuições, como no artigo denominado Coherence resonance in influencer networks, que acaba de ser publicado pela Nature e tem colaboração do pesquisador Tiago Pereira, do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e professor Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos.

Sabe-se que as redes de influenciadores possuem um conjunto de elementos conectados que impedem o aparecimento de comportamento coletivo quando a interação entre os elementos é baixa. Os pesquisadores mostraram que quando a força do ruído é ideal em uma rede de influenciadores, ocorre a sincronia entre os elementos e os grupos passam a ter uma ordem global.

“O que se sabia era sobre o efeito construtivo do ruído para casos homogêneos”, comenta Tiago Pereira.  Ele explica ainda que as redes complexas são abundantes na natureza e muitas contêm nós que são altamente conectados (hubs). “Alguns desses hubs são chamados de influenciadores porque eles se acoplam fortemente à rede. Surpreendentemente, apesar da abundância de redes com influenciadores, pouco se sabe sobre sua resposta ao ruído. Neste artigo, mostramos que submeter os influenciadores a uma intensidade ótima de ruído pode resultar em sincronização de rede aprimorada”.

A contribuição da pesquisa torna-se relevante em estudos, por exemplo, de epilepsia ou Parkinson, quando a sincronização dos neurônios tem papel fundamental. Ou ainda em redes do coração, quando quebrar a coletividade é um dos desafios.

“A publicação deste artigo na Nature, uma das principais fontes científicas internacionais, traz a possibilidade de compartilhar resultados inéditos e que podem auxiliar em pesquisas que utilizam-se desses parâmetros para importantes descobertas sobre efeitos construtivos da aleatoriedade”, finalizou Tiago.

 

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

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