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Relações entre criminalidade e infraestrutura

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Pesquisadores

Afonso Paiva Neto, Luis Gustavo Nonato

O projeto busca entender a relação entre os padrões de criminalidade e as características de cada região da cidade de São Paulo e já está sendo aplicado em São Carlos/SP para poder ajudar os formuladores de políticas públicas em suas decisões.

Pesquisador analisa epidemia do coronavírus

Pesquisador analisa epidemia do coronavírus

Como a matemática pode auxiliar em políticas de controle

 

O que o coronavírus tem a ver com matemática? Se pensarmos que toda epidemia é também um sistema complexo, uma rede que conecta pessoas e dissemina a doença, muita coisa! Por meio de equações e modelos matemáticos, é possível calcular a magnitude de uma epidemia e como ela se comporta entre as pessoas infectadas.

Especialista nessa área, Francisco Rodrigues, professor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC-USP), tem importantes trabalhos com cooperação internacional que tentam controlar ou minimizar, por meio de modelagem matemática, os impactos de uma epidemia, visando, entre outras aplicações, auxiliar em ações de controles epidemiológicos.

Ele analisou o coronavírus. Confira a entrevista:

 

Pesquisador analisa epidemia do coronavírus

O que o coronavírus tem a ver com matemática? Se pensarmos que toda epidemia é também uma rede que conecta pessoas e dissemina a doença, muita coisa! O professor Francisco Rodrigues, do Icmc Usp e pesquisador do CEPID - CeMEAI, desenvolve trabalhos na área e analisou a mais nova ameaça à saúde mundial. Confira:

Publicado por CEPID - CeMEAI em Terça-feira, 4 de fevereiro de 2020
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O Tribunal de Justiça de São Paulo (TJSP) e a Universidade de São Paulo (USP) celebraram hoje (3), no Gabinete da Presidência da Corte, convênio para incrementar atividades de pesquisa e desenvolvimento tecnológico em inteligência artificial, aplicadas à área jurídica.

O objetivo é o desenvolvimento de soluções destinadas ao aperfeiçoamento acadêmico e ao aprimoramento da prestação jurisdicional. Com isso, a cooperação científica e tecnológica entre o TJSP e a USP na área de ciência e engenharia de dados desenvolverá ferramentas de apoio ao tratamento de dados jurídicos para a análise de documentos ou dados processuais, conforme plano de trabalho definido entre as partes.

 

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A Universidade de São Paulo (USP) e o Tribunal de Justiça do Estado de São Paulo firmaram, nesta terça-feira (3), um convênio de cooperação científica e tecnológica para o desenvolvimento de ferramentas computacionais de apoio ao tratamento de dados jurídicos.

“O acordo é um marco porque coloca à disposição toda a pesquisa desenvolvida e o conhecimento acumulado pela universidade em benefício do Tribunal de Justiça e da sociedade”, salienta o reitor da USP, Vahan Agopyan.

 

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Trabalho sobre controle estatístico de processos é premiado

Best Poster Award foi conquistado em Conferência Internacional de Salvador

 

Recebimento Prêmio 2nd CSDS

Foto: Divulgação/Facebook 2nd CSDS

 

 

O artigo intitulado "New statistical process control chart for overdispersed count data based on the Bell distribution" recebeu o Best Poster Award on Statistics and Data Science na 2ª Conferência em Estatística e Ciência de Dados, realizada em Salvador - BA, entre os dias 18 e 20 de novembro.

Submetido pelo aluno de mestrado Laion Lima Boaventura, que é orientado pelo professor Paulo Henrique Ferreira da Silva, na Universidade Federal da Bahia (UFBA) e pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), o trabalho, relacionado a controle estatístico de processos empresariais, também tem participação do Coordenador de Transferência Tecnológica do CeMEAI Francisco Louzada Neto e colaboração do aluno de pós-doutorado Pedro Luiz Ramos (ICMC/USP) e da professora Rosemeire Leovigildo Fiaccone (UFBA).

“Neste artigo, apresentamos uma nova ferramenta gráfica que pode auxiliar empresas e diferentes áreas de atuação interessadas em monitorar e melhorar a qualidade de processos, produtos e serviços por intermédio da análise de dados estatísticos. Essa ferramenta se mostrou útil e interessante em relação aos modelos usuais”, explica Paulo.

Segundo ele esta é uma área muito promissora e que tem chamado a atenção de outros alunos e professores interessados em trabalhar com a temática. “Já demonstramos aplicações nas áreas de economia e finanças, temos projetos em andamento para o esporte/futebol e também já estudamos processos com dados reais em saúde”, conta.

Este foi o segundo prêmio do ano. No dia 01 de novembro, o trabalho foi reconhecido como melhor pôster no Led Date, um encontro - também na Bahia, sobre Estatística e Data Science. O trabalho submetido para este outro prêmio é relacionado ao estudo de dados sobre malária na Amazônia Legal, trazendo importante contribuição.

“Todo prêmio é um reconhecimento ao trabalho que temos feito em parcerias inéditas, muitas delas, entrelaçadas pelo professor Louzada e de grande valia. Parabenizo o Laion pelo empenho, organização e maturidade demonstrados durante a produção do artigo. Agradeço ainda a professora Rosemeire pela participação em mais esta conquista conjunta e aos parceiros Louzada e Pedro Ramos, cujo envolvimento e atuação possibilitaram a elevação do nível de excelência e qualidade da pesquisa”.

 

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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Assistente virtual para gestantes

Assistente virtual para gestantes

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Pesquisadores

Gleici da Silva Castro Perdoná

Este projeto tem como objetivo desenvolver um assistente virtual, em língua portuguesa, com exemplos de funcionalidades de gestão da saúde para monitoramento de medida da Atividade Física para gestantes atendidas pelo SUS na cidade de Ribeirão Preto-SP.

Projeto apoiado pelo CeMEAI com gestantes é selecionado em chamada do SUS

Coordenado por Gleici Perdoná, estudo auxilia com instrumento que mede a atividade física

 

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O projeto “Assistente virtual para gestantes: acompanhamento da atividade física”, que tem o apoio do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e é coordenado pela Professora Gleici da Silva Castro Perdoná, da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP-USP), foi uma das 15 propostas selecionadas pelo Governo do Estado de São Paulo, por intermédio da FAPESP, em parceria com a Secretaria de Estado da Saúde de São Paulo, o Ministério da Saúde (MS) e o Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), para o Programa de Pesquisa para o SUS: Gestão Compartilhada em Saúde – PPSUS.

Lançada em dezembro de 2018, a chamada visa apoiar atividades de pesquisa, mediante o aporte de recursos financeiros a projetos que promovam o desenvolvimento científico, tecnológico ou de inovação da área de saúde visando ao fortalecimento do Sistema Único de Saúde (SUS) no estado de São Paulo.

A chamada contempla três grandes eixos e linhas temáticas, considerados áreas prioritárias: Redução da morbimortalidade por doenças e agravos prioritários no Estado de São Paulo; Gestão de Sistemas de Saúde e Tecnologia e inovação no SUS.

O trabalho coordenado por Gleici está relacionado ao terceiro item, no tema “Incorporação de tecnologias de comunicação na saúde (incluindo tecnologias móveis)” na linha temática: “Pesquisa aplicada de campo com fins tecnológicos”.

“Este projeto tem como objetivo desenvolver um assistente virtual, em língua portuguesa, com exemplos de funcionalidades de gestão da saúde para monitoramento de medida da Atividade Física para gestantes atendidas pelo SUS na cidade de Ribeirão Preto-SP”, explicou Gleici.

Segundo a pesquisadora, os métodos utilizados serão desenvolvidos em duas etapas. “Essas etapas incluem a construção de instrumento indireto (questionário) para quantificar a atividade física e a construção do assistente virtual para o monitoramento e validação do instrumento tipo acelerômetro”.

“Esse estudo se justifica pela ausência de um instrumento válido no Brasil voltado especificamente para gestantes brasileiras atendidas pelo SUS, o que dificulta para os profissionais de saúde quantificar realmente o nível de atividade física nessa população. Portanto, é importante a construção de instrumentos que possam caracterizar como uma determinada população (gestantes atendidas pelo SUS) se encontra em termos de Atividade Física (sedentária ou ativa) para poder definir possíveis fatores de risco para desfechos na gravidez de forma a contribuir para melhoria da saúde da mulher e do bebê”, esclareceu.

“Esse projeto aprovado envolve uma importante interface entre a tecnologia e a saúde. Agradeço a colaboração e apoio do CEPID/CEMEAI para as pesquisas nesta área que teve papel fundamental para alcançar mais este resultado positivo”.

Gleici tem outras pesquisas que usam estatística para reduzir mortalidade materna e perinatal.

 

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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USP lança MBA inédito em Ciências de Dados

Programa abre inscrições no próximo dia 16 de setembro

 

mba ciencias dados

 

Profissionais da área de Ciências de Dados agora têm uma nova oportunidade de capacitação e desenvolvimento profissional. A partir do próximo dia 16 de setembro, a USP, junto ao Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), abrirá as inscrições para um MBA em Ciências de Dados.

O curso é o primeiro da área a ser oferecido a distância por uma universidade pública e conta com a maior equipe de cientistas da computação, estatística e matemática aplicada do Brasil. A duração do curso é de um ano – as aulas terão início no próximo mês de janeiro e vão até dezembro.

“Estamos muito empolgados em oferecer um MBA em Ciências de Dados com a qualidade USP. O curso vem para suprir uma demanda de vários segmentos do mercado perante a nova era da informação digital, com bancos de dados imensos e complexos. O modelo do MBA foi pensado para atender de forma exata essas necessidades industriais, oferecendo um curso com uma estrutura fit, modular e integrada”, comemora Francisco Louzada, professor titular do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos e coordenador do MBA.

Durante o curso, os alunos terão a possibilidade de aprender fundamentos de ciências de dados, metodologias estado-da-arte na área e criar projetos que desenvolvam suas habilidades teóricas e práticas. O MBA ainda permite que os inscritos resolvam, durante o decorrer do curso, um problema real da empresa onde trabalham, sempre acompanhados por tutores com vasta experiência em projetos que aproximam a academia do mercado de trabalho.

As inscrições do MBA em Ciências de Dados USP/CeMEAI vão até o dia 31 de outubro deste ano. As vagas são limitadas e, a partir do dia 16 de setembro, os interessados poderão se matricular pelo site oficial do MBA, que já contém mais informações sobre o curso, como o corpo docente, as disciplinas oferecidas e o investimento.

 

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

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Não se passa um dia sem que veículos de mídia nos tragam novidades sobre mais uma aplicação da Inteligência Artificial (IA) que afeta o nosso dia-a-dia. Várias dessas novidades nos trazem surpresas, esperanças e receios. Em geral, os benefícios e riscos são apresentados com clareza. O que não está claro é que por trás das grandes aplicações da IA, tem sempre um bocado de Matemática. Adaptando a frase atribuída a Isac Newton “If I have seen further it is by standing on the shoulders of Giants.”, traduzido para “Eu só vi mais longe por estar apoiado no ombro de gigantes”, A IA só chegou onde está por que se apoia em várias sub-áreas da Matemática.

 

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Revista Nature Scientific Reports publica artigo de pesquisadores do CeMEAI

Trabalho usa redes complexas para tratar sobre mobilidade urbana

 

artigo andre luiz

Reprodução/Artigo Nature Scientific Reports

 

Na última semana, a Nature Scientific Reports, renomada revista científica de acesso aberto e com variados temas de ciências naturais e clínicas, publicou um artigo desenvolvido pelos pesquisadores Gabriel Spadon, André Carvalho, José Rodrigues Júnior e Luiz Alves. Os três últimos são membros do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI).

O artigo “Reconstructing commuters network using machine learning and urban indicators” - em tradução livre, “Reconstruindo as redes de migração pendular usando aprendizado de máquina e indicadores urbanos” - aborda a mobilidade urbana, mais especificamente o fluxo de pessoas que moram em uma cidade e trabalham em outra: a chamada “migração pendular”. Os autores representaram o sistema como uma rede complexa para tentar quantificar o número de pessoas que viajam entre cidades, considerando indicadores além da distância entre as cidades e o tamanho de suas populações.

“Como relatado por outros pesquisadores, a distância desempenha um papel significativo para as pessoas decidirem se irão viajar para trabalhar em outra cidade. Contudo, outros indicadores, como o Produto Interno Bruto (PIB) e a taxa de desemprego, também são forças que impulsionam as pessoas a se deslocarem para trabalhar em outra cidade”, explica Alves.

Os pesquisadores utilizaram o aprendizado de máquina para propor uma abordagem alternativa às utilizadas em outros trabalhos. “Acreditamos que nossos resultados lançam novas luzes na modelagem da migração e reforçam o papel dos indicadores urbanos nos padrões de deslocamento. Eventualmente, esses resultados poderiam ajudar a decidir sobre quais são as regiões que mais sofrem com a falta de infraestrutura ou que se beneficiariam com a mão de obra de outras cidades caso houvesse uma melhora na infraestrutura que conecta duas cidades”, salienta.

A metodologia utilizada pelos autores pode ter implicações em outras áreas, já que a previsão de conexões e a reconstrução de redes complexas ainda são desafios abertos na ciência de redes. Essas técnicas poderiam ser aplicadas, por exemplo, à rede de comércio mundial, em que os vértices são os países e as conexões, transações financeiras. Nesse contexto, métodos de mineração de dados poderiam aprender quais são os atributos de cada país que tornam favorável uma transação financeira entre eles. Outros contextos incluem as redes sociais, em que os vértices são as pessoas e a existência de um vínculo de amizade, as conexões; e as redes metabólicas, em que os vértices são os metabólitos e as conexões são as reações químicas. 

Para chegar aos resultados, os pesquisadores utilizaram recursos do CeMEAI, como o cluster Euler. “Nossos resultados revelam que as previsões baseadas em algoritmos de aprendizado de máquina e indicadores urbanos podem reconstruir a rede de migração pendular com 90,4% de precisão e descrever 77,6% da variação observada no fluxo de pessoas entre cidades. O apoio do CeMEAI foi essencial para desenvolver essa pesquisa”, pontua Alves.

 

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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