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Inteligência Computacional

Professor da Unesp busca desenvolver ferramenta para facilitar exames de endoscopia

Estudos são realizados em parceria com instituições alemãs

 

Professor da Unesp busca desenvolver ferramenta para facilitar exames de endoscopia

Um estudo coordenado por um pesquisador do CEPID - CeMEAI está desenvolvendo uma ferramenta para facilitar exames de endoscopia. Entenda: https://goo.gl/RwRPDL

Publicado por CEPID - CeMEAI em Quinta-feira, 5 de julho de 2018

 

Inteligência computacional para a área médica. Essa é a aplicação buscada por pesquisadores do Brasil e da Alemanha que estão desenvolvendo um sistema para melhorar a detecção de problemas de saúde em exames de endoscopia.

Atualmente, os exames duram cerca de dez minutos e demandam que o médico fique o tempo todo procurando anomalias na imagem. “A ideia do programa é, assim que o exame começa, rastrear algumas áreas daquele vídeo que possam ser um pouco mais problemáticas, ou seja, nas quais o médico tem que prestar um pouco mais de atenção. Imagine que, assim que essas áreas apareçam no exame, nós possamos colocar algumas informações no vídeo para o médico – a probabilidade de aquela área ter algum problema, por exemplo – e, assim, ele pode fazer que o exame seja mais rápido e menos propenso a erros”, resume João Paulo Papa, professor da Faculdade de Ciências da Unesp em Bauru e pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI).

O professor passa três meses por ano na Alemanha para manter contato com o hospital Klinnikum Augsburg e a Universidade de Ciências Aplicadas de Regensburg, parceiros do projeto. Os exames de endoscopia são realizados na Europa e enviados para os pesquisadores brasileiros, que cuidam do desenvolvimento da ferramenta e utilizam os dados para aperfeiçoá-la.

Com a colaboração de um aluno de doutorado, Papa já começou a desenvolver a parte operacional da ferramenta, que será disponibilizada de forma gratuita quando for finalizada. “Um dos grandes objetivos aqui do nosso projeto, além de ter esse software que funcione de maneira adequada e que vá auxiliar o médico, é disponibilizar essa base de dados de maneira pública para também fomentar a pesquisa na área. A partir do momento em que você tem um software disponibilizado gratuitamente mais a base de dados, a ideia é que mais pessoas comecem a trabalhar com isso”, vislumbra o pesquisador.

As vantagens da pesquisa não param por aí. Segundo o professor, os modelos podem ser aplicados para outras áreas da saúde, e não só para o exame de endoscopia.

“Geralmente, o diagrama de operações segue um fluxo mais ou menos similar. Você tem imagens, extrai características, passa para um programa de inteligência artificial e ele dá uma resposta. Dado que temos toda essa base, todo esse fluxo estabelecido, fica muito mais fácil procurarmos uma nova aplicação, porque já sabemos como é o protocolo que deve ser seguido”, finaliza Papa.

 

Sobre o CeMEAI

O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP.

O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em quatro áreas básicas: Otimização Aplicada e Pesquisa Operacional, Mecânica de Fluidos Computacional, Modelagem de Risco, Inteligência Computacional e Engenharia de Software.

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

Leonardo Zacarin - Comunicação CeMEAI

 

Mais informações

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

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Aplicativo utiliza gamificação para diminuir acidentes de trânsito

Projeto desenvolvido por alunos da USP recebeu prêmio da Renault

 

arquimedes stats

 

Como diminuir as 47 mil mortes que ocorrem todos os anos no trânsito no Brasil? Essa foi a pergunta que motivou estudantes de engenharia da USP de São Carlos a criarem um aplicativo baseado em gamificação para diminuir os acidentes de trânsito: o Arquimedes. Eles desenvolveram o projeto dentro do Renault Experience (RX), um programa de incentivo a novas startups e tecnologias no Brasil e patrocinado pela montadora de automóveis Renault.

Neste ano, o tema da competição foi “mobilidade como chave para uma sociedade mais eficiente e consciente”. Com o Arquimedes, a equipe venceu o programa e recebeu um investimento de R$ 30 mil para desenvolver a iniciativa e um processo de aceleração pela Renault.

“A OMS considera acidentes de trânsito como uma doença crônica, que só no Brasil mata cerca de 47 mil pessoas todos os anos e gera um prejuízo de R$19 bilhões para o país. Desse total, a falta de atenção é a principal causa, representando 31% das mortes. Em conversas com o público, verificamos que o uso do celular é a maior fonte de distração”, conta Vinícius Garcia, chefe executivo do projeto. Utilizando esses dados como inspiração, os estudantes criaram o Arquimedes para buscar aumentar a taxa de concentração dos motoristas.

O aplicativo funciona assim: primeiro, o motorista escolhe um mascote para acompanhá-lo durante a viagem. Quando a condução começa, o Arquimedes bloqueia todas as notificações de aplicativos que podem distrair o condutor – apenas os aplicativos de controle de mídia, mapas e o próprio Arquimedes continuam enviando alertas.

Conforme a quilometragem do percurso aumenta, o mascote escolhido no Arquimedes vai crescendo e avançando por níveis. “Quando essas evoluções acontecem, o usuário ganha pontos que podem ser trocados por descontos em lojas e instituições parceiras do aplicativo, o que estimula o motorista a adotar condutas que aumentam sua própria segurança”, completa Vinícius.

Com a ideia inovadora, a equipe, que também é formada por Rosival Neto, Alexandre Bellas, Gustavo Silva, Gabriel Pussoli e Wesley Perissin, passou pelas três fases do RX e, das 400 propostas enviadas inicialmente, ficaram entre as 10 finalistas e, posteriormente, entre as 3 premiadas pela Renault. Durante o processo, os criadores do Arquimedes já tiveram a mentoria do empreendedor Fábio Arazaki, de Curitiba, que contribuiu para o amadurecimento da empresa e da equipe. Após uma sabatina com os executivos da Renault, a premiação foi confirmada, garantindo ao grupo, além do investimento em dinheiro, uma imersão empreendedora de 21 dias em Curitiba, patrocinada pela Renault, cujo objetivo é auxiliar na estruturação e aceleração da startup.

alunos arquimedes

Alunos que participaram do desenvolvimento do Arquimedes

 

O Arquimedes contou também com o estímulo do professor André de Carvalho, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP e do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), orientou os alunos no desenvolvimento do produto fornecendo um local adequado de trabalho e incentivando o projeto ao longo do processo.

“O projeto é muito criativo e socialmente relevante. Eles levaram a ideia muito a sério, com grande dedicação. O mérito do prêmio é totalmente deles e isso traz um grande orgulho para o campus de São Carlos”, comemora Carvalho.

 

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.

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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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Pesquisadores lançam livro sobre a Teoria do Aprendizado Estatístico

Obra é inovadora no cenário científico

 

rodrigo mello

Rodrigo Mello, pesquisador do CeMEAI

 

Um livro publicado por dois professores do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos trata, de forma inovadora, a área de Aprendizado Supervisionado de Máquina.

“A área de Aprendizado Supervisionado de Máquina busca produzir classificadores e regressões para diferentes problemas, tais como a classificação de textos de acordo com seus tipos (esporte, política, economia etc.), de sentimentos em tweets ou mensagens postadas no Facebook, identificação de caracteres em texto cursivo, modelagem de clima, etc. Contudo, muitos desses domínios de aplicação empiricamente adotam modelos de aprendizado de máquina sem avaliar ou garantir se o aprendizado de fato ocorre ou apenas uma memorização”, explica Rodrigo Mello, que também é pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI).

O tema central do livro, que também tem como autor o professor Moacir Ponti, é a Teoria do Aprendizado Estatístico A grande novidade contida na obra é a abordagem da forma como a Teoria pode ser empregada no mundo real a fim de avaliar se algoritmos de aprendizado de máquina de fato aprendem.

livro

“Também abordamos o algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado mais importante: Support Vector Machines. Partimos do zero até a implementação completa do algoritmo, bem como discutimos como transformações em espaços de dados de entrada podem facilitar processos de classificações ou regressão. Para se ter uma ideia, há diversos algoritmos sendo utilizados para classificação e regressão, tais como em Deep Learning, cujos resultados são advindos de conclusões empíricas e grandes empresas como Google, Microsoft, e Facebook os utilizam. O livro permite entender o funcionamento dos métodos e embasa o projeto de sistemas com melhores garantias teóricas”, completa Mello.

Ao todo, foram sete anos de trabalho, incluindo idealização, escrita e edição da obra, que é organizada em seis capítulos e tem previsão de publicação para agosto de 2018. Mais informações podem ser encontradas na página do livro no site da editora Springer.

 

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Inteligência Artificial para criar novas tecnologias e gerar vidros não existentes

Este é o objetivo de um dos projetos desenvolvidos entre os CEPIDs CeMEAI e CeRTEV

 

O Centro de Pesquisa, Educação e Inovação em Vidros (CeRTEV) e o Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), ambos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) - financiados pela FAPESP e localizados em São Carlos, SP, estão trabalhando juntos no desenvolvimento de novas tecnologias que irão gerar vidros não existentes.

No ano passado, o coordenador do CeRTEV, Edgar Zanotto, deu início a parceria que já obteve resultados na área de Estatística com soluções para modelar a viscosidade do material. Agora, a intenção é utilizar a Inteligência Artificial para prever outras propriedades dos vidros. Assista ao vídeo:

 

Inteligência Artificial para criar novas tecnologias e gerar vidros não existentes

Dois Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP se uniram para melhorar pesquisas na área de vidros. Confira o desenvolvimento e os possíveis resultados da parceria entre CEPID - CeMEAI e CERTEV: https://goo.gl/k2zw6e

Posted by CEPID - CeMEAI on Wednesday, February 28, 2018
jornal da usp

 

O projeto intitulado TSViz foi criado a partir da coleta de informações do Twitter e de vários posts armazenados numa base de dados. A ideia surgiu em 2013,  devido às inúmeras manifestações que ocorreram no Brasil, época em que diversos pontos de vista tomaram as redes sociais. A iniciativa foi planejada pelo Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI).

 

CLIQUE AQUI para ler a notícia completa!

Sistema analisa e apresenta opinião pública em redes sociais

Trabalho é coordenado pelo pesquisador do CeMEAI Rodrigo Mello

 

Sistema analisa e apresenta opinião pública em redes sociais

Quais assuntos são mais relevantes nesse momento nas redes sociais? O que os usuários estão falando sobre esse assunto? Uma ferramenta desenvolvida no Icmc Usp e coordenado por um pesquisador do CEPID - CeMEAI faz análises online de conteúdos postados por esses usuários e pode ajudar a resumir a opinião pública a partir dessas manifestações. Entenda:

Publicado por CEPID - CeMEAI em Terça-feira, 21 de novembro de 2017

 

Conhecer a opinião pública por intermédio de hashtags e assuntos de interesse social, saber qual sua influência e como analisá-la em relação aos sentimentos, novidades, palavras mais relevantes e geolocalização de mensagens publicadas em tempo real são alguns dos objetivos do projeto TSViz.  Do termo Time Series Visualization, este trabalho que tem a coordenação do professor Rodrigo Mello, do Departamento de Ciências de Computação (SCC) do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos visa a análise online de conteúdo textual publicado por usuários na Internet.

Contando com o apoio do CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico) e da FAPESP (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo), por meio do CEPID-CeMEAI, a pesquisa tem sido desenvolvida com a proposta de trazer à tona uma análise de mensagens publicadas em redes sociais, com o intuito de apoiar pesquisadores, interessados e especialmente eleitores em relação a assuntos de interesse público.

A equipe é formada pelos professores Ricardo Araújo Rios – da Universidade Federal da Bahia e Paulo Aristarco Pagliosa – da Universidade Federal do Mato Grosso do Sul. O aluno de engenharia da computação Caio de Sá Lopes desenvolveu o site.

“Trabalhei na análise dos dados e desenvolvi essa metáfora visual, ou seja, de fazer gráficos, nuvem de palavras, fazer o mapa de calor, entre outros analisadores que permitem que os usuários explorem a ferramenta de uma maneira fácil e prática”, comentou o aluno.

O trabalho teve início em 2013 com o processo de impeachment da presidente Dilma Rousseff. Segundo Rodrigo Mello, as manifestações nas ruas e redes sociais trouxeram um questionamento pessoal sobre como o seu trabalho poderia contribuir neste contexto político do país.

Utilizando o aprendizado de máquina e séries temporais, o Twitter passou a ser a fonte de pesquisa com o objetivo de analisar dados e informações em um total de 16 análises inicialmente possíveis. 

“Nossa principal contribuição quando nos referimos ao usuário final é que ele tenha acesso a opinião das pessoas sem passar pela grande mídia e que possam, entre outras finalidades, tomar decisões mais claras sobre votação, projetos discutidos na Câmara ou Senado, por exemplo.  Fora deste contexto, é possível aplicar a ferramenta em empresas com análises como campanhas de marketing pra citar uma aplicação. Estamos agora, ampliando as análises para outras redes, além o Twitter”, explicou.

 

Sobre o CeMEAI

O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP.

O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em quatro áreas básicas: Otimização Aplicada e Pesquisa Operacional, Mecânica de Fluidos Computacional, Modelagem de Risco, Inteligência Computacional e Engenharia de Software.

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

 

Raquel Vieira - Comunicação CeMEAI

 

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Algoritmo auxilia no controle de plantas invasoras no Estado de SP

Estudo apoiado pelo CeMEAI mostrou-se mais eficiente que a literatura existente

 

Um trabalho desenvolvido na USP - Universidade de São Paulo em São Carlos busca, utilizando a computação, erradicar espécies de plantas consideradas invasoras por devastar a biodiversidade nativa. Entenda como a pesquisa funciona:

Publicado por CEPID - CeMEAI em Quinta, 1 de junho de 2017

 

Erradicar espécies de plantas consideradas invasoras por devastar a biodiversidade nativa é também um desafio para a computação, e é que foi encarado pelo aluno de doutorado Luís Paulo Faina Garcia, orientado pelo professor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC-USP) e pesquisador do CeMEAI, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho.

Eles trabalharam em colaboração com uma pesquisa do aluno de doutorado do Departamento de Hidráulica e Saneamento da USP/São Carlos - Augusto Hashimoto de Mendonça - que tinha como principal objetivo identificar áreas potenciais para a invasão destas espécies no Estado de São Paulo e identificar os fatores ambientais que podem inibir ou estimular o processo de invasão por meio de modelos de nicho ecológico. Estes modelos relacionam pontos de ocorrência das espécies (ausência ou presença) e características ambientais e ecológicas para predizer a suscetibilidade de invasão em um determinado local.

“Os pontos de ocorrência das espécies invasoras foram registrados no entorno e no interior de unidades de conservação por meio de um GPS de alta precisão, descrevendo as características da população invasora e classificando a vegetação natural local, o estado de conservação do ecossistema e a localização do ponto na paisagem. Ocorre que, pela natureza dos pontos registrados, os dados podem ser considerados dados de probabilidade de presença ou ausência. Ou seja, um ponto de presença pode ser na realidade uma falsa presença, quando a espécie, por exemplo, se estabeleceu em uma área com condições inadequadas para o seu desenvolvimento por conta de algum evento ou distúrbio passado. Da mesma forma, uma ausência pode vir a ser uma falsa ausência uma vez que esses pontos foram registrados em áreas suscetíveis para o estabelecimento da espécie, mas a espécie encontra-se ausente porque ainda não ocorreu um evento de dispersão. A ocorrência de falsos pontos é indesejável, pois precisamos garantir a qualidade dos modelos gerados nesses dados para poder predizer com qualidade novos pontos de possíveis presença e ausência dessa espécie.”, explicou Augusto.

“A proposta de interação com o CEPID-CeMEAI tinha como foco a possibilidade de usar uma das bases de dados da espécie Hedychium coronarium, popularmente chamada lírio do brejo, para testar a técnica de detecção de ruídos. O objetivo era identificar os possíveis pontos ruidosos pela natureza dos dados ambientais”, disse Augusto.

A pesquisa detectou 267 registros de ocorrência da espécie no Estado de São Paulo.

“O nosso trabalho foi basicamente selecionar de forma automática as melhores técnicas de detecção de ruído baseadas em algoritmos de aprendizado de máquina e mineração de dados e aplicar essas técnicas para detectar as amostras ruidosas nesses dados. Com o subconjunto de amostras que estes algoritmos retornaram foi possível realizar uma análise aprofundada pelo especialista [Augusto] com o objetivo de validar falsas ausências e presenças da espécie”, observou Luís Paulo.

Ainda segundo ele, o algoritmo encontrado para este problema específico mostrou-se mais eficiente do que os algoritmos descritos na literatura até o momento.

“A principal contribuição no âmbito da computação foi comprovar que a técnica proposta foi mais eficiente em detectar os dados ruidosos do que as técnicas disponíveis na literatura para esse tipo de problema. No âmbito ecológico, as contribuições podem ser ainda mais relevantes, uma vez que os resultados podem indicar áreas suscetíveis e não suscetíveis à invasão. Na prática, os mapas de suscetibilidade de invasão podem identificar áreas sensíveis para a conservação da biodiversidade, orientando assim, políticas e ações voltadas para evitar ou controlar o processo de dispersão da espécie. Os modelos de nicho ecológico também permitem identificar os principais fatores ambientais associados com a invasão de determinada espécie, contribuindo para esclarecer ainda mais o processo de invasão.”

De acordo com o orientador, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, qualquer problema de classificação que necessitar de detecção de ruídos, o algoritmo de Luís Paulo poderia ser aplicado. “Poderíamos aplicar este algoritmo na medicina e contribuir com a redução de diagnósticos incorretos, por exemplo. Este trabalho tem um viés social muito importante e pode contribuir para melhorias no meio ambiente não apenas no Estado de São Paulo, mas em outros locais do mundo. Os resultados desta pesquisa foram divulgados por intermédio de renomadas publicações da área”, concluiu André.

 

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Pesquisadores desenvolvem ferramenta que faz aplicações automáticas em bolsas de valores

Estudo é realizado em parceria com o CeMEAI

 

Fazer aplicações na bolsa de valores é uma escolha arriscada. Vários fatores influenciam nas altas e quedas das ações e muito dinheiro pode ser perdido. Porém, uma ferramenta desenvolvida por professores da Universidade Federal de Alfenas e do Icmc Usp leva todos esses fatores em consideração e faz as aplicações automaticamente. Entenda: https://goo.gl/i8Ttw6

Publicado por CEPID - CeMEAI em Quinta, 11 de maio de 2017

 

Fazer aplicações na bolsa de valores é uma escolha arriscada. Vários fatores influenciam nas altas e quedas das ações, e, principalmente em momentos de instabilidade econômica, muito dinheiro pode ser perdido.

Um estudo desenvolvido por pesquisadores da Universidade Federal e Alfenas (Unifal) e do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) criou uma ferramenta que leva todos esses fatores em consideração e faz aplicações automáticas na bolsa de valores.

“Temos alguns parceiros acadêmicos. A Universidade Federal de Minas Gerais já utilizou o simulador, a Unifal o utiliza frequentemente, o Instituto Federal do Sul de Minas também e agora a USP. O sistema está totalmente aberto para a academia”, conta Humberto Brandão, professor da Unifal e responsável pela pesquisa.

Os estudos são supervisionados pelo professor André Carvalho, 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). “Conheci o Humberto há alguns anos, em uma banca da qual estávamos participando. Ele viu os trabalhos feitos aqui na área de aprendizado de máquina, que são programas que aprendem automaticamente a partir dos dados. Nesse trabalho dele, cai feito uma luva a ideia de usar aprendizado de máquina”, explica Carvalho.

O sistema desenvolvido analisa a situação da bolsa de valores em tempo real e é autônomo a ponto de decidir, sem interferência humana, se vale a pena ou não fazer uma oferta de compra ou venda de ações, quantas ações serão negociadas e por qual preço. A ferramenta já está pronta, mas, por causa da fluidez do mercado financeiro, é necessário realizar atualizações periódicas. “Nós precisamos coletar dados todos os dias. Por isso, temos um sistema em São Paulo que fica ligado o tempo todo fazendo essa coleta de dados, e isso é importante para que a pesquisa continue tendo frutos. Dependendo de quão turbulento o mercado está, precisamos fazer essa atualização a cada 15, 20 dias”, comenta Brandão.

Outro ponto importante do simulador é que ele também leva em consideração as taxas que a bolsa de valores cobra por cada transação. “Dependendo do rendimento que você tem, ele pode ser menor que a taxa. Você pode conseguir vender uma ação por um preço mais caro do que comprou, mas a taxa pode ser maior que esse lucro. O programa vê quando vale a pena fazer uma operação de compra e venda para que o rendimento seja maior que a taxa paga”, salienta Carvalho.

Segundo Brandão, a pesquisa é interessante por utilizar conhecimentos de diversas áreas. “Ela mexe com a parte de economia, de matemática, de ciência da computação e com uma parte específica da ciência da computação, que é a inteligência artificial. Os sistemas de tomada de decisão também têm estatística envolvida”, enumera. “É um estudo interdisciplinar e envolve análise de risco, aprendizado de máquina e todas as áreas que são fortes do CeMEAI”, complementa Carvalho.

 

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Pesquisas resultam em pedido de patente e registro de software

Trabalhos de pesquisador do CeMEAI são na área de pulverização e enchentes

 

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Mais duas pesquisas que contam com o apoio do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CEPID-CeMEAI) foram oficialmente reconhecidas pela tecnologia e inovação.

Um dos trabalhos, registrado sob o nº BR1020160293537, resultou na criação de um equipamento que faz pulverizações sem depender de uma pessoa para controlá-lo. Utilizando a inteligência computacional, o VANT é monitorado por uma central eletrônica que faz todos os cálculos necessários para despejar agrotóxico em locais determinados por agricultores sem poluir o meio-ambiente.

O outro, de nº BR512016001777-5, diz respeito a um sistema que detecta enchentes e o nível de poluição em rios e córregos através de uma rede de sensores sem fio, permitindo que a população seja avisada sobre eventuais riscos.

O software, denominado e-NOE, foi registrado. Já a pesquisa com o VANT resultou em um pedido de patente. A coordenação das pesquisas é de Jó Ueyama, professor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/USP) e pesquisador do CeMEAI.

“A importância de ter um pedido de proteção concedido é que você vê a evolução das pesquisas. É um reconhecimento, o selo de que os produtos tecnológicos produzidos são de fato inovadores”, comentou Jó.

Ainda segundo ele, a patente e o registro de software facilitam a interação com o mundo corporativo, pois os produtos tecnológicos produzidos já encontram-se devidamente protegidos com a propriedade intelectual e já podem ser comercializados.

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Professor português fala de mineração de dados em palestra

João Gama, da Universidade do Porto, falou dos desafios na área no século XXI

 

Na última sexta-feira (24), o professor João Gama, da Universidade do Porto​, deu uma palestra sobre os desafios da mineração de dados no século XXI. Gama veio ao Brasil a convite do professor André Carvalho, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos e pesquisador do CeMEAI. Veja como foi a apresentação:

 

Na última sexta-feira, o professor João Gama, da Universidade do Porto, deu uma palestra sobre os desafios da mineração de dados no século XXI. Veja como foi a apresentação:

Publicado por CEPID - CeMEAI em Segunda, 27 de março de 2017
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