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Pesquisadores do CeMEAI participam de projeto finalista de prêmio da ANP

Vencedores foram divulgados na última semana

 

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

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

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

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

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

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

O resultado final da premiação das cinco categorias pode ser conferido no site do Prêmio ANP de Inovação Tecnológica 2019.

 

Sobre o CeMEAI

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

O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em três áreas básicas: Ciência de Dados, Mecânica de Fluidos Computacional e Otimização e Pesquisa Operacional.

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

 

Leonardo Zacarin - Comunicação CeMEAI

 

Mais informações

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

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Projetos de pesquisadores do CeMEAI são premiados pela Google

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

 

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Foto: Nereu Jr./Google Divulgação

 

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

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

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

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

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

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

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

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

 

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

Metodologia PBL é utilizada por professores do ICMC desde 2015

 

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

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

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

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

 

Sobre o CeMEAI

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Conheça os programas de educação corporativa do CeMEAI

Centro conta com iniciativas acadêmicas voltadas para empresas

 

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O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) surgiu dentro do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos com um objetivo claro: fomentar estudos em Ciências Matemáticas dentro de universidades e aplicá-los em ambientes industriais, aproximando a academia do mercado, focando na transferência de tecnologia e ajudando a desenvolver a área no Brasil.

Nesse sentido, o CeMEAI e o ICMC contam com iniciativas de educação corporativa, focadas primordialmente na capacitação e no treinamento de funcionários de empresas que trabalham com as áreas do conhecimento que são especialidades do Centro.

A mais nova delas é o MBA em Ciências de Dados. O programa, que é oferecido junto ao ICMC/USP e tem duração de um ano, é o primeiro da área a ser disponibilizado a distância por uma universidade pública no Brasil e conta com a maior equipe de cientistas da computação, estatística e matemática aplicada do país para proporcionar uma educação de qualidade e com o melhor aporte docente disponível na área.

Além da capacitação e do desenvolvimento teórico e prático em ciências de dados, o MBA oferece aos alunos uma oportunidade única e muito interessante: trazer um problema real da empresa onde trabalham para ser solucionado com o apoio dos mentores especialistas durante todo o decorrer do curso.

O MBA, inclusive, está com inscrições abertas para sua primeira turma. Os interessados podem encontrar todos os detalhes e realizar sua inscrição no site do programa.

Quem busca um curso mais amplo, com duração maior e aulas presenciais, pode encontrar a solução perfeita no Mestrado Profissional em Matemática, Estatística e Computação Aplicadas à Indústria (MECAI). O objetivo do MECAI, que é oferecido de forma gratuita e envolve a apresentação de uma dissertação nos momentos finais do curso, é melhorar a formação dos profissionais e atender à demanda da indústria para proporcionar um avanço em geração de produtos ou aplicação de métodos inovadores para que as empresas se tornem mais competitivas nacional e internacionalmente.

Como o alcance do mestrado é amplo, o profissional formado poderá atuar em várias áreas específicas que incluem, por exemplo, otimização, mecânica dos fluidos, economia, entre outras. O curso tem dois anos de duração e aborda as aplicações de ciências de dados em agricultura, medicina, saúde, finanças e infraestrutura.

Cursos de curta duração

Além desses dois cursos de longa duração, o CeMEAI também oferece às empresas programas mais enxutos, com durações mais curtas e aplicações mais específicas. É o caso dos cursos de extensão, de resolução de problemas industriais e de aperfeiçoamento in company.

Os cursos de extensão buscam aumentar a capacidade analítica dos alunos em ciências de dados, estatística e matemática aplicada. Atualmente, são oferecidas duas opções nesta categoria. Uma delas é o curso de Social Network Analysis, que, assim como o MBA, está com inscrições abertas e oferece aporte para que os alunos compreendam as principais ferramentas, conceitos e questões relacionadas a coleta e análise de dados de redes sociais e identifiquem e discutam teorias e métodos associados a pesquisas na área.

O outro curso de extensão oferecido pelo CeMEAI é o Programação Python para Ciências de Dados, que tem o objetivo de qualificar profissionais com algum conhecimento de computação e programação para que sejam capazes de manipular e processar bases de dados em diferentes formatos, projetar robôs para capturar informações disponíveis na web e executar procedimentos básicos de estatística e aprendizado de máquina.

A iniciativa de resolução de problemas industriais é organizada todos os anos e antecede o Workshop de Soluções Matemáticas para Problemas Industriais. Em uma semana de atividades, é apresentado um conjunto de técnicas matemáticas e de modelagem, acompanhado de um problema real, para que os estudantes possam experimentar por eles mesmos o processo de entender, formular e resolver um problema prático.

São apresentados problemas reais já estudados em ocasiões anteriores, para os quais se tem uma boa base de conhecimento, e, guiados por um tutor, os alunos trabalham na solução ou no estudo desses problemas.

Por fim, o CeMEAI também oferece um aperfeiçoamento in company, que entrega aos funcionários das empresas conveniadas um conteúdo que cobre temas essenciais no contexto de ciência de dados. Em particular, o curso apresenta, de forma bastante aplicada, conceitos de programação, de estatística, de aprendizado de máquina e de matemática aplicada, que correspondem a tópicos indispensáveis na formação de um cientista de dados.

Todos os cursos do CeMEAI voltados para educação corporativa podem ser acessados com mais informações na página da iniciativa, que conta com os detalhes de cada um dos programas e as instruções a respeito de inscrições, ementas e contatos para eventuais dúvidas.

 

Cursos de educação corporativa - CeMEAI/ICMC

 

Curso Inscrições Modalidade Gratuidade Pré-requisitos
MBA em Ciências de Dados Abertas (até 31/10/2019) A distância Não Graduação completa; trabalhar na área de Ciências de Dados
MECAI Fechadas Presencial Sim Graduação completa; trabalhar na área de Ciências de Dados
Programação Python para Ciências de Dados Fechadas Presencial Não Graduação completa
Social Network Analysis Fechadas Presencial Não -
Resolução de problemas industriais Fechadas Presencial Sim -
Aperfeiçoamento in Company Abertas (para empresas) Presencial Não A critério da empresa contratante

 

Sobre o CeMEAI

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

O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em três áreas básicas: Ciência de Dados, Mecânica de Fluidos Computacional e Otimização e Pesquisa Operacional.

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

 

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Pesquisa de doutorado relacionada ao CeMEAI recebe prêmio no IFSC

Trabalho é sobre modelagem de propagação de epidemias em redes complexas

 

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Divulgação/IFSP/USP

O aluno Paulo César Ventura da Silva, orientado pelo prof. Francisco Aparecido Rodrigues, recebeu um dos “Prêmios Yvonne Mascarenhas” que reconhece trabalhos de iniciação científica, mestrado e doutorado durante a Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos (SIFSC-9). Paulo foi reconhecido pelo melhor trabalho de doutorado que é relacionado ao Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e envolve a modelagem de propagação de epidemias em redes complexas, tendo como título “Modeling interacting diseases with different time scales”.

“Estamos trabalhando nesse projeto há três anos e o trabalho, que acabou de ser aceito pela revista Physical Review E, envolve a modelagem de propagação de epidemias com rumores. Ou seja, analisamos como informações sobre a epidemia, como campanhas de conscientização da população, influencia a propagação de agente infeccioso. Verificamos que se o rumor sobre a epidemia é propagado massivamente, isso pode ter um efeito negativo, contrário ao esperado, aumentando o número de infectados. Isso pode ser observado no aumento do número de casos de Aids, recentemente,” comentou Francisco.

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Divulgação/IFSP/USP

O aluno irá passar um ano na Universidade de Zaragoza, onde trabalhará com o pesquisador Yamir Moreno, um dos mais renomados na área de sistemas complexos, com bolsa BEPE da Fapesp.

Ainda segundo Francisco, o projeto está sendo continuado com análise de dados e modelagem matemática usando mecânica estatística e teoria das redes.

 

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Trabalho orientado por pesquisadores do CeMEAI é premiado no Chile

Estudo da aluna do PIPGEs analisa modelos da Teoria de Resposta ao Item

 

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A aluna de doutorado Cláudia Evelyn Escobar Montecino, do Programa Interinstitucional de Pós-graduação em Estatística UFSCar-USP (PIPGEs), orientada pela professora Mariana Curi, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/USP) e pesquisadora do CeMEAI, recebeu o prêmio ETS Travel Award da Psychometric Society.

A premiação ocorreu durante o International Meeting of the Psychometric Society (IMPS 2019) na Pontificia Universidad Católica de Chile, em Santiago, no dia 19 de julho.

Intitulado "Item Response Theory Using Autoencoders and Variational Autoencoders", o trabalho estuda as metodologias de autoencoders e variational autoencoders como métodos de estimação de parâmetros de modelos da Teoria de Resposta ao Item (TRI).

“Neste trabalho, nós propusemos uma modificação nos métodos de autoencoders de forma a incorporar um modelo multidimensional da TRI em sua arquitetura e possibilitar a estimação de seus parâmetros via métodos de redes neurais profundas. Os resultados dos estudos de simulação mostram bom desempenho de ambas as metodologias, comparáveis com os métodos de estimação usuais de TRI, como por exemplo MCMC e Máxima Verossimilhança Marginal, com a vantagem de serem bastante mais flexíveis e factíveis para grande volume de dados”, explicou Mariana Curi.

O CeMEAI também esteve representado pela pesquisadora Mariana Curi, quem deu uma palestra acerca de Machine learning for estimation in IRT models e o professor Jorge Luis Bazán que apresentou um pôster acerca de A response time model to test with limited time junto a seu estudante de doutorado e ministrou um seminário no Departamento de Estatística da PUC do Chile sobre desempenho de links assimétricos e métodos de correção para dados desbalanceados em regressão binária.

 

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Diretor da FGV EMAp fala sobre a importância da colaboração entre instituições

César Camacho participou do V Workshop de Soluções Matemáticas para Problemas Industriais

 

O Diretor da Escola de Matemática Aplicada da Fundação Getúlio Vargas (FGV EMAp), César Camacho, apresentou a palestra de encerramento do V Workshop de Soluções Matemáticas para Problemas Industriais. Camacho falou com o CEPID-CeMEAI sobre a importância desse tipo de evento, das aplicações da matemática para a sociedade e dos trabalhos desenvolvidos pela EMAp. Confira a entrevista:

 

Diretor da FGV EMAp fala sobre a importância da colaboração entre instituições

O Diretor da FGV EMAp - Escola de Matemática Aplicada, César Camacho, apresentou a palestra de encerramento do V Workshop de Soluções Matemáticas para Problemas Industriais. Camacho falou com o CEPID - CeMEAI sobre a importância desse tipo de evento. Confira a entrevista!

Publicado por CEPID - CeMEAI em Quarta-feira, 24 de julho de 2019

CeMEAI e Prefeitura de São Carlos buscam melhorias para a assistência social

Reunião realizada nesta semana marcou o início da cooperação

 

Membros do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e da Secretaria Municipal de Cidadania e Assistência Social da cidade de São Carlos se reuniram nesta segunda-feira (24), na sede do Centro, para dar início a uma cooperação que pode trazer ótimos resultados para a cidade.

Ao lado do Gestor de Educação e Difusão do CeMEAI, Gustavo Faria, o professor Alexandre Delbem, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP e pesquisador do CeMEAI, e Cristiano Santos, da Startup Triângulos, receberam quatro integrantes da Secretaria para discutir formas de avaliar a eficiência das políticas públicas que a cidade coloca em prática.

“Nosso objetivo é a integração das políticas públicas. A dificuldade nesse sentido é a integração de dados diferentes, gerados por motivos diferentes, por vários setores do departamento. Poderemos criar os indicadores para ajudar a Secretaria nas tomadas de decisão”, explica o professor Delbem.

A Chefe de Gabinete da Secretaria, Regina Medeiros, comemorou a oportunidade de colaboração com a universidade. "Quando a universidade se abre para a comunidade com a expertise de seus conhecimentos e se propõe a pensar em alternativas para problemas cotidianos, principalmente daquelas camadas da população que são mais vulneráveis econômica e socialmente, a população e a universidade saem ganhando, e assim caminhamos para a efetivação da cidadania".

Além dela, participaram da reunião Glaziela Marques, Secretária de Cidadania e Assistência Social, Jaqueline Glavocic, da Seção de Apoio à Proteção Social Básica – Rede Pública, e Luciano de Oliveira, do Departamento de Proteção Social Especial.

"De uma maneira geral, estamos bem contentes e otimistas com a parceria. Esperamos que com a construção dessas ferramentas possamos, na ponta do atendimento, aprimorar a oferta de serviços, programas e projetos de Assistência Social, de maneira a garantir o acesso das pessoas ao direito constitucional de proteção social", finaliza Regina.

 

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Núcleo de Estatística Aplicada traz problemas reais para a sala de aula

NEA está recebendo inscrições de instituições interessadas

 

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Aproximar alunos de Estatística de problemas reais oferecidos por empresas e pela sociedade em geral. Este é o principal objetivo do Núcleo de Estatística Aplicada (NEA), iniciativa do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos.

O Núcleo surgiu com a ideia de ser útil para os dois lados: os proponentes dos projetos têm, sem qualquer custo, suas questões analisadas por especialistas e a universidade aproveita as informações para aproximar os alunos de graduação dos problemas reais e alimentar bancos de dados para futuros estudos.

A cooperação pode ser feita de diversas formas. “O NEA é responsável por captar os projetos que são submetidos e analisar se cabem dentro de uma disciplina, de um trabalho de conclusão de curso, em uma iniciação científica ou mesmo em uma atividade de cultura e extensão. Tudo depende do tipo de dado, do tipo de análise, dos objetivos do projeto, do tempo disponível para isso e da disponibilidade de alunos ou supervisores para analisarem os dados”, explica Juliana Cobre, coordenadora do NEA e professora do ICMC.

Chamada aberta

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Até o próximo dia 8 de julho, instituições interessadas em participar das iniciativas do Núcleo podem enviar seus projetos através do site do NEA. A chamada especial é voltada à área de Bioestatística. “A disciplina Bioestatística contém tópicos como razão de chances, riscos relativos, testes de homogeneidade e heterogeneidade, modificação de efeitos, meta análise, crossover, testes de diagnóstico e outras”, esclarece Juliana.

Os projetos aprovados pelo NEA serão utilizados na disciplina Bioestatística no segundo semestre deste ano. As aulas serão ministradas pela professora Mariana Cúri, do ICMC e pesquisadora do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI). A metodologia utilizada no curso é a Problem Based Learning, que tem eficácia comprovada e já foi utilizada em algumas disciplinas do ICMC.

A ideia é que os projetos selecionados nesta chamada sejam discutidos durante todo o semestre pelos alunos e os avanços sejam apresentados ao fim do estudo. Por isso, além de serem da área indicada, os projetos devem indicar algum representante que tenha disponibilidade de atender os alunos responsáveis pelo estudo durante o semestre. O NEA também exige que os proponentes forneçam os dados para utilização posterior, com preservação do sigilo, para que possam ser usados em outros estudos.

Até o dia 22 de julho, o NEA entrará em contato com os proponentes dos projetos selecionados para fornecer as informações adicionais e dar continuidade ao processo de aprovação.

 

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CeMEAI apoia grupo de estudos de Deep Learning

Pesquisadores tentam fortalecer tecnologias desta área no Brasil

 

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Denominado CeMEAI Deep Learning Study Group, acaba de ser criado um dos poucos grupos no país que se dedicará a estudar e propor tecnologias de Deep Learning, uma área de grande revolução dentro da Inteligência Artificial.

Quem coordena o grupo é o professor Luis Gustavo Nonato, do ICMC, que também é pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI). Ele explica que esta área está muito relacionada a aplicações como compreensão do comportamento de clientes em e-commerce, reconhecimento facial e de fala, classificação de doenças e até autonomia dos carros.

“Essas técnicas de Deep Learning têm revolucionado muitas áreas do conhecimento e estão presentes em nosso dia-a-dia. Aqui no Brasil, existem pessoas trabalhando com Deep Learning, mas poucos são os grupos dedicados a realizar pesquisa no tema”, diz.

Pensando nisso e com o apoio de outros dois pesquisadores do CeMEAI, os professores Paulo José da Silva e Silva e Carlile Lavor, do Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC/Unicamp), o grupo brasileiro foi criado e as reuniões iniciaram em maio no ICMC, em São Carlos.

“Essa ideia surgiu quando nós três estávamos em universidades americanas e notamos que lá o tema está muito em alta. Quando retornamos ao Brasil, fomos procurar outras pessoas que conhecemos e que estão dispostas a aprender mais sobre o assunto e começamos a estudar”, explica Nonato.

Com participantes presenciais e alguns que acompanham as reuniões pela internet, em tempo real, o grupo reúne cerca de 50 participantes entre professores e pós-doutorandos.

“Neste semestre vamos estudar o livro Introduction to Deep Learning, da MIT - Massachusetts Institute of Technology. No segundo semestre, vamos formar subgrupos com foco em problemas particulares. Por exemplo, um tema de grande interesse na atualidade é compreender como os modelos de deep learning se configuram. Para os bancos, tal compreensão é de grande relevância para que possam garantir que tais modelos não estão discriminando certas classes de pessoas”, completou.

 

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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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