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Alunos do MBA em Ciência de Dados apresentam TCCs

Bancas ocorrerão neste sábado (16) com estrutura online e simultânea

 

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A primeira turma do MBA em Ciências de Dados oferecido pelo Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/USP) está concluindo o curso e 142 alunos farão, neste sábado (16), as defesas de seus Trabalhos de Conclusão de Curso (TCCs).

A estrutura será online e simultânea. Cada aluno defenderá seu TCC perante uma banca avaliadora em diferentes salas. Com plataforma aberta, qualquer pessoa poderá acompanhar as defesas. Elas trazem importantes contribuições para a sociedade, uma vez que a maioria dos alunos aprofundou em seus TCCs problemas reais das indústrias e empresas que atuam e apresentarão as respectivas soluções.

“Esse é o grande diferencial do MBA. Conseguimos trazer para a universidade alunos que são profissionais do mercado em diferentes áreas. Oferecemos a eles conhecimentos adequados em Ciência de Dados que foram aplicados em problemas reais de mais de 70 indústrias e instituições. É algo totalmente revolucionário. Ao mesmo tempo em que preparamos estes profissionais, contribuímos com inovação tecnológica para o país, uma vez que a maioria das soluções desenvolvidas nos TCCs será efetivamente aplicada nestas empresas”, comentou Francisco Louzada Neto, coordenador do MBA em Ciência de Dados.

Todas as pessoas interessadas estão convidadas a acompanhar as apresentações dos trabalhos que terão início às 8h00 da manhã. Basta acessar este link.

O MBA em Ciência de Dados foi o primeiro curso da área a ser oferecido a distância por uma universidade pública, formando 163 alunos em apenas um ano.

Nossa equipe não para de oferecer novidades. Também já estão abertas as inscrições para o MBA em Gestão de Segurança de Dados, com aulas 100% online.

 

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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Center for Artificial Intelligence oferece bolsas de pós-dourorado

Aplicações vão até o próximo dia 31 de janeiro

 

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O Center for Artificial Intelligence (C4IA), centro de pesquisa financiado pela FAPESP e pela IBM e sediado na USP, está oferecendo bolsas de pós-doutorado. O centro conduz projetos nas áreas de processamento de linguagem natural, sistemas pergunta/resposta, tomada de decisão e aprendizado de máquina.

Confira os detalhes das bolsas oferecidas: 

 

USP lança MBA em Segurança de Dados

USP lança MBA em Segurança de Dados

Programa já está com as inscrições abertas

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O Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos, em parceria com o Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), está lançando um MBA especialmente voltado a profissionais envolvidos na gestão de dados sensíveis de empresas e pessoas. Estão abertas as inscrições para o MBA em Gestão de Segurança de Dados, com aulas 100% online.

O curso tem o objetivo de capacitar o aluno a perceber, aprimorar e dinamizar os métodos de proteção aplicados sobre um conjunto de dados no sentido de preservar o valor que possui para um indivíduo ou uma organização, tendo como características básicas da segurança da informação os aspectos de confidencialidade, integridade e disponibilidade, não estando restritos somente a sistemas computacionais, informações eletrônicas ou sistemas de armazenamento. O conceito se aplica a todos os aspectos de proteção de informações e dados, acompanhando sempre o surgimento das inovações tecnológicas. A duração do MBA é de um ano – as aulas têm previsão de início no próximo mês de abril e vão até março de 2022.

“O curso nasceu para ser o mais completo na área. O aluno terá acesso a materiais sobre novas tecnologias de segurança como blockchain, aplicação de técnicas de inteligência artificial para a prevenção, detecção, apresentação e resposta a incidentes de segurança em redes de computadores e sistemas distribuídos e uso de mecanismos e ferramentas de nuvens para prover segurança de privacidade a aplicações e serviços web baseado em nuvens”, explica Rodolfo Meneguette, professor doutor do ICMC e coordenador do MBA.

O programa é voltado para profissionais com formação superior em ciência da computação, engenharia, sistemas de informação e áreas correlatas. Os alunos terão acesso às aulas de forma remota e só precisarão se apresentar presencialmente para a prova final e a apresentação do projeto desenvolvido durante o curso. 

Investimento

O MBA em Gestão de Segurança de Dados conta com 200 vagas – 10% delas para bolsistas integrais. Todos os candidatos devem realizar o pagamento da taxa de inscrição, no valor de R$500,00. Os candidatos aprovados no processo seletivo terão ainda a taxa de matrícula (R$850,00) e as 12 mensalidades do curso (R$1250,00 cada).

As inscrições do MBA em Gestão de Segurança de Dados USP/CeMEAI vão até o dia 15 de fevereiro de 2021 ou até que seja atingido o limite de 350 inscrições pagas. As vagas são limitadas e os interessados já podem se matricular pelo site oficial do MBA, que apresenta o corpo docente, as disciplinas oferecidas e o edital completo com os detalhes para concorrer às bolsas de estudo.

 

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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Pesquisador do CeMEAI integra Corpo Editorial da Elsevier

Francisco Rodrigues também passa a editar publicação da IOPScience

 

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O pesquisador Francisco Aparecido Rodrigues do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e professor Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) passou a integrar o corpo editorial de duas importantes publicações internacionais.

Uma delas é a revista Journal of Physics: Complexity, que é uma nova publicação da renomada editora IOPScience, criada em 1874, no Reino Unido. Essa revista tem como foco principal os estudos em Sistemas Complexos, incluindo desde modelagem de processos dinâmicos, até aplicações em Ciência de Dados. “Participar como editor associado dessa nova revista é um grande desafio, pois terei que auxiliar na divulgação da revista, bem como garantir um nível de qualidade elevado nas publicações”, comentou.

Já a Chaos, Solitons & Fractals é uma revista interdisciplinar em dinâmica não-linear, do grupo Elsevier. “Essa revista é bastante conceituada, apresentado um fator de impacto igual a 3,76. Nessa revista eu vou atuar como editor e o grande desafio é manter o mesmo nível, ou mesmo melhorar, a qualidade das publicações, já que a revista tem experimentado um aumento contínuo no seu fator de impacto nos últimos anos”.

Nas duas revistas Francisco irá atuar principalmente na área de Sistemas Complexos, que envolve Redes Complexas, modelos de processos dinâmicos e Ciência de Dados. “Espero que a minha atuação beneficie toda a comunidade científica da América Latina interessada nessas áreas e ajude a difundir as pesquisas em Sistemas Complexos que ainda não estão consolidadas no Brasil. Os estudos em Complexidade estão se tornando cada vez mais importantes em todo o mundo e o Brasil também precisa participar dessa nova área da Ciência, que deve ajudar na solução dos principais problemas atuais da humanidade”, finalizou.

 

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.

 

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MBA em Ciências de Dados da USP abre inscrições

Programa a distância é oferecido por ICMC e CeMEAI

 

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Estão abertas as inscrições para o MBA em Ciências de Dados oferecido pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos e pelo Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI).

O curso foi o primeiro da área a ser oferecido no modelo a distância por uma universidade pública e conta com a maior equipe de cientistas da computação, estatística e matemática aplicada do Brasil. Além dos professores, quem cursa o MBA em Ciências de Dados tem apoio completo de orientadores, tutores e monitores durante todo o andamento do curso.

Podem se inscrever candidatos que queiram obter mais conhecimentos em ciência de dados e tenham formação universitária em ciência da computação, economia, administração, engenharia, estatística, sistemas de informação e áreas correlatas.

Os alunos têm acesso a disciplinas sobre fundamentos de ciências de dados, metodologias estado-da-arte na área e podem 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 pela equipe de apoio, que tem vasta experiência em projetos que aproximam a academia do mercado de trabalho.

A primeira turma, que iniciou as aulas em janeiro deste ano, deve formar cerca de 160 alunos ao final de 2020. “O MBA permitiu que eu estudasse a fundo os principais algoritmos usados na área, tanto na parte teórica/matemática quanto na parte aplicada com a programação em Python. Os professores e tutores são incríveis, extremamente qualificados, e estão sempre disponíveis para ajudar os alunos”, elogia Soane dos Santos, aluna da primeira turma do curso.

“O MBA em Ciência de Dados do ICMC superou as minhas expectativas. Sem receitas prontas, um constante convite à busca por conhecimento, com professores incríveis e um time de tutores que fazem toda a diferença”, completa Robinson de Oliveira Junior, outro estudante da primeira edição.

Com o sucesso da primeira turma e a grande procura pelo curso, o MBA foi expandido e oferecerá, nesta nova chamada, 280 vagas.

As candidaturas poderão ser enviadas até o dia 25 de novembro de 2020 pelo site do MBA em Ciências de Dados, que também apresenta o corpo docente e as ementas das disciplinas. O edital completo do curso traz as informações sobre valores do investimento, bolsas de estudo e todos os detalhes do oferecimento do programa.

 

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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Equação de vida: como a matemática modela a pandemia?

As ferramentas que auxiliam no planejamento de ações de contenção

 

matematica pandemia

 

Nos últimos meses, nos acostumamos a uma invasão de números e gráficos nos noticiários, redes sociais e outras formas de falar sobre a pandemia que imobilizou o mundo. “Achatar a curva” é uma das expressões que entraram no vocabulário popular. Podemos até não entender ao certo o que significa, mas estamos todos na torcida para que ocorra o mais rápido possível.

Na elaboração e no entendimento desses números não estão apenas os profissionais da saúde, gestores públicos, mas, especialmente, os matemáticos correndo contra o tempo com modelos e ferramentas para projetar cenários e contribuir com medidas de contenção e planejamento.

A eles, tem sido atribuída cada vez mais a difícil tarefa de prever cenários e responder incertezas como reprodução do vírus, taxas de mortalidade, impacto ou eficiência de medidas de controle e uma infinidade de perguntas diante de uma doença nova e com poucas respostas. 

A modelagem computacional está no centro das atenções. Na opinião da pesquisadora do CeMEAI, Claudia Sagastizábal, há pedras enormes no caminho dos matemáticos para resolver estas e outras questões que os governos e a sociedade esperam que a matemática solucione com respostas exatas.

“Um aspecto substancial a ser considerado é que, atualmente, a pesquisa não pode fornecer números precisos e confiáveis para nenhum dos seus parâmetros. Quantos assintomáticos temos na cidade? Quantos dos óbitos acontecidos em casa tiveram a Covid-19 como causa? Os infectados reportados hoje foram testados positivos ontem, ou houve atraso ao registrar a informação? Os modelos matemáticos usam todos esses dados para fazer previsões, se os dados são falhos, o resultado será fatalmente incerto”, observa.

“Fazendo um paralelo com o prognóstico do tempo, estamos perante uma situação em que, observando as rotações de um cata-vento de papel, nos pedem para predizer quando seremos atingidos pelo ciclone bomba. Não há como ter exatidão. Mas isto não significa que o modelo seja inútil, ao contrário. Quando usados adequadamente, os modelos matemáticos são extremamente úteis para a sociedade. Devemos lembrar que um modelo não é um oráculo divinatório que desvenda o futuro na forma de um número exato. O resultado de um modelo matemático se dá na forma de um indicador de tendência para o fenômeno que se pretende analisar”, explica Claudia.

“Para a Covid-19, a partir dos dados disponíveis, podemos fazer cálculos e estimar a taxa de reprodução do vírus, com os dados disponíveis. Repetindo o cálculo com o mesmo modelo matemático cada dia, conforme chegam os novos dados, podemos determinar a evolução dessa taxa. Mesmo sabendo que os números calculados ontem e hoje serão imprecisos, podemos compará-los e observar se há uma aceleração ou desaceleração na propagação do vírus”, exemplifica a pesquisadora.

Ainda segundo ela, examinar a dinâmica da pandemia permite avaliar a situação com bom senso e clareza, com discernimento e rigor científico.

Claudia é coautora de um dos artigos de maior repercussão no país apoiado pelo CeMEAI que simula o número de vidas salvas pelo isolamento.

“Neste projeto, que apelidamos “Vidas Salvas”, a partir dessa taxa estimada definimos um indicador de quantas pessoas estamos poupando com o distanciamento social. Após um mês e meio do início da quarentena, era salva uma vida a cada quatro minutos. Um mês e meio depois, em apenas meio minuto, a medida poderia salvar uma vida. A variação aponta o avanço da epidemia no interior do país, e alerta sobre a necessidade de planejar de forma coordenada os protocolos de flexibilização”.

Os matemáticos do CeMEAI emergiram durante a pandemia da Covid-19 em vários estudos com ampla repercussão pelas suas aplicações. Demonstraram a pluralidade de soluções que a área pode oferecer.

“Fiquei impressionado e muito feliz com a repercussão do "Vidas Salvas". É interessante como uma mudança de perspectiva, saindo do tópico de mortes para a preservação de vidas, foi capaz de trazer tanto interesse e animar pessoas a manter o isolamento social que tem sido tão importante para controlar a disseminação da Covid-19. É a matemática atuando de forma social, isso foi muito gratificante”, comentou Paulo J. S. Silva, professor do IMECC/Unicamp e autor desta pesquisa.

vidas salvas

A relação entre a saúde pública e a matemática não é algo novo. Artigo da Revista Fapesp relembra o modelo de Bernoulli, matemático e físico holandês a quem se atribui a primeira modelagem matemática da propagação de doenças infecciosas. Em 1766, ele mostrou a eficácia da técnica de inoculação preventiva contra a varíola que matava 400 mil pessoas por ano na Europa e deixava um terço dos sobreviventes cegos.

bernoulli

Outras referências são seguidas até os dias de hoje como o modelo clássico elaborado pelo britânico Ronald Ross e publicado em 1910, com base em suas pesquisas a respeito da malária. Seu modelo divide a população em grupos que variam ao longo do tempo: suscetíveis, infectados e recuperados (sigla SIR).

Tiago Pereira, professor do ICMC/USP também traz contribuições importantes nesse cenário atual de pandemia. Ele junta-se a um grupo de pesquisadores que criaram o ModCovid19. Entre os seus trabalhos está o desenvolvimento da ferramenta matemática que ajuda a planejar isolamento intermitente em SP, o Robot Dance.  “Constatamos que as melhores contribuições nesta pandemia foram juntando várias áreas e pessoas da matemática”.

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

Wallace Casaca, professor da Unesp em Rosana, comentou. “A matemática é uma aliada de peso no enfretamento da COVID-19. Ela tem sido aplicada com sucesso tanto para quantificar as diferentes características e níveis da doença como para modelar a cadeia de disseminação do vírus. Por exemplo, é possível modelar a dinâmica de transmissão do novo coronavírus através de equações matemáticas que, quando aliadas a uma fonte de dados confiável, resultam em algoritmos computacionais inteiramente “customizados” aos dados da doença de uma cidade, estado ou país. Um exemplo nessa linha é a metodologia utilizada na plataforma SP Covid-19 Info Tracker, que concilia modelagem matemática, técnicas de inteligência artificial e dados acurados das prefeituras municipais de SP a fim projetar as curvas de evolução da doença para as semanas seguintes”, explica.

“Equações, indicadores e métricas matemáticas são vistas como ferramentas sólidas de tomadas de decisão por parte do poder público, pois é com base nos números da pandemia que é possível adotar tanto medidas de contenção da doença como estratégias de retomada da economia. Por exemplo, o Plano São Paulo de reabertura econômica é regido por equações matemáticas que, quando combinadas, ditam se uma determinada região irá ou não progredir de fase. Finalmente, é também por intermédio de equações matemáticas que se identifica discrepâncias nos dados para fins de auditoria e questões de transparência nos dados por parte de fontes governamentais”.

Outras pesquisas do centro seguem auxiliando no enfrentamento da pandemia como os modelos preditivos que auxiliam no planejamento e manutenção segura dos insumos em hospitais do Brasil e Argentina ou esse estudo que analisa pelo hemograma casos negativos de Covid-19 com 95% de precisão.

“A área de epidemiologia há muitos anos faz parte do portfólio de aplicações onde a matemática faz grande contribuição. Não tão eloquente quanto a pandemia, a matemática há muito tempo oferece ferramentas de decisão para campanhas de vacinação estimando o número de pessoas a serem vacinadas para o controle eficaz de doenças; logística de aplicação de vacinas; localização e densidade de aplicação da vacinas numa dada população, entre outras contribuições importantes. No caso específico da COVID-19, os matemáticos e epidemiologistas vêm alertando desde os primeiros dias para a necessidade do distanciamento social e controle de atividades. Muitas pesquisas foram realizadas dando suporte à tomada de decisão pelas autoridades. No futuro próximo, a matemática poderá ainda colaborar na campanha de vacinação e continuidade do afastamento e retorno à vida normal”, observa José Alberto Cuminato, diretor do CeMEAI. 

A solução exata mesmo para o fim da pandemia depende do desenvolvimento da vacina, até lá, a matemática deixa, além de suas contribuições numéricas, uma importante mensagem: que aquilo que fazemos como sociedade pode alterar o curso de uma pandemia. Os modelos preditivos nos apontam os caminhos nessa trajetória de um futuro ainda incerto.

 

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.

 

Raquel Vieira – Comunicação CeMEAI

 

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Inscrições abertas para pós-graduação em Computação Aplicada à Educação

Especialização oferecida pelo ICMC/USP é coordenada por pesquisador do CeMEAI

 

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Imagem: 123RF

 

Profissionais da área educacional interessados em aprimorar conhecimentos em computação já podem se inscrever na pós-graduação a distância em Computação Aplicada à Educação, oferecida pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos.

A especialização tem o apoio do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e é coordenada pelo pesquisador do CeMEAI e professor Seiji Isotani, do ICMC.

Com uma jornada de 21 meses, na modalidade a distância, o curso passa pelos conceitos, práticas e ferramentas mais avançadas na área de computação que dão apoio aos processos de ensino e aprendizagem.

Não é necessário possuir formação em computação e programação, basta ter concluído uma graduação em qualquer área. “O curso oferece uma combinação única entre pesquisa e experiência prática com conceitos teóricos sólidos e projetos desenhados para acelerar a construção do conhecimento. Além disso, trabalhamos as habilidades fundamentais para que os participantes desenvolvam suas carreiras, tornem-se líderes na área de tecnologias educacionais e possam implantar estratégias de inovação digital em suas instituições”, explicou Seiji Isotani.

As inscrições vão até o dia 24 de agosto. Saiba mais.

 

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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Assistente Virtual orientará população brasileira para conter COVID-19

Pesquisador do CeMEAI está na equipe que desenvolve os modelos matemáticos

 

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O professor André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos é mais um pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) que está contribuindo no combate do COVID-19- novo coronavírus, por meio de seus conhecimentos e desenvolvimento de novas tecnologias. Ele faz parte de um projeto que tem a intenção de fornecer de forma útil e acessível informações à população através de um Assistente Virtual sobre os sintomas, onde procurar auxílio como hospitais, postos de saúde, entre outras informações como isolamento social. Outro ponto importante é prover informações sobre a movimentação ou capacidade em tempo real sobre os hospitais e postos de saúde. “O Assistente Virtual deverá proporcionar esclarecimentos à população de forma humanizada e intuitiva e ter a habilidade de atender o público em geral usando NLP e atendimento via voz”, justificam seus criadores, uma equipe formada por engenheiros e cientistas da computação, além da USP, também da Universidade Federal do Pará (UFPA) composta por Renato Francês, Marcelino Silva, Evelin Cardoso e Frederico Santana, do Instituto Nacional de Pesquisa (INPE) de São José dos Campos com Solon Carvalho e pela Unifesp, faz parte Nandamudi Lankalapalli Vijaykumar.

Para ganhar popularidade e facilidade de acesso, o projeto tem como parceiros tecnológicos a Loud Voice Services e a IDK e conta com tecnologia da Google.

Alguns desses pesquisadores investigam ainda, em um outro projeto, a projeção de como a pandemia cresce em países do terceiro mundo, por meio de modelos matemáticos mais adequados à realidade demográfica desses países. O principal estudo utilizado como referência para esse tipo de projeção no mundo todo é da Imperial College, de Londres, e inicialmente realizou projeções para o espalhamento da Covid-19 nos Estados Unidos e Grã-Bretanha, a partir de um dos modelos mais adotados pela comunidade internacional para esse fim – o SEIR (Susceptibility-Exposure-Infection-Removal).

No caso do Brasil, há a necessidade de um modelo que reproduza de forma mais fidedigna a realidade de países subdesenvolvidos, levando em consideração as condições demográficas da população, por exemplo, baixos níveis de saneamento, de água potável, grande número de domicílios com poucos cômodos, grande números de pessoas por cômodo ou baixa renda média domiciliar.

Na medida em que ainda não há medicamento para tratar ou vacina para conter o acelerado avanço da Covid-19, a principal medida adotada pelos países é o isolamento social a fim de diminuir a escalada da propagação da doença.

“Os modelos de projeção que consideram apenas uma perspectiva homogênea da população e de sua demografia nos cálculos para chegar aos gráficos de alcance da Covid-19 estão fortemente baseados nos moldes de vida de cidades típicas da União Europeia, onde de fato existe a possibilidade de colocar-se grande parte da população em confinamento, uma vez que lá os domicílios, em regra, possuem estrutura para tanto. Todavia, tal realidade está longe de ser o padrão brasileiro, principalmente nas grande metrópoles do país. Em nossa realidade, temos parcela significativa da população dividindo domicílio com muita gente e poucos cômodos, o que em muitos casos inviabiliza um isolamento total de uma pessoa contaminada. Em certas situações, inclusive, não existe nenhuma possibilidade de confinamento, quando seis ou sete pessoas dividem um único cômodo, por exemplo. Então, diante das características demográficas do Brasil, que são muito peculiares e similares às de países como a Índia, China e do continente africano, nosso grupo concebeu e implentou esse modelo matemático diferenciado, muito mais adequado à realidade brasileira”, explica o professor da UFPA, Renato Francês, que coordena a pesquisa em andamento.

O estudo toma como modelo inicial a cidade de São Paulo, que é o epicentro da crise, podendo, entretanto, ser estendido a todos os 5.570 municípios do país. “Trata-se de um modelo generalizável, criado matematicamente e implementado computacionalmente, que começa a apresentar curvas mais reais de como o vírus se comporta nessas situações específicas”, esclareceu Francês.

Uma das análises consideradas é sobre a região metropolitana de São Paulo onde há cerca de 19 milhões de habitantes e quase 2 milhões deles morando em domicílios com um único cômodo, dividido com três ou mais pessoas, o que impede o confinamento de cerca de 10% somente desta população, por exemplo. Esse tipo de especificidade não está representada nos modelos de referências internacionais.

O modelo matemático elaborado pelo grupo considera a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (Pnad/IBGE), dados de 2018.

No segundo passo dessa modelagem, serão consideradas outras bases de dados oficiais, como por exemplo o censo escolar do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (Inep) de modo a levantar o número de escolas por bairros que possam servir como base alternativas para um confinamento domiciliar e hospitalar eficazes na desaceleração do novo coronavírus no Brasil. “As escolas potencialmente são ótimas alternativas à estrutura tradicional de saúde, porque são estruturas que têm salas, banheiros e cozinhas, e, por isso, podem reproduzir um ambiente domiciliar em uma escala maior, além de possuírem uma grande capilaridade  e alcance nas cidades brasileiras”, sintetiza o professor.

O pesquisador do CeMEAI André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho ressalta a importância das alternativas propostas pelo estudo para o confinamento real e em escala da população brasileira que devem ser consideradas de imediato pelas autoridades brasileiras. “Sabemos que na realidade do país ações como a construção de um hospital emergencial em seis dias, por exemplo, como fez a China, são muito pouco factíveis. Assim, a alternativa mais segura é, de fato, entender profundamente como é possível executar estratégias de isolamento social”.

“As curvas que demonstram o alcance da Covid-19 no Brasil, por meio do modelo matemático desenvolvido demonstram que as condições demográficas do país agravam a aceleração da pandemia. O objetivo é chamar atenção dos governantes a tomarem medidas mais efetivas e urgentes, baseadas em evidências científicas. Os primeiros resultados já estão sendo gerados e serão divulgados em breve. A ideia é também disponibilizar os algoritmos e toda a parametrização utilizada nos modelos para que outros pesquisadores, do Brasil e do exterior, possam se beneficiar com os estudos que prevejam com acurácia as projeções de transmissão do coronavírus”, finalizou André.

 

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.

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Raquel Vieira - Comunicação CeMEAI

Com informações de Jéssica Souza – Ascom UFPA

 

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Ferramenta concentra dados atualizados sobre o coronavírus em São Paulo

Informações de mapa interativo são renovadas diariamente por pesquisador do CeMEAI

 

Você tem ideia de quantos casos de coronavírus foram confirmados na sua cidade até hoje? E o número de casos suspeitos? A pandemia tem preocupado a população mundial e, no Brasil, o vírus parece ainda estar em ascensão.

Nesse contexto, o Governo Federal e o Governo do Estado de São Paulo desenvolveram ferramentas públicas para informar a população a respeito do número de casos. Porém, o instrumento disponibilizado pelo Ministério da Saúde mostra apenas o número de casos confirmados em cada estado da Federação, enquanto a ferramenta criada pelo Sistema Estadual de Análise de Dados (SEADE) apresenta dados desatualizados sobre várias cidades do estado.

Na imagem abaixo, retirada do site da SEADE às 14h36 do dia 1º de abril de 2020, podemos perceber, por exemplo, que apenas um caso de Covid-19 consta na cidade de São José do Rio Preto. Segundo a ferramenta, os dados foram atualizados no dia 29 de março. Porém, o boletim oficial da Prefeitura de São José do Rio Preto do dia anterior (28) confirma que 12 pessoas já haviam sido infectadas na cidade.

 

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O mesmo ocorre para outras cidades, como São Carlos, que sequer aparecia no mapa até o acesso na plataforma do Governo Estadual às 14h43 do dia 1º de abril de 2020, mas cuja Prefeitura já havia confirmado o primeiro caso do município no dia 18 de março.

Para informar a população com mais assertividade, o professor Wallace Casaca, do campus da Unesp em Rosana e pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), teve a ideia de desenvolver um mapa interativo com informações atualizadas diariamente a respeito do coronavírus em mais de 60 municípios de São Paulo.

“É importante que a população tenha acesso a informações mais detalhadas e atualizadas sobre a pandemia. Por isso, nosso grupo de pesquisa visita diariamente os boletins oficiais das prefeituras municipais do estado de São Paulo e alimenta o mapa com os dados mais novos que foram divulgados”, explica Casaca.

A ferramenta foi colocada no ar na última quinta-feira (26) e coleta apenas informações oficiais de cada prefeitura dos municípios que já têm casos confirmados do novo coronavírus. “Quando uma pessoa é a primeira a ser infectada em algum município, nós adicionamos essa cidade ao mapa e começamos a acompanhar os boletins de sua prefeitura diariamente também”, salienta o pesquisador.

 

Mapa interativo com as informações atualizadas está disponível desde o dia 26 de março

 

Algumas cidades no mapa contêm mais dados que outras. Segundo o professor, os boletins de cada prefeitura trazem informações diferentes. Algumas falam sobre casos descartados e outras não, da mesma forma que nem todas divulgam dados sobre óbitos em investigação, pacientes internados, suspeitas descartadas etc. “O que nós fazemos é disponibilizar todas as informações passadas por cada município e concentrar no mapa”, resume.

Wallace faz parte de um grupo de pesquisa que conta com cerca de 20 colaboradores do Brasil e do exterior e também tem trabalhos nas áreas de Ciências de Dados, Processamento Digital de Imagens, Sensoriamento Remoto e Modelagem Inteligente Aplicada à Energia.

O trabalho de atualização diária dos dados tem sido conduzido pela pesquisadora Marilaine Colnago, que também é integrante do grupo. Por dia, é necessária 1h30 de trabalho para atualizar os dados manualmente no mapa interativo, já que toda a coleta de dados – na checagem de informações disponibilizadas por cada cidade – é feita de forma manual.

“A ferramenta ainda é recente e a crescente dos casos no Brasil também. Por isso, ainda não temos uma quantidade muito grande de dados. Porém, estamos armazenando tudo isso para que no futuro, possamos dividir os números com outros pesquisadores e analisar os dados para entender melhor como a doença se comporta e, se possível, buscar soluções e políticas públicas de combate ao coronavírus”, finaliza Casaca.

 

Sobre o CeMEAI

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

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

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

 

Leonardo Zacarin - Comunicação CeMEAI

 

Mais informações

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

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

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