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Cidades do interior de São Paulo passaram a apresentar estabilização nos casos ativos e alta na taxa de retransmissão do novo coronavírus nos últimos dias, interrompendo uma tendência de queda e destoando dos dados gerais do estado, aponta ferramenta de análise de dados e monitoramento em tempo real da pandemia em municípios paulistas.

 

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Um estudo do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, da Fapesp (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo), aponta que Limeira já atingiu o chamado “platô” na pandemia do coronavírus. De acordo com a pesquisa, a cidade atingiu o pico de contaminação entre os dias 23 de julho e 6 de agosto. O estudo mostra que no dia 23 de julho, quando a cidade entrou no pico, eram 2.873 casos confirmados.

 

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Os pesquisadores das universidades paulistas dizem que a taxa de transmissão está abaixo de um em 16 das 22 regiões de São Paulo.

 

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Pesquisadores da USP e da Unesp criaram uma ferramenta que calcula a evolução da pandemia nas cidades paulistas que concentram mais casos e mortes por coronavírus no estado de São Paulo. Os modelos matemáticos são abastecidos pelas prefeituras, com dados oficiais.

 

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A Covid-19 já matou 118.649 brasileiros. Mais de 3 milhões e 700 mil foram infectados pelo novo coronavírus. Os curados somam quase 3 milhões. E pela primeira vez o Brasil ultrapassou os EUA no ranking de mortes causadas pelo novo coronavírus a cada 100 mil habitantes.

 

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Pesquisadores da USP e da Unesp desenvolveram uma ferramenta para projetar o número de infecções, óbitos e pacientes recuperados da covid-19 em São Paulo. A partir dos dados fornecidos pelas prefeituras, analisados por modelos matemáticos e técnicas de inteligência artificial, os professores conseguem antever o comportamento da doença em cada uma das 22 sub-regiões do Estado no período de sete a dez dias com 95% de acerto.

 

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Pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) e da Universidade Estadual Paulista (Unesp) desenvolveram uma ferramenta que utiliza matemática e inteligência artificial para predizer o número de infectados, óbitos e de pacientes recuperados no estado de São Paulo.

SP Covid-19 Info Tracker é uma plataforma alimentada com dados das secretarias de Saúde do município. Ao todos, 22 sub-regiões são monitoradas pela ferramenta. Além de dados, como número de casos, mortes e recuperados, o Info Tracker também faz uma previsão de como a doença se comportará nos próximos sete dias. 

 

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Ferramenta para predizer a evolução da Covid-19 em São Paulo

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Pesquisadores

Wallace Casaca, Cássio Oishi, José Alberto Cuminato

Professores da Unesp e da USP desenvolveram uma 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 Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), apoiado pela Fapesp, conseguem apontar resultados individuais para cada uma das 22 regiões do estado.

Pesquisadores criam ferramenta para predizer a evolução da Covid-19 em São Paulo

Sistema analisa diagnósticos específicos para cada região do estado

 

 

Professores da Unesp e da USP desenvolveram uma 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 Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), apoiado pela Fapesp, conseguem apontar resultados individuais para cada uma das 22 regiões do estado.

Os dados sobre a Covid-19 já existentes são utilizados para calibrar os parâmetros do modelo matemático, que se baseia na modelagem SIR – amplamente utilizada para analisar qualitativamente a dinâmica de epidemias. Com inteligência artificial, os pesquisadores conseguem analisar esses dados preexistentes e fazer com que o modelo aponte as tendências para os próximos dias, incluindo o número efetivo de reprodução do vírus em cada região.  “Utilizar um modelo epidemiológico já bem estabelecido na literatura científica aliado à robustez da inteligência artificial é unir o melhor dos dois mundos. Assim, conseguimos resultados acurados e customizados para a realidade de cada uma das regiões do estado”, analisa Wallace Casaca, professor da Unesp em Rosana.

Ferramenta foi disponibilizada pelos pesquisadores nesta semana

“A inteligência artificial permite descobrir quais parâmetros melhor modelam cada região. Descobrir os parâmetros do modelo matemático é mais útil que predizer os dados diretamente, pois permite analisar as tendências das curvas em cada região”, completa Fábio Amaral, aluno da Pós-graduação em Matemática Computacional da Unesp em Presidente Prudente.

Em resumo, os pesquisadores utilizam os dados coletados das últimas semanas para treinar o modelo, a fim de analisar um comportamento qualitativo e também quantitativo nas regiões do estado. Assim, os resultados obtidos para os dias seguintes refletem com mais precisão as tendências das curvas de infecções, óbitos e recuperações. “Com dados atuais e projeções curtas, é possível ser mais assertivo nos resultados. Além disso, fazer essas análises de forma individual para cada região do estado é a maneira mais adequada, porque os resultados levam em consideração as peculiaridades de cada uma delas e as ajudam a tomar as decisões de forma mais eficiente”, destaca Cassio Oishi, professor da Unesp em Presidente Prudente.

A ferramenta já está disponível na internet e pode ser acessada por qualquer interessado. A esperança é que as predições ajudem os governos a combater a pandemia com mais aporte. “A previsão é sempre excelente, porque com ela os governos podem se preparar, inclusive com leitos hospitalares, planejando a volta gradual das atividades e muito mais. A eficiência da previsão depende muito dos dados oferecidos. Esse trabalho pode ter mais sucesso do que outros porque a coleta e o armazenamento dos dados são feitos com informações de cada município, o que aumenta o nível de detalhes obtidos”, finaliza José Alberto Cuminato, diretor do CeMEAI.

 

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.

CeMEAI será representado em workshop no Japão

Cássio Oishi falará sobre simulações numéricas em problemas de escoamentos não-newtonianos com interfaces móveis 

 

cassio

Assessoria FCT/UNESP

 

O pesquisador do CEPID-CeMEAI Cassio M. Oishi, professor da Unesp/Presidente Prudente, é um dos conferencistas convidados a participar de um workshop internacional que será realizado no Japão, em dezembro deste ano. O workshop "Modeling and Numerical Analysis of Nonlinear Phenomena: Fluid Dynamics, Motion of Interfaces, and Cell Biology" reunirá jovens pesquisadores do mundo todo na área de modelagem matemática e solução numérica para debaterem novas ideias em aplicações de fenômenos não-lineares.

Com o título Numerical simulation of non-Newtonian flows: moving interface problems, Oishi mostrará recentes melhorias em métodos numéricos de diferenças finitas para soluções de problemas envolvendo materiais não-newtonianos. 

O convite ao pesquisador do CEPID-CeMEAI foi feito pelo professor Hirofumi Notsu da Kanazawa Universty e será uma excelente oportunidade para a início de novas colaborações com pesquisadores brasileiros. Vale ressaltar que o workshop será organizado pela Meiji Institute for Advanced Study of Mathematical Sciences (MIMS) Meiji Institute for Advanced Study of Mathematical Sciences (MIMS)- uma importante instituição japonesa na área de matemática aplicada.

 

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

 

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.