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Comunicação CeMEAI

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Estudo apoiado por supercomputador do CeMEAI é premiado pela SBMAC 

Artigo aborda cenários para a cobertura do solo no Brasil

vencedor kepler

O artigo "Disclosing contrasting scenarios for future land cover in Brazil: Results from a high-resolution spatiotemporal model", que trata sobre os cenários contrastantes para a futura cobertura do solo no Brasil, foi escolhido pela Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional (SBMAC) como o vencedor da segunda edição Prêmio Johannes Kepler. A premiação, que existe desde 2020, tem como objetivo promover e estimular a produção científica nacional de excelência em Matemática Aplicada com características multidisciplinares.

O estudo, elaborado por Arthur Nicolaus Fendrich (ESALQ/USP), Alberto Barretto (ESALQ/USP), Vinícius Guidotti de Faria (Imaflora), Fernanda de Bastiani (UFPE), Karis Tenneson (SIG-GIS), Luis Fernando Guedes Pinto (Imaflora) e Gerd Sparovek (ESALQ/USP), foi motivado pela necessidade de se obter informações sobre a dinâmica das mudanças na cobertura da terra, visando melhorar as ações práticas de conservação.

Segundo o artigo, o cenário político do Brasil, que de 2018 para cá passa por uma das piores recessões econômicas da história, provocou mudanças nos padrões de cobertura da terra. Com planos de desenvolvimento invasivos, conforme o estudo, a conservação ambiental está ameaçada e os efeitos potenciais desta exploração ainda são desconhecidos. Assim, neste trabalho, os autores buscaram construir um modelo que avaliasse as consequências dessas ações na cobertura do solo em um futuro não tão distante.

Para o desenvolvimento do trabalho, os autores utilizaram o cluster Euler, supercomputador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), financiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP). Segundo Arthur Fendrich, primeiro autor do artigo, o equipamento foi fundamental para a produção realizada.

"Sem dúvida alguma o cluster Euler foi fundamental para a elaboração do trabalho. Todos os processamentos envolvidos no artigo demandaram um tempo muito grande de computação e uma quantidade também bastante significativa de armazenamento. Por isso, foi e ainda é muito importante poder contar com uma infraestrutura tão avançada, complexa, estável e bem gerida como o Euler. Eu inclusive gostaria de agradecer muito a todos os envolvidos na concepção, gestão e manutenção dele pelo bom trabalho e pela assistência e suporte contínuos a nós e outros usuários", afirma.

O autor também falou sobre as motivações para a realização do estudo. Segundo ele, o Brasil é um dos maiores países do mundo, e há muito interesse envolvido no estudo de sua cobertura do solo. Fendrich destaca que os biomas brasileiros têm uma enorme importância ambiental, por exemplo, para a preservação da biodiversidade e para o sistema climático global. Além disso, o país é muito relevante para a produção de alimentos e commodities no mundo.

O pesquisador ainda ressalta que existem muitos trabalhos sobre cenários futuros de uso do solo na literatura, vários deles focando em períodos bastante longos de tempo - dezenas ou centenas de anos. Todavia, no Brasil, a preocupação e o leque de possibilidades são grandes mesmo no curto prazo.

"Em anos recentes, por exemplo, os números de desmatamento e degradação florestal têm aumentado muito, o que gera enorme preocupação. Foi dentro desse contexto que nós saímos em busca de dados e métodos que nos pudessem auxiliar a montar uma referência do que pode vir a ser o amanhã da cobertura do solo no Brasil", completa.

Arthur também contou sobre a sensação de vencer um dos prêmios mais importantes dentro da área de Matemática Aplicada. O pesquisador afirma que, desde o momento em que o grupo teve a ideia até o dia da publicação, foram quase três anos buscando novos dados e métodos e fazendo inúmeros testes e experimentos.

"Todo esse longo processo poderia ser documentado em muitas páginas e mesmo a filtragem dos resultados para apresentação no artigo foi fruto de um processo bastante cauteloso. Além disso, a pesquisa é bastante multidisciplinar e fazer as áreas conversarem é sempre um desafio. Por tudo isso, foi muito gratificante e ficamos muito honrados quando recebemos a notícia de que uma instituição tão importante e respeitada quanto a SBMAC tinha escolhido nosso trabalho para o prêmio Johannes Kepler", finaliza.

Membra da SBMAC e também autora do projeto, Fernanda De Bastiani comenta sobre a sensação de vencer o prêmio.

"É um sentimento de satisfação pelo reconhecimento da parceria frutífera na realização deste trabalho. É uma alegria saber que trabalhos com caráter interdisciplinar estejam sendo reconhecidos na área de Matemática Aplicada e ganhando visibilidade", celebra.

 

Sobre o Prêmio Johannes Kepler

O Prêmio Johannes Kepler, instituído pela SBMAC, oferece aos vencedores a quantia de R$10 mil e também um diploma certificado pela Sociedade. Podem concorrer ao prêmio artigos científicos publicados em revistas de circulação internacional e com corpo editorial de reconhecida competência, dedicados a temas que exijam forte interação entre a Matemática e outro ramo do conhecimento científico.

Além disso, pelo menos um dos autores deve atuar profissionalmente no Brasil e pelo menos dois dos autores devem ter formação em áreas de pesquisa distintas, tendo uma delas estreita ligação com a Matemática.

Em 2022, os vencedores superaram outros artigos divulgados entre os anos de 2017 e 2021. A comissão julgadora foi composta por José Mario Martínez (presidente), Pablo Ferrari, André Ponce de Leon Carvalho e Soledad Aronna.

A partir da edição 2022, o Prêmio Kepler é patrocinado pela revista Computational and Applied Mathematics da SBMAC.

 

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.

 

Mais informações

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

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8º Workshop de Soluções Matemáticas para Problemas Industriais - CEPEL

 

O CEPEL/Eletrobras participou do 8º Workshop de Soluções Matemáticas para Problemas Industriais, realizado pelo CeMEAI. Conheça o problema apresentado pela instituição e confira o relato de quem participou dos estudos!

 

8º Workshop de Soluções Matemáticas para Problemas Industriais - CEPEL

O Eletrobras Cepel participou do 8º Workshop de Soluções Matemáticas para Problemas Industriais, realizado pelo CEPID - CeMEAI. Conheça o problema apresentado pela instituição e confira o relato de quem participou dos estudos!

Publicado por CEPID - CeMEAI em Quarta-feira, 18 de maio de 2022

Estudo sobre demanda de EPIs em hospitais é publicado na Knowledge-Based Systems

Modelo foi desenvolvido durante a pandemia por pesquisadores do CeMEAI e da Bionexo

estoque seguro

O estudo denominado Safety-Stock: Predicting the demand for supplies in Brazilian hospitals during the COVID-19 pandemic, desenvolvido por pesquisadores do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), em parceria com a empresa Bionexo, ganhou destaque internacional recentemente ao ser publicado pela Knowledge-Based Systems.

“Neste sistema, construímos modelos estatísticos que combinam dados históricos de consumo de equipamentos de proteção individual (EPIs) por hospitais, protocolos atuais de seus usos e dados epidemiológicos relacionados à doença para obter modelos preditivos de demanda por equipamentos de proteção individual em hospitais brasileiros durante a pandemia”, explicou uma das autoras Cibele Russo Novelli.

A plataforma já foi implantada com sucesso no Brasil e o modelo adaptado para a Argentina. Ela estima a quantidade necessária de EPIs e insumos por unidade hospitalar em determinada região com base em dados históricos e curva epidemiológica, permitindo projetar o consumo futuro e incentivando a solidariedade entre os hospitais, com o objetivo de assegurar que os estoques sejam usados de maneira efetiva em favor da população, especialmente durante a pandemia quando os materiais tornaram-se limitados na luta global para atender e salvar vítimas da Covid-19.

A solução só foi possível com a soma de esforços de pesquisadores dos laboratórios de Estatística e de Otimização (ICMC/USP), Centro de Estudos de Risco (CER), Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e da iniciativa privada, por intermédio da empresa de soluções digitais para gestão de processos em saúde, a Bionexo.

“A publicação no periódico de alto impacto Knowledge-Based Systems é um importante reconhecimento desta colaboração entre a academia e a empresa, estabelecida no início da pandemia de COVID-19 no Brasil. Naquele momento, as desigualdades de acesso à saúde se intensificaram com a escassez de EPIs em muitos hospitais brasileiros. Em poucas semanas de trabalho intenso, a ferramenta foi desenvolvida e disponibilizada para o uso dos hospitais. Mais tarde, ainda em 2020, uma adaptação da metodologia foi produzida em parceria com a Bionexo Argentina, levando em consideração a situação pandêmica local e a disponibilidade de dados de acesso público do país”, observou Cibele.

O coordenador de Transferência Tecnológica do CeMEAI, Francisco Louzada Neto, que também é um dos autores da pesquisa, lembrou que a parceria com a empresa Bionexo teve início no Workshop de Soluções Matemáticas para Problemas Industriais. “Importante ter tecnologia desenvolvida por uma equipe de brasileiros que agrega tanto acadêmicos quanto profissionais da indústria. Essa parceria só foi possível porque o Cemeai atendeu a empresa em um dos workshops organizados para aproximar a matemática da indústria. O laço de confiança com a Bionexo foi estendido e fez com que essa tecnologia fosse desenvolvida, auxiliando mais pessoas ao redor do mundo a vencer desafios da pandemia com auxílio da estatística”, comentou.

Contribuíram com o estudo os pesquisadores Oilson Alberto Gonzatto Jr (ICMC/USP e UFSCar), Diego Carvalho Nascimento (Universidade do Atacama, Chile), Cibele Maria Russo Novelli, Marcos Jardel Henriques, Caio Paziani Tomazella e Maristela Oliveira Santos (ICMC/USP), Denis Neves, Diego Assad. Rafaela Guerra e Evelyn Keise Bertazo (Bionexo), José Alberto Cuminato e Francisco Louzada Neto (ICMC/USP).

 

Sobre a Bionexo

A Bionexo é uma empresa de tecnologia que oferece soluções digitais para gestão de processos na saúde.

Através de soluções digitais de alta performance, promove a automação de processos, aumentando a visibilidade e transparência da informação para uma tomada de decisão mais rápida e inteligente.

Fundada em 2000, a Bionexo conhece a complexidade que envolve o negócio da saúde, o que a torna a maior referência na construção de soluções digitais em nuvem para saúde, contribuindo decisivamente para a profissionalização do setor.

 

Sobre o CeMEAI

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

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

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

 

Raquel Vieira – Comunicação CeMEAI

 

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

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8º Workshop de Soluções Matemáticas para Problemas Industriais - CCEE

 

A CCEE participou do 8º Workshop de Soluções Matemáticas para Problemas Industriais, realizado pelo CeMEAI. Conheça o problema apresentado pela instituição e confira o relato de quem participou dos estudos!

 

8º Workshop de Soluções Matemáticas para Problemas Industriais - CCEE

A CCEE - Câmara de Comercialização de Energia Elétrica participou do 8º Workshop de Soluções Matemáticas para Problemas Industriais, realizado pelo CeMEAI. Conheça o problema apresentado pela instituição e confira o relato de quem participou dos estudos!

Publicado por CEPID - CeMEAI em Terça-feira, 10 de maio de 2022

8º Workshop de Soluções Matemáticas para Problemas Industriais - Imaflora

 

O Imaflora participou do 8º Workshop de Soluções Matemáticas para Problemas Industriais, realizado pelo CeMEAI. Conheça o problema apresentado pela instituição e confira o relato de quem participou dos estudos!

 

8º Workshop de Soluções Matemáticas para Problemas Industriais - Imaflora

O Imaflora Brasil participou do 8º Workshop de Soluções Matemáticas para Problemas Industriais, realizado pelo CeMEAI. Conheça o problema apresentado pela instituição e confira o relato de quem participou dos estudos!

Publicado por CEPID - CeMEAI em Terça-feira, 3 de maio de 2022

Prorrogadas inscrições para o mestrado profissional voltado à indústria

Apoiado pelo CeMEAI, MECAI é um programa do ICMC/USP

 

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Nesta quarta-feira (27), foi anunciada uma nova oportunidade para que interessados inscrevam-se para o processo seletivo do Mestrado Profissional em Matemática, Estatística e Computação Aplicadas à Indústria (MECAI), do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC-USP/São Carlos). O prazo agora vai até a sexta-feira, 6 de maio.

A iniciativa é uma das ações de Educação Corporativa do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) com a finalidade de aproximar o setor produtivo ou governos da universidade e, nesta edição, oferece 15 vagas, com ênfase em Ciência de Dados.

Podem participar do processo seletivo candidatos que tenham concluído até a data de matrícula curso de graduação em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Matemática, Estatística ou áreas afins. Outro requisito é estar atuando no mercado de trabalho ou comprovar dois anos de atividade profissional. A classificação será feita com base em três critérios: análise da formação acadêmica, do curriculum vitae e do projeto de pesquisa.

O MECAI confere ao participante o título de Mestre em Ciências e tem como um dos objetivos fornecer uma sólida formação em matemática, estatística e computação, buscando alinhar conhecimento acadêmico às demandas do setor produtivo, contribuindo com avanços tecnológicos e desenvolvimento de produtos, tornando assim empresas e setores governamentais mais competitivos e reconhecidos internacionalmente.

O profissional formado recebe capacitação para atuar em diversas áreas uma vez que as habilidades desenvolvidas incluem técnicas de otimização, análise de dados, estatística, inteligência computacional, dentre outras.

As inscrições podem ser realizadas diretamente na página 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.

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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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Pesquisa apoiada pelo CeMEAI na área de AutoML está entre as melhores do mundo

Edésio Alcobaça foi um dos vencedores da competição MetaDL da NeurIPS21

 

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O aluno de doutorado Edésio Alcobaça, orientado pelo pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho (ICMC/USP-São Carlos), está entre os primeiros colocados de um dos principais desafios mundiais na área de Aprendizado de Máquina (Machine Learning) e Inteligência Artificial (IA).

O NeurIPS é um evento que reúne uma série de competições e atividades sobre os principais avanços da área, entre elas, a MetaDL que elegeu o método desenvolvido por Edésio como o segundo melhor da competição, dividindo a posição com um pós-doutorando da Universidade de Edimburgo, na Escócia.

Participaram representantes das mais renomadas instituições mundiais de ensino. Para se ter uma ideia, o primeiro lugar foi para o aluno da Tsingua University, na China, reconhecida como uma das melhores universidades chinesas, e a melhor em IA.

“O critério de desempate foi a data de entrega do trabalho que acabamos fazendo um dia depois e apenas por isso, recebemos a premiação como terceiro colocado. No entanto, em termos de performance empatamos na segunda posição”, conta Edésio.

“Automated Machine Learning (AutoML) é minha linha de pesquisa no doutorado e essa competição segue nessa área onde, resumidamente, desenvolvemos sistemas de inteligência artificial que aprendem a aprender. Em outras palavras, esses sistemas de AutoML utilizam conhecimento prévio de modelagens passadas unidos a processos de otimização para criar modelos de forma automática. Isso ajuda bastante o cientista de dados no processo tedioso de escolha de algoritmos e ajuste de seus hiperparâmetros. Por outro lado, democratiza o aprendizado de máquina, fazendo-o acessível a pessoas com pouco domínio na área”, explica.

Ainda segundo Edésio, o AutoML está um passo acima. “Ele vai aprender como os algoritmos aprendem. Desta maneira, ao encontrar um conjunto de dados novo ele sugere sozinho determinada técnica de aprendizado, auxiliando na tomada de decisão de quais técnicas devem ser utilizadas para resolver o problema. Vale ressaltar que sistemas de AutoML podem ser confundidos como substitutos para o cientista de dados, mais isso é um erro. Na realidade é uma ferramenta que auxilia e otimiza o trabalho deste”.

No cenário específico da competição, o desafio proposto utilizava conjunto de dados de imagens de diferentes domínios para serem classificadas. “Nossos maiores obstáculos eram as restrições de tempo e de dados impostas no desafio da competição. Desta maneira, modelos complexos não eram factíveis. Desta maneira, meu objetivo foi desenvolver uma solução simples e inteligente que pudesse superar soluções mais complexas e a nossa, foi uma das mais eficientes e rápidas. Pensamos de forma clara e objetiva e conseguimos alcançar um resultado que me deixou muito feliz, especialmente por poder contribuir com a ciência. E essa contribuição ter vindo do Brasil é ainda melhor. Estou certo de que se cheguei até aqui ‘foi por estar sobre ombros de gigantes’, pois tive um grupo muito bom de colegas no laboratório, um bom orientador, bons professores durante minha carreira e a conquista não é minha, mas sim nossa. Saber que a ciência brasileira é capaz de estar entre os melhores do mundo é motivo de alegria. Esses reconhecimentos internacionais nos mostram que estamos no caminho certo”, finalizou.

 

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Em ambientes fechados, risco de contágio sobe para 80% sem uso de máscaras

Pesquisa mostra importância da proteção nas escolas mesmo com população vacinada

 

Recentes decretos estaduais e municipais desobrigam o uso de máscaras também em ambientes fechados. No entanto, muitos pais e educadores ainda têm dúvidas sobre o uso ou não da proteção. O Grupo de Trabalho ModCovid19 - criado por pesquisadores de grandes universidades brasileiras para sistematizar as ações e pesquisas utilizando modelos matemáticos para simular cenários ligados à pandemia, alerta para um estudo que, entre as principais conclusões, simula a ausência de máscaras em ambientes escolares fechados e com má circulação de ar.

O estudo aponta para um dado alarmante: mesmo com 60% da população vacinada, a ausência de máscaras pode levar à infecção de aproximadamente 40% da população em uma onda de infecção, enquanto que o número de casos cai pela metade com o uso de boas máscaras, como mostra a figura abaixo. Aliar o uso máscaras a outros protocolos, como busca e isolamento de casos suspeitos, permitiria manutenção segura das atividades.

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Em outra simulação, direcionada para variantes com maior transmissão, como a ômicron, o risco aumenta e a incidência de casos pode chegar a 80% se máscaras e outros protocolos de segurança não forem implementados nas salas de aula.

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Conforme a infeccionalidade aumenta, a adoção de medidas extras de segurança, como rotatividade de turmas e busca/isolamento de casos suspeitos, torna-se cada vez mais essencial para a continuidade segura de atividades escolares.

 “O estudo deixa clara a necessidade de continuidade de protocolos nas atividades escolares presenciais para manutenção da segurança dos alunos. Ele demonstra a confiabilidade de tais protocolos sob diferentes níveis de cobertura vacinal e ainda comprova a maior eficácia para máscaras de boa qualidade. Devemos lembrar que o mau uso dos equipamentos é semelhante ao não uso dos mesmos”, observa Tiago Pereira, professor do ICMC/USP São Carlos e pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI).

“Não existe uma solução única para uma pandemia, mas esse estudo tem a intenção de continuar demonstrando matematicamente que soluções combinadas adequadas que estão diretamente ligadas aos padrões de comportamentos e uso de equipamentos de segurança, potencializam a continuação segura das atividades escolares, independentemente dos índices de cobertura vacinal”.

O artigo é uma colaboração dos pesquisadores Juliano Genari, Guilherme T. Goedert, Sérgio H. A. Lira, Krerley Oliveira, Adriano Barbosa, Thales Vieira, Allysson Lima, José Augusto Silva, Hugo Oliveira, Maurício Maciel, Ismael Ledoino, Lucas Resende, Edmilson Roque dos Santos, Dan Marchesin, Claudio J. Struchiner e Tiago Pereira.

 

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Pesquisa colabora com plataforma nacional de diagnóstico para Cidades Inteligentes

Construção e análise de base de dados auxiliarão municípios na transformação digital

 

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A plataforma inteli.gente, do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações (MCTI), foi criada para que municípios brasileiros se cadastrarem e recebam um diagnóstico de seu nível de maturidade para Cidades Inteligentes e Sustentáveis. O objetivo é propor diretrizes por meio de eixos de atuação e indicadores de desempenho das cidades para elaboração de uma política nacional customizada aos municípios brasileiros e alinhada aos padrões internacionais de desenvolvimento definidos pelo Modelo de Maturidade para Cidades Inteligentes da União Internacional de Telecomunicações (ITU), agência das Nações Unidas para Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC).

A pesquisadora Luísa Paseto é representante membro do Brasil no grupo técnico SG20/Q7, do ITU, e uma das responsáveis por adaptar esse modelo internacional para a plataforma digital inteli.gente do MCTI.

Atualmente, é também bolsista de pós-doutorado do ICMC/USP-São Carlos e tem como supervisor o pesquisador André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho. Seu projeto de pesquisa denominado Transformação digital sustentável frente aos desafios da oferta de serviços e aplicações inteligentes à população, está alinhado à Rede Inteligência Artificial Recriando Ambientes (IARA), projeto apoiado pelo Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), via Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP).

A pesquisa da Luísa está contribuindo com a construção e análise dessa base de dados da plataforma inteli.gente. Ela conta que o primeiro passo foi a implantação e adaptação da plataforma baseada no modelo internacional proposto pela ITU, estabelecendo critérios para diagnóstico e determinação do nível de maturidade de uma cidade nas dimensões econômica, ambiental, sociocultural e capacidades institucionais. As quatro dimensões estão divididas em sete níveis de maturidade, medidos por um conjunto de indicadores e qualificadores-chave.

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“Todos os municípios devem acessar a plataforma e fazer parte dessa rede, preenchendo seus dados e respondendo fielmente aos itens a serem preenchidos na plataforma, reconhecendo problemas-chaves para cada uma das áreas. Essa é a primeira etapa para que possamos reconhecer trilhas para a transformação que tragam melhorias para cidades e sua população, algumas delas usando inteligência artificial, nos diferentes níveis de planejamento, alinhamento, desenvolvimento, integração e otimização das cidades a fim de aperfeiçoarmos a dinâmica de transformação digital e desenvolvimento urbano brasileiro”, disse Luísa.

Ainda segundo Luísa a iniciativa inédita permite criar e manter um banco de dados atualizado que reflete a realidade dos municípios brasileiros, que deixarão os resultados disponíveis de forma detalhada para os gestores municipais, estaduais e federais, com recomendações de ações e políticas públicas.

“É de fundamental importância que sejam conhecidas as características e desafios particulares de cada um dos 5570 municípios brasileiros. Para isso, essa pesquisa fará uso de algoritmos de inteligência artificial e de ciência de dados para extrair conhecimento dos dados públicos armazenados na plataforma. Queremos desenvolver junto às cidades diagnosticadas um processo de gestão por políticas públicas, customizado, tecnológico, participativo e de inclusão”.

Os resultados deste trabalho da pesquisadora também chegará ao ITU, colaborando com a comparabilidade internacional das cidades e soluções de benchmarking para o desenvolvimento das cidades, melhorando a qualidade de vida da população.

Para o orientador André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, e também coordenador da rede IARA, Centro de Pesquisa Aplicada em Inteligência Artificial em Cidades Inteligentes, selecionado pela FAPESP, MCTI e CGI.br, esse trabalho ajuda a consolidar e apoiar o trabalho do MCTI. “O trabalho da Luísa irá trazer números reais do panorama atual das cidades brasileiras, apontando onde precisam implementar ações para que sejam inseridas nesse plano mundial de melhoria das cidades e suas populações por intermédio da tecnologia”.

 

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Sistema de detecção de talentos esportivos conquista prêmio do Comitê Olímpico Brasileiro

iSports foi desenvolvido por pesquisadores do CeMEAI

 

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No último domingo (20), o II Congresso Olímpico Brasileiro, evento organizado pelo Comitê Olímpico Brasileiro (COB), concedeu aos criadores do Sistema iSports o Prêmio Esporte Inovação, concurso de soluções para os desafios enfrentados pelo esporte no Brasil. O iSports – Modalidade Judô foi premiado no evento por votação popular.

O projeto, desenvolvido com o apoio do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e alojado no ICMC-in, utiliza de matemática e estatística para coleta de dados em testes feitos para atletas de judô. O projeto foi validado pela Confederação Brasileira de Judô, com testes sugeridos pela CBJ. Todos os dados coletados são reunidos em uma nota que varia de 0 a 100. Assim, é possível comparar diferentes atletas, mas também o desenvolvimento de um mesmo esportista ao longo do tempo. De acordo com os autores, a metodologia pode ser facilmente replicada para outros esportes.

“O Projeto iSports tem como objetivo principal tornar o esporte mais inclusivo, dando oportunidade de conhecermos talentos esportivos que jamais poderiam ser reconhecidos. Ele funciona como um olheiro virtual, auxiliando na avaliação de atletas a distância”, comenta o professor Francisco Louzada, Coordenador de Transferência de Tecnologia do CeMEAI e um dos vencedores do prêmio.

Além de Louzada, fazem parte da equipe Caroline Godoy, bolsista do CeMEAI, Anderson Ara (UFPR), Leandro Carlos Mazzei (UNICAMP), Marcus Agostinho (CBJ) e José Olívio Júnior (CBJ). O trabalho foi premiado com R$ 15 mil e um dos autores também terá a oportunidade de viver a experiência dos Jogos Olímpicos Paris 2024.

“Essa premiação é o reconhecimento da importância do desenvolvimento de produtos acadêmicos voltados à comunidade e também nos dá um estímulo muito grande para continuarmos nossa luta em oferecer inteligência às entidades nacionais que regulam o esporte e que primam por um esporte de qualidade que possa ser mensurado com precisão”, comemora o professor.

Ex-integrantes do iSports Judô:
• Marcos Jardel Henrique (Estudante de Doutorado)
• Vinícius Loureiro Siqueira (Aluno Bacharelado em Estatística e Ciência de Dados)
• Wesley Da Silva (Aluno Bacharelado em Estatística e Ciência de Dados)
• Gustavo Zabotto (Aluno Bacharelado em Estatística e Ciência de Dados)
• Júlio Trevisan Centanin (Aluno Bacharelado em Estatística e Ciência de Dados)

 

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Leonardo Zacarin - Comunicação CeMEAI

com informações do Comitê Olímpico Brasileiro

 

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