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Não se passa um dia sem que veículos de mídia nos tragam novidades sobre mais uma aplicação da Inteligência Artificial (IA) que afeta o nosso dia-a-dia. Várias dessas novidades nos trazem surpresas, esperanças e receios. Em geral, os benefícios e riscos são apresentados com clareza. O que não está claro é que por trás das grandes aplicações da IA, tem sempre um bocado de Matemática. Adaptando a frase atribuída a Isac Newton “If I have seen further it is by standing on the shoulders of Giants.”, traduzido para “Eu só vi mais longe por estar apoiado no ombro de gigantes”, A IA só chegou onde está por que se apoia em várias sub-áreas da Matemática.

 

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Revista Nature Scientific Reports publica artigo de pesquisadores do CeMEAI

Trabalho usa redes complexas para tratar sobre mobilidade urbana

 

artigo andre luiz

Reprodução/Artigo Nature Scientific Reports

 

Na última semana, a Nature Scientific Reports, renomada revista científica de acesso aberto e com variados temas de ciências naturais e clínicas, publicou um artigo desenvolvido pelos pesquisadores Gabriel Spadon, André Carvalho, José Rodrigues Júnior e Luiz Alves. Os três últimos são membros do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI).

O artigo “Reconstructing commuters network using machine learning and urban indicators” - em tradução livre, “Reconstruindo as redes de migração pendular usando aprendizado de máquina e indicadores urbanos” - aborda a mobilidade urbana, mais especificamente o fluxo de pessoas que moram em uma cidade e trabalham em outra: a chamada “migração pendular”. Os autores representaram o sistema como uma rede complexa para tentar quantificar o número de pessoas que viajam entre cidades, considerando indicadores além da distância entre as cidades e o tamanho de suas populações.

“Como relatado por outros pesquisadores, a distância desempenha um papel significativo para as pessoas decidirem se irão viajar para trabalhar em outra cidade. Contudo, outros indicadores, como o Produto Interno Bruto (PIB) e a taxa de desemprego, também são forças que impulsionam as pessoas a se deslocarem para trabalhar em outra cidade”, explica Alves.

Os pesquisadores utilizaram o aprendizado de máquina para propor uma abordagem alternativa às utilizadas em outros trabalhos. “Acreditamos que nossos resultados lançam novas luzes na modelagem da migração e reforçam o papel dos indicadores urbanos nos padrões de deslocamento. Eventualmente, esses resultados poderiam ajudar a decidir sobre quais são as regiões que mais sofrem com a falta de infraestrutura ou que se beneficiariam com a mão de obra de outras cidades caso houvesse uma melhora na infraestrutura que conecta duas cidades”, salienta.

A metodologia utilizada pelos autores pode ter implicações em outras áreas, já que a previsão de conexões e a reconstrução de redes complexas ainda são desafios abertos na ciência de redes. Essas técnicas poderiam ser aplicadas, por exemplo, à rede de comércio mundial, em que os vértices são os países e as conexões, transações financeiras. Nesse contexto, métodos de mineração de dados poderiam aprender quais são os atributos de cada país que tornam favorável uma transação financeira entre eles. Outros contextos incluem as redes sociais, em que os vértices são as pessoas e a existência de um vínculo de amizade, as conexões; e as redes metabólicas, em que os vértices são os metabólitos e as conexões são as reações químicas. 

Para chegar aos resultados, os pesquisadores utilizaram recursos do CeMEAI, como o cluster Euler. “Nossos resultados revelam que as previsões baseadas em algoritmos de aprendizado de máquina e indicadores urbanos podem reconstruir a rede de migração pendular com 90,4% de precisão e descrever 77,6% da variação observada no fluxo de pessoas entre cidades. O apoio do CeMEAI foi essencial para desenvolver essa pesquisa”, pontua Alves.

 

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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Planejamento da utilização eficiente de pistas para pousos

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Pesquisadores

André Carvalho, Maristela dos Santos

Uma projeção do Ministério da Infraestrutura, por intermédio da Secretaria Nacional de Aviação Civil, estima que a demanda de passageiros na aviação civil deve praticamente dobrar até 2037 no Brasil. No mundo, estudos apontam taxa de crescimento anual em torno de 5% até 2030 no que se refere a utilização de transporte aéreo.

Muitos problemas deverão ser enfrentados, entre eles, o gerenciamento de tráfego. E foi essa área que ganhou o interesse de uma pesquisa que conta com o apoio do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI). A tese de doutorado da aluna Lorrany Cristina da Silva, orientada pelo pesquisador André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho e coorientada por Maristela Oliveira dos Santos trata do planejamento da utilização eficiente de pistas para pousos.

Modelo matemático tenta resolver problema de pouso de aeronaves

Otimizar o fluxo aéreo é a proposta de uma pesquisa apoiada pelo CeMEAI

 

Uma projeção do Ministério da Infraestrutura, por intermédio da Secretaria Nacional de Aviação Civil, estima que a demanda de passageiros na aviação civil deve praticamente dobrar até 2037 no Brasil. No mundo, estudos apontam taxa de crescimento anual em torno de 5% até 2030 no que se refere a utilização de transporte aéreo.

Muitos problemas deverão ser enfrentados, entre eles, o gerenciamento de tráfego. E foi essa área que ganhou o interesse de uma pesquisa que conta com o apoio do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI). A tese de doutorado da aluna Lorrany Cristina da Silva, orientada pelo pesquisador André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho e coorientada por Maristela Oliveira dos Santos trata do planejamento da utilização eficiente de pistas para pousos.

O estudo revisa os principais modelos encontrados na literatura que lidam com a otimização de pouso e propõe um novo modelo, para corrigir falhas e limitações nos modelos estudados. O modelo apresentado busca minimizar o problema de adiantamento/atraso em pouso de aeronaves, assumindo a existência de uma única pista e de múltiplas pistas. 

“Este trabalho investiga o Problema de Pouso de Aeronaves (ALP, do inglês Aircraft Landing Problem). O objetivo do ALP é otimizar os tempos de pousos das aeronaves que chegam na pista do aeroporto.”, explica Lorrany.

“A solução para esse problema por métodos de resolução exata é pouco estudada.  Os métodos mais estudados na literatura para resolução do ALP são métodos heurísticos. No entanto, esses métodos não garantem a solução ótima do problema como a que buscamos. Aplicar novos métodos/técnicas seria o diferencial deste trabalho. E, portanto, conseguir um algoritmo eficiente para contribuir com os problemas de gerenciamento”.

Modelo matemático tenta resolver problema de pouso de aeronaves

Uma trabalho orientado por pesquisadores do CEPID - CeMEAI busca planejar, de forma mais eficiente, a utilização de pistas para pousos de aeronaves. Entenda melhor a pesquisa: http://bit.ly/pousos-aeronaves

Publicado por CEPID - CeMEAI em Quinta-feira, 16 de maio de 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 quatro áreas básicas: Otimização Aplicada e Pesquisa Operacional, Mecânica de Fluidos Computacional, Modelagem de Risco, Inteligência Computacional e Engenharia de Software.

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

 

Raquel Vieira - Comunicação CeMEAI

 

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André Ponce de Leon Carvalho escreve para O Globo

Pesquisador divulga temas relacionados à Inteligência Artificial

 

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A coluna Ciência & Matemática do O Globo publica artigos de divulgação científica para estimular a Ciência no Brasil. O blog é do diretor-adjunto do Instituto de Matemática Pura Aplicada (Impa), Cláudio Landim, que também é membro da Associação Brasileira de Matemática e fez o convite para o professor e vice-diretor do ICMC/USP e pesquisador principal do CEPID-CeMEAI André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho escrever artigos sobre Inteligência Artificial e temas relacionados.

Especialista na área com inúmeras publicações e vários livros escritos, o pesquisador tem participação mensal na coluna. Nos dois primeiros artigos apresentou os principais conceitos e ideias relacionados à Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina. Também escreveu sobre a importância crescente da Inteligência Artificial na vida das pessoas.

“O Brasil não acordou ainda para a importância da Ciência para a sociedade e a economia. Alguns países definiram estratégias para assumir o protagonismo mundial na Inteligência Artificial. O Brasil não tem dado atenção ao tema. Este é um canal muito importante para popularizar a ciência, explicando alguns temas científicos atuais de uma maneira mais informal, divulgando a ciência para a população”, comentou.

 

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.

 

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Inteligência artificial para desenvolver novos vidros

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Pesquisadores

André de Carvalho

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

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

Inteligência Artificial é usada para criar tecnologias e novos vidros

jornal da usp

O vidro é um material muito utilizado na produção dos mais variados objetos: copos, telas, janelas, paredes, próteses oculares e muitos outros itens o têm como principal componente. Pensando na importância desse material, alguns grupos de pesquisadores iniciaram estudos acerca do uso da matemática para produzir essa substância e do uso da Inteligência Artificial para antecipar algumas de suas características.

 

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Redes neurais abrem nova fronteira no desenvolvimento de vidros

 

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Os vidros podem ser obtidos a partir de composições incluindo quase todos os elementos da tabela periódica, que geralmente passam por um processo de aquecimento e fusão e, depois, de resfriamento rápido. Essa vasta faixa de composição química possível resulta em grande variação também nas propriedades mecânicas, óticas, térmicas, elétricas e químicas entre vidros com diferentes composições. Com isso, esses materiais têm grande relevância para um vasto universo de aplicações. No entanto, esse universo abrangente de possibilidades gera também grandes desafios.

 

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A fim de diminuir os acidentes e as mortes que ocorrem todos os anos no trânsito no Brasil, estudantes de engenharia da USP de São Carlos criaram um aplicativo baseado em gamificação para diminuir acidentes de trânsito.

 

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A fim de diminuir os acidentes e as mortes que ocorrem todos os anos no trânsito no Brasil, estudantes de engenharia da USP de São Carlos criaram um aplicativo baseado em gamificação para diminuir acidentes de trânsito.

 

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