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Membros do CeMEAI participam de premiação da OBMEP

Alunos vencedores de 2019 e 2021 receberam medalhas durante cerimônia na Unicamp

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Na semana passada, nos dias 20 e 22 de junho, foram realizadas as Cerimônias Regionais SP05 de Premiação das edições 2019 e 2021 da Olimpíada Brasileira de Matemática das Escolas Públicas (OBMEP). O evento foi sediado na Coordenadoria de Desenvolvimento Cultural (CDC) da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), e contou com a presença dos medalhistas, representantes de escolas e também professores e professoras homenageados.

O Coordenador de Educação e Difusão do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), Lúcio Tunes dos Santos, esteve presente na mesa de premiação junto à pesquisadora do CeMEAI e Coordenadora Regional da OBMEP, a professora Laura Rifo. 

Devido ao grande número de medalhistas, quase 600 ao todo, foram realizadas três cerimônias de premiação, divididas por municípios.

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No dia 20, foram premiados os alunos de Artur Nogueira, Caconde, Campinas, Cordeirópolis, Divinolândia, Engenheiro Coelho, Espírito Santo do Pinhal, Ipeúna, Iracemápolis, Jaguariúna, Limeira, Mococa, Rio Claro, Santa Gertrudes, São João da Boa Vista, São José do Rio Pardo, Tambaú e Vargem Grande do Sul.

Já no dia 22, as cerimônias foram realizadas em dois horários diferentes. Às 10h, foram agraciados os medalhistas de Americana, Capivari, Charqueada, Hortolândia, Indaiatuba, Monte Mor, Nova Odessa, Paulínia, Piracicaba, Rio das Pedras, Saltinho, Santa Bárbara D'Oeste e Sumaré. Às 14h30, foi a vez dos vencedores de Águas de Lindóia, Amparo, Araras, Campinas (mais uma vez), Conchal, Estiva Gerbi, Holambra, Leme, Lindóia, Mogi Guaçu, Mogi Mirim, Monte Alegre do Sul, Pirassununga, Porto Ferreira, Santa Rita do Passa Quatro, Santo Antônio de Posse, Serra Negra, Valinhos e Vinhedo.

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Para os vencedores, foram entregues certificados, medalhas de prata, bronze e também as premiações. Aos medalhistas de ouro, a entrega será feita na cerimônia nacional, a ser divulgada pela Central da OBMEP.

 

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.

 

Assessoria de Comunicação - CeMEAI

 

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Modelos de Aprendizado Contínuo são destaque em competição internacional

Resultados foram obtidos por doutorando de pesquisador do CeMEAI na área de IA

 

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Sabe quando você termina a série ou o filme que estava assistindo na sua plataforma de streaming preferida e, em segundos, ao final dos créditos, a plataforma já te recomenda outro título? A sugestão feita pela plataforma, na verdade, pode ser a resposta de uma ferramenta de Inteligência Artificial que utiliza o Aprendizado Contínuo (CL) para processar a informação.

Com a intenção de reunir pesquisadores e engenheiros da academia e da indústria para discutir os últimos avanços nessa área ao redor do mundo, ocorre a competição CLVISION, organizada na Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR), principal evento anual de visão computacional, que reúne uma conferência e vários workshops e cursos de curta duração, com mais de 600 participantes.  

O aluno de doutorado do ICMC/USP-São Carlos Angelo Garangau Menezes, orientado por André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, pesquisador principal do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), ficou entre os primeiros colocados nos desafios propostos na competição ocorrida em New Orleans, entre os dias 19 e 24 de junho.

Angelo explica que o workshop tem sempre o desafio de propor o desenvolvimento de modelos para aplicações criativas de visão computacional e, neste ano, a proposta aos participantes era avaliar o aprendizado contínuo de modelos incrementais para tarefas de reconhecimento de objetos.

“Os dados para a competição foram disponibilizados pelo META, com vídeos em primeira pessoa de indivíduos interagindo com objetos do dia a dia. O objetivo da empresa ao participar do desafio foi de avaliar propostas de aprendizado incremental para auxiliar na tarefa de percepção de ambientes e interação com objetos. A competição teve 3 trilhas, a primeira, de classificação incremental do objeto principal contido na imagem utilizando como base somente imagens em que um objeto centralizado ocupava a maior parte delas. Na Trilha 2, detecção incremental dos objetos da imagem e identificação deles no nível de categoria (com 277 possíveis categorias). E na Trilha 3, detecção incremental dos objetos da imagem e identificação deles no nível de instância (com 1111 possíveis objetos)”.

“Como existiam algumas restrições de tempo de execução e processamento dos modelos, focamos na elaboração de soluções para as trilhas mais difíceis (2 e 3) por serem parecidas e abordarem mais a área específica que já vínhamos trabalhando (detecção de objetos)”, explica Angelo, que também comentou os resultados. 

“Na Trilha 3, que foi naturalmente a mais difícil devido à quantidade de objetos e onde fizemos mais experimentos, ficamos em terceiro lugar no ranking final, atrás somente do pessoal da Huazhong University of Science and Technology e National University of Singapore, que são universidades fortes na área de visão computacional. Na Trilha 2, ficamos em quinto lugar no ranking final”, comemora.

Paradigma do Aprendizado Contínuo

É esta área investigada por Angelo Menezes (do inglês Continual Learning) para modelos de visão computacional baseados em redes neurais. 

“As redes neurais do nosso cérebro são capazes de processar informação de maneira contínua e incremental. Para modelos de redes neurais artificiais, não temos essa garantia por elas sofrerem de um efeito chamado “esquecimento catastrófico” (do inglês Catastrophic Forgetting). Então, para assegurar que o modelo aprenderá todas as informações a partir de um fluxo contínuo de dados, o padrão é armazenar todos os dados e treinar a rede do zero toda vez que novos dados chegam. Essa solução tem várias desvantagens, como, por exemplo, elevado custo computacional e de memória, uma vez que as melhores soluções usam redes neurais profundas e treinar redes neurais profundas geralmente demanda um alto tempo computacional, e consequentemente dinheiro, além dos possíveis problemas com relação à privacidade, uma vez que os dados necessariamente ficam armazenados de maneira centralizada”, explica. 

“Em particular, eu tenho investigado como treinar modelos de detecção de objetos que possam aprender de maneira contínua e incremental a partir somente de novas informações que chegam, sem necessidade de armazenar todos os dados que já foram utilizados em treinamentos anteriores”. 

Essa área de pesquisa é importante principalmente para o desenvolvimento de soluções para robótica, quando é preciso otimizar ao máximo o uso de memória e de processamento, e situações em que a privacidade dos dados precisa ser mantida. No entanto, como exemplificamos no início desse texto, as aplicações vão muito além, já que o Aprendizado Contínuo é um dos pilares principais da Inteligência Artificial.

 

Raquel Vieira – Comunicação CeMEAI

 

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Seiji Isotani é eleito para cargo na Sociedade Internacional de Inteligência Artificial

Pesquisador torna-se 1º membro latino-americano do comitê executivo da IAIED

 

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Em meio a correria antes de embarcar para os Estados Unidos, onde passará uma temporada como professor visitante na Universidade de Harvard, Seiji Isotani, professor do ICMC/USP, de São Carlos e pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) foi eleito para o Comitê Executivo da Sociedade Internacional de Inteligência Artificial na Educação

Foi a primeira vez que um latino-americano foi eleito para o cargo que terá duração de seis anos. “Essa sociedade tem 25 anos de história e é a principal responsável pelos avanços científicos do uso, aplicação e desenvolvimento da IA, dentro do contexto educacional”, ponderou Seiji.

“A Sociedade tem como principal missão criar técnicas de Inteligência Artificial, desenvolvendo modelos, algoritimos e ferramentas de apoio aos professores, alunos e gestores de instituições de ensino do mundo todo. Também trabalhamos com políticas educacionais para que esses gestores tenham na IA o suporte necessário para tomada de decisões. A IAIED trabalha nessas vertentes em todos os países, com universidades relevantes internacionalmente”.

Ainda segundo Seiji o Comitê Executivo tem papel relevante no comando das ações, sendo o responsável, por exemplo, pelas decisões de investimentos de recursos e ações a serem tomadas pela Sociedade. “A eleição dos membros do comitê ocorre a cada dois anos. Em 2022 foram vinte candidados interessados altamente qualificados para ocupar as seis vagas disponíveis. Neste contexto, tive a honra de estar entre os eleitos para uma gestão de seis anos. É gratificante ser reconhecido pelos meus pares por meio do voto como representante da comunidade para ajudar a Sociedade a construir os rumos da pesquisa nesta área, contribuindo com a IA e a Educação e, por consequência, com a criação das bases científico-tecnológicas para que cada aluno/professor/gestor tenha o suporte adequado para atingir seu máximo potencial”, finalizou Seiji.

 

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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Reunião no CeMEAI marca avanços em parceria para cidades inteligentes

Projeto piloto do centro IARA é desenvolvido em Canaã dos Carajás/PA

 

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Na última segunda-feira (23), representantes da cidade de Canaã dos Carajás, no Pará, visitaram a sede do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) para uma reunião a respeito da parceria que vem desenvolvendo iniciativas no sentido de transformar o município paraense em uma cidade inteligente.

Iniciado em 2020, o trabalho é um esforço conjunto entre Canaã dos Carajás e o projeto Inteligência Artificial Recriando Ambientes (IARA), que conta com o apoio do CeMEAI. O principal objetivo do IARA é o desenvolvimento de pesquisa e tecnologia nas áreas de Inteligência Artificial e Internet das Coisas de 5ª geração, mas já visando a 6ª geração com modelos focados no desenvolvimento de eixos principais como comunicação, energia, mobilidade, saneamento, segurança, saúde, educação e lazer.

A reunião desta semana foi pautada em discutir os próximos passos da parceria. “No início da colaboração, foi montada a infra-estrutura na cidade, com recursos para comprar um servidor para armazenar e processar dados, e feitas algumas provas de conceito na parte de saúde, segurança, detecção de água parada, que pode ser foco do mosquito da dengue e leishmaniose, e também um aplicativo para a população poder conversar com a prefeitura, pedir serviços e acompanhar como os serviços estão sendo realizados. Esse é o ponto em que estamos atualmente. Agora vem a segunda fase, que é colocar tudo isso pra rodar na cidade”, explica o professor André de Carvalho, professor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos, pesquisador do CeMEAI e um dos coordenadores do IARA.

“O nosso intiuito não é apenas pensar em inovação e tecnologia para a gestão, mas é pensar tudo isso para a nossa cidade, para a nossa população. E aqui, ao conhecer os professores, conhecer todo o projeto aqui, também desenvolvido na USP e apresentado pelos professores, a gente entende que é algo bem maior mesmo e que nós estamos no caminho certo, que é o planejamento, não apenas sonhar, idealizar, sem planejar”, comemora a prefeita de Canaã dos Carajás Josemira Gadelha.

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Além do ICMC e do CeMEAI, o IARA conta com cerca de vinte universidades do Brasil e do exterior, governos e iniciativa privada. Uma das instituições que fazem parte da rede é a Facens, da cidade de Sorocaba, em São Paulo, que é responsável pela coordenação de educação e transferência de conhecimento do projeto. O reitor da Facens, Fabiano do Prado Marques, também participou da reunião. “Já existe o desenvolvimento de algumas metodologias, de alguns modelos de inteligência artificial que propiciam algumas facilidades pra vida na cidade no dia-a-dia, como, por exemplo, identificação de lixo, de sujeira, monitoramento em câmeras de segurança. Diversas aplicações da inteligência artificial já estão sendo trabalhadas, algumas delas já em prática, tanto que nas prefeituras, como em Canaã dos Carajás, mas também em empresas parceiras, como, por exemplo, no grupo Splice, que já tem diversas soluções, como a parte de governança de gestão inteligente de iluminação pública. Onde isso vai parar? Acho que nem nós sabemos responder essa pergunta ainda, mas é um futuro promissor, são quase 100 pesquisadores no grupo e diversas empresas de tecnologia de ponta. A ideia é criar um ecossistema bastante promissor e com aplicações usadas no país inteiro e talvez até no mundo inteiro. Pra frente, o céu é o limite”, prevê.

Além de André, Josemira e Fabiano, também participaram da reunião Nandamudi Vijaykumar, de Unifesp e INPE e Coordenador de Relações Internacionais do IARA, Renato Francês, da UFPA e Coordenador de Relações Nacionais do IARA, Acioly Cancellier, do INPE e Coordenador de Relações Institucionais do IARA, e Luísa Paseto, aluna de pós-doutorado do ICMC. Da comitiva de Canaã dos Carajás, vieram Roberto Andrade Moreira, Jorge Tomazi Trajane e Jefferson de Almeida Silva.

 

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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Estudo apoiado por supercomputador do CeMEAI é premiado pela SBMAC 

Artigo aborda cenários para a cobertura do solo no Brasil

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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

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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

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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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Programa de bolsas do Google premia trabalhos orientados pelo CeMEAI

LARA contemplou 24 projetos na América Latina

 

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Na última semana, o Google divulgou os trabalhos premiados no 9º Latin America Research Awards (LARA), que distribui bolsas para projetos acadêmicos promissores na América Latina. Desde 2013, os prêmios LARA já contribuíram com US$ 4 milhões para um total de 183 projetos na região. No último edital, foram 700 inscrições de projetos, e, dentre os 24 selecionados, dois têm orientação de pesquisadores do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI).

O estudo “Aplicação baseada no estudo randômico de metástases cerebrais em pacientes com câncer de pulmão para a predição de biomarcadores, e a melhora de fatores prognósticos” é de autoria de Vinícius Jardim Carvalho, biólogo e aluno doutorado do Programa Interunidades em Bioinformática, sob orientação dos professores André Fujita, do Instituto de Matemática e Estatística (IME) da USP e pesquisador do CeMEAI, e Gilberto de Castro Junior, da Faculdade de Medicina da USP e médico do Instituto do Câncer do Estado de São Paulo (ICESP).

O objetivo do trabalho é desenvolver um modelo matemático que identifique mutações em um gene específico em metástase no cérebro de pacientes com câncer no pulmão e consiga, a partir dessa mutação, obter resultados que apenas uma biópsia conseguiria. “A partir de uma imagem 3D, a ferramenta faz uma segmentação da metástase no cérebro e extrai informações da imagem. Utilizando inteligência artificial e aprendizado de máquina, ela faz previsões a respeito da doença e indica a gravidade do tumor”, explica Carvalho.

“A biópsia é um procedimento muito invasivo. A ideia desse estudo é possibilitar a análise do tumor sem esse procedimento, garantindo mais bem-estar aos pacientes”, acrescenta Fujita.

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O programa tem código aberto e será um complemento de uma ferramenta de segmentações de imagens já existente. Segundo Carvalho, os testes iniciais mostraram uma acurácia de cerca de 80% no modelo, que, com os recursos do prêmio, será aprimorado. “O trabalho ainda está em um estágio inicial. Em parceria com o ICESP, temos hoje dados de cerca de 100 pacientes. Queremos aumentar esse número para 200 para termos mais dados e melhorarmos ainda mais o modelo”, observa.

Fujita comemora também o retorno social da iniciativa. “É muito significativo ver um biólogo de formação se especializar em bioinformática e receber um prêmio importante como esse”, complementa o orientador.

Sequenciamento genético

Aplicar inteligência artificial e aprendizado de máquina na área da saúde também faz parte da ideia do projeto “BioAutoML: Engenharia automatizada de recursos para classificação de sequências biológicas”, elaborado por Robson Bonidia, aluno de doutorado do ICMC-USP que tem colaborações com a Universidade de Freiburg, na Alemanha, e é orientado pelo professor André de Carvalho, do próprio ICMC e também pesquisador do CeMEAI.

O sistema busca realizar a construção automática de modelos de aprendizado de máquina para análise de sequências biológicas. “Hoje em dia, devido ao avanço tecnológico, os biólogos fazem muitos sequenciamentos de genomas, gerando uma expansão exponencial de dados biológicos. Analisar esses dados manualmente é custoso e impossível de ser feito manualmente, e, por isso, são necessários profissionais de computação para construir algoritmos inteligentes que classifiquem essas sequências automaticamente. O BioAutoML quer democratizar esse processo: a ideia é que os biólogos façam o sequenciamento, enviem para o programa e ele automaticamente construa essa inteligência, gerando a melhor representação e escolhendo o melhor algoritmo”, detalha Bonidia.

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“Os profissionais da saúde recebem um mundo de informações e é difícil fazerem sentido do que eles recebem. Com o BioAutoML, é possível filtrar o que é relevante nessas informações, ajudando muito a vida desses profissionais e poupando esse trabalho manual, cansativo e talvez até impossível. Nessa pesquisa, a IA será utilizada de forma responsável, para gerar modelos justos, transparentes, sem preconceitos e que respeitem a privacidade. Os dados utilizados nos experimentos serão curados e publicamente disponibilizados. Essa contribuição científica e social ao transferir a tecnologia em forma de código aberto para a sociedade vai ao encontro das atividades desenvolvidas no CeMEAI”, salienta o orientador.

Depois do sequenciamento inicial, o biólogo envia as informações para o BioAutoML para que o algoritmo seja treinado. “A partir disso, ele é capaz de encontrar padrões nas sequências, o que permite indicar - por exemplo, no caso de sequeciamento genético de vírus – o que é SarsCov2, o que é Ebola, o que é H1N1 e assim por diante. Sem a ferramenta, esse processo demandaria do profissional o desenvolvimento de vários modelos matemáticos e algoritmos, e o BioAutoML faz isso de forma automática”, finaliza o doutorando.

O apoio do Google às pesquisas premiadas no LARA tem duração de um ano e pode ser renovado por mais dois.

 

Sobre o LARA

O Google lançou em 2013 o Latin American Research Awards (LARA) que, ao apoiar o trabalho de universidades latino-americanas, tem como objetivo reconhecer os projetos de pesquisa que contribuem em todo a região para o desenvolvimento das comunidades locais.

Os prêmios LARA já contribuíram com US$ 4 milhões para um total de 183 projetos na região. Este ano foram 24 projetos selecionados, de uma base de 700 inscrições, sendo 14 do Brasil, 3 da Argentina, 3 do Chile, 2 do México, 1 do Peru e 1 do Uruguai. Juntos, os projetos selecionados receberão um total de US$ 500.000 para dar continuidade ou iniciar pesquisas em áreas de conhecimento que vão de Covid-19 à Diversidade, Equidade e Inclusão, e de Machine Learning aplicado à saúde ao processamento de linguagem, privacidade e mudanças climáticas.

 

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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MBA em Ciências de Dados da USP abre inscrições para vagas remanescentes

Aulas são 100% online e começam já neste mês

 

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A partir desta segunda-feira (3), profissionais com formação universitária em ciência da computação, economia, administração, engenharia, estatística, sistemas de informação e áreas correlatas e que desejem se aprimorar em ciências de dados têm mais uma chance de participar do processo seletivo 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).

A abertura do processo seletivo é referente às 50 vagas remanescentes para candidatos de ampla concorrência e ex-alunos do curso. Os aprovados farão parte da turma de 2022, que terá suas aulas iniciadas ainda neste mês de janeiro.

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.

Todas as aulas são oferecidas de forma online. Os alunos só precisam se apresentar pessoalmente para a prova final do curso e a apresentação do projeto final. Este será o terceiro ano do MBA, que já formou cerca de 140 especialistas na primeira edição e tem 270 em formação na turma atual.

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.

Os interessados devem acessar o site do MBA em Ciências de Dados até o próximo domingo (9) para realizar a inscrição. Todos os detalhes do processo seletivo, assim como as informações sobre investimento e cronograma do curso, estão disponíveis no edital completo do MBA.

 

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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Assessoria de Comunicação do CeMEAI:

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O valor do reconhecimento de um Microsoft Research PhD Fellowship

Pelo trabalho promissor em Redes Neurais, Gean Trindade recebe programa global

 

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Esse texto é dedicado ao trabalho do aluno de doutorado Gean Trindade Pereira que é orientado pelo pesquisador André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e trabalha com Meta-Aprendizado aplicado à otimização de Redes Neurais. Na verdade, é o que ele faz atualmente, antes fez mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos, onde trabalhou com Aprendizado de Máquina aplicada a problemas de Bioinformática. Também é bacharel em Engenharia de Software. Tem experiência com Redes Neurais aplicadas à Classificação de Imagens, Meta-Aprendizado, Busca de Arquitetura Neural, Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados. E no mestrado explorou Algoritmos Evolutivos, Otimização Multi-Objetivo e Classificação Hierárquica em problemas de Bioinformática. Por fim, tem ainda experiência com Desenvolvimento de Software e Metodologias Ágeis.

Por quê estamos falando do seu currículo? Porque foi tudo isso que chamou a atenção da Microsoft ao honrá-lo recentemente com o Microsoft Research PhD Fellowship - bolsas de estudo para estudantes de doutorado em universidades de todo o mundo que buscam pesquisas alinhadas às áreas de enfoque da pesquisa da Microsoft.

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“Meu objetivo de pesquisa mais ambicioso é entender a dinâmica das Redes Neurais, como elas realmente aprendem, o que as quebra, como automatizar seu design e ajuste, aumentando consequentemente a performance desses modelos. Na minha tese, busco por evidencias de que um conhecimento prévio em tarefas, performances e algoritmos pode ajudar no design de novas Redes Neurais. Esse conhecimento prévio é explorado no contexto de Meta-Aprendizado, que se preocupa em "aprender a aprender". Dessa forma, eu tento tirar proveito de conhecimento já gerado para otimizar o conhecimento vigente, facilitando a otimização de tarefas, de forma que é possível aprender mais rapidamente, de forma eficiente, com menos dados e utilizando menos recursos computacionais”, explicou. 

Sobre o reconhecimento da Microsoft, Gean conta que a área de Aprendizado de Máquina que ele se encaixa é muito bem vista pelas empresas de tecnologia em geral, que investem cada vez mais na área. “Nesse contexto, acredito que projetos nessa área recebem de fato mais atenção. No entanto, a chamada do prêmio que recebi contemplava outras áreas também. No caso, eu submeti uma versão resumida e compactada do meu projeto de doutorado, que está focado na otimização e automatização de Redes Neurais, mais especificamente, Redes Convolucionais, que são focadas em aprender e identificar padrões em imagens”. 

Mais do que uma bolsa, esse programa global da Microsoft tem a intenção de identificar e capacitar a próxima geração de talentos excepcionais em pesquisa de computação. Ao explicar o programa a empresa salienta que reconhece o valor da diversidade na computação e visa aumentar o fluxo de talentos recebendo graus avançados em áreas relacionadas à computação para construir uma comunidade de pesquisa relacionada à computação mais forte e inclusiva.

Quando perguntei ao Gean sobre sua reação ao ser selecionado? Apenas leia esse depoimento com atenção e aprenda também sobre não desistir. “Inicialmente, não acreditei. Foi algo surreal. Principalmente pelo tanto de vezes que submeti projetos em busca de financiamento e acabei tendo apenas rejeições. Sinceramente, já estava quase desistindo de obter algum êxito nisso, de obter algum reconhecimento. Só continuava a submeter por hábito, já estava no modo automático. Não por não acreditar na minha pesquisa, mas pelo fato de que na área de Aprendizado de Máquina, ou IA, a competição é absurda. A cada dia, mais e mais empresas entram no ramo, mais pessoas se especializam, mais conferências e revistas surgem, e as que já existem estão cada vez mais competitivas, extremamente competitivas, ao ponto de a cada ano quebrarem records de submissão. O rigor só aumenta. Assim, receber tal reconhecimento traz um certo alivio, é revigorante, me faz reafirmar que os brasileiros conseguem fazer pesquisa de qualidade e tem a capacidade de competir a nível mundial. Acredito que fazer ciência no Brasil é um ato de resistência e estou certo que tais incentivos podem mudar a vida da gente pra melhor, mostrar que outros são capazes também”.

Ao agradecer, Gean citou tantos nomes que eu vou tentar resumir: a família, amigos e grupos de trabalho são para ele os agentes dessa conquista que eleva a pesquisa brasileira e com certeza, contribuirá com grandes feitos para a sociedade mundial.

 

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.

 

Sobre o Microsoft Research PhD Fellowship

Programa global que identifica e capacita a próxima geração de talentos excepcionais em pesquisa de computação. A Microsoft reconhece o valor da diversidade na computação e visa aumentar o fluxo de talentos recebendo graus avançados em áreas relacionadas à computação para construir uma comunidade de pesquisa relacionada à computação mais forte e inclusiva.

Nas últimas duas décadas, o programa Microsoft Research PhD Fellowship apoiou mais de 700 bolsistas em todo o mundo, muitos dos quais trabalharam na Microsoft.

 

Raquel Vieira – Comunicação CeMEAI

 

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Ciências de Dados no topo das carreiras da atualidade

Como o MBA USP-CeMEAI pode transformar sua vida profissional em um ano

 

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Analista de Dados, Cientista de Dados, Desenvolvedor de Softwares, Desenvolvedor de Aplicativos, Especialista em e-Commerce, Especialistas em Inteligência Artificial, Especialistas em Machine Learning.

Você sabe o que é essa lista? São as profissões em alta em 2022 no setor de tecnologia, divulgadas anualmente pelo Fórum Econômico Mundial.

Essa informação é uma boa dica sobre quem sempre estará equilibrando a relação homem/máquina, desde que haja conhecimento da melhor qualidade e na mesma velocidade em que as inovações tecnológicas surgem.

Nessa direção, foi criado o MBA em Ciências de Dados da USP-CeMEAI, que oferece as ferramentas necessárias para treinar as habilidades humanas para o futuro do trabalho.

“Somos a força da tecnologia na transformação das carreiras. O que parece automático para nós, como fazer uma pesquisa no Google em um segundo, acessar uma plataforma de streaming para assistir a um filme ou fazer uma transação bancária em minutos, via aplicativo, é na verdade resultado de um trabalho árduo de interpretação de milhões de dados de pessoas que tornam essas operações possíveis”, comenta Francisco Louzada Neto, coordenador do MBA em Ciências de Dados.

 

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Claudio Vinicius Cabral é aluno da segunda turma do MBA em Ciências de Dados/2021. Ele é Engenheiro de Operação de Sistemas Elétricos na empresa Centrais Elétricas do Norte do Brasil – Eletronorte (Brasília-DF). E já está trabalhando em uma nova tecnologia chamada ENIA - Assistente Inteligente da Eletronorte. “Em conjunto com um colega da empresa, desenvolvemos essa assistente virtual e inteligente das equipes dos Centros de Operação do Sistema Elétrico. A comunicação entre o operador e a ENIA é realizada por voz, contudo o programa também apresenta a transcrição do diálogo em tela”, explica.

“O programa foi projetado para auxiliar os operadores dos Centros de Operação do Sistema Elétrico na execução das atividades de operação em tempo real, fornecendo acesso de forma ágil e segura aos procedimentos operativos, além da integração com sistemas especialistas de automação capazes de comandar remotamente as usinas, subestações e linhas de transmissão.  Devido ao forte caráter inovador, a assistente foi registrada no Instituto Nacional da Propriedade Industrial. A ENIA é adaptável e pode ser aplicada em outros processos técnicos ou administrativos da empresa”.

Claudio explica que essa aplicação é apenas uma das conquistas adquiridas com auxílio do MBA e que levar para a empresa esses novos conhecimentos tem feito outros colegas buscarem capacitação. “Houve uma grande aceitação e todo corpo, inclusive gerencial, está se capacitando, motivando e fornecendo todo o suporte para equipes técnicas na aplicação da Ciência de Dados. Portanto, o cenário atual na empresa é favorável à aplicação desse conhecimento, visando acelerar a transformação digital dos processos empresariais”, declarou.

 

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“O cenário atual na empresa é favorável à aplicação desse conhecimento, visando acelerar a transformação digital dos processos empresariais”

 

 

 

“Casos como o de Claudio comprovam a importância dos valores que os professores envolvidos no MBA estão gerando, sendo esse elo academia/empresa, tão necessário para o desenvolvimento da sociedade”, observou Louzada.

Ainda segundo o coordenador, a demanda por conhecimento é urgente. Cientista de Dados é um dos cargos mais procurados não apenas aqui, mas em todo o mundo, de acordo com o relatório Future of Jobs do World Economic Forum. “Os altos salários que podem alcançar os 20 mil reais são reflexo da pouca mão de obra especializada no país. Há uma estimativa da Brasscom (Associação das Empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação) que afirma que de 2019 a 2024 o setor deve demandar 420 mil novos profissionais”.

Louzada observa ainda que a alta procura pelo curso comprova essa corrida por conhecimento e consagra o sucesso que tem sido descrito por todos os alunos do MBA em Ciências de Dados, como Cláudia Coleoni, que também cursa a segunda turma e nunca parou de estudar. Atualmente, ela é pesquisadora na Colômbia para o Stockholm Environment Institute, com sede em Estocolmo. Seu mestrado foi na Universidade de Oxford e, no ano passado, viu no MBA da USP-CeMEAI mais uma oportunidade de crescimento na carreira.

“O MBA permitiu vincular minha pesquisa na área de gestão de recursos hídricos com os conceitos e práticas da ciência de dados. Os módulos de ensino me apresentaram a temáticas muito relevantes ao avanço das ciências ambientais, que eu até então desconhecia, como redes neurais e arquiteturas profundas. Meu projeto final do MBA também tem sido essencial para a entrega de soluções no dia-a-dia do meu trabalho. Essa combinação contribuiu também para minha seleção como uma das 25 ganhadoras da edição de 2021 do prêmio Green Talents do Ministério de Educação e Pesquisa (BMBF) da Alemanha. Conciliar MBA com trabalho é uma experiência desafiadora, mas sem dúvidas vale a pena cada hora de estudo e dedicação”, finalizou.


1“Meu projeto final do MBA também tem sido essencial para a entrega de soluções no dia a dia do meu trabalho. Essa combinação contribuiu também para minha seleção como uma das 25 ganhadoras da edição de 2021 do prêmio Green Talents da Alemanha”

 

 

A chance de mudar sua vida profissional não precisa estar no futuro. Ela cabe em um ano. Mais especificamente, no próximo, desde que você se desafie a ser um dos inscritos para a terceira turma do MBA. Saiba como.

 

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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