Busca avançada
Ano de início
Entree

Centro de Inteligência Artificial

Processo: 19/07665-4
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Programa Centros de Pesquisa em Engenharia
Vigência: 01 de agosto de 2020 - 31 de julho de 2025
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Convênio/Acordo: IBM Brasil
Pesquisador responsável:Fabio Gagliardi Cozman
Beneficiário:Fabio Gagliardi Cozman
Instituição-sede: Centro de Inovação da USP (INOVA). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Empresas:Universidade de São Paulo (USP). Centro de Inovação da USP (INOVA)
IBM Brasil - Indústria, Máquinas e Serviços Ltda
Município: Rio de JaneiroSão Paulo
Pesquisadores principais:
Alexandre Cláudio Botazzo Delbem ; Antonio Mauro Saraiva ; Claudio Santos Pinhanez ; Cristina Godoy Bernardo de Oliveira ; Eduardo Aoun Tannuri ; Glauco Antonio Truzzi Arbix ; João Paulo Cândia Veiga ; José Eduardo Krieger ; Marcelo Finger ; Maria Lucia Santaella Braga ; Sandra Maria Aluísio ; Thiago Alexandre Salgueiro Pardo ; Zhao Liang
Pesq. associados:Alessandra Alaniz Macedo ; Alexandre Dias Porto Chiavegatto Filho ; Alexandre Luis Moreli Rocha ; Alvaro Augusto Comin ; Ana Carolina Lorena ; Anarosa Alves Franco Brandão ; Anna Helena Reali Costa ; Ariani Di Felippo ; Bruno de Carvalho Albertini ; Bruno Souza Carmo ; Carlos Dias Maciel ; Carlos Eduardo Torres Freire ; Carlos Henrique Costa Ribeiro ; Debora Pignatari Drucker ; Denis Deratani Mauá ; Diego Raphael Amancio ; Diogo Rosenthal Coutinho ; Ednaldo José Ferreira ; Edson Satoshi Gomi ; Eduardo de Senzi Zancul ; Eduardo Mario Mendiondo ; ESTHER LUNA COLOMBINI ; Evandro Eduardo Seron Ruiz ; Fátima de Lourdes dos Santos Nunes Marques ; Fernando Santos Osório ; Filippo Ghiglieno ; Geraldo Busatto Filho ; Guilherme Ary Plonski ; Hugo Tsugunobu Yoshida Yoshizaki ; Humberto Ribeiro da Rocha ; Ivandre Paraboni ; Jaime Simão Sichman ; João Luís Garcia Rosa ; João Paulo Papa ; José Paulo Molin ; José Teixeira Coelho Netto ; Juliano Souza Albuquerque Maranhão ; Júlio Cézar Estrella ; Julio Romano Meneghini ; Kazuo Nishimoto ; Kelly Rosa Braghetto ; Leliane Nunes de Barros ; Linamara Rizzo Battistella ; Lorena Guadalupe Barberia ; Marcel Simis ; Marcelo Cândido da Silva ; Marcelo Fantinato ; Maria Clara Fava ; Maria Lucia Santaella Braga ; Maria Sylvia Macchione Saes ; Mario Sergio Salerno ; Miguel Arjona Ramírez ; Norton Trevisan Roman ; Osvaldo Novais de Oliveira Junior ; Patricia Angélica Alves Marques ; PAULO ANDRE LIMA DE CASTRO ; Paulo Hilário Nascimento Saldiva ; Paulo Mazzoncini de Azevedo Marques ; Reinaldo Augusto da Costa Bianchi ; Renata Wassermann ; Renato Tinós ; Ricardo Marcondes Marcacini ; Rodrigo Fernandes de Mello ; Rodrigo Yoiti Tsukahara ; Roseli Aparecida Francelin Romero ; Rubens Beçak ; Sarajane Marques Peres ; Sílvia Helena Galvão de Miranda ; Solange Oliveira Rezende ; Tereza Cristina Giannini ; Thiago Alexandre Salgueiro Pardo ; Uiara Bandineli Montedo ; Vanessa Martins do Monte
Bolsa(s) vinculada(s):22/06373-2 - Centro de Inteligência Artificial, BP.TT
22/00213-3 - Sistema de integração de dados de larga-escala e de mapas de georreferenciamento para tomada de decisões, BP.TT
21/03544-8 - Gestão algorítmica do trabalho: um estudo das percepções de motoristas e entregadores sobre o trabalho em plataformas, BP.MS
+ mais bolsas vinculadas 21/15125-0 - Um modelo de metadados para interoperabilidade de bancos de dados de agrícolas, BP.DR
21/06783-3 - Veritas: base de dados de textos jurídicos brasileiros para processamento de linguagem natural, BP.IC
21/03117-2 - Verificação formal de redes neurais via lógica infinitamente-valorada de Lukasiewicz, BP.PD
20/02679-4 - NLPCode: aplicação de técnicas de processamento de linguagem natural para a automação da refatoração de código, BP.MS
21/02464-0 - Modelagem probabilística para tomada de decisão e predição em recursos hídricos: uma aplicação em segurança alimentar, BP.TT
20/15129-2 - Classificação de sinal EEG entre focal e não-focal por meio de aprendizado profundo, BP.DR
20/16746-5 - Physics-informed machine learning aplicado para previsões de condições metoceânicas, BP.DR
20/16661-0 - Segmentação e alinhamento de datasets para o processamento de linguagem natural, BP.TT
20/07892-8 - Planejamento de trajetória de drones para reconstrução 3D, BP.IC - menos bolsas vinculadas
Assunto(s):Representação de conhecimento  Aprendizado computacional  Processamento de linguagem natural  Inteligência artificial 

Resumo

Esta proposta descreve um Centro de Pesquisa de Engenharia em Inteligência Artificial (IA) empenhado em conduzir pesquisas em tópicos centrais de IA e em aplicar técnicas de IA em áreas de aplicação selecionadas --- a saber, indústria de óleo e gás, agronegócios e saúde. O Centro também dará suporte a estudos sobre o impacto social e econômico da IA e conduzirá atividades de transferência de tecnologia e difusão do conhecimento. O Centro será construído com a convicção de que os próximos dez anos trarão avanços sem precedentes em IA, os quais dependerão da colaboração tanto entre áreas centrais da IA como destas áreas com as aplicações. O "Center for Artificial Intelligence" consistirá de dois grupos interligados de pesquisadores, ambos distribuídos na instituição anfitriã e em instituições associadas. Um grupo de pesquisadores, com significativa projeção internacional na comunidade de IA, cobrirá tópicos centrais de IA, de representação de conhecimento a aprendizado de máquina, com ênfase em processamento de texto e linguagem natural, particularmente em Português. Tendências da pesquisa internacional corrente sugerem que a próxima década testemunhará uma interação crescente entre representação de conhecimento, tomada de decisão e aprendizado de máquina; o "Center for Artificial Intelligence" focará sua atenção na combinação destas áreas da IA, já que elas não são tão intimamente conectadas quanto deveriam ser --- o Centro se posicionará como um participante fundamental na colaboração entre os principais tópicos da IA. Um segundo grupo de pesquisadores do Centro focará em três áreas de aplicação onde existe significativa experiência na instituição anfitriã: óleo e gás, agronegócio, e saúde. A conexão entre pesquisa em tópicos centrais da IA e áreas de aplicação ocorrerá em dupla direção: pesquisa em IA básica abordará problemas de grande escala nas áreas de aplicação selecionadas, e será direcionada pelos desafios nestas áreas de aplicação. Um pequeno grupo de pesquisadores da área de humanas está incluído no "Center for Artificial Intelligence" para conduzir pesquisa sobre o impacto social da IA e para identificar caminhos que garantam o uso da IA para o bem. O Coordenador de Educação e Difusão do Conhecimento organizará produção de vídeos contendo resultados de pesquisa e trabalhará através de feiras e escolas para educar o público em sentido amplo. O Coordenador de Transferência de Tecnologia trabalhará com órgãos bem estabelecidos na instituição anfitriã para fomentar iniciativas que transferirão resultados para as entidades financiadoras e para esforços de empreendedorismo. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Revista Pesquisa FAPESP sobre o auxílio::
Inteligencia artificial aplicada al corazón 
Inteligência artificial a favor do coração 
Matéria(s) publicada(s) no Pesquisa para Inovação FAPESP sobre o auxílio:
A Inteligência Artificial no Brasil e no Reino Unido 
Centro de Inteligência Artificial apoiado por FAPESP, IBM e USP inicia atividades 
Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias (0 total):
Mais itensMenos itens
VEICULO: TITULO (DATA)
VEICULO: TITULO (DATA)

Publicações científicas (27)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
DE SOUZA JR, LUIS A.; PASSOS, LEANDRO A.; MENDEL, ROBERT; EBIGBO, ALANNA; PROBST, ANDREAS; MESSMANN, HELMUT; PALM, CHRISTOPH; PAPA, JOAO P.. Assisting Barrett's esophagus identification using endoscopic data augmentation based on Generative Adversarial Networks. COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE, v. 126, . (14/12236-1, 19/07665-4, 13/07375-0, 19/08605-5, 17/04847-9)
MARCELO FINGER. Inteligência Artificial e os rumos do processamento do português brasileiro. Estudos avançados, v. 35, n. 101, p. 51-72, . (20/06443-5, 19/07665-4)
PAULO PIROZELLI; IGOR CÂMARA. NATURAL LANGUAGE AT A CROSSROADS: FORMAL AND PROBABILISTIC APPROACHES IN PHILOSOPHY AND COMPUTER SCIENCE. Manuscrito, v. 45, n. 2, p. 50-81, . (19/07665-4)
IWASHITA, ADRIANA SAYURI; RODRIGUES, DOUGLAS; GASTALDELLO, DANILO SINKITI; DE SOUZA, ANDRE NUNES; PAPA, JOAO PAULO. An incremental Optimum-Path Forest classifier and its application to non-technical losses identification. COMPUTERS & ELECTRICAL ENGINEERING, v. 95, . (14/12236-1, 19/07665-4, 18/21934-5, 17/02286-0, 13/07375-0)
ARAUJO, ADAILTON F.; GOLO, MARCOS P. S.; MARCACINI, RICARDO M.. Opinion mining for app reviews: an analysis of textual representation and predictive models. AUTOMATED SOFTWARE ENGINEERING, v. 29, n. 1, . (19/25010-5, 19/07665-4)
COLLIRI, TIAGO; ZHAO, LIANG. Stock market trend detection and automatic decision-making through a network-based classification model. NATURAL COMPUTING, v. 20, n. 4, SI, p. 791-804, . (15/50122-0, 13/07375-0, 19/07665-4)
VALEJO, ALAN DEMETRIUS BARIA; DE OLIVEIRA DOS SANTOS, WELLINGTON; NALDI, MURILO COELHO; ZHAO, LIANG. A review and comparative analysis of coarsening algorithms on bipartite networks. European Physical Journal-Special Topics, v. 230, n. 14-15, p. 2801-2811, . (19/09817-6, 13/07375-0, 19/07665-4, 15/50122-0, 19/14429-5)
VENANCIO, MURILO MENDONCA; GONALVES, ROGERIO SALES; DA COSTA BIANCHI, REINALDO AUGUSTO. Terrain Identification for Humanoid Robots Applying Convolutional Neural Networks. IEEE-ASME TRANSACTIONS ON MECHATRONICS, v. 26, n. 3, p. 1433-1444, . (19/07665-4)
COZMAN, FABIO GAGLIARDI. Graphoid properties of concepts of independence for sets of probabilities. INTERNATIONAL JOURNAL OF APPROXIMATE REASONING, v. 131, p. 56-79, . (19/07665-4)
VEGA-OLIVEROS, DIDIER A.; ZHAO, LIANG; ROCHA, ANDERSON; BERTON, LILIAN. Link Prediction Based on Stochastic Information Diffusion. IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, . (19/26283-5, 15/50122-0, 18/01722-3, 13/07375-0, 19/07665-4, 18/24260-5, 17/12646-3, 16/23698-1)
SUGI AFONSO, LUIS CLAUDIO; RODRIGUES, DOUGLAS; PAPA, JOAO PAULO. Nature-inspired optimum-path forest. EVOLUTIONARY INTELLIGENCE, . (17/25908-6, 18/21934-5, 14/12236-1, 13/07375-0, 19/07665-4)
MAUA, DENIS DERATANI; COZMAN, FABIO GAGLIARDI. Complexity results for probabilistic answer set programming. INTERNATIONAL JOURNAL OF APPROXIMATE REASONING, v. 118, p. 133-154, . (16/18841-0, 19/07665-4, 15/21880-4)
HAJAROLASVADI, NOUSHIN; RAMIREZ, MIGUEL ARJONA; BECCARO, WESLEY; DEMIREL, HASAN. Generative Adversarial Networks in Human Emotion Synthesis: A Review. IEEE ACCESS, v. 8, p. 218499-218529, . (19/07665-4, 18/12579-7, 18/26455-8)
SILVA GOLO, MARCOS PAULO; ROSSI, RAFAEL GERALDELI; MARCACINI, RICARDO MARCONDES. earning to sense from events via semantic variational autoencode. PLoS One, v. 16, n. 12, . (19/07665-4)
AMENDOLA, JOSE; MIURA, LUCAS S.; COSTA, ANNA H. REALI; COZMAN, FABIO G.; TANNURI, EDUARDO AOUN. Navigation in Restricted Channels Under Environmental Conditions: Fast-Time Simulation by Asynchronous Deep Reinforcement Learning. IEEE ACCESS, v. 8, p. 149199-149213, . (19/07665-4)
MENEGHETTI, DOUGLAS DE RIZZO; DONADON HOMEM, THIAGO PEDRO; RENOLFI DE OLIVEIRA, JONAS HENRIQUE; DA SILVA, ISAAC JESUS; PERICO, DANILO HERNANI; DA COSTA BIANCHI, REINALDO AUGUSTO. Detecting Soccer Balls with Reduced Neural Networks: A Comparison of Multiple Architectures Under Constrained Hardware Scenarios. JOURNAL OF INTELLIGENT & ROBOTIC SYSTEMS, v. 101, n. 3, . (19/07665-4)
COZMAN, FABIO GAGLIARDI; MUNHOZ, HUGO NERI. Some thoughts on knowledge-enhanced machine learning. INTERNATIONAL JOURNAL OF APPROXIMATE REASONING, v. 136, p. 308-324, . (16/18841-0, 19/07665-4, 18/09681-4)
DE ROSA, GUSTAVO H.; PAPA, JOAO P.. A survey on text generation using generative adversarial networks. PATTERN RECOGNITION, v. 119, . (19/02205-5, 20/12101-0, 14/12236-1, 19/07665-4, 13/07375-0)
NETO VERRI, FILIPE ALVES; GUELERI, ROBERTO ALVES; ZHENG, QIUSHENG; ZHANG, JUNBAO; ZHAO, LIANG. Network community detection via iterative edge removal in a flocking-like system. European Physical Journal-Special Topics, v. 230, n. 14-15, p. 2843-2855, . (13/08666-8, 19/07665-4, 15/50122-0, 13/25876-6)
JODAS, DANILO SAMUEL; YOJO, TAKASHI; BRAZOLIN, SERGIO; VELASCO, GIULIANA DEL NERO; PAPA, JOAO PAULO. Detection of Trees on Street-View Images Using a Convolutional Neural Network. International Journal of Neural Systems, v. 32, n. 01, . (14/12236-1, 19/07665-4, 13/07375-0, 17/50343-2, 19/18287-0)
RODER, MATEUS; PASSOS, LEANDRO APARECIDO; DE ROSA, GUSTAVO H.; DE ALBUQUERQUE, VICTOR HUGO C.; PAPA, JOAO PAULO. Reinforcing learning in Deep Belief Networks through nature-inspired optimization. APPLIED SOFT COMPUTING, v. 108, . (19/07825-1, 18/21934-5, 17/25908-6, 19/07665-4, 19/02205-5, 13/07375-0, 14/12236-1)
SANTOS, BRUCCE NEVES DOS; MARCACINI, RICARDO MARCONDES; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA. Multi-Domain Aspect Extraction Using Bidirectional Encoder Representations From Transformers. IEEE ACCESS, v. 9, p. 91604-91613, . (19/25010-5, 19/07665-4)
CRUZ, EMERSON; COZMAN, FABIO GAGLIARDI; SOUZA, WILSON; TAKIUTI, ALBERTINA. The impact of teenage pregnancy on school dropout in Brazil: a Bayesian network approach. BMC PUBLIC HEALTH, v. 21, n. 1, . (19/07665-4)
MILITANI, DAVI RIBEIRO; DE MORAES, HERMES PIMENTA; ROSA, RENATA LOPES; WUTTISITTIKULKIJ, LUNCHAKORN; RAMIREZ, MIGUEL ARJONA; RODRIGUEZ, DEMOSTENES ZEGARRA. Enhanced Routing Algorithm Based on Reinforcement Machine Learning-A Case of VoIP Service. SENSORS, v. 21, n. 2, . (19/07665-4, 18/26455-8, 18/12579-7)
ALMADA, MARCO; MARANHAO, JULIANO. Voice-based diagnosis of covid-19: ethical and legal challenges. INTERNATIONAL DATA PRIVACY LAW, v. 11, n. 1, p. 63-75, . (19/07665-4)
BARBOSA, RODRIGO CARVALHO; AYUB, MUHAMMAD SHOAIB; ROSA, RENATA LOPES; RODRIGUEZ, DEMOSTENES ZEGARRA; WUTTISITTIKULKIJ, LUNCHAKORN. Lightweight PVIDNet: A Priority Vehicles Detection Network Model Based on Deep Learning for Intelligent Traffic Lights. SENSORS, v. 20, n. 21, . (19/07665-4, 18/26455-8, 18/12579-7)

Por favor, reporte erros na lista de publicações científicas escrevendo para: cdi@fapesp.br.