BI0S - Brazilian Institute of Data Science

• Processo: 20/09838-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Programa Centros de Pesquisa em Engenharia
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2028
• Área do conhecimento: Interdisciplinar
• Acordo de Cooperação: MCTI/MC
• Pesquisador responsável: João Marcos Travassos Romano
• Beneficiário: João Marcos Travassos Romano
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Empresa: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC)
• Município: Campinas
• Instituição parceira: UNIDADE NAO MAPEADA
• Pesquisadores principais: Alexandre Gori Maia ; Álvaro de Oliveira D'Antona ; Claudia Regina Castellanos Pfeiffer ; Henrique Nogueira de Sá Earp ; Jorge Moreira de Souza ; Jurandir Zullo Junior ; Konradin Metze ; Leonardo Tomazeli Duarte ; Niro Higuchi ; Peter Sussner ; Renato Machado ; Ricardo Suyama ; Romis Ribeiro de Faissol Attux ; Rosangela Ballini ; Sueli Irene Rodrigues Costa
• Pesquisadores associados: Alberto Paradisi ; Aline de Oliveira Neves Panazio ; Ana Estela Antunes da Silva ; Ana Paula Romani ; André Kazuo Takahata ; Andrei Carvalho Sposito ; Angel Pontin Garcia ; Angela Christina Lucas ; Barbara Janet Teruel Mederos ; Bartolomeu Ferreira Uchoa Filho ; Benilton de Sá Carvalho ; Betania Silva Carneiro Campello ; Breno Bernard Nicolau de França ; Bruno Sanches Masiero ; Carlos Alberto Oliveira de Freitas ; Celsa da Silva Moura Souza ; Cesar Cabello dos Santos ; Claudio José Bordin Júnior ; Cristiano Torezzan ; Daniel Albiero ; Denis Gustavo Fantinato ; Diego Jair Vicentin ; Dimas Irion Alves ; Edson Amaro Junior ; Eduardo Alves Do Valle Junior ; Erich Vinicius de Paula ; Estevão Esmi Laureano ; Eulanda Miranda Santos ; EVERTON EMANUEL CAMPOS DE LIMA ; Fábio Maia Bertato ; Felix Dieter Antreich ; Filipe de Oliveira Costa ; Filipe Ieda Fazanaro ; Giovanni Moura de Holanda ; Gleyce Kelly Dantas Araújo Figueiredo ; Guilherme Dean Pelegrina ; Guilherme Palermo Coelho ; Harki Tanaka ; Hugo Enrique Hernández Figueroa ; Igor Gadelha Pereira ; Ivette Raymunda Luna Huamaní ; Joao Batista Florindo ; João Eloir Strapasson ; João Frederico da Costa Azevedo Meyer ; João Marcos Bastos Cavalcanti ; João Paulo Dias de Souza ; José Guilherme Cecatti ; José Luiz de Souza Pio ; Juan Gabriel Colonna ; Júlio César Teixeira ; Kelson Mota Teixeira de Oliveira ; Kenji Nose Filho ; Leandro Russovski Tessler ; Leonardo Abdala Elias ; Leonardo Henrique de Melo Leite ; Leticia Rittner ; Levy Boccato ; Lucas Carvalho Cordeiro ; Luís Otávio Zanatta Sarian ; Luiz Henrique Antunes Rodrigues ; Manish Sharma ; Marcelo da Silva Pinho ; Marcelo Gomes da Silva Bruno ; Marcelo Pereira da Cunha ; Marcos Augusto Bastos Dias ; Marcos Medeiros Raimundo ; Marcos Nakamura Pereira ; Marcos Ricardo Omena de Albuquerque Maximo ; Marcos Vanine Portilho de Nader ; Marcus Henrique Victor Júnior ; Maria Gorete Valus ; Maria Letícia Cintra ; Marta Rettelbusch de Bastos ; Mônica Mitiko Soares Matsumoto ; Murilo Bellezoni Loiola ; Paula Dornhofer Paro Costa ; Priscila Cristina Berbert Rampazzo ; Priscila Pereira Coltri ; Priscyla Waleska Targino de Azevedo Simões ; Rafael Ferrari ; Raimundo da Silva Barreto ; Renata Pelissari Infante ; Renata Ribeiro Do Valle Gonçalves ; Renato da Rocha Lopes ; Renato Passini Júnior ; Rodolfo de Carvalho Pacagnella ; Rodrigo Lanna Franco da Silveira ; Rosa Maria Soares Madeira Domingues ; Rosiane de Freitas Rodrigues ; Sandra Eliza Fontes de Avila ; Sarah Negreiros de Carvalho Leite ; Sergio San Juan Dertkigil ; Simone Pallone de Figueiredo ; Sophie Françoise Mauricette Derchain ; Thais Queiroz Zorzeto Cesar ; Tiago Fernandes Tavares ; Vandermi João da Silva ; Victor Mendonca de Azevedo ; Washington Alves de Oliveira ; Weiler Alves Finamore
• Auxílio(s) vinculado(s): 24/08032-3 - EUSIPCO 2024 - 32nd European Signal Processing Conference, AR.EXT; 23/05154-8 - XVII Congress of the European Association of Agricultural Economists (EAAE), AR.EXT; 23/02283-1 - 48th IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2023), AR.EXT; + mais auxílios vinculados 23/00749-3 - 97th Annual Conference of The Agricultural Economics Society, AR.EXT; 22/14386-7 - Algoritmo Soma Produto em Aprendizagem de Máquina, AV.BR; 22/05230-3 - 2022 North American Fuzzy Information Processing Society Conference NAFIPS'2022, AR.EXT - menos auxílios vinculados
• Bolsa(s) vinculada(s): 24/07285-5 - Aplicação de Sistemas de Base de Regras Fuzzy a Diagnóstico de Transtorno do Espectro Autista, BP.IC; 25/00568-4 - Comparação da Precisão na Busca de Dados Bibliográficos Entre Diferentes Grandes Modelos de Linguagem na Medicina, BP.IC; 24/18584-3 - Operacionalização do conceito de justiça ambiental: um índice multidimensional para os municípios paulistas, BP.DR; + mais bolsas vinculadas 24/22151-5 - Modelos Baseados em Agentes e Inteligência Artificial: Uma Abordagem para Análise dos Impactos Socioeconômicos das Mudanças Climáticas, BP.PD; 24/10715-1 - Identificação de padrões em sinais de eletrocardiograma via aprendizado profundo e análise de recorrência, BP.MS; 24/08388-2 - Técnicas de Aprendizado Profundo Aplicadas ao Ajuste de Arranjo de Filtros em Dispositivos de Captura Única de Imagens Multiespectrais e Hiperespectrais, BP.IC; 24/07783-5 - Estudo de Redes Neurais Profundas Interpretáveis em Interfaces Cérebro-Computador, BP.IC; 24/00653-9 - Inteligência Artificial Para Todos, BP.JC; 24/00682-9 - Inteligência Artificial para todos., BP.JC; 23/13300-4 - Análise de Sinais de EEG Através de Técnicas de Aprendizado Profundo e por Transferência Utilizando Geometria Riemanniana, BP.DR; 23/03449-0 - Investigações sobre a Construção e o Número das Extensões Lineares da Ordem Marginal na Classe dos Subintervalos de Qualquer Cadeia Finita, BP.IC; 23/00049-1 - Aprendizado Profundo e Geometria Riemanniana para Classificação de Imagética Motora Usando Múltiplos Conjuntos de Dados, BP.DR; 22/00196-1 - Equações diferenciais fuzzy com derivadas interativas em escalas temporais, BP.PD - menos bolsas vinculadas
• Assunto(s): Inteligência artificial Aprendizado computacional Processamento de imagens Agricultura de precisão Obstetrícia Saúde da mulher Institutos de pesquisa
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Agricultura de precisão | apoio a decisão clínica | Aprendizado de Máquina | Modelagem de crescimento de culturas | Obstetrícia | Processamento de imagens | Saúde da Mulher | Inteligência Artificial Aplicada

Resumo

O Centro de Pesquisa em Inteligência Artificial - Brazilian Institute of Data Science (BI0S) tem como principal objetivo desenvolver soluções de estado da arte em ciência dos dados e inteligência artificial (IA), propondo soluções para problemas relevantes e conectando a academia, empresas, startups, a sociedade e o setor público em um ecossistema integrado de inovação. Ele vai contribuir com o desenvolvimento científico-tecnológico e social em áreas estratégicas que surgirão da interação entre todos os atores envolvidos. Ademais, o Centro vai incentivar uma cultura de empreendedorismo, visando explorar o potencial de suas propostas. Também serão promovidas ações de difusão de conhecimento, buscando atrair novos talentos do ensino médio e dos primeiros anos da faculdade, e promover cursos de extensão para profissionais. Inicialmente, o Centro focará em duas áreas estratégicas no plano nacional: Saúde (trilha focal) e Agropecuária (Agro, trilha secundária). Na Trilha Saúde, o foco de atuação do BI0S se dará no enfrentamento de problemas associados à saúde da mulher nos diversos momentos de seu ciclo de vida. Numa primeira etapa, os principais problemas que serão abordados estão relacionados à morte materna e neonatal e à mortalidade precoce de mulheres por doenças preveníveis e potencialmente curáveis, como o câncer de colo e câncer de mama. Outros problemas de interesse incluem ferramentas de IA para diagnóstico médico e para o desenvolvimento de remédios. Na trilha Agro, o objetivo principal é ampliar a disponibilidade e a qualidade de informações úteis para a tomada de decisões na agropecuária, tanto em escala local como regional, ou mesmo global, com soluções para a agricultura de precisão, e abordando também problemas tais como os impactos das mudanças climáticas. Também serão desenvolvidos métodos para otimização do uso de recursos agrícolas, a para a integração sustentável entre a indústria e o ambiente. Além das trilhas Saúde e Agro, o BI0S conta com uma trilha de Método, cujo objetivo é subsidiar as frentes de aplicação com ferramentas de IA. Finalmente, cabe destacar que a atuação em duas trilhas temáticas posiciona o BI0S como um centro capaz de abordar problemas transversais de grande interesse atual e que se encontram na fronteira entre as trilhas Saúde e Agro, como as relações entre uma determinada estratégia de cultivo e seus efeitos na saúde humana. (AU)

Publicações científicas

(53)

(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)

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