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| Processo: | 25/14010-5 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Data de Início da vigência: | 01 de outubro de 2025 |
| Data de Término da vigência: | 30 de setembro de 2026 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação |
| Pesquisador responsável: | Alfredo Goldman vel Lejbman |
| Beneficiário: | Alfredo Goldman vel Lejbman |
| Instituição Sede: | Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil |
| Município da Instituição Sede: | São Paulo |
| Vinculado ao auxílio: | 19/26702-8 - Tendências em computação de alto desempenho, do gerenciamento de recursos a novas arquiteturas de computadores, AP.TEM |
| Assunto(s): | Aplicativos móveis Coleta de dados Inteligência artificial |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Aplicativos móveis | Coleta de Dados | MLOps | Pipeline de Treinamento | Sistemas Inteligentes | Spira-Bm | Sistemas inteligentes |
Resumo
Esta proposta, associada ao temático "Tendências em Computação de Alto Desempenho: do gerenciamento de recursos a novas arquiteturas de computadores" (19/26702-8), visa desenvolver um sistema inteligente de treinamento de modelos para o projeto SPIRA-BM, cujo objetivo é desenvolver um sistema inteligente para detectar insuficiência respiratória por meio da voz. A primeira etapa incluirá o aprimoramento do aplicativo móvel e da API de coleta de dados do SPIRA-BM, de modo a flexibilizar a coleta de dados cadastrais e gravações de áudio. A segunda etapa consistirá na reestruturação do armazenamento desses dados, de modo a facilitar seu tratamento com técnicas de processamento de sinais, de áudio e de linguagem natural. Finalmente, a terceira etapa consistirá no desenvolvimento de um pipeline automatizado de treinamento de modelos (seguindo uma modelagem preexistente), de modo a validar a capacidade de treinar novas versões do modelo conforme mais dados sejam coletados. (AU)
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