Estimativa de Curvatura por Meio de Algoritmos de Machine Learning

• Processo: 23/17907-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: João Do Espirito Santo Batista Neto
• Beneficiário: Matheus Paiva Angarola
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 19/07316-0 - Teoria de singularidades e aplicações a geometria diferencial, equações diferenciais e visão computacional, AP.TEM
• Assunto(s): Aprendizado computacional Geometria computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Geometria Computacional | Processamento Geométrico e Aprendizado de Máquina

Resumo

Esta proposta insere-se no contexto de algoritmos de aprendizado de máquina para estimar a curvatura média e Gaussiana, como um contra-ponto a técnicas geométricas convencionais. A pesquisa envolve a análise e implementação de algoritmos de regressão treinados a partir de um vetor de características que contém informações extraídas da malha 3D (mapeado como um grafo), juntamente com informações utilizadas no cálculo geométrico. Uma vez treinado o modelo de regressão de aprendizado de máquina a partir destes dados rotulados espera-se, que a fase de teste, produza resultados aproximados aos obtidos pela abordagem geométrica, mas em um tempo de processamento consideravelmente menor. uma Esta pesquisa integra uma das áreas de foco do projeto temático FAPESP 2019/07316-0.