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Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação (IC) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Anderson Rocha é Professor Titular (Full-Professor) do Instituto de Computação, Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Graduou-se em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Lavras (UFLA) em 2003. Concluiu o mestrado (2006), doutorado (2009), Pós-Doutorado (2009) em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Em seu doutorado, também fez um período em Colorado Springs, EUA. Obteve a Livre-Docência em 2014. Suas principais áreas de atuação são Inteligência Artificial, Computação Forense e Inferência em Dados Complexos. É membro afiliado eleito da Academia Brasileira de Ciências (ABC) e da Academia Brasileira de Ciências Forenses (ABCF). É o chair do IEEE Information Forensics and Security Technical Committee (IFS-TC) para o biênio 2025-2026 e já presidiu o mesmo comitê no biênio 2019-2020. É um Microsoft Research e Google Research Faculty Fellow, reconhecimentos acadêmicos promovidos pela, Microsoft Research e pela Google, respectivamente. Adicionalmente, em 2016 tornou-se um Tan Chin Tuan (TCT) Faculty Fellow, reconhecimento feito pela Tan Chin Tuan Foundation de Singapura. Em 2023, tornou-se IEEE Fellow, maior grau de reconhecimento da IEEE dado a um cientista e, também, recebeu o Fellowship da Asia Pacific Artificial Intelligence Association. É coordenador de diversos projetos de pesquisa financiados por agências de fomento e empresas nacionais e multi-nacionais tendo diversas patentes licenciadas. Foi Diretor do Instituto de Computação da Unicamp no quadriênio 2019-2023. É co-fundador e coordenador do Lab. de Inteligência Artificial, Recod.ai, do Instituto de Computação da Unicamp. É bolsista de produtividade do CNPq 1C. Está listado entre os 2 cientistas mais influentes do mundo segundo estudos da Stanford/PlosOne e Research.com. É um LinkedIn Top Voice em Inteligência Artificial. (Fonte: Currículo Lattes)
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O Projeto Viva Bem busca inovar em tecnologias avançadas, criando novos algoritmos e metodologias de IA para Saúde e Bem-estar, Segurança da Informação e Internet das Coisas. Essas inovações visam gerar produtos e serviços superiores que aumentem a qualidade de vida. Nosso principal objetivo é impulsionar a fronteira da IA, cultivando tecnologias especificamente adaptadas para dispositivo…
O Projeto Horus é um empreendimento ambicioso e multidisciplinar que visa contribuir para o cenário da pesquisa em inteligência artificial (IA) e para a confiança na mídia digital. Compreendendo cinco linhas de pesquisa distintas e interconectadas --- aprendizagem robusta de características (A), reconhecimento de conjunto aberto (B), aprendizagem auto-supervisionada (C), aprendizagem mult…
A presente proposta é dividida em quatro linhas de pesquisa, a saber: 1) Otimização de produção (RL1) - Modelagem de reservatório; 2) Otimização de produção (RL2) - Artificial Lift and Flow Assurance; 3) EOR / IOR (RL3); e 4) Water handling (RL4). No plano de modelagem de reservatórios, a aplicação inicial (primeiros anos de projeto) estará em um reservatório com as características do cam…
Resumo ExecutivoEste projeto tem como objetivo realizar a renovação de um servidor que compõem o nosso cluster de processamento de infraestrutura computacional do Instituto de Computação para gerenciamento do Data Center. Objetiva-se a aquisição de um servidor para substituir alguns servidores com mais de 10 anos. A presente proposta visa beneficiar a todos os usuários das redes de inform…
Este projeto tem como objetivo a finalização da infraestrutura física do Data Center doInstituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas - Unicamp, com ainstalação de um sistema de monitoramento e controle de acesso; combate à incêndio;switches e GBICs para implantação da arquitetura de rede em 10GBs e aquisição de doisnovos servidores para compor o cluster de processamento da …
Neste projeto de pesquisa, objetivamos desenvolver metodologias computacionais capazes de sincronizar eventos específicos no espaço e no tempo (X-coherence), checar fatos quanto à sua veracidade e padrão de espalhamento, e buscar conteúdos específicos de interesse a partir de fontes diversas e heterogêneas, incluindo - mas não limitado a - internet, redes sociais e imagens de vigilância. …
O Projeto Horus é um empreendimento ambicioso e multidisciplinar que visa contribuir para o cenário da pesquisa em inteligência artificial (IA) e para a confiança na mídia digital. Compreendendo cinco linhas de pesquisa distintas e interligadas - (A) aprendizagem robusta de características, (B) reconhecimento de conjunto aberto, (C) aprendizagem auto-supervisionada, (D) aprendizagem multi…
O Projeto Horus é um esforço ambicioso e multidisciplinar que visa contribuir para o cenário da pesquisa em inteligência artificial (IA) e para a confiança na mídia digital. Abrangendo cinco linhas de pesquisa distintas e interconectadas - (A) aprendizado robusto de recursos, (B) reconhecimento de conjunto aberto, (C) aprendizado autossupervisionado, (D) aprendizado multimodal e (E) técni…
O Projeto Horus é um esforço ambicioso e multidisciplinar que visa contribuir para o cenário da pesquisa em inteligência artificial (IA) e para a confiança na mídia digital. Abrangendo cinco linhas de pesquisa distintas e interconectadas - (A) aprendizado robusto de recursos, (B) reconhecimento de conjunto aberto, (C) aprendizado autossupervisionado, (D) aprendizado multimodal e (E) técni…
O Projeto Horus é um esforço ambicioso e multidisciplinar que visa contribuir para o cenário da pesquisa em inteligência artificial (IA) e para a confiança na mídia digital. Abrangendo cinco linhas de pesquisa distintas e interconectadas - (A) aprendizado robusto de recursos, (B) reconhecimento de conjunto aberto, (C) aprendizado autossupervisionado, (D) aprendizado multimodal e (E) técni…
Nosso objetivo nesta pesquisa é inferir o ordenamento cronológico de um par de dados relacionadas. Dado um par de imagens com o mesmo contexto semântico, pretendemos identificar qual delas pertence a um momento anterior, não importando as condições de captura ou a cena que representem. (AU)
Nesta pesquisa, temos como principal objetivo responder à questão de como encontrar possíveis relações entre imagens de diferentes momentos no tempo (por exemplo, como diferentes partes da imagem contribuem para criar uma composição). Esta pesquisa permitirá o desenvolvimento de uma série de soluções para analisar a proveniência de um objeto visual, permitindo verificar sua veracidade e i…
Mídias digitais tem sido a forma dominante de comunicação na sociedade moderna, mas a manipulação desses ativos multimídia pode ser feita facilmente com ferramentas simples e baratas. Além disso, manipulações realísticas podem ser usadas para fabricar histórias multimídia mais críveis do que aquelas que dependem apenas de texto. Embora a mídia falsificada não seja um fenômeno novo, mídias…
Quando um evento forense de grandes proporções acontece, imediatamente imagens relacionadas são postadas em redes sociais. Estes dados podem ser importante para uma posterior análise forense, dado que eles podem mostrar diferentes pontos de vistas de diferentes momentos do evento. Entretanto, a análise destes dados pode ser prejudicada pelo abundante número de dados irrelevantes retornado…
Devido ao impacto significativo das notícias falsas, muitos pesquisadores se dedicam a estudar a verificação automatizada de fatos (fact-checking). No entanto, jornalistas não confiam em soluções de caixa preta baseadas em aprendizado de máquina que tentam automatizar todo o pipeline de verificação de fatos. Ao mesmo tempo, os humanos também não podem fazer todo o trabalho sozinhos, pois …