André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho em auxílios à pesquisa e bolsas apoiadas pela FAPESP.
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Este projeto criará um ecossistema de inovação aberta baseado em inteligência artificial para cidades inteligentes capazes de resolver desafios sociais. O ecossistema também deve ser uma área para startups e PMEs desenvolverem e terem acesso a soluções de cidades inteligentes com base no mesmo código aberto e padrões abertos e estrutura de interoperabilidade recomendada pela UE e OASC, to…
Este projeto explorará caminhos para planejamento e modelagem de saúde personalizados. Combinaremos inteligência artificial e modelagem matemática para produzir previsão de diagnóstico personalizada e suporte à decisão para o projeto de tratamento personalizado e vias de diagnóstico. A solução proposta garantirá a privacidade dos dados, justiça e interpretabilidade do modelo, para permiti…
O Centro de Pesquisa Aplicada em Inteligência Artificial, IARA, é formado por uma equipe multidisciplinar, com especialistas nacionais com competência internacionalmente reconhecidas em inteligência artificial, telecomunicações, internet das coisas e cidades inteligentes. O centro sediado em São Carlos, estado de São Paulo, funcionará em rede com pesquisadores de todas as regiões do Brasi…
Este projeto define a aplicação da parcela da Reserva Técnica para manutenção da infraestrutura computacional do ICMC. O projeto contempla recursos para a manutenção da infraestrutura em nuvem e seu datacenter, conhecida por Cloud-ICMC. A Cloud-ICMC, desde 2013, atende de forma compartilhada as demandas computacionais gerais de todos os 33 grupos de pesquisa do ICMC e este projeto contrib…
Este projeto destina-se à aplicação da parcela da Reserva Técnica para Infraestrutura Institucional de Pesquisa do ICMC. O projeto abrange recursos para a manutenção de infraestrutura em nuvem própria do Instituto, denominada Cloud-ICMC, e para a melhoria da cobertura da rede de acesso sem fio, principalmente para atender avançadas tecnologias de comunicação. Desde 2013, a Cloud-ICMC aten…
Sem percebermos, estamos usando tecnologias baseadas em algoritmos de Aprendizado de Máquina (AM) em um número crescente de nossas atividades diárias. O uso do ML tem feito várias atividades rotineiras e de riscos e mais seguras, mais confiáveis e mais precisas. Apesar dessas contribuições, novas demandas exigem o desenvolvimento de novos algoritmos de AM, ou utilização desses algoritmos…
A compreensão da linguagem da vida, composta pelo DNA e sua tradução em aminoácidos, representa um desafio formidável para as metodologias tradicionais devido à sua complexidade inerente. Consequentemente, houve uma mudança notável no sentido de aproveitar os recursos das técnicas livres de alinhamento, especialmente as abordagens de aprendizado de máquina (AM). Entre elas, o aprendizado …
O diagnóstico de autismo é feito apenas a partir da análise clínica, que é frequentemente inacessível. O uso da IA poderia ajudar médicos a aprimorar o diagnóstico com dados biológicos, como a Imagem por Ressônancia Magnética Funcional (fMRI). Contudo, dados com essa complexidade dependem do uso de modelos igualmente complexos, que não são interpretáveis e, portanto, são menos confiáveis.…
Com o avanço das técnicas modernas, como o sequenciamento de nova geração, a quantidade crescente de dados biológicos disponíveis tem gerado desafios na extração de conhecimentos relevantes ao nível molecular. Um dos desafios mais importantes é a predição de interações entre sequências biológicas, como DNA, RNA e proteínas, que desempenham um papel crucial em processos complexos, como reg…
A ciência tem buscado ferramentas que possam auxiliar no diagnóstico precoce de doenças, em especial transtornos do desenvolvimento infantil. O estudo e diagnóstico de transtornos psiquiátricos se beneficiam de ferramentas como a ressonância magnética funcional (fMRI), que possibilita capturar a ativação cerebral por meio do contraste BOLD. No entanto, esses dados são complexos e ferramen…
Este trabalho tem como objetivo investigar duas classes de algoritmos de aprendizado por reforço para o desenvolvimento de estratégias de Investimento em Alta Frequência: Algoritmos de Aprendizado Profundo por Reforço e Algoritmos de Aprendizado por Reforço através de Otimizadores Evolutivos. Propomos inicialmente o desenvolvimento de um simulador realista da bolsa de valores brasileira, …
A medida que surgiram as tecnologias de sequenciamento de alto rendimento nessas últimas décadas, foi amplificada a taxa de coleta de dados biológicos, ao mesmo tempo que isso serviu como gargalo para o posterior processamento e análise, dado o grande volume desses dados. Considerando os dados volumosos provenientes dessas tecnologias, foi permitida a criação de campos de estudos engloban…
A ciência tem buscado ativamente ferramentas para auxiliar no diagnóstico precoce de doenças, incluindo transtornos psiquiátricos. A ressonância magnética funcional (fMRI) surgiu como uma ferramenta valiosa para estudar e diagnosticar esses transtornos, permitindo a observação da ativação cerebral por meio do sinal BOLD. No entanto, os dados de fMRI são inerentemente complexos, e o aprove…
Diferentes comunidades microbianas habitam as diferentes regiões do corpo humano, seja boca, intestino, vagina ou outras. Eles são chamados coletivamente de Microbioma Humano (HM). Essas comunidades participam de processos essenciais na saúde humana. Assim, uma melhor compreensão do microbioma central humano pode ajudar no diagnóstico precoce de distúrbios e contribuir para tratamentos po…
A previsão é uma das principais tarefas da análise de séries temporais. A seleção de modelos de previsão é uma etapa de tomada de decisão crucial em muitas aplicações do mundo real. Para obter previsões que melhor explicam as variáveis de interesse no futuro, é necessário selecionar o modelo que melhor se ajusta a uma determinada série temporal. No entanto, a tarefa de seleção pode ser ba…
A busca por vizinhos mais próximos (NNS) é uma das principais áreas de pesquisa em ciência da computação. O aprendizado de máquina utiliza algoritmos de NNS eficientes para acelerar algoritmos baseados em distância. No entanto, a maioria dos algoritmos de aprendizado incremental baseados em vizinhança ainda dependem de estratégias de busca por força bruta. Este projeto de pesquisa está fo…
Publicado em 29 de abril de 2019 - Agência FAPESP. Os dados têm valor e, se bem explorados, podem gerar benefícios políticos, sociais e econômicos. Mas, se por um lado há uma infinidade de dados disponíveis para serem coletados e trabalhados, por outro há uma imensa demanda reprimida no Brasil por profissionais da área de computação. A avaliação foi feita no dia 22 de abril, na Assembleia Legislativa de São Paulo (Alesp), por pesquisadores participantes do segundo evento do Ciclo de Palestras ILP-FAPESP 2019, que teve como tema Big data e Machine learning. O ciclo é uma parceria entre o Instituto do Legislativo Paulista (ILP) e a FAPESP.
CV Lattes
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