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Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Professor Titular do Departamento de Sistemas de Computação do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação na Universidade de São Paulo (ICMC-USP). Foi chefe do Departamento de 2014 a 2018 e Bolsista Produtividade 1C do CNPq. Investiga soluções computacionais para análise ou projeto envolvendo problemas do mundo real que podem ser modelados como sistemas ciber-físicos. Destacam-se aplicações multidisciplinares em áreas como: restabelecimento de energia após apagões em redes de energia de larga-escala, dinâmica de populações e projetos integrados de redes de suprimento ou atendimento aplicadas ao agronegócio, à saúde, ao meio ambiente e à assistência social. Desenvolvem-se software and hardware para lidar de forma computacionalmente eficiente com alguns desafios inerentes aos sistemas complexos: larga-escala (complexidade computacional e algoritmos de estimação de distribuição), multidimensionalidade (construção automática de modelos multivariados para diferentes tipos de dados), tomada de decisão e otimização utilizando múltiplos critérios (algoritmos evolutivos multiobjetivos) e respostas em tempo-real (paralelização usando FPGAs). (Fonte: Currículo Lattes)
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Os sistemas de Saúde formam uma estrutura complexa cuja compreensão e modelagem envolve múltiplos fatores e suas relações. A diversidade demográfica do Brasil compõe um cenário ainda mais desafiador para a Gestão em Saúde. Por outro lado, a superação deles pode produzir avanços significativos para a Saúde no Brasil e no mundo. Métodos avançados em Inteligência Artificial (IA) têm gerado d…
Esta proposta descreve um Centro de Pesquisa de Engenharia em Inteligência Artificial (IA) empenhado em conduzir pesquisas em tópicos centrais de IA e em aplicar técnicas de IA em áreas de aplicação selecionadas --- a saber, indústria de óleo e gás, agronegócios e saúde. O Centro também dará suporte a estudos sobre o impacto social e econômico da IA e conduzirá atividades de transferência…
O foco desta proposta é a transferência de conhecimento matemático para outras áreas da ciência, tecnologia e indústria, por meio de um centro de pesquisa estruturado para esse fim. Todo o conhecimento matemático é, em última análise, aplicável se não diretamente, por meio de outros conhecimentos. Em algumas áreas da matemática a aplicação é quase imediata (entretanto, a colocação em prát…
O desenvolvimento econômico e social de um país depende fortemente da eficiência do seu setor eletroenergético, visto que tal setor tem grande influência sobre a capacidade produtiva e competitiva do país em um mercado globalizado, assim como sobre o bem estar da população. O termo setor eletroenergético, neste projeto, é utilizado de forma a englobar todas as áreas envolvidas com a geraç…
A otimização multiobjetivo frequentemente representa um desafio, especialmente quando não existe uma forma paramétrica conhecida para descrever as funções objetivas em termos das variáveis de decisão. Essa situação pode ocorrer quando as funções objetivas são descritas como soluções de equações diferenciais envolvendo variáveis de decisão. Em muitos casos de importância prática, essas equ…
A proposta principal do trabalho consiste no desenvolvimento de uma estrutura para análise de confiabilidade de circuitos combinacionais utilizando Inferência Bayesiana Aproximada. Essa estrutura visa avaliar a confiabilidade de circuitos digitais, onde as saídas dependem diretamente das entradas atuais. A metodologia utiliza técnicas deinferência para estimar a probabilidade de funcionam…
Este projeto tem como objetivo desenvolver e validar uma plataforma integrada utilizando Realidade Virtual (VR), Realidade Aumentada (AR), Interface Cérebro-Computador (BCI) e Eletroencefalografia (EEG) para avaliar e melhorar as funções cognitivas em pacientes com Comprometimento Cognitivo Leve (MCI). A plataforma empregará algoritmos de Inteligência Artificial (IA) para analisar neuroma…
A otimização multiobjetivo com o uso de Redes Bayesianas para obter algoritmos de estimação de Distribuição tem sido amplamente estudada. Esse processo é iterativo, e uma etapa critica é a inferência de uma nova rede Bayesiana em cada iteração. Ao lidar com dados contínuos é simples inferir uma rede Bayesiana gaussiana, no entanto, com dados não gaussianos, a validade da rede inferida pel…
Este projeto tem como propósito abordar os desafios intrínsecos à resolução de problemas de otimização que envolvem múltiplos objetivos, particularmente em cenários onde o número de objetivos ultrapassa três. Denominado "Identificação de Conjuntos Máximos Independentes em Problemas de Otimização com Múltiplos Objetivos," o foco principal recai sobre a implementação e aprofundamento no est…
Com o avanço da Inteligência Artificial nos últimos anos, diversos modelos computacionais foram propostos com o intuito de alcançar resultados cada vez melhores. No entanto, quase a totalidade de tais modelos são treinados com apenas um objetivo e requerem computação de alto desempenho para treinamento, refinamento ou mesmo para aplicação desses modelos. Nesse sentido, este projeto organi…
Dispondo de sensores, os dispositivos robóticos para reabilitação de Acidente Vascular Cerebral descrevem o comportamento motor dos pacientes em grandezas cinemáticas e dinâmicas, as quais são pouco exploradas no contexto de aprendizado de máquina, devido ao alto custo temporal para aquisição de um volume de dados suficiente. Além disso, o estabelecimento de meios para uma avaliação quant…
Este projeto visa avaliar métodos para reduzir as desigualdades espaciais presentes no uso de dados da rede social como um proxy para fenômenos do mundo real, como chuvas e inundações. Uma estrutura metodológica para identificar padrões de atividade de mídia social em áreas urbanas será estabelecida usando uma abordagem interdisciplinar de análise multi-scale que será calibrada com dados …
O bolsista está em fase de desenvolvimento do Algoritmo de Estimação de Distribuição para Predição de Estruturas de Proteínas (PSP). Para geração de variáveis relacionadas é necessário utilizar técnicas estatísticas que consigam captar a dependência entre variáveis contínuas. Atualmente, isso está sendo realizado utilizando o método do Kernel. No entanto, tal método é computacionalmente c…