CV Lattes
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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
Possui graduação em Licenciatura em Matemática pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (1991), mestrado (1994) e doutorado (1998) em Matemática Aplicada pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, tendo realizado pós-doutorado na University of Utah (2008-2010) e atuado como professor visitante na New York University (2016-2018). Atualmente é professor titular na Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Ciência de Dados, Visualização, Processamento Geométrico e Matemática Aplicada. (Fonte: Currículo Lattes)
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O Centro de Ciência de Dados para a Indústria Inteligente atua como um hub de análise de dados avançados para a indústria, visando melhorar a eficiência operacional, a qualidade dos produtos, a inovação e a sustentabilidade, através da aplicação de técnicas de ciência de dados e análise de dados em processos industriais. O contacto com as indústrias será mediado pelo SENAI e operacionaliz…
Desde a década de 1970, a sociedade brasileira vive um processo de transição da ditadura militar para a democracia. Com essa transição política, esperava-se que os conflitos fossem progressivamente sendo resolvidos, reduzindo a violência. Porém, isso não aconteceu. De fato, a transição foi acompanhada por uma explosão de conflitos internos, muitos dos quais associados a crimes urbanos. Ai…
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…
Em muitas áreas das Ciências e Engenharia, imagens fornecem informações sobre problemas reais e a associação por uma máquina de um ou mais rótulos por imagem (anotação), com base nessas informações, conduz a uma decisão sobre o problema. No entanto, o aprendizado de máquina requer que o conteúdo de interesse, denominado amostra, seja manualmente isolado e identificado (rotulado) em imagen…
O workshop contará com 3 minicursos, duas palestras e seminários para discutir parcerias em pesquisa. (AU)
Este projeto visa desenvolver novas técnicas e paradigmas que contribuam para o avanço da área de visualização de dados científicos e abstratos, com ênfase no tratamento e manipulação de dados de alta dimensão, multimodais e variantes no tempo. Os novos paradigmas visuais a serem desenvolvidos deverão fornecer metáforas visuais criadas a partir de projeção multidimensional e árvores filog…
A criminalidade no Brasil apresenta desafios crescentes para a gestão pública. Dentre eles, acessar, compreender e explicar a impunidade torna-se essencial para o aprimoramento do sistema. Este projeto de iniciação científica propõe o estudo e desenvolvimento de métodos inferenciais e preditivos para análise e modelagem de dados de crimes no estado de São Paulo, com ênfase na impunidade. …
No período de 2000 a 2006, o Núcleo de Estudos da Violência da USP (NEV-USP) desenvolveu o "Estudo da Impunidade Penal do município de São Paulo" (1988-1997) no âmbito do programa CEPID/FAPESP. Essa pesquisa analisou o fluxo do sistema de justiça criminal, baseada no acompanhamento de ocorrências de homicídios desde o registro policial inicial até os inquéritos e processos judiciais ocorr…
Nos últimos anos, os estudos em criminologia têm cada vez mais considerado a infraestrutura urbana como um fator crucial que pode influenciar a ocorrência de crimes. No entanto, poucos se especializaram na análise da malha viária como possível fator determinante para incidência dessas ocorrências em certas localidades. Nesse contexto, este projeto visa apresentar uma abordagem computacion…
Uma pergunta recorrente na análise da evolução temporal de crimes é a correlação entre os Segmentos Urbanos (SU), como setor industrial, área central, regiões de alto, médio e baixo padrão, e os Tipos de Crimes (TC) mais comuns, por exemplo, homicídios, furtos, entre outros. Outra questão relevante neste contexto é entender qual tem sido a evolução criminal associada a cada segmento. A re…
Inegavelmente a situação da criminalidade em grandes areas urbanas vem tornando-se cada vez mais séria. A contribuição da ciência com métodos mais precisos e eficazes para prever e evitar ocorrências que afetem a segurança da sociedade cresce a cada dia. Aprendizado de máquina e ciência de dados têm tido um papel primordial neste contexto de segurança pública. Com o advento das redes neu…
Os padrões de crime aparecem a partir da interação entre milhões de indivíduos (por exemplo, criminosos, cidadãos, polícia) agindo em um meio (por exemplo, cidade, redes rodoviárias, bairros). Frequentemente, o comportamento coletivo dos agentes é complexo, mas moldado pelas características do meio, já que o meio limita a gama de ações possíveis que cada agente pode realizar. Estudamos co…
IA responsável é um tema altamente discutido hoje em dia. Uma das questões relacionadas a este tópico é a necessidade de entender as previsões feitas por modelos preditivos. Em particular, os modelos usados no campo da saúde e criminal precisam ser confiáveis. Em outras palavras, a precisão do modelo não é a única coisa importante a ser considerada, mas também é essencial entender o compo…
A análise de fluxos origem-destino é um problema importante que vem sendo amplamente investigado em diversas áreas científicas, em particular pela comunidade de visualização. O problema torna-se especialmente desafiador quando envolve dados massivos, exigindo mecanismos como agregação de dados e filtragem interativa para viabilizar o processo exploratório. No entanto, a agregação de dados…
O objetivo principal deste projeto de doutorado é desenvolver uma nova metodologia de previsão de crimes baseada em processamento de sinais em grafos e Deep Learning, modelando a cidade de São Paulo de uma maneira natural a nível da rua, com base não apenas em dados históricos de crimes passados, mas também em outras informações sociais e urbanas que podem melhorar as previsões. É inegáve…