CV Lattes
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Universidade de São Paulo (USP). Centro de Inovação da USP (INOVA) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
é Professor Titular da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (Dept. Engenharia Mecatrônica) desde 2007, tendo ingressado na Escola Politécnica em 1990. Possui graduação em Engenharia Elétrica Modalidade Eletrônica pela Universidade de São Paulo (1989), mestrado em Engenharia pela Universidade de São Paulo (1991), Phd pela Carnegie Mellon University (1997), Livre-docência pela Universidade de São Paulo (2003). É diretor do Centro de Inteligência Artificial USP/IBM/FAPESP (c4ai.inova.usp.br). Foi coordenador da comissão de inteligência artificial da SBC, Associate Editor do Int. Journal on Approximate Reasoning, Associate Editor do Artificial Intelligence Journal, e Associate Editor do Journal of Artificial Intelligence Research, bem como Area Chair da Int. Joint Conf. on Artificial Intelligence e Program Chair da Conf. on Uncertainty in Artificial Intelligence. Pesquisas focam em aprendizado de máquina e processos de decisão sob incerteza, incluindo representação de conhecimento e aprendizado (tópicos: inteligência artificial, redes bayesianas, conjuntos de probabilidade, modelos estatísticos gráficos). Pesquisador associado do Inova USP, foi chefe de departamento de Engenharia Mecatrônica e Sistemas Mecânicos e presidiu a comissão de graduação da Escola Politécnica. (Fonte: Currículo Lattes)
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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 objetivo deste projeto é desenvolver técnicas para inferência e aprendizado de programas lógico-probabilísticos, visando a indução automática e escalável de regras probabilísticas a partir de grandes bases de conhecimento. Estas técnicas têm aplicação em busca e recuperação de informações, diagnóstico automático, sistemas de decisão e recomendação - aplicações que se beneficiam de bases…
Das possíveis formas de raciocínio que um agente racional pode utilizar, o raciocínio lógico e as inferências probabilísticas estão entre as que recebem maior destaque na prática, sendo incorporadas em modelos e em programas de computador para a realização das mais diversas tarefas. No entanto, as interações possíveis entre estas formas de raciocínio ainda não são muito bem compreendidas,…
As atividades de pesquisa desenvolvidas no Centro de Inteligencia Artificial exigem consideravel substrato de tecnologia de informac'ao. O bolsista ficara baseado na sede do Centro de Inteligencia Artificial (InovaUSP, campus Butanta da Universidade de Sao Paulo) e continuará o trabalho de um bolsista TT4 anterior, Renato Lui Geh (cuja bolsa ocorreu dentro da quota de bolsas do Centro de …
O trabalho a ser desenvolvida pelo bolsista TT-4 está associado a um projeto de pesquisa focado no desenvolvimento de raciocínio neuro-simbólico, em especial modelos de linguagem e tecnologias associadas, capazes de habilitar agentes conversacionais com a habilidade de adquirir conhecimento orientado a domínio e aplicá-lo em contexto de interação com usuário via diálogos.Em particular, ex…
O objetivo desta pesquisa é desenvolver uma metodologia que permita detectar certos padrões de argumentação em textos, como modus ponens, modus tollens e silogismos. Para isto, combinarei recursos da lógica e da teoria da argumentação com técnicas da linguagem de processamento natural e modelos de redes neurais. A metodologia se baseará em aprendizado supervisionado, a ser treinado em doi…
O conceito de consciência, amplamente entendido como experiência subjetiva, vem recebendo atenção crescente na filosofia e nas ciências cognitivas. Essencialmente, mesmo que a consciência nunca seja implementada em máquinas, os humanos serão forçados a adotar uma postura sobre a questão da consciência da máquina - como as máquinas inteligentes avançadas serão tratadas? Serão vistas como a…
Publicado em 16 de outubro de 2019 - Agência FAPESP. A inteligência artificial tem avançado exponencialmente nos últimos anos e diversas aplicações práticas têm surgido em todo o mundo. O apoio à pesquisa e à formação de recursos humanos nessa área da Ciência da Computação nas últimas décadas permitirá ao Brasil, agora, avançar e até mesmo liderar inovações em setores como agropecuária e exploração de petróleo em alto mar. A avaliação foi feita por especialistas que participaram do lançamento do Centro de Pesquisa em Engenharia (http://www.fapesp.br/cpe) em Inteligência Artificial, financiado pela FAPESP em parceria com a IBM. O evento foi realizado no dia 4 de outubro, durante o “IBM Research Brasil Colloquium 2019 – os caminhos para IA no Brasil”. Na ocasião, a Universidade de São Paulo (USP) foi anunciada como a instituição parceira e sede do novo CPE.