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Universidade Federal do ABC (UFABC). Centro de Matemática, Computação e Cognição (CMCC) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Raphael Y. de Camargo é Professor Titular da Universidade Federal do ABC (UFABC), no Centro de Matemática, Computação e Cognição. É doutor em Ciência da Computacão pelo IME/USP, mestre em Física pelo IF/USP e bacharel em Ciências Moleculares pela USP. É atualmente orientador permanente nos programas de Mestrado e Doutorado em Ciência da Computação e Neurociência e Cognição, da Universidade Federal do ABC. Atua nas áreas de: (1) Mobilidade Urbana, com ênfase no uso de métodos de Otimização e Inteligência Artificial em sistemas de transporte público, com ênfase na transição para o uso de veículos autônomos, (2) Interfaces Cérebro-Máquina, com foco em métodos de decodificação com Aprendizado Profundo, e (3) Aplicação de métodos de aprendizado de Máquina nas áreas de Saúde e Epidemiologia. Além disso, possui extensa experiência nas áreas de Computação de Alto-Desempenho e Neurociência Computacional. (Fonte: Currículo Lattes)
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O CIDADES está preocupado com um problema particular de muitos países, mas bastante contundente no Brasil e no Estado de São Paulo: a distribuição espacial da renda onde as populações mais vulneráveis moram na periferia das cidades distantes dos postos de trabalho, estudo e de uma série de atividades complementares que influenciam na sua formação. Essa preocupação se deve ao fato de que e…
A Universidade Federal do ABC (UFABC) é uma das novas universidades federais brasileiras, criada pela Lei 11.145, em 26 de julho de 2005. Por este motivo, o apoio de agências de fomento é de fato essencial para o desenvolvimento de pesquisa de em um nível de excelência. Na presente proposta, apresentamos um projeto para utilização da Parcela para Custos de Infraestrutura Institucional par…
Com o advento de diferentes classes de aceleradores, como as GPUs (Graphical Processing Units) e os Intel MICs (Many Integrated Cores), aglomerados heterogêneos, formados por diferentes tipos de aceleradores e processadores, se tornaram realidade. Estes aglomerados podem ser dedicados ou simplesmente um conjunto de estações de trabalho, distribuídas em diferentes laboratórios e que ficam …
Usuários do transporte público frequentemente utilizam algum meio de transporte para se deslocar por poucos quilômetros até acessar o sistema de transporte em massa mais próximo. Este deslocamento, denominado de última milha, costuma ser caro e ineficiente. Uma alternativa que está sendo utilizada é o uso de Vans (microtransit), que teriam como origem ou destino hubs de transporte de alta…
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O processo de classificação de estágios do sono é demorado e intensivo e requer especialistas para analisar horas de sinais de EEG. O uso de rede neurais profundas vem gerando resultados promissores, especialmente com arquiteturas convolucionais. Estas redes recebem como entrada janelas de 30s e classificam o estágio do sono naquele momento. Porém, informações contextuais, como os estágio…
O cenário em evolução da mobilidade urbana testemunhou o surgimento de sistemas de Mobilidade sob Demanda (MoD), incluindo serviços de transporte por aplicativo. Há um interesse crescente na aplicação desse conceito ao transporte público, por exemplo, para a conectividade de primeira e última milha aos hubs de transporte público por meio de soluções de como vans sob demanda. No entanto, g…
As técnicas de Alinhamento Riemanniano (RA) são consideradas métodos estado-da-arte para transferência de aprendizado entre sujeitos no paradigma de interface cérebro-máquina (BCI) de imagética motora. Na atual bolsa de iniciação científica, mostramos que as técnicas de Alinhamento Euclidiano (EA) possibilitam uma transferência de aprendizado eficiente entre sujeitos usando modelos de Apr…