| Processo: | 23/15805-6 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de maio de 2024 |
| Data de Término da vigência: | 30 de abril de 2026 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Antonio Castelo Filho |
| Beneficiário: | Victor Hugo Barella |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, AP.CEPID |
| Assunto(s): | Aprendizado computacional Aprendizagem profunda Grafos Ciência de dados |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Aprendizado de Máquina | Aprendizado profundo | Dados Urbanos | grafos | Ciência de Dados |
Resumo A análise e previsão de crimes em ambientes urbanos apresentam desafios significativos do ponto de vista da ciência de dados. Esses desafios incluem a dependência temporal dos dados, a organização natural em um grafo de ruas, uma alta granularidade (até o nível de segmentos de rua) e a natureza esparsa dos dados no tempo e no espaço. Este projeto se concentra na investigação e implementação de um modelo preditivo capaz de abordar essas complexidades. A principal abordagem adotada envolverá o uso de redes neurais espaço-temporais em grafos no estado-da-arte. Além disso, serão exploradas técnicas de interpretação de modelos, com o objetivo de analisar questões éticas relacionadas ao uso desses modelos na prevenção de crimes urbanos. | |
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