Inteligência Computacional
Sistema analisa e apresenta opinião pública em redes sociais
Trabalho é coordenado pelo pesquisador do CeMEAI Rodrigo Mello
Sistema analisa e apresenta opinião pública em redes sociaisQuais assuntos são mais relevantes nesse momento nas redes sociais? O que os usuários estão falando sobre esse assunto? Uma ferramenta desenvolvida no Icmc Usp e coordenado por um pesquisador do CEPID - CeMEAI faz análises online de conteúdos postados por esses usuários e pode ajudar a resumir a opinião pública a partir dessas manifestações. Entenda:
Publicado por CEPID - CeMEAI em Terça-feira, 21 de novembro de 2017
Conhecer a opinião pública por intermédio de hashtags e assuntos de interesse social, saber qual sua influência e como analisá-la em relação aos sentimentos, novidades, palavras mais relevantes e geolocalização de mensagens publicadas em tempo real são alguns dos objetivos do projeto TSViz. Do termo Time Series Visualization, este trabalho que tem a coordenação do professor Rodrigo Mello, do Departamento de Ciências de Computação (SCC) do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos visa a análise online de conteúdo textual publicado por usuários na Internet.
Contando com o apoio do CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico) e da FAPESP (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo), por meio do CEPID-CeMEAI, a pesquisa tem sido desenvolvida com a proposta de trazer à tona uma análise de mensagens publicadas em redes sociais, com o intuito de apoiar pesquisadores, interessados e especialmente eleitores em relação a assuntos de interesse público.
A equipe é formada pelos professores Ricardo Araújo Rios – da Universidade Federal da Bahia e Paulo Aristarco Pagliosa – da Universidade Federal do Mato Grosso do Sul. O aluno de engenharia da computação Caio de Sá Lopes desenvolveu o site.
“Trabalhei na análise dos dados e desenvolvi essa metáfora visual, ou seja, de fazer gráficos, nuvem de palavras, fazer o mapa de calor, entre outros analisadores que permitem que os usuários explorem a ferramenta de uma maneira fácil e prática”, comentou o aluno.
O trabalho teve início em 2013 com o processo de impeachment da presidente Dilma Rousseff. Segundo Rodrigo Mello, as manifestações nas ruas e redes sociais trouxeram um questionamento pessoal sobre como o seu trabalho poderia contribuir neste contexto político do país.
Utilizando o aprendizado de máquina e séries temporais, o Twitter passou a ser a fonte de pesquisa com o objetivo de analisar dados e informações em um total de 16 análises inicialmente possíveis.
“Nossa principal contribuição quando nos referimos ao usuário final é que ele tenha acesso a opinião das pessoas sem passar pela grande mídia e que possam, entre outras finalidades, tomar decisões mais claras sobre votação, projetos discutidos na Câmara ou Senado, por exemplo. Fora deste contexto, é possível aplicar a ferramenta em empresas com análises como campanhas de marketing pra citar uma aplicação. Estamos agora, ampliando as análises para outras redes, além o Twitter”, explicou.
Sobre o CeMEAI
O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP.
O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em quatro áreas básicas: Otimização Aplicada e Pesquisa Operacional, Mecânica de Fluidos Computacional, Modelagem de Risco, Inteligência Computacional e Engenharia de Software.
Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar, IMECC-UNICAMP, IBILCE-UNESP, FCT-UNESP, IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.
Raquel Vieira - Comunicação CeMEAI
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Assessoria de Comunicação do CeMEAI: (16) 3373-6609
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Algoritmo auxilia no controle de plantas invasoras no Estado de SP
Estudo apoiado pelo CeMEAI mostrou-se mais eficiente que a literatura existente
Um trabalho desenvolvido na USP - Universidade de São Paulo em São Carlos busca, utilizando a computação, erradicar espécies de plantas consideradas invasoras por devastar a biodiversidade nativa. Entenda como a pesquisa funciona:
Publicado por CEPID - CeMEAI em Quinta, 1 de junho de 2017
Erradicar espécies de plantas consideradas invasoras por devastar a biodiversidade nativa é também um desafio para a computação, e é que foi encarado pelo aluno de doutorado Luís Paulo Faina Garcia, orientado pelo professor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC-USP) e pesquisador do CeMEAI, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho.
Eles trabalharam em colaboração com uma pesquisa do aluno de doutorado do Departamento de Hidráulica e Saneamento da USP/São Carlos - Augusto Hashimoto de Mendonça - que tinha como principal objetivo identificar áreas potenciais para a invasão destas espécies no Estado de São Paulo e identificar os fatores ambientais que podem inibir ou estimular o processo de invasão por meio de modelos de nicho ecológico. Estes modelos relacionam pontos de ocorrência das espécies (ausência ou presença) e características ambientais e ecológicas para predizer a suscetibilidade de invasão em um determinado local.
“Os pontos de ocorrência das espécies invasoras foram registrados no entorno e no interior de unidades de conservação por meio de um GPS de alta precisão, descrevendo as características da população invasora e classificando a vegetação natural local, o estado de conservação do ecossistema e a localização do ponto na paisagem. Ocorre que, pela natureza dos pontos registrados, os dados podem ser considerados dados de probabilidade de presença ou ausência. Ou seja, um ponto de presença pode ser na realidade uma falsa presença, quando a espécie, por exemplo, se estabeleceu em uma área com condições inadequadas para o seu desenvolvimento por conta de algum evento ou distúrbio passado. Da mesma forma, uma ausência pode vir a ser uma falsa ausência uma vez que esses pontos foram registrados em áreas suscetíveis para o estabelecimento da espécie, mas a espécie encontra-se ausente porque ainda não ocorreu um evento de dispersão. A ocorrência de falsos pontos é indesejável, pois precisamos garantir a qualidade dos modelos gerados nesses dados para poder predizer com qualidade novos pontos de possíveis presença e ausência dessa espécie.”, explicou Augusto.
“A proposta de interação com o CEPID-CeMEAI tinha como foco a possibilidade de usar uma das bases de dados da espécie Hedychium coronarium, popularmente chamada lírio do brejo, para testar a técnica de detecção de ruídos. O objetivo era identificar os possíveis pontos ruidosos pela natureza dos dados ambientais”, disse Augusto.
A pesquisa detectou 267 registros de ocorrência da espécie no Estado de São Paulo.
“O nosso trabalho foi basicamente selecionar de forma automática as melhores técnicas de detecção de ruído baseadas em algoritmos de aprendizado de máquina e mineração de dados e aplicar essas técnicas para detectar as amostras ruidosas nesses dados. Com o subconjunto de amostras que estes algoritmos retornaram foi possível realizar uma análise aprofundada pelo especialista [Augusto] com o objetivo de validar falsas ausências e presenças da espécie”, observou Luís Paulo.
Ainda segundo ele, o algoritmo encontrado para este problema específico mostrou-se mais eficiente do que os algoritmos descritos na literatura até o momento.
“A principal contribuição no âmbito da computação foi comprovar que a técnica proposta foi mais eficiente em detectar os dados ruidosos do que as técnicas disponíveis na literatura para esse tipo de problema. No âmbito ecológico, as contribuições podem ser ainda mais relevantes, uma vez que os resultados podem indicar áreas suscetíveis e não suscetíveis à invasão. Na prática, os mapas de suscetibilidade de invasão podem identificar áreas sensíveis para a conservação da biodiversidade, orientando assim, políticas e ações voltadas para evitar ou controlar o processo de dispersão da espécie. Os modelos de nicho ecológico também permitem identificar os principais fatores ambientais associados com a invasão de determinada espécie, contribuindo para esclarecer ainda mais o processo de invasão.”
De acordo com o orientador, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, qualquer problema de classificação que necessitar de detecção de ruídos, o algoritmo de Luís Paulo poderia ser aplicado. “Poderíamos aplicar este algoritmo na medicina e contribuir com a redução de diagnósticos incorretos, por exemplo. Este trabalho tem um viés social muito importante e pode contribuir para melhorias no meio ambiente não apenas no Estado de São Paulo, mas em outros locais do mundo. Os resultados desta pesquisa foram divulgados por intermédio de renomadas publicações da área”, concluiu André.
Sobre o CeMEAI
O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP.
O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em quatro áreas básicas: Otimização Aplicada e Pesquisa Operacional, Mecânica de Fluidos Computacional, Modelagem de Risco, Inteligência Computacional e Engenharia de Software.
Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar, IMECC-UNICAMP, IBILCE-UNESP, FCT-UNESP, IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.
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Pesquisadores desenvolvem ferramenta que faz aplicações automáticas em bolsas de valores
Estudo é realizado em parceria com o CeMEAI
Fazer aplicações na bolsa de valores é uma escolha arriscada. Vários fatores influenciam nas altas e quedas das ações e muito dinheiro pode ser perdido. Porém, uma ferramenta desenvolvida por professores da Universidade Federal de Alfenas e do Icmc Usp leva todos esses fatores em consideração e faz as aplicações automaticamente. Entenda: https://goo.gl/i8Ttw6
Publicado por CEPID - CeMEAI em Quinta, 11 de maio de 2017
Fazer aplicações na bolsa de valores é uma escolha arriscada. Vários fatores influenciam nas altas e quedas das ações, e, principalmente em momentos de instabilidade econômica, muito dinheiro pode ser perdido.
Um estudo desenvolvido por pesquisadores da Universidade Federal e Alfenas (Unifal) e do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) criou uma ferramenta que leva todos esses fatores em consideração e faz aplicações automáticas na bolsa de valores.
“Temos alguns parceiros acadêmicos. A Universidade Federal de Minas Gerais já utilizou o simulador, a Unifal o utiliza frequentemente, o Instituto Federal do Sul de Minas também e agora a USP. O sistema está totalmente aberto para a academia”, conta Humberto Brandão, professor da Unifal e responsável pela pesquisa.
Os estudos são supervisionados pelo professor André Carvalho, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos e pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI). “Conheci o Humberto há alguns anos, em uma banca da qual estávamos participando. Ele viu os trabalhos feitos aqui na área de aprendizado de máquina, que são programas que aprendem automaticamente a partir dos dados. Nesse trabalho dele, cai feito uma luva a ideia de usar aprendizado de máquina”, explica Carvalho.
O sistema desenvolvido analisa a situação da bolsa de valores em tempo real e é autônomo a ponto de decidir, sem interferência humana, se vale a pena ou não fazer uma oferta de compra ou venda de ações, quantas ações serão negociadas e por qual preço. A ferramenta já está pronta, mas, por causa da fluidez do mercado financeiro, é necessário realizar atualizações periódicas. “Nós precisamos coletar dados todos os dias. Por isso, temos um sistema em São Paulo que fica ligado o tempo todo fazendo essa coleta de dados, e isso é importante para que a pesquisa continue tendo frutos. Dependendo de quão turbulento o mercado está, precisamos fazer essa atualização a cada 15, 20 dias”, comenta Brandão.
Outro ponto importante do simulador é que ele também leva em consideração as taxas que a bolsa de valores cobra por cada transação. “Dependendo do rendimento que você tem, ele pode ser menor que a taxa. Você pode conseguir vender uma ação por um preço mais caro do que comprou, mas a taxa pode ser maior que esse lucro. O programa vê quando vale a pena fazer uma operação de compra e venda para que o rendimento seja maior que a taxa paga”, salienta Carvalho.
Segundo Brandão, a pesquisa é interessante por utilizar conhecimentos de diversas áreas. “Ela mexe com a parte de economia, de matemática, de ciência da computação e com uma parte específica da ciência da computação, que é a inteligência artificial. Os sistemas de tomada de decisão também têm estatística envolvida”, enumera. “É um estudo interdisciplinar e envolve análise de risco, aprendizado de máquina e todas as áreas que são fortes do CeMEAI”, complementa Carvalho.
Sobre o CeMEAI
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Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar, IMECC-UNICAMP, IBILCE-UNESP, FCT-UNESP, IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.
Leonardo Zacarin - Comunicação CeMEAI
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Pesquisas resultam em pedido de patente e registro de software
Trabalhos de pesquisador do CeMEAI são na área de pulverização e enchentes
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Mais duas pesquisas que contam com o apoio do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CEPID-CeMEAI) foram oficialmente reconhecidas pela tecnologia e inovação.
Um dos trabalhos, registrado sob o nº BR1020160293537, resultou na criação de um equipamento que faz pulverizações sem depender de uma pessoa para controlá-lo. Utilizando a inteligência computacional, o VANT é monitorado por uma central eletrônica que faz todos os cálculos necessários para despejar agrotóxico em locais determinados por agricultores sem poluir o meio-ambiente.
O outro, de nº BR512016001777-5, diz respeito a um sistema que detecta enchentes e o nível de poluição em rios e córregos através de uma rede de sensores sem fio, permitindo que a população seja avisada sobre eventuais riscos.
O software, denominado e-NOE, foi registrado. Já a pesquisa com o VANT resultou em um pedido de patente. A coordenação das pesquisas é de Jó Ueyama, professor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/USP) e pesquisador do CeMEAI.
“A importância de ter um pedido de proteção concedido é que você vê a evolução das pesquisas. É um reconhecimento, o selo de que os produtos tecnológicos produzidos são de fato inovadores”, comentou Jó.
Ainda segundo ele, a patente e o registro de software facilitam a interação com o mundo corporativo, pois os produtos tecnológicos produzidos já encontram-se devidamente protegidos com a propriedade intelectual e já podem ser comercializados.
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Professor português fala de mineração de dados em palestra
João Gama, da Universidade do Porto, falou dos desafios na área no século XXI
Na última sexta-feira (24), o professor João Gama, da Universidade do Porto, deu uma palestra sobre os desafios da mineração de dados no século XXI. Gama veio ao Brasil a convite do professor André Carvalho, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos e pesquisador do CeMEAI. Veja como foi a apresentação:
Na última sexta-feira, o professor João Gama, da Universidade do Porto, deu uma palestra sobre os desafios da mineração de dados no século XXI. Veja como foi a apresentação:
Publicado por CEPID - CeMEAI em Segunda, 27 de março de 2017
CeMEAI traz especialista em fluxos de dados para palestra
Evento com Prof. João Gama, da Universidade do Porto, será nesta sexta-feira
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O CEPID-CeMEAI promoverá nesta sexta-feira, 24, às 16 horas, no auditório Fernão Stella R. Germano do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos,a palestra Data Mining para o século XXI com João Gama, professor associado na Faculdade de Economia da Universidade do Porto.
O evento discutirá a relação entre educação e inovação nas áreas cobertas pelo CeMEAI e irá apresentar os principais conceitos de fluxos de dados, ilustrados com aplicações reais.
“Entre os pontos-chave, falaremos sobre as limitações dos algoritmos atuais de aprendizado de máquinas e de mineração de dados. Os fluxos de dados são caracterizados por enormes quantidades de dados que introduzem novas restrições na concepção de algoritmos de aprendizado: recursos computacionais limitados em termos de memória, tempo de processamento e potência da CPU. Nesta palestra, serão apresentados alguns algoritmos ilustrativos projetados para levar em conta essas restrições. São identificados os principais problemas e desafios atuais que emergem na aprendizagem, a partir de fluxos de dados e apresentadas linhas de pesquisa abertas para novos desenvolvimentos”, explicou o palestrante.
O convite para dividir seus conhecimentos no Brasil foi feito pelo pesquisador André Carlos Ponce de Leon Carvalho, que tem pesquisas em colaboração com João Gama e a Universidade do Porto.
Para participar não é necessária prévia inscrição.
Sobre o palestrante
João Gama é licenciado pela Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, Portugal. Em 2000, recebeu seu Ph.D. Licenciatura em Ciência da Computação pela Faculdade de Ciências da mesma Universidade. Ingressou na Faculdade de Economia onde ocupa o cargo de Professor Associado. É também pesquisador sênior do LIAAD, grupo do INESC Porto. Trabalhou em projetos e escreveu trabalhos em áreas relacionadas à aprendizagem de máquinas, fluxos de dados e sistemas de aprendizagem adaptativa e é membro do conselho editorial de revistas internacionais em sua área de especialização.
Sobre o CeMEAI
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Professores da rede pública são capacitados em Computação e Robótica
Aulas práticas contam com kits robóticos financiados pelo CeMEAI
Com apoio do CEPID - CeMEAI, o Icmc Usp está oferecendo cursos de computação e robótica com foco na capacitação de professores do ensino médio da rede pública. Saiba mais: https://goo.gl/iJdty4
Publicado por CEPID - CeMEAI em Quinta, 16 de março de 2017
O Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, está oferecendo cursos de Computação e Robótica com foco na capacitação de professores do ensino médio da rede pública de ensino. As aulas começaram no último dia 11 de março e seguem até 27 de maio.
O curso Computação é oferecido das 8 às 12 horas com conceitos de programação, mostrando aos alunos estruturas de construção de algoritmos e de linguagens de programação.
Já o curso Robótica ocorre das 14 às 18 horas e tem como objetivo explicar como é a estrutura básica de um robô, apresentando os vários componentes que o compõe, como sensores e atuadores. Os participantes também aprendem princípios de montagem e programação de robôs, com atividades práticas usando um kit robótico que tem financiamento do CEPID-CeMEAI, via FAPESP. O curso conta também com o apoio do Centro de Robótica da USP em São Carlos (CROB).
A coordenação é da professora do ICMC e pesquisadora do CEPID-CeMEAI Roseli Aparecida Francelin Romero. “Nós queremos investir bastante na formação dos professores pra que eles possam trabalhar com seus alunos, possam criar soluções novas, metodologias novas de ensino, usando a robótica”, comentou Roseli.
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Projeto de pesquisador do CeMEAI recebe financiamento da IBM
Proposta é de inovação na área de aprendizado de máquina e inteligência artificial
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Em parceria com a IBM, uma das maiores empresas de informática e tecnologia do mundo, a Fapesp lançou, no segundo semestre de 2016, uma chamada de propostas de projetos voltados para a área de computação cognitiva.
Sistemas computacionais capazes de processar e integrar diferentes tipos de dados, aprender em grande escala, tirar conclusões lógicas com propósito e interagir com seres humanos de forma natural foram o foco da chamada.
O resultado da chamada foi divulgado neste mês de março e o projeto “Advanced Machine Learning”, que tem como responsável o professor André Carvalho, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos e pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), foi uma das propostas contempladas com o financiamento de R$ 200 mil da Fapesp e da IBM.
Além de André de Carvalho, e outros 18 pesquisadores estão cadastrados no projeto, do Brasil e do exterior. O projeto propõe a pesquisa e o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado de máquina capazes de aprender continuamente, detectando automaticamente mudanças e novidades que podem ocorrer quando novos dados são gerados. O projeto engloba ainda pesquisa e desenvolvimento de sistemas de recomendação que possam sugerir o algoritmo de aprendizado de máquina mais adequado para novos conjuntos de dados.
O projeto ainda prevê que as atividades tenham duração de dois anos.
A lista de pesquisadores participantes e a proposta completa estão disponíveis aqui.
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Pesquisa do MECAI auxilia tomada de decisões em sistemas financeiros
Software desenvolvido por aluno já pode ser comercializado para empresas de cobrança
Uma pesquisa desenvolvida por um aluno do MECAI (mestrado profissional do CEPID - CeMEAI) resultou em uma ferramenta que pode ajudar empresas de cobrança a identificarem quais clientes têm mais chances de pagar suas dívidas. Entenda: https://goo.gl/UIJx4w
Publicado por CEPID - CeMEAI em Quarta, 8 de fevereiro de 2017
Um projeto de pesquisa desenvolvido pelo aluno Luis Otte, do Mestrado Profissional em Matemática, Estatística e Computação Aplicadas à Indústria (MECAI), com orientação do pesquisador do CEPID-CeMEAI André Ponce de Leon Carvalho, resultou em uma ferramenta que já está disponível para ser utilizada por empresas de cobrança.
O desafio era descobrir e apontar perfis de clientes com potencial de bons pagadores. Segundo Otte, a maioria dessas empresas erra no sentido de não saber dar um foco às ligações de cobrança. “Muitas vezes elas focam em clientes que não vão pagar mesmo ou não tem chance de pagar e poderiam estar focando nas pessoas que teriam a chance de pagar”, disse.
O cadastro de apenas uma dessas empresas analisadas na pesquisa aponta que durante um semestre, foram feitas 39 mil ligações e recuperados somente 3% dos valores devidos pelos clientes.
Utilizando algoritmos de aprendizado de máquinas, o analista de sistemas desenvolveu um software que indica para os gestores de cobrança quais os clientes que devem ser priorizados.
“A ferramenta consegue mostrar dentro dessa grande quantidade de dados quais são os clientes que são possíveis pagadores. Para uma empresa de cobrança, esse tipo de ranking é fundamental para que ela possa trabalhar de forma mais eficaz e produtiva”, explicou.
Otte é funcionário da empresa Virgos IP Solution, de São Carlos, especialista em soluções para o mercado de call center. O software – módulo desenvolvido para a plataforma Gescob – já foi registrado e está sendo comercializado pela empresa, transferindo, desta forma, para o mercado, o conhecimento acadêmico proporcionado pelo MECAI.
“O MECAI é o único mestrado profissional do Brasil e situado no Estado de São Paulo que traz conhecimento de computação, estatística e matemática para o mercado, para as empresas e com isso, consegue gerar mais empregos no país, consegue aumentar a arrecadação de impostos e fazer com que as empresas tenham produtos com maior valor agregado porque trazem conhecimentos de ponta das universidades para os produtos delas”, concluiu o orientador André.
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Modelo matemático auxilia a entender o zumbido de ouvido
Pesquisa tenta desvendar doença que acomete cerca de 20% da população
O zumbido no ouvido atinge cerca de 20% da população mundial. No CEPID - CeMEAI, pesquisadores estudam o distúrbio para entender melhor como funciona o cérebro de uma pessoa que tem o problema e ajudar na busca por um tratamento para a doença. Entenda: https://goo.gl/pl7lM2
Publicado por CEPID - CeMEAI em Quinta, 26 de janeiro de 2017
Dados da Associação de Pesquisa Interdisciplinar e Divulgação do Zumbido (APIDIZ) demonstram que cerca de 20% da população, ou seja, mais de 28 milhões de brasileiros convivem com a doença Tinnitus, popularmente conhecida no Brasil como zumbido no ouvido.
O distúrbio é estudado em uma pesquisa desenvolvida no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/USP) pelo aluno iraniano Iman Ghodratitoostani, que é orientado pelo pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CEPID-CeMEAI), Alexandre Delbem.
Segundo o aluno, o objetivo do trabalho é ousado e caminha para construir um modelo de funcionamento do cérebro de uma pessoa que tem o problema do zumbido, com intuito de auxiliar os profissionais da área na busca pelo tratamento.
“O modelo de zumbido funcional neural supõe uma nova manifestação em pesquisa clínica. Estamos trabalhando na validação do modelo, que é proposto com base em atividades do cérebro e da rede neural, bem como as informações do cérebro que temos a partir da ressonância magnética funcional e de encefalogramas elétricos. Assim, a ideia é ir para a informação do cérebro antes, durante e depois da intervenção, a fim de descobrir o que aconteceria no cérebro como consequência dessa intervenção”, comentou Iman.
Uma equipe multidisciplinar trabalha junto com os pesquisadores, dividindo experiências e somando resultados para investigar os fatores que provocam este problema que é considerado ainda um grande desafio até mesmo para os especialistas.
“Um dos caminhos que a pesquisa tomou foi o envolvimento de profissionais de várias áreas e instituições. Desde o médico, ao cientista da computação, matemático, estatístico e outros especialistas, buscamos todos um melhor entendimento de como funciona a doença para poder fazer o melhor tratamento e melhores soluções”, disse Delbem.
Além da USP São Carlos, estão envolvidos diretamente na pesquisa o Instituto de Estudos de Ciência Cognitiva do Irã, uma empresa americana que produz aparelhos auditivos, a Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (USP) e a Universidade Federal do ABC.
O Instituto Ganz Sanchez, referência no diagnóstico e tratamento do zumbido no ouvido, é outro importante parceiro. Aliado à análise clínica já feita pelo Instituto, os pacientes que participam da pesquisa também passam por avaliações e medições feitas com os equipamentos do CeMEAI, financiados pela FAPESP.
A diretora do Centro e supervisora da parte clínica da pesquisa, Tanit Ganz Sanchez, comentou sobre as inovações e esperança que o estudo já está trazendo.
“Se considerarmos a literatura, poucas pessoas acreditam na cura. Esta pesquisa é extremamente rígida, com padrões poucos flexíveis. Normalmente, os projetos de tratamento que são mais realizados são os ensaios clínicos randomizados e na verdade, se testa uma coisa de cada vez e a gente resolveu ousadamente fazer o contrário, ir atrás de pessoas que já se curaram e ver o que elas tinham pra contar para nós, clínicos e pesquisadores. E para surpresa, a cura que aconteceu com eles, pelo menos as que nós pudemos testemunhar, são de combinações de fatores de tratamentos juntos. Temos convicção de que aparte clínica e a parte cientifica têm que interagir de uma forma melhor para que de fato possamos chegar até a cura do zumbido”, finalizou a médica.
A pesquisa já teve repercussão em publicações do país e internacionais.
Recentemente, Siamak Sani, executivo da empresa norte americana World Hearing Organization Inc., esteve no Brasil para discutir a parceria que pretende aplicar a tecnologia na produção de aparelhos auditivos.
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