O projeto intitulado TSViz foi criado a partir da coleta de informações do Twitter e de vários posts armazenados numa base de dados. A ideia surgiu em 2013,  devido às inúmeras manifestações que ocorreram no Brasil, época em que diversos pontos de vista tomaram as redes sociais. A iniciativa foi planejada pelo Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI).

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Os androides já estão entre nós. Mas eles ainda são bem diferentes daqueles idealizados pelo filme "Blade Runner – O Caçador de Androides" (1982). Na ficção, o ano é 2019. Distinguir um androide de um humano é tarefa difícil. Eles foram criados para servir e substituir o homem em atividades de risco.

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Sistema analisa e apresenta opinião pública em redes sociais

Trabalho é coordenado pelo pesquisador do CeMEAI Rodrigo Mello

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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Trabalhos orientados por pesquisador do CeMEAI são premiados no CBIE 2017

Este é o terceiro ano consecutivo que Seiji Isotani e seus alunos recebem reconhecimento

O prêmio de melhor artigo do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE) e segundo lugar no Concurso de Teses, Dissertações e TCCs em Informática na Educação, ambos trabalhos orientados pelo pesquisador do CEPID-CeMEAI, Seiji Isotani, foram reconhecidos no Congresso Brasileiro de Informática na Educação (CBIE), realizado entre os dias 30 de outubro e 02 de novembro, na Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) em Recife, Pernambuco.

O CBIE é um evento anual da Sociedade Brasileira de Computação (SBC), que reúne mais de mil e quinhentos participantes, que busca promover e incentivar troca de experiências entre as comunidades científica, profissional, governamental e empresarial na área de Informática na Educação.

 O trabalho "Dados abertos educacionais no Brasil e sua preparação para os dados abertos na web", desenvolvido por Bruno Penteado (aluno de doutorado em Computação do ICMC/USP), Seiji Isotani (membro do CeMEAI e Professor do ICMC/USP) e Ig I. Bittencourt (Professor da UFAL) ganhou o Prêmio de Melhor Artigo do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (Trilha 2: Aspectos Teóricos,  Metodológicos e Tecnológicos na construção de Ambientes e Sistemas Computacionais para Ensino/Aprendizagem). Das 800 submissões de trabalhos no evento, 170 foram aceitos e apenas um artigo por trilha foi premiado.

A dissertação da aluna Kamila Katayama Lyra, também orientada por Seiji, com o título "Impacto do uso de infográficos como materiais de aprendizagem e suas correlações com satisfação, estilos de aprendizagem e complexidade visual" recebeu o prêmio de 2º lugar na categoria Mestrado do Concurso Alexandre Direne de Teses, Dissertações e TCCs em Informática na Educação. No total, foram mais de 20 dissertações submetidas e apenas 3 foram premiadas. 

“As pesquisas em Informática na Educação estão em plena expansão no mundo todo. Grandes universidades como MIT, Stanford e Carnegie Mellon estão engajadas na busca pela compreensão sobre como a aprendizagem mediada pelas tecnologias ocorre e como é possível desenvolver tecnologias educacionais mais adequadas, inteligentes e eficientes para facilitar o processo de construção do conhecimento humano. Os excelentes resultados obtidos nos últimos anos pelos alunos e pesquisadores do Laboratório de Computação Aplicada à Educação (CAEd) associados ao ICMC-USP e ao CeMEAI demonstram que estamos trabalhando na fronteira do conhecimento desta área, produzindo resultados de excelente qualidade, reconhecidos tanto no Brasil quanto no Exterior”, comenta Seiji. 

Em anos anteriores, 2016 e 2015, trabalhos orientados por Seiji já foram reconhecidos no Congresso. O pesquisador é também autor de um livro que ensina como disponibilizar dados abertos conectados.

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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Cada vez mais, os processos ligados à robótica e à inteligência artificial têm tomado conta da sociedade, facilitando o cotidiano das empresas e das pessoas, de uma maneira geral. E como há sempre algo novo a ser descoberto, a tendência é que as pesquisas no setor não parem. Professores e alunos da Universidade Federal de Alfenas (Unifal) estão desenvolvendo projetos que utilizam inteligência artificial no desenvolvimento de soluções para as mais diversas áreas, como a medicina, economia e até mesmo a astronomia.

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Dois sistemas de visão artificial, que usam imagens para identificar e classificar madeiras, foram desenvolvidos recentemente em São Paulo. Um deles, chamado NeuroWood, contou com pesquisadores da Universidade Estadual Paulista (Unesp), campus de Itapeva, e do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP) em São Carlos. Ele é composto por um conjunto de câmeras (webcams), um computador e um programa que diferencia a madeira em três categorias: A (excelente), B (boa) e C (rejeitada). O outro, criado no Instituto de Física da USP em São Carlos (IFSC-USP), é um método matemático que deu origem a um software capaz de determinar a espécie de árvore da qual determinada tábua provém. As duas tecnologias se destinam principalmente aos setores madeireiro e moveleiro.

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“Quanto mais interessante for o estímulo e mais simples a linguagem do conteúdo transmitido aos alunos, mais fácil eles aprendem”. O depoimento é de Márcio Fessel, durante o curso de robótica para a capacitação de professores do ensino médio, oferecido pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos. Ele é um dos 40 professores da rede pública de ensino que participaram da iniciativa realizada entre os dias 11 de março e 27 de maio no ICMC.

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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

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.

Raquel Vieira - Comunicação CeMEAI

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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, 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

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.

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

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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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.

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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.

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