Pesquisadores

André Carvalho

O trabalho, desenvolvido em parceria com a Universidade de Regensburg, ao sul da Alemanha, e também pelos pós-doutorandos peruanos Edwin Talavera e Soledad Llerena, da USP-São Carlos criou, pela primeira vez, uma ferramenta computacional que, usando técnicas de aprendizagem de máquinas e ciência de dados, permite identificar interações funcionais entre os genes quando se inibe um deles com algum tipo de produto químico/medicamento.

A pesquisa irá ajudar a universidade alemã no avanço do entendimento e tratamento do câncer, mas a metodologia pode ser aplicada para se entender outros distúrbios da regulação gênica e seus respectivos tratamentos.

Atualmente, não é possível saber, por exemplo, quais genes serão afetados quando a pessoa toma um medicamento, e isso acaba levando a vários efeitos colaterais - inclusive, pode levar a algumas doenças secundárias depois. Então, identificando exatamente a correlação e que genes estão sendo afetados por uma determinada droga, pode-se reduzir e até eliminar esses efeitos.

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Pesquisadores

Rodrigo Fernandes de Mello

A ideia do projeto é criar um método que identifique a ocorrência de vazamentos em redes de distribuição de água de forma automática. O método se baseia na aplicação de técnicas de aprendizado de máquina usando os dados obtidos continuamente na rede. 

O estudo faz parte de um convênio da USP com o Departamento Autônomo de Água e Esgoto (DAAE) de Araraquara. A ideia do convênio é que o DAAE ceda os dados dos sistemas deles para os pesquisadores e, assim que os resultados forem produzidos, o sistema será disponibilizado ao Departamento.

O objetivo é que a metodologia fique aberta, disponível para quem quiser implementá-la não só na cidade de Araraquara, mas no Brasil e no mundo todo.

 

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Pesquisadores

Seiji Isotani, Prof. Ig I. Bittencourt (UFAL), Leonardo B. Marques e Rafaela V. da Rocha

A gamificação (do Inglês, gamification) é o termo utilizado para referir-se ao uso de elementos de jogos (ou design de jogos) em situações que não são um jogo. Em particular, ambientes educacionais, não são ambientes de jogos, mas que podem se beneficiar coma inclusão de elementos de jogos como forma de motivar os estudantes durante o processo de ensino e aprendizagem. O uso adequado da gamificação tem o potencial de proporcionar diversos benefícios ao aluno, incluindo maior performance e engajamento. Conduto, o seu uso inadequado pode trazes riscos como trivialização da aprendizagem e dificuldade em manter o foco de atenção. Dessa forma, neste projeto estuda-se os efeitos afetivos e didáticos relacionados ao uso de um ou mais elementos de jogos em ambientes educacionais, além de métodos para aplicar adequadamente estes elementos para auxiliar a aprendizagem individual e colaborativa. Baseado nestes estudos, ferramentas, algoritmos e técnicas de adaptação e personalização inteligente do ambiente educacional e dos elementos de jogos estão sendo desenvolvidos para que seja possível projetar a nova geração de ambientes educacionais que interagem com o aluno e oferecem o apoio necessário para o desenvolvimento de seus conhecimentos e habilidades.

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Pesquisadores

André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Paulo Henrique Pisani, Ana Carolina Lorena (UNIFESP), Romain Giot(LaBRI/Université de Bordeaux) e Norman Poh (University of Surrey).

Biometria é a ciência de reconhecer indivíduos por características fisiológicas (e.g. impressão digital, face, iris, etc) ou comportamentais (e.g. assinatura, dinâmica da digitação, voz, etc). Em vista das fraquezas da autenticação baseada em senhas, sistemas biométricos tem sido cada vez mais aplicados para evitar fraudes. As características analisadas por esses sistemas para realizar o reconhecimento devem atender a uma série de requisitos: todos os usuários tem que possuir a característica e ela deve permitir distinguir os usuários. Além disso, as características não devem variar com o tempo. Contudo, estudos recentes mostram que esse último requisito não é atendido para diversas modalidades biométricas, implicando em redução de desempenho preditivo do sistema biométrico. Para lidar com esse problema, foram propostos os sistemas biométricos adaptativos, objeto de estudo deste projeto, que adaptam os modelos dos usuários cadastrados às mudanças nas características ao longo do tempo. Com isso, há uma redução da perda de desempenho preditivo ao longo do tempo.