Alunos e professores da Unesp de Itapeva desenvolveram um software capaz de identificar a qualidade da madeira desde a textura, passando pelos nós, até a coloração. A nova tecnologia vai ajudar a agilizar o processo de classificação do material e, em breve, deve ser implantada nas indústrias.

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USP e UFSCar têm parceria para prevenir quedas de idosos

Projeto começou em 2013 e envolve pesquisadores do CeMEAI

Por trás da simplicidade dos testes, uma possibilidade promissora de mapear o caminhar dos idosos e prevenir as quedas, tão comuns na terceira idade. Em São Carlos, alunas de gerontologia da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) preparam os idosos para os exercícios. Eles foram selecionados na Fundação Educacional de São Carlos (FESC), onde está a Universidade Aberta da Terceira Idade (UATI).

Um dos desafios é uma caminhada de seis minutos. O percurso é de 12 metros e o objetivo é caminhar em linha reta, ida e volta, até completar o tempo. Cada passo é acompanhado e cronometrado pelas estudantes Caroline de Oliveira Silva e Patricia Bet. Na cintura, o idoso coloca o acelerômetro, um aparelho que mede a mudança de velocidade durante o trajeto. Há também outros exercícios de coordenação motora e cognitiva. No TUG (sigla de Timed Up and Go), o idoso intercala o caminhar com o sentar. Ele começa sentado e tem um percurso de 3 metros para fazer, até dar meia-volta, refazer o trajeto (mais 3m) e se sentar novamente. A primeira vez é simples assim. Na segunda, o percurso é feito com um copo de água em mãos. Na terceira vez, é preciso fazer contas de cabeça enquanto caminha. E não só isso: também é necessário trocar de bolso algumas moedas – tudo para saber o quanto a distração influencia no passo do idoso.

Os idosos também preenchem formulários de identificação e questionários para detectar indícios de perda de memória ou falta de atenção. “A gente sabe que existe um alto índice de queda em idosos e que os seus agravos são um importante problema de saúde pública. Já existem alguns estudos que usam o acelerômetro para detectar o risco de queda. Porém, são em ambientes simulados e geralmente com pessoas jovens”, diz Caroline.

Dados da Organização Mundial da Saúde mostram que, por ano, são 424 mil mortes por quedas no mundo. De 30 a 60% da população com mais de 65 anos caem uma vez ao ano, e parte dessas quedas (de 40 a 60%) termina com algum tipo de lesão. “Muitas vezes, o idoso começa a cair muito e se limita, acha que ele tem que morar com o filho para ter maior suporte. Então, se a gente tiver esse suporte propriamente na casa do idoso, possibilita a maior independência desse idoso”, comenta Patrícia.

Depois da coleta, é feita a análise dos dados. Na USP, no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC), eles são interpretados e transformados em modelos matemáticos e algoritmos. O professor do ICMC, Moacir Ponti, explica que todos os testes são convertidos em gráficos e tabelas. Os pesquisadores analisam, por exemplo, a relação intensidade/tempo. “Nós pretendemos, a longo prazo, conseguir extrair um modelo desses dados que permita acompanhar um paciente e prever se houve uma mudança no padrão do seu movimento e que poderia predispor a queda”, completa Moacir.

Quem também integra o grupo de pesquisa é o pesquisador do CeMEAI André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, da área de Inteligência Computacional. Ele explica que a ideia é fazer com que os idosos usem o acelerômetro em casa e que, em eventual mudança de padrão de caminhada, um responsável ou o próprio médico do paciente seja alertado da possibilidade da queda. Além disso, o aparelho também deve ser adaptado. “Uma coisa que o idoso nem perceba que esteja usando. Por exemplo um relógio desses mais modernos que têm funções inteligentes e que tenha o acelerômetro”, conclui André.

Para Paula Castro, professora do curso de Gerontologia e coordenadora da pesquisa na UFSCar, a longo prazo a intenção é mudar as estatísticas e introduzir o mapeamento de risco de quedas nas políticas públicas. “As intervenções do sistema público podem ser focadas em atender especificamente as pessoas que caem ou que vão cair, e, assim, melhorar o atendimento do ponto de vista de rapidez e de qualidade e diminuir os gastos com saúde pública”, conclui a pesquisadora.

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 especialmente adaptado e estruturado para promover o uso de ciências matemáticas (em particular matemática aplicada, estatística e ciência da computação) como um recurso industrial.

As atividades do Centro são realizadas dentro de um ambiente interdisciplinar, enfatizando-se a transferência de tecnologia e a educação e difusão do conhecimento para as aplicações industriais e governamentais. As atividades são desenvolvidas nas áreas de Otimização Aplicada e Pesquisa Operacional, Mecânica de Fluidos Computacional, Modelagem de Risco, Inteligência Computacional e Engenharia de Software.

Além do ICMC, o CEPID-CeMEAI conta com outras seis instituições associadas: o Centro de Ciências Exatas e Tecnologia da Universidade Federal de São Carlos (CCET-UFSCar); o Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica da Universidade Estadual de Campinas (IMECC-UNICAMP); o Instituto de Biociências Letras e Ciências Exatas da Universidade Estadual Paulista (IBILCE-UNESP); a Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Estadual Paulista (FCT-UNESP); o Instituto de Aeronáutica e Espaço (IAE); e o Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP).

Texto: Carla Monte Rey - Assessoria CEPID-CeMEAI

Fotos: João Terezani

Mais informações

Assessoria de Comunicação do CeMEAI: (16) 3373-6609

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Biometria Adaptativa: um novo jeito de avaliar a sua identidade

Projeto do CeMEAI usa computação para adaptar cadastros biométricos a mudanças de comportamento ao longo do tempo

A biometria é considerada um dos métodos mais seguros de autenticação. E vem sendo usada pela Justiça Eleitoral brasileira desde 2008 para evitar fraudes. No ano passado, 21 milhões de eleitores que compareceram às urnas foram autenticados pelas impressões digitais. Uma assinatura ou uma senha pessoal são outras maneiras de reconhecer clientes de um banco, usuários de um computador, funcionários de uma empresa. Mas não com tanta precisão. A não ser que a gente repare nos detalhes. 

Os detalhes 

Pense numa senha que você usa há tempos. Tente determinar por quantas vezes você a digitou. Provavelmente a resposta será: inúmeras. Em se tratando de senhas, parte-se do princípio de que elas são apenas de conhecimento do dono. Na teoria, deveriam ser “secretas”, pra evitar que as informações do computador ou da sua conta bancária, por exemplo, não sejam compartilhadas. Mas alguma vez você já prestou atenção em como digita esses números? O tempo que leva entre um e outro dígito, se você troca de dedo pra apertar a tecla ou algo assim? Detalhes que passam despercebidos pra muitos de nós. Mas há quem trabalhe usando esse tipo de dado como base. Pra reforçar ainda mais a nossa segurança. Porque mesmo que outra pessoa saiba os números de uma senha sua, ela dificilmente será capaz de seguir os mesmos padrões que você ao tentar usá-la.

Entre as quatro áreas de pesquisa do CEPID-CeMEAI – Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria – está a de Inteligência Computacional e Engenharia de Software. E é nessa linha que trabalha o aluno de doutorado do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos, Paulo Henrique Pisani. Ele estuda a biometria em um contexto de fluxo de dados. Usa técnicas de computação para adaptar o cadastro biométrico a mudanças que o tempo provoca nas características biométricas. Pode ser o padrão de digitar, o jeito de caminhar, o tempo de intervalo entre uma tecla e outra na hora de inserir a senha bancária.

O interesse pelo tema começou na graduação, quando Pisani trabalhava com a dinâmica da digitação. Mas a maioria das pesquisas na área não leva em conta essa mudança. “Mostro em artigos que há pessoas que mudam bastante ao longo do tempo – cada vez ficam mais distantes do modelo inicial – e se o modelo não é atualizado, o desempenho preditivo pode cair. Há outras pessoas que em um primeiro momento mudam bastante, mas depois ficam estáveis. E há outras que mudam e depois de algum tempo voltam ao comportamento que tinham no começo.”

O estudante começou a pós-graduação no ICMC em 2013 e desenvolve algoritmos e modelos de avaliação para lidar com a adaptação a essas mudanças dos usuários. “Sistemas para reconhecer o usuário pela dinâmica da digitação – que é o que mais temos trabalhado – já existem vários. Entretanto, são poucos aqueles que adaptam os modelos dos usuários ao longo do tempo”, conclui ele. Os dados usados foram fornecidos por laboratórios de universidades de outros países, como França e Estados Unidos. “É fácil eu vir aqui, coletar 10 exemplos de digitação seus em um dia. Mas é mais complicado eu ficar por um ano coletando os seus dados de digitação. Há poucos conjuntos de dados disponíveis para este tipo de análise.”, explica ainda o aluno. A previsão é de que o projeto esteja concluído em meados de 2016.

O trabalho é coordenado pelo pesquisador do CeMEAI, André Carlos Ponce De Leon Ferreira de Carvalho, que também comentou a importância do estudo. “O seu padrão de digitar e caminhar hoje é de um jeito e pode mudar porque você vai envelhecendo. Então a biometria registra o dado da pessoa agora e ‘guarda’. Quando a pessoa acessar um sistema, a máquina é programada para perceber se a pessoa é aquela que foi cadastrada ou não. Mas a ideia é dificultar ainda mais as ações de fraude, porque automaticamente você pode ajustar o modelo do usuário para acompanhar o envelhecimento da pessoa ou uma mudança de padrão de comportamento”, conclui André.

Ele também reforçou o pioneirismo da pesquisa. “Existem poucos trabalhos assim. No Brasil eu acho que este é um dos primeiros, senão o primeiro trabalho de biometria adaptativa. Teve um professor da Universidade Federal de Sergipe que fez alguma coisa parecida, mas com outro propósito”, afirmou o professor.

Além disso, o trabalho também conta com a colaboração da pesquisadora Ana Carolina Lorena, da Universidade Federal de São Paulo. Ana Carolina foi orientadora do aluno durante o Mestrado na Universidade Federal do ABC.

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 especialmente adaptado e estruturado para promover o uso de ciências matemáticas (em particular matemática aplicada, estatística e ciência da computação) como um recurso industrial.

As atividades do Centro são realizadas dentro de um ambiente interdisciplinar, enfatizando-se a transferência de tecnologia e a educação e difusão do conhecimento para as aplicações industriais e governamentais. As atividades são desenvolvidas nas áreas de Otimização Aplicada e Pesquisa Operacional, Mecânica de Fluidos Computacional, Modelagem de Risco, Inteligência Computacional e Engenharia de Software. 

Além do ICMC, o CEPID-CeMEAI conta com outras seis instituições associadas: o Centro de Ciências Exatas e Tecnologia da Universidade Federal de São Carlos (CCET-UFSCar); o Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica da Universidade Estadual de Campinas (IMECC-UNICAMP); o Instituto de Biociências Letras e Ciências Exatas da Universidade Estadual Paulista (IBILCE-UNESP); a Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Estadual Paulista (FCT-UNESP); o Instituto de Aeronáutica e Espaço (IAE); e o Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP).

Texto: Carla Monte Rey - Assessoria CEPID-CeMEAI

Fotos: João Terezani – Assessoria CEPID-CeMEAI

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Projeto da Unesp busca otimizar a produção da indústria madeireira

Mecanismo desenvolvido pela pesquisa facilita a detecção da qualidade da madeira

A indústria madeireira deve ganhar em breve um aliado para facilitar a produção. Um projeto desenvolvido na Unesp em Itapeva e coordenado por um pesquisador do CeMEAI procura melhorar diversos aspectos dos processos produtivos em empresas de pequeno e médio porte.

A NeuroWood é uma iniciativa dos professores Carlos de Oliveira Affonso e Fábio Henrique Vieira, da Unesp. Os dois são orientados por André Ponce de Carvalho, professor da USP em São Carlos e associado ao CeMEAI. A ideia principal do projeto é aprimorar a classificação da qualidade da madeira através de análises de suas imagens.

Usualmente, as indústrias contam com profissionais responsáveis por identificar, visualmente, se determinado pedaço de madeira pode ser vendido in natura ou se precisa passar por um retrabalho. O problema é que, muitas vezes, algumas subjetividades, como a fadiga ou o grau de concentração, podem atrapalhar o julgamento desse profissional e interferir negativamente no processo de produção da indústria.

O mecanismo da NeuroWood, que consiste em um programa (software) e em um conjunto de equipamentos (hardware), permite que a análise da madeira seja feita de forma objetiva e, assim, evite falhas no processo. Um pedaço de madeira é analisado por câmeras e raios laser, as imagens obtidas são enviadas ao computador e o programa determina se a madeira é do tipo A (maior qualidade), B ou C (menor qualidade). Mas como o computador aprende qual madeira é boa e qual é ruim?

Vieira explica com uma analogia. “Imagine que, em casa, você ensina uma criança que um copo de água é água. Toda vez que ela sentir sede, ela pega aquele copo de água e toma. A dificuldade aparece se, por exemplo, você coloca, no mesmo local, um copo de pinga. Para a criança, aquilo é água. É a mesma quantidade de um líquido, que também é transparente. Você precisa ensinar para ela outras características, como o odor e o gosto, e ela saberá distinguir entre água e pinga”, brinca. Para ensinar o computador, é necessário criar um banco de imagens que contenha informações sobre a qualidade das madeiras retratadas. A partir desses dados, o sistema é capaz de definir, por si só, a classificação de cada pedaço de madeira.

Segundo Affonso, o equipamento tem potencial para chegar em breve às indústrias da região de Itapeva, um dos grandes pólos nacionais de madeira. “O software já está pronto. Já é operacional. O hardware está em uma fase de um segundo protótipo. Já temos uma indústria parceira, que trabalha com a gente no desenvolvimento desse sistema”, explica. Vieira ainda conta que o nível de confiabilidade do equipamento é muito alto. “Nós chegamos a um percentual de acerto de 89% das vezes. Se pensarmos em termos de madeira, um produto bastante específico e cheio de particularidades, ficamos bastante contentes com esse resultado prévio. Quando aumentarmos o banco de dados, esse número vai subir para 95% tranquilamente”, declara.

O foco da pesquisa são as indústrias de pequeno e médio porte. “Já existem equipamentos comerciais que fazem esse processamento, mas os valores são inviáveis. Custam em torno de 300 mil euros, e isso, para o médio empresário, é proibitivo”, comenta Affonso. Segundo ele, o mecanismo desenvolvido por eles vai custar entre 1% e 5% do equipamento já existente e deve ser disponibilizado até o final deste ano.

Assista à reportagem da TV Tem de Itapetininga, afiliada da Rede Globo no sudoeste do estado de São Paulo, sobre o projeto.

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 especialmente adaptado e estruturado para promover o uso de ciências matemáticas (em particular matemática aplicada, estatística e ciência da computação) como um recurso industrial.

As atividades do Centro são realizadas dentro de um ambiente interdisciplinar, enfatizando-se a transferência de tecnologia e a educação e difusão do conhecimento para as aplicações industriais e governamentais. As atividades são desenvolvidas nas áreas de Otimização Aplicada e Pesquisa Operacional, Mecânica de Fluidos Computacional, Modelagem de Risco, Inteligência Computacional e Engenharia de Software. 

Além do ICMC, o CEPID-CeMEAI conta com outras cinco instituições associadas: o Centro de Ciências Exatas e Tecnologia da Universidade Federal de São Carlos (CCET-UFSCar); o Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica da Universidade Estadual de Campinas (IMECC-UNICAMP); o Instituto de Biociências Letras e Ciências Exatas da Universidade Estadual Paulista (IBILCE-UNESP); a Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Estadual Paulista (FCT-UNESP); o Instituto de Aeronáutica e Espaço (IAE); e o Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP).

Leonardo Zacarin – Comunicação CeMEAI

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Assessoria de Comunicação do CeMEAI: (16) 3373-6609

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Segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS), 424 mil idosos morrem em todo o mundo por causa de quedas. Entre 30% e 60% da população com mais de 65 anos cai uma vez ao ano. Parte dessas quedas (de 40% a 60%) termina em algum tipo de lesão.

Cientistas do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) da Universidade de São Paulo (SP), em São Carlos, desenvolveram um projeto que visa prevenir quedas de idosos.

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