Comunicação CeMEAI
Bruno Gonçalves
Bruno Gonçalves is a Data Science fellow at NYU's Center for Data Science while on leave from a tenured faculty position at Aix-Marseille Université. He has a strong expertise in using large scale datasets for the analysis of human behavior. Since 2008 he has been pursuing the use of Data Science and Machine Learning to study human behavior. By processing and analyzing large datasets from Twitter, Wikipedia, web access logs, and Yahoo! Meme he studied how we can observe both large scale and individual human behavior in an obtrusive and widespread manner. The main applications have been to the study of Computational Linguistics, Information Diffusion, Behavioral Change and Epidemic Spreading. He is the author of 60+ publications with over 4800+ Google Scholar citations and an h-index of 28. In 2015 he was awarded the Complex Systems Society's 2015 Junior Scientific Award for "outstanding contributions in Complex Systems Science" and he is the editor of the book Social Phenomena: From Data Analysis to Models (Springer, 2015) and the author of the forthcoming book "Twitterology: The Social Science of Twitter" (Springer, 2018)".
Matthieu Cord
Matthieu Cord is Full Professor at the Computer Science Department LIP6, at UPMC-Sorbonne University/Paris/France. In 2009, he was nominated at the IUF (French Research Institute) for a 5 years delegation position. He is currently CNRS scientific advisor for INS2I. His research interests include Computer Vision, Pattern Recognition and Machine Learning. He developed several interactive learning systems for content-based image and video retrieval. He is now focusing on Machine Learning for Multimedia Processing, Deep Learning for visual data recognition, and Computational cooking. M. Cord has published a hundred scientific publications, including several recently published on deep learning (NIPS, ECCV, ICCV, CVPR). He is involved in several French (ANR, CNRS) and international projects (European IP and NoE, Singapore, Brazil, Canada) on those topics.
Eduardo Valle
Eduardo Valle is professor at the Department of Computer Engineering and Industrial Automation — DCA of the School of Electrical and Computer Engineering — FEEC at the State University of Campinas — UNICAMP.
He was also a faculty member of the RECOD Lab (REasoning for COmplex Data). He got a Ph.D in Computer Sciences at the University of Cergy-Pontoise, in 2008. He got a M.Sc. and a B.Sc., also in C.S., at the Federal University of Minas Gerais, in 2003 and 2001 respectively. He works with a talented team of researchers and students on smart services for education and health, and large-scale machine learning.
João Manuel Portela da Gama
João Gama is Associate Professor of the Faculty of Economy, University of Porto. He is a researcher and vice-director of LIAAD, a group belonging to INESC TEC. He got the PhD degree from the University of Porto, in 2000. He has worked in several National and European projects on Incremental and Adaptive learning systems, Ubiquitous Knowledge Discovery, Learning from Massive, and Structured Data, etc.
He served as Co-Program chair of ECML'2005, DS'2009, ADMA'2009, IDA' 2011, and ECML/PKDD'2015. He served as track chair on Data Streams with ACM SAC from 2007 till 2016. He organized a series of Workshops on Knowledge Discovery from Data Streams with ECML/PKDD, and Knowledge Discovery from Sensor Data with ACM SIGKDD.
He is author of several books in Data Mining (in Portuguese) and authored a monograph on Knowledge Discovery from Data Streams. He authored more than 250 peer-reviewed papers in areas related to machine learning, data mining, and data streams.
He is a member of the editorial board of international journals ML, DMKD, TKDE, IDA, NGC, and KAIS. He supervised more than 12 PhD students and 50 Msc students.
Alípio M. Jorge
Alípio M. Jorge is an associate professor at the Department of Computer Science of the Faculty of Science of the University of Porto and the coordinator of LIAAD, the Artificial Intelligence and Decision Support Lab of UP. LIAAD is a unit of INESC TEC (Laboratório Associado) since 2007. Previously LIAAD was part of LIACC. He is PhD in Computer Science by U. Porto, MSc. on Foundations of Advanced Information Technology by the Imperial College and BSc. in Applied Maths and Computer Science, currently Computer Science (U. Porto). His research interests are Data Mining and Machine Learning, in particular association rules, web intelligence and data mining for decision support. His past research also includes Inductive Logic Programming and Collaborative Data Mining. He lectures courses related to information processing, data mining, decision support and database marketing. While at the Faculty of Economics, where he stayed from 1996 to 2009, he launched, with other colleagues, the MSc. on Data Analysis and Decisison Support Systems, which he coordinated from 2000 to April 2008. He lead research projects on data mining and web intelligence. He was the director of the Masters in Computer Science at DCC-FCUP from June 2010 to August 2013. He is currently in the managing board of this MSc. course. He co-chaired international conferences (Discovery Science 2009, ECML/PKDD 05 and EPIA 01), workshops and seminars in data mining and artificial intelligence. He was Vice-President of APPIA the Portuguese Association for Artificial Intelligence. Recently responsible by the participation of INESC TEC in a project on recommendations with Porto Editora.
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Uma pesquisa comprova que mais de 28 milhões de Brasileiros convivem com uma doença conhecida como zumbido no ouvido. Conheça a pesquisa que uniu Brasil e Oriente Médio no combate a este incômodo.
Inscrições abertas para a Escola de Matemática Aplicada
Evento propõe a alunos de pós-graduação experiências na resolução de problemas reais
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O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) informa que estão abertas até o próximo dia 15 de maio as inscrições para a II Escola de Matemática Aplicada. O principal objetivo da iniciativa é apresentar um conjunto de técnicas matemáticas e de modelagem para que os participantes possam vivenciar os processos de entender, formular e resolver problemas práticos da indústria.
O público alvo são alunos de pós graduação na área de Matemática, Matemática Aplicada e Computacional e Computação.
Os cursos, que ocorrerão na semana de 3 a 8 de julho, no ICMC-São Carlos, são: Métodos Multi-Escala para a Simulação Numérica de Reservatórios de Petróleo, An Introduction To Data-Driven Modelling & Graph Clustering e Mathematical Modelling of infection dynamics.
A Escola antecede em uma semana o Workshop de Soluções Matemáticas para Problemas Industriais, que também é organizado pelo CeMEAI e traz problemas de instituições interessadas para que os pesquisadores os estudem.
Mais informações sobre a Escola de Matemática Aplicada estão disponíveis no site do evento.
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
Mais informações
Assessoria de Comunicação do CeMEAI: 3373-6609
E-mail: Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.
Seminário de Coisas Legais homenageia matemático polonês
Stefan Banach foi um dos principais estudiosos na área do século XX
O primeiro Seminário de Coisas Legais de 2017 foi apresentado pelo professor Leandro Aurichi, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos, e foi uma homenagem ao matemático Stefan Banach. Veja como foi a apresentação:
O primeiro Seminário de Coisas Legais de 2017 foi apresentado pelo professor Leandro Aurichi, do Icmc Usp, e foi uma homenagem ao matemático Stefan Banach. Veja como foi a apresentação:
Publicado por CEPID - CeMEAI em Sábado, 1 de abril de 2017
Íntegra - Palestra "Data Mining para o século XXI"
Na última sexta-feira (24), o professor João Gama, da Universidade do Porto, falou dos desafios da mineração de dados no século XXI. A palestra foi realizada no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos. Assista à íntegra da apresentação:
Na última sexta-feira, o professor João Gama, da Universidade do Porto, falou dos desafios da mineração de dados no século XXI. A palestra foi realizada no Icmc Usp. Assista à íntegra da apresentação:
Publicado por CEPID - CeMEAI em Sexta, 31 de março de 2017
CeMEAI e Petrobras firmam convênio
Parceria resultará novas tecnologias nos reservatórios do pré-sal
Um convênio recém firmado entre o Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CEPID-CeMEAI) e a Petrobras irá resultar no desenvolvimento de novos métodos computacionais para a simulação da produção de petróleo nos campos do pré-sal brasileiro.
Segundo o coordenador do projeto, Fabrício Simeoni de Sousa, os campos do pré-sal brasileiro são bastante profundos. As reservas de petróleo descobertas na região do litoral de Santa Catarina ao litoral do Espírito Santo, por exemplo, podem estar em camadas de 5 a 7 mil metros de profundidade abaixo do nível do mar, com aproximadamente 700-800 quilômetros de extensão por 150-200 quilômetros de largura, podendo alcançar mais de 1 km de espessura.
Fabrício também explica que neste tipo de reservatório, óleo, água e gás estão presos nos poros (espaço vazio) da rocha o que dificulta a extração. Para que sejam extraídos, é necessário “despressurizar” o sistema reservatório e esperar que os fluidos sejam deslocados até os poços produtores, ou, como segunda opção, utiliza-se muitas vezes injeção de água para pressurizar e deslocar o óleo num sistema “pistão”, e por último, injeta-se compostos químicos ou mesmo polímeros para aumentar a mobilidade dos fluidos dentro do sistema poroso e facilitar sua extração nos poços. Ao primeiro procedimento dá-se o nome de recuperação primária ou natural; ao segundo, recuperação secundária ou improvisada e ao último, recuperação terciária ou melhorada. Independentemente do mecanismo de recuperação, a resposta dinâmica do sistema reservatório sobre os vários componentes envolvidos (água, óleo e gás) ante a variação de pressão é chamada de escoamento multifásico.
“Assim, a simulação computacional de escoamentos multifásicos em reservatórios irá permitir aos engenheiros e geocientistas definirem as melhores estratégias para otimizar em espaço e tempo a alocação de poços, as vazões de produção e injeção e o dimensionamento do sistema submarino e de plataformas ao longo do tempo de vida do campo”, explicou.
O problema – A simulação computacional eficiente – rápida e precisa – do escoamento multifásico nos reservatórios do pré-sal apresenta novos desafios, ligados aos problemas computacionais de grande porte, que não são resolvidos adequadamente por simuladores comerciais disponíveis no mercado. Estes simuladores, que foram desenvolvidos com o objetivo de realizar simulações numéricas de modelos 3D de reservatórios consideravelmente menores que os encontrados no pré-sal, são muito lentos quando utilizados em modelos de reservatório do pré-sal. As dimensões destes reservatórios levam a modelos computacionais muito maiores, escalonando a quantidade de incógnitas a serem resolvidas, de centenas de milhares para bilhões. Problemas dessa ordem de magnitude só podem ser resolvidos em paralelo em equipamentos de computação de alto desempenho, como o cluster Euler, adquirido via FAPESP recentemente pelo CEPID-CeMEAI. “Os novos simuladores devem fazer uso de métodos numéricos inovadores, capazes de tirar proveito de arquiteturas computacionais de última geração, permitindo a simulação eficiente de problemas de recuperação de petróleo de grande porte”.
Desafios – Um dos desafios da pesquisa é avançar com a fronteira do conhecimento científico em métodos numéricos especializados para lidar com fenômenos que envolvem diferentes escalas de grandeza como acontece no problema da simulação de reservatórios de petróleo. “Para se ter uma ideia da diferença destas escalas, enquanto os reservatórios de petróleo do pré-sal possuem centenas de quilômetros de extensão, os poros de rochas onde o petróleo é normalmente encontrado, possuem diâmetros que podem chegar a poucos micrômetros (milésimos de milímetro). Essa diferença brutal de escalas de comprimento leva a uma série de desafios na modelagem matemática e computacional do problema, que devem ser atacados durante o desenvolvimento deste projeto”, explica o pesquisador.
Resultados – As negociações começaram em 2014 e o projeto foi iniciado em dezembro de 2016. O convênio estipula prazo de quatro anos para que os resultados sejam apresentados. Há participação dos pesquisadores do ICMC/USP Roberto F. Ausas e Gustavo C. Buscaglia, e colaboração de Eduardo Abreu, do IMECC/UNICAMP, além de uma colaboração internacional com o prof. Felipe Pereira, da University of Texas at Dallas – especialista em métodos numéricos multiescala para escoamentos em meios porosos. “Temos uma equipe de pesquisadores altamente qualificados e já possuímos alunos alocados ao projeto. A expectativa é de uma boa interação com a equipe técnica da Petrobras hoje atuando no Centro de Pesquisa da Petrobras (CENPES). Esta será uma excelente oportunidade de interação com problemas industriais atuais e relevantes para o desenvolvimento do país. Acredito que essa realização só vem trazer benefícios para o CeMEAI e ICMC/USP, e os resultados são muito promissores para o aprimoramento das técnicas de produção praticadas atualmente pela Petrobras”, concluiu.
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.
Sobre a Petrobras
Empresa de capital aberto, cujo acionista majoritário é o Governo do Brasil, sendo, portanto, uma empresa estatal de economia mista. Com sede no Rio de Janeiro, opera em cerca de 25 países, no segmento de energia, prioritariamente nas áreas de exploração, produção, refino, comercialização e transporte de petróleo, gás natural e seus derivados.
Instituída em 3 de outubro de 1953, deixou de monopolizar a indústria petroleira no Brasil em 1997, mas continua a ser uma importante produtora do produto, com uma produção diária de mais de 2 milhões de barris (320 mil metros cúbicos). A Petrobras é líder mundial no desenvolvimento de tecnologia avançada para a exploração petrolífera em águas profundas e ultraprofundas.
Raquel Vieira- Comunicação CeMEAI
Mais informações
Assessoria de Comunicação do CeMEAI: (16) 3373-6609
E-mail: Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.