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Alceu de Souza Britto Jr

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
E-mail Currículo
  • aprendizagem de máquina explorando a interação de múltiplas modais
  • Percebemos o mundo ao nosso redor de maneira multimodal. Consequentemente, os sistemas multimodais têm recebido muita atenção em Inteligência Artificial(IA). Os desafios nessa abordagem vão muito além da simples fusão de modalidades. Na prática, é relevante considerar: a) as modalidades a serem utilizadas, b) a representação de cada modalidade, c) a forma como as modalidades interagem; e d) como a aprendizagem leva em conta diferentes modalidades (individualmente ou simultaneamente). Esta proposta tem como objetivo aprimorar nossa compreensão das estratégias mencionadas acima e desenvolver novos modelos multimodais e multi-representações investigando alternativas para melhor representar e combinar diferentes modalidades em Aprendizagem de Máquina. O projeto concentra-se especificamente em pesquisar e desenvolver soluções usando modelos de predição multimodais, enfatizando a arquitetura desses modelos, novas estratégias para a geração de representações para cada modalidade e novas estratégias para a seleção/fusão de representações e modalidades considerando possíveis relações intermodais. Além disso, o projeto compreende a investigação de estratégias para aprimorar o processo de treinamento de múltiplas modalidades usando Transformers. Cada etapa do plano de trabalho tem potencial para resultar em publicações em revistas científicas internacionais qualificadas e conferências. A contribuição social do projeto está relacionada à formação de recursos humanos e ao potencial de geração de inovações tecnológicas, considerando as aplicações reais planejadas em seu escopo, que podem impactar a sociedade em termos de análise de emoções para auxiliar no diagnóstico de depressão, análise de imagens médicas, recuperação de imagens de documentos em bibliotecas digitais e segurança veicular. Por fim, esta proposta busca consolidar colaboração internacional entre a equipe brasileira e pesquisadores da École de Technologie Supérieure (ÉTS, Canadá).
  • Pontifícia Universidade Católica do Paraná - PR - Brasil
  • 28/12/2023-31/12/2025
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Alceu de Souza Britto Jr

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
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  • modelos preditivos multimodais: abordagens supervisionadas e não supervisionadas
  • Percebemos o mundo ao nosso redor de maneira multimodal. Consequentemente, os sistemas multimodais têm recebido muita atenção em Inteligência Artificial (IA). Os desafios nessa abordagem vão muito além da simples fusão de modalidades. Na prática, é relevante considerar: a) as modalidades a serem utilizadas, b) a representação de cada modalidade, c) a forma como as modalidades interagem; e d) como treinar diferentes modalidades (individualmente ou simultaneamente). Esta proposta tem como objetivo aprimorar nossa compreensão das estratégias mencionadas acima e desenvolver novos modelos preditivos multimodais e multi-representações investigando alternativas para melhor representar e combinar diferentes modalidades em Reconhecimento de Padrões e Aprendizagem de Máquina. O projeto concentra-se especificamente em pesquisar e desenvolver soluções usando modelos de predição multimodais, enfatizando a arquitetura desses modelos, novas estratégias para a geração de representações para cada modalidade (vistas) e novas estratégias para a seleção/fusão de representações e modalidades considerando possíveis relações intermodais. Além disso, o projeto compreende a investigação de estratégias para aprimorar o processo de treinamento de múltiplas modalidades usando Transformers. Cada etapa do plano de trabalho tem potencial para resultar em publicações em revistas científicas internacionais qualificadas e conferências. A contribuição social do projeto está relacionada à formação de recursos humanos e ao potencial de geração de inovações tecnológicas, considerando as aplicações reais planejadas em seu escopo, que podem impactar positivamente a sociedade em termos de análise de emoções para auxiliar no diagnóstico de depressão, análise de imagens médicas, recuperação de imagens de documentos em bibliotecas digitais e segurança veicular. Por fim, esta proposta busca consolidar colaborações internacionais já existentes com pesquisadores canadenses, franceses, alemães e belgas.
  • Pontifícia Universidade Católica do Paraná - PR - Brasil
  • 06/12/2023-31/12/2026
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