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Projetos de Pesquisa

 

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Miguel Arjona Ramírez

Engenharias

Engenharia Elétrica
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  • aplicações de aprendizado de máquina em sistemas dinâmicos e complexos
  • Aprendizado de máquina (AM) tem chamado atenção da comunidade científica por possibilitar resolver inúmeros problemas práticos. Neste projeto, pretende-se utilizar AM em várias frentes: (a) classificação de arritmias cardíacas; (b) filtragem, equalização e mitigação de ruído em sinais caóticos; (c) processamento de sinais de voz e de áudio; (d) reconhecimento de padrões e processamento de imagens; (e) modelos gerativos para produção musical e (f) redes de difusão adaptativas. Na frente (a), pretende-se classificar arritmias cardíacas, levando-se em conta o treinamento distribuído ou centralizado. O treinamento distribuído garante a privacidade do paciente e possibilita trabalhar com grandes conjuntos de dados. Para balancear o banco de dados, pretende-se considerar data augmentation utilizando modelos gerativos como a rede gerativa adversária (generative adversarial network - GAN). Na frente (b), pretende-se usar AM para equalizar canais de comunicação em sistemas de comunicação baseados em caos, considerados como uma alternativa inovadora em problemas de comunicação ainda sem solução bem definida. Pretende-se ainda utilizar reservoir computers para melhorar a relação sinal-ruído na entrada do receptor desses sistemas e analisar a influência da filtragem linear na sua dinâmica. Na frente (c), AM será usado para explorar análise de voz, codificação de voz e de áudio, reconhecimento da fala e de outras características para obter representações adequadas desses sinais. Na frente (d), pretende-se usar AM em aplicações que exigem reconhecimento de padrões ou processamento de imagens, como é o caso de super resolução de imagens. Na frente (e), pretende-se usar modelos gerativos como a GAN para gerar música. Por fim, na frente (f), pretende-se abordar a censura e amostragem em redes de difusão adaptativas. O projeto conta com cinco pesquisadores e diversos alunos de pós-graduação da Escola Politécnica da USP.
  • Universidade de São Paulo - SP - Brasil
  • 04/12/2023-31/12/2026
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Miguel da Guia Albuquerque

Ciências Exatas e da Terra

Geociências
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  • coastsnap rs: monitoramento participativo da linha de costa por meio da ciência cidadã
  • O monitoramento costeiro é baseado na coleta de uma variedade de dados ambientais, podendo ser de curto, médio e longo prazo. Os resultados dão suporte à criação de uma base de evidências para auxiliar a comunidade acadêmica e gestores na compreensão e entendimento da dinâmica e riscos costeiros dispersos no território. Contudo, na maior parte do tempo, esse tipo de iniciativa não dialoga com a sociedade e desconsidera o conhecimento cívico. Nos últimos anos, a ciência cidadã tem crescido e oportunizado uma nova forma de partilhar o conhecimento. Trata-se de uma parceria entre moradores/usuários e cientistas na coleta de dados, e no monitoramento participativo. Nesse contexto, a presente proposta objetiva criar e fomentar uma rede de monitoramento participativo no litoral do Rio Grande do Sul, tendo o engajamento social como catalisador da ideia. Assim, através do Projeto CoastSnap, desenvolvido inicialmente na Austrália e presente em 25 países, pretendemos implantar o método em 6 localidades do litoral do Rio Grande do Sul. A proposta está pautada no monitoramento comunitário do litoral utilizando-se de fotografias que são compartilhadas através das redes sociais (facebook, instagram e twitter), por moradores e turistas que visitam as estações do projeto. O método permite o monitoramento das variações espaço-temporais da linha de costa através do georreferenciamento e vetorização das fotografias. Controlando a posição e o ângulo da câmera, é possível estabelecer as características da praia e fornecer um registro preciso da posição do litoral no momento da captura da fotografia. Além de estar em consonância com os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável (ODS 13), a proposta permitirá que cientistas-cidadãos construam um conhecimento participativo que elucidará a dinâmica ambiental dos trechos costeiros monitorados, se utilizando apenas os dispositivos móveis (smartphones) dos usuários, na construção de Políticas Públicas para o desenvolvimento humano e social.
  • Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul - RS - Brasil
  • 07/12/2023-31/12/2026
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