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Projetos de Pesquisa

 

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Alexandre de Sá Avelar

Ciências Humanas

História
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  • os nossos passados ainda são históricos? interpelações do presente à disciplina.
  • A proposta aqui submetida parte de uma interrogação: nossos passados ainda podem ser pensados historicamente? Em outros termos, a operação historiográfica que, através das noções de distância e de prova, transformava as experiências pretéritas de homens e mulheres em história ainda continua fazendo sentido em nosso presente? As incertezas e questionamentos sobre a autoridade da história, tanto como passado transformado em matéria verificável quanto como campo disciplinar, são, sem dúvida, pertinentes. O mundo que produziu a ciência histórica – e que se caracterizava pelo primado geopolítico dos estados nacionais e pela disponibilidade do futuro como progresso – se transformou profundamente. Novas experiências e políticas do tempo são sentidas pelos nossos contemporâneos em virtude da emergência de memórias traumáticas, da aceleração temporal e de catástrofes ambientais sem precedentes. Se continuamos nutrindo interesse pelo passado, não parecemos tão seguros quanto à eficácia da história para abordá-lo. O presente projeto pretende enfrentar a complexidade dessas incertezas contemporâneas a partir de cinco eixos. No primeiro deles, a proposta será discutir como as noções de confiança e autoridade epistêmica têm se refigurado em nossa atualidade. O eixo seguinte tratará da crise contemporânea da história como uma modalidade de desdemocratização do passado. O terceiro enfrentará, partindo de alguns escritores latino-americanos, o potencial da ficção para reorganizar nossas apreensões sobre a história. O quarto enfocará como as diversas formas de negacionismo impõem problemas teóricos relevantes para disciplina histórica. Por fim, o quinto e último eixo abordará as entre história, direito e justiça tendo como base os diversos usos da noção de genocídio. Em conjunto, esses eixos permitirão mapear algumas das características do debate sobre a noção de “histórico” para designar os nossos tantos passados e as formas de apreendê-los.
  • Universidade Federal de Uberlândia - MG - Brasil
  • 05/12/2023-31/12/2026
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Alexandre Dias Porto Chiavegatto Filho

Ciências da Saúde

Saúde Coletiva
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  • estudo gas-brasil: generalização algorítmica em saúde nas cinco regiões brasileiras
  • O crescente volume de dados e os avanços na capacidade de processamento computacional têm impulsionado a aplicação de machine learning em diversas áreas. No entanto, na área da saúde o uso de algoritmos para a tomada de decisão clínica ainda enfrenta vários desafios, desde resistências culturais até limitações operacionais, como no caso da capacidade de generalização dos modelos preditivos em diferentes áreas. Em um país com alta desigualdade como o Brasil, é necessário o desenvolvimento de técnicas que permitam que algoritmos de machine learning tenham uma boa performance nas regiões mais remotas em que há menor coleta de dados. Este projeto propõe desenvolver métodos de transfer learning e transformational machine learning para avaliar a capacidade de generalização dos algoritmos preditivos mais utilizados para dados estruturados como XGBoost, lightGBM, catboost, random forests e redes neurais artificiais. Será analisado o conjunto de dados de um total de 8.477 pacientes com covid-19 coletados pela rede Inteligência Artificial para Covid-19 no Brasil (IACOV-BR), que é composta por 18 hospitais distribuídos nas cinco regiões do Brasil e cuja coleta de dados foi coordenada pelos pesquisadores desta proposta. Embora os dados considerados para este projeto se refiram a pacientes com covid-19, os métodos desenvolvidos a partir desta pesquisa poderão ser replicados para outras doenças. Os resultados do estudo serão divulgados por meio de artigos científicos, redes sociais do laboratório do grupo de pesquisa, reportagens na mídia e apresentações em congressos acadêmicos. O presente projeto é uma parceria inédita entre pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP), University of Texas – Austin (UT-Austin), Duke University, Universidade Eduardo Mondlane (Moçambique), Fundação Oswaldo Cruz (FIOCRUZ), Universidade Federal de Pelotas (UFPel), Instituto Tecnológico da Aeronáutica (ITA), Universidade Estadual da Paraíba (UEPB) e Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP).
  • Universidade de São Paulo - SP - Brasil
  • 27/12/2023-30/06/2025
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Alexandre dos Santos

Ciências Agrárias

Recursos Florestais e Engenharia Florestal
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  • monitoramento remoto de formigas cortadeiras em plantios de eucalipto em larga escala aplicado a big data espacial com o uso de computação em nuvem
  • O Brasil é um dos maiores produtores de polpa de celulose e papel do mundo e tem mais 7 milhões de hectares de florestas de eucalipto para suprir essa produção. As formigas cortadeiras são um dos maiores problemas na produção dessas florestas, pois desfolhas as plantas e reduzem a sua capacidade fotossintética. O controle dessas pragas deve ser precedido pelo monitoramento das suas populações para reduzir o custo e a quantidade de inseticida aplicada, mas os métodos de amostragem atualmente empregados necessitam de muita mão de obra e tempo, justificando o desenvolvimento de novas metodologias de monitoramento de formigas cortadeiras, mais rápidas, precisas e com menor custo. Imagens de sensores remotos são muito utilizadas atualmente no monitoramento de diferentes pragas na agricultura e florestas em todo o mundo, mas não para as formigas cortadeiras. Porém, as desfolhas causadas por essas formigas alteram a estrutura e a refletividade das plantas, permitindo a identificação das injúrias dessas formigas por meio dessas imagens. O objetivo deste projeto será o desenvolvimento de um processo operacional para o monitoramento espacial de formigas cortadeiras em larga escala com o uso de técnicas de aprendizado de máquina ou machine learning (ML) aplicadas a um big data constituído por imagens de satélite com o emprego de máquinas virtuais (VM) em ambiente de nuvem. O desenvolvimento dessa nova ferramenta tecnológica aplicada ao manejo integrado de pragas permitirá a antecipação do processo de tomada de decisão para estes insetos-praga, redundando em redução de perdas na produção, custos de controle e impactos ambientais.
  • Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia de Mato Grosso - MT - Brasil
  • 03/05/2023-31/10/2025
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Alexandre Fernandes Perazzo

Ciências Agrárias

Zootecnia
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  • estratégias de sistemas integrados de produção e conservação de forragens para o aumento da capacidade de suporte de unidades familiares do semiárido
  • A atividade agropecuária no Nordeste do Brasil é extensiva e descontínua, caracterizado por baixo nível tecnológico e dependência da vegetação da Caatinga. Isso afeta a produtividade de leite e carne devido à escassez de forragem de baixo valor nutritivo. A economia local é baseada na agricultura familiar, porém, muitos vivem em extrema pobreza. O conceito de "produção agrícola sustentável" tem ganhado destaque, impulsionando sistemas integrados de Agricultura-Pecuária-Floresta (ILPF). Esses sistemas buscam recuperar áreas degradadas e produzir de forma sustentável. No Nordeste, a pesquisa em ILPF é incipiente, mas promissora. É crucial adaptar os modelos de ILPF à região, usando estratégias específicas e plantas adaptadas. Serão conduzidos ensaios experimentais tendo como base o cultivo de 5 forrageiras perenes e duas anuais: Palma forrageira (Opuntia sp. e Nopalea sp.), Gliricídia (Gliricidia sepium), Sabiá (Mimosa caesalpiniifolia Benth), Pornunça (Manihot sp. – Euphorbiaceae), e Moringa (Moringa oleífera) em espaçamento de 2,0 m (plantas) x 3,5 m (linhas) e semeados nas entrelinhas com as culturas anuais. As forrageiras perenes serão consorciadas com Sorgo BRS Ponta Negra (Sorghum bicolor L) e Milho variedade Saboroso (Zea mays) com espaçamento de 0,5m x 0,16m para consorciação com sorgo e 0,5m x 0,25m para consorciação do milho. O experimento 02 terá plantas forrageiras provenientes do experimento 1 para produção de silagens mistas adotando a tecnologia da conservação de forragens para sistemas integrados do Semiárido. Serão 14 ensaios experimentais de silagens mistas utilizando níveis de inclusão de misturas de plantas visando fornecer soluções tecnológicas de silagens de qualidade utilizando plantas adaptados do Semiárido. As principais metas são disponibilizar para os produtores soluções tecnológicas de adoção de consórcio, e desenvolver tecnologicamente para sociedade mais de 22 modelos de silagens mistas.
  • Universidade Federal do Piauí - PI - Brasil
  • 12/12/2023-31/12/2026
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