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Representações intermediárias em Ciência Computacional para descoberta de conhecimento

Processo: 15/22308-2
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Temático
Vigência: 01 de novembro de 2017 - 31 de outubro de 2022
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Roberto Marcondes Cesar Junior
Beneficiário:
Instituição-sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo, SP, Brasil
Pesquisadores principais:Carlos Alberto Moreira Filho ; Luciano da Fontoura Costa
Pesq. associados:Cesar Henrique Comin ; Edson Amaro Junior ; Fernanda Bernardi Bertonha ; Marcel Parolin Jackowski ; Maria da Graca Campos Pimentel ; Roberto Hirata Junior ; Ronaldo Fumio Hashimoto ; Silvia Yumi Bando Takahara ; Valeria Meirelles Carril Elui
Assunto(s):Visão computacional  Aprendizado computacional  Processamento de imagens  Biologia de sistemas  Reconhecimento de padrões 

Resumo

Este projeto centra-se em uma estratégia unificada para descoberta de conhecimento e dinâmicas emergentes em Ciência Computacional usando representações intermediárias. As aplicações pretendidas estão em áreas caracterizadas por extrema abundância de dados, nas quais a descoberta de conhecimento implica na transição das bases de dados brutos para representações intermediárias, usualmente vetores de características e grafos, permitindo assim o emprego subsequente de diferentes métodos analíticos. Nesse contexto, os métodos de integração e transformação a serem utilizados na geração dos dados intermediários também devem garantir a qualidade e confiabilidade dos dados gerados para a representação intermediária. Os resultados da fase de análise podem influenciar tanto os métodos de integração como experimentos para nova geração de dados através de mecanismos de feedback. O presente projeto possui dois objetivos gerais: 1) desenvolver métodos originais para resolver problemas de Ciência Computacional baseadas em uma abordagem comum de representações intermediárias; 2) aplicar os métodos desenvolvidos em problemas específicos. Essa estratégia metodológica será empregada para abordar problemas específicos em áreas de fronteira da Ciência, nos quais nosso grupo tem trabalhado nos últimos anos: representações intermediárias em visão computacional e informática urbana; estudo dinâmico de redes biológicas para caracterizar os mecanismos de transição saúde-doença; desenvolvimento de ferramentas computacionais para processamento de imagens de MRI de alto campo e sua integração com dados biológicos; desenvolvimento de novas técnicas para caracterização e visualização de representações intermediárias em redes complexas dinâmicas, com aplicações em Biologia de Sistemas. (AU)