Vinay Pinto da Luz Rao

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Participação em eventos

Produções bibliográficas

• RAO, V. P. L. ; CARDOSO, D. D. ; GOMES, R. G. . Modelagem computacional de escâner de veículos utilizados em fronteiras com o uso de código nuclear MCNPX (Monte Carlo N-Particle eXtended). 2016. (Apresentação de Trabalho/Outra).

Projetos de pesquisa

• 2019 - 2019

  Previsão de Chuva Australiana a partir de Regressão Logística e Redes Neurais Completamente Conectadas, Descrição: - Analisou e implementou visualizações para um conjunto de dados estruturado proveniente de estações meteorológicas australianas, contendo diversos dados climáticos, como temperatura agregada por dia, umidade e direção do vento. - Realizou limpeza e extração de características dos dados; gerou dados sintéticos adequados para valores faltantes. - Desenvolveu diversos modelos de aprendizado profundo para previsão de precipitação de um dia, e os treinou com dados variando em conjuntos de características, quantidade, qualidade e quantidade de dados sintéticos. - Documentou métodos e resultados em detalhes; o melhor modelo apresentou acurácia de 86 no conjunto de teste, aproximando-se do desempenho de serviços oficiais de previsão do tempo.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Vinay Pinto da Luz Rao - Coordenador / Uanderson Celestino - Integrante.

• 2017 - 2018

  An effective logistic regression model for predicting potentially preventable 30-day readmissions from Structured EMR data, Descrição: - Trabalhou como pesquisador estudante visitante, aplicando aprendizado de máquina para prever o problema de readmissão hospitalar não planejada em 30 dias e superando ambos os modelos líderes e de última geração (alcançou um desempenho de 0,895 AUROC vs 0,71 do H.O.S.P.I.T.A.L. e 0,684 do L.A.C.E.).- Apresentou o trabalho no 2017 Gulf Coast Undergraduate Research Symposium e foi altamente pontuado em todas as áreas de avaliação.- Os dados consistiam em registros de saúde eletrônicos tabulares estruturados de mais de 100.000 pacientes, fornecidos por dois grandes hospitais de Londres: Barnet Hospital e Chase Farm Hospital. Incluía dados de diagnóstico na forma de códigos ICD-10-CM (que totalizam mais de 69.000 códigos diferentes), mais de 450 tipos de testes e vários dados de pacientes, como idade, localização e número de internações hospitalares anteriores.- Para melhor entender o conjunto de dados através de visualização, aplicou técnicas de agrupamento e redução de dimensionalidade: t-SNE, análise de componentes principais e escalonamento multidimensional.- Desenvolveu várias etapas de limpeza de dados, por exemplo, removendo dados de internações após a morte de um paciente.- Extraiu vários milhares de características diferentes do conjunto de dados, por exemplo, a fração de exames de sangue durante uma internação onde a contagem de hemoglobina estava fora da faixa saudável. Isso foi feito com uso frequente de codificação one-hot e agregação (por exemplo, média, contagem e fração acima do limiar).- Aplicou várias técnicas de aprendizado de máquina, por exemplo, florestas aleatórias, regressão logística e aprendizado profundo, com forte foco neste último. Iterou sobre várias arquiteturas e conjuntos de características, usando validação cruzada k-fold e busca aleatória para ajuste de hiperparâmetros.- Aplicou técnicas de seleção de características para reduzir o espaço de características de mais de 5000 para apenas 7 sem cair abaixo de um limiar de 0,890 AUROC.- Documentou o trabalho e as descobertas em detalhes, a fim de facilitar a extensão e publicação posteriores.- Continuou o trabalho na pesquisa com a Dra. Subramanian após o término formal do intercâmbio acadêmico em janeiro de 2018.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Vinay Pinto da Luz Rao - Coordenador / Devika Subramanian - Integrante., Financiador(es): Ministério da Defesa - Auxílio financeiro.

• 2015 - 2016

  Modelagem computacional de escâner de veículos utilizados em fronteiras com o uso de código nuclear MCNPX (Monte Carlo N-Particle eXtended), Descrição: Bolsista PIBIT/IME - CNPq- Usando a linguagem de programação nuclear MCNPX, simulou perfis de radiação de scanners de raios-X veiculares nos ambientes de pontos fiscais em todo o Brasil. - Construiu e compôs os componentes dos ambientes com geometria analítica, definiu suas composições químicas e ajustou adequadamente as emissões de radiação dos scanners. - As descobertas documentadas contribuíram para a compreensão das dosagens de radiação sofridas por indivíduos que trabalham próximos aos scanners em tais ambientes. - Apresentou o trabalho em formato de pôster na Semana de Ciência e Tecnologia de 2016 do Instituto Militar de Engenharia.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Vinay Pinto da Luz Rao - Integrante / Domingos D'Oliveira Cardoso - Integrante / Renato Guedes Gomes - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

Projetos de desenvolvimento

• 2015 - 2016

  Modelagem computacional de escâner de veículos utilizados em fronteiras com o uso de código nuclear MCNPX (Monte Carlo N-Particle eXtended), Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Vinay Pinto da Luz Rao - Integrante / Domingos D'Oliveira Cardoso - Integrante / Renato Guedes Gomes - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2015 - 2016

  Modelagem computacional de escâner de veículos utilizados em fronteiras com o uso de código nuclear MCNPX (Monte Carlo N-Particle eXtended), Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Vinay Pinto da Luz Rao - Integrante / Domingos D'Oliveira Cardoso - Integrante / Renato Guedes Gomes - Coordenador.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2015 - 2016

  Modelagem computacional de escâner de veículos utilizados em fronteiras com o uso de código nuclear MCNPX (Monte Carlo N-Particle eXtended), Descrição: Bolsista PIBIT/IME - CNPq. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Vinay Pinto da Luz Rao - Integrante / Domingos D'Oliveira Cardoso - Integrante / Renato Guedes Gomes - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

Prêmios