Andre Sih Uzeda

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Produções bibliográficas

• Sih, Andre ; Tania B. e Silva ; Carlton A, Taft . Study of the Structure-Activity Relationship for Theoretical Molecular Descriptors Using Density Functional Theory and Chemometric Methods in Cannabinoid Metabolites. International Journal of Quantum Chemistry , v. 108, p. 2530-2539, 2008.

• Sih, Andre . Maximizando a Rentabilidade no Mercado de Seguros. Revista Oficial do Instituto de Resseguros do Brasil (IRB-Brasil Re), Rio de Janeiro, Brasil, 01 jul. 2002.

• Sih, Andre . Modelling Risk Project Management with Fuzzy Logic. Technical Notes in Computational Intelligence, ICA.

• Sih, Andre . R&D Metrics for Strategic Planning. SNPTEE.

Projetos de pesquisa

• 2018 - Atual

  Sistema inteligente para tratamento de denúncia de fraude (SIDF), Descrição: O objetivo principal desse estudo é desenvolver um sistema integrado para captar, potencializar, filtrar e valorar denúncias de fraudes (furto de energia) feitas por qualquer cidadão na área de concessão da Light. --> Captar - aplicativo multiplataforma para identificar, localizar e registrar a denúncia; --> Localizar - a solução deve localizar a unidade consumidora denunciada por meio de uma sugestão inteligente de endereços pelo lado da aplicação e um cruzamento com outros indícios de fraude; --> Potencializar e filtrar - cruzar as denúncias com outros indícios de fraudes (queda de consumo, anomalias na leitura e consumo comparado com vizinhos) estimando que tem maior probabilidade e quais devem ser descartadas; --> Valorar - Algoritmo para gerar uma estimativa de energia recuperada para cada denúncia. Denúncias de maior valor e maior probabilidade serão priorizadas na inspeção em campo.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Andre Sih Uzeda - Coordenador / Thiago Cazes - Integrante.

• 2018 - Atual

  Sistema de detecção de fraude por meio de Random Forest, Descrição: O objetivo principal desse projeto é o estudo e desenvolvimento de um algoritmo baseado em múltiplas árvores de decisões (usando como base uma técnica de inteligencia artificial denomimada de Random Forest) para analisar os dados históricos de combate a furto de energia e criar regras, de maneira automáticas, com o objetivo de identificar potencias consumidores fraudadores ou com anomalias de consumo que indiquem irregularidades.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Andre Sih Uzeda - Integrante / Thiago Cazes - Coordenador.

• 2009 - 2010

  Mensuração de Retorno Técnico-Econômico de Projetos de Pesquisa & Desenvolvimento, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Andre Sih Uzeda - Coordenador., Financiador(es): LIGHT Serviços de Eletricidade - Outra.

Prêmios