Tiago Agostinho de Almeida

Pós-doutorado

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Projetos de pesquisa

• 2023 - Atual

  SMART NEtworks and ServiceS for 2030 (SMARTNESS), Descrição: The SMARTNESS Engineering Research Center (ERC) targets developing cutting-edge advances in communication networks and digital application services scoped in strategic areas where significant scientific and technological impacts can be achieved towards 2030, in collaboration with the cloud and networking research communities. As 5G releases roll-out and the vision on 6G is being developed, SMARTNESS's main challenge is how to engineer (i.e., design and operate) cloud computing and network infrastructures with the adequate capabilities to empower next-generation Internet services and applications. The scope of end-to-end Internet-scale services is exceptionally broad and requires contributions from various disciplines along with large capital and human resource investments. However, the ongoing digital transformation in vertical industries and a shift towards open source network softwarization and disaggregation of infrastructures at multiple levels and protocol stack layers have opened well-scoped opportunities for accelerated innovation at unprecedented entry barriers for research enterprises based on academic and industrial partnerships. Cloud computing and network infrastructures are increasingly becoming more multidisciplinary, requiring system-oriented end-to-end views that leverage advances in hardware (HW) for computing and networking, modern software (SW) architectures, machine intelligence (AI/ML), user interfaces, "as a Service'' consumption and new business models, among other engineering disciplines (e.g., energy efficiency and design for security). SMARTNESS aims at exploiting well-thought-out opportunities through a proper methodology based on the confluence of parallel research strands (RS) tailored for successful impact research and innovation at world-class levels towards the realization of challenging use cases in Internet scenarios for industry and society with a 2030 horizon view. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Integrante / VERDI, FÁBIO L. - Integrante / Christian Rodolfo Esteve Rothenberg - Coordenador / Edmundo Roberto Mauro Madeira - Integrante / Fernando José Von Zuben - Integrante / Hugo Enrique Hernandez Figueroa - Integrante / Jó Ueyama - Integrante / Maria Valeria Marquezini - Integrante / Ricardo Ribeiro Gudwin - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

• 2023 - Atual

  Modelo de predição de impactos ambientais de produtos baseado na Avaliação do Ciclo de Vida integrada à Inteligência Artificial, Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / JOÃO VICTOR ENCIDE SALLA - Integrante / DIOGO APARECIDO LOPES SILVA - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1 / Número de orientações: 1

• 2023 - Atual

  Sustainable Deep Learning for the Development of Autonomous Computational Intelligences, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Jurandy Gomes de Almeida Junior em 06/12/2023., Descrição: This project aims to develop science and technology to enable the implementation of Autonomous Computational Intelligences (ACIs). ACIs are software and hardware systems that, in combination with sensors and actuators, form intelligent entities capable of autonomously performing complex tasks in the physical or virtual world. They are capable of interacting with humans, machines and systems, such as traffic, to perform complex tasks, for instance, the delivery of products by an autonomous truck controlled by an ACI. Recently, thanks to the significant advances introduced by deep learning, neural networks have become essential towards the development of powerful ACIs. This deep learning revolution has been important to build trust in such a technology. However, the need to incorporate such knowledge in low computing power devices requires attention regarding processing speed and memory consumption. Moreover, acquiring and annotating problem-specific real-world datasets, especially in robotics and autonomous systems, is often a hard task requiring overwhelming human effort and, sometimes, specific expertise. Although the development of ACIs has advanced a lot with deep learning, it still requires cutting-edge computers to run models and process sensor data as well as expensive human annotation. Motivated by these aspects, this project proposes to investigate methods to reduce the computational and human burden of deep learning in order to enable the development of more powerful ACIs . This proposal aims to put forward a new and more sustainable pipeline for deep learning applications. The main scientific contribution will be an end-to-end pipeline that goes from data annotation and preprocessing to architecture task-wise optimization, using human knowledge to disambiguate only critical decisions.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Integrante / Jurandy Almeida - Coordenador / Thiago Oliveira dos Santos - Integrante / Alberto Ferreira de Souza - Integrante / Claudine Badue - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2023 - Atual

  Conecta 2030: Ecossistema conectado e cooperativo para detecção de pedestres em travessias, Descrição: O crescente número de acidentes em território brasileiro envolvendo usuários vulneráveis (Vulnerable Road Users VRUs), como pedestres e ciclistas, é evidenciado por diferentes estudos. Para mitigar os acidentes desta natureza, uma possível abordagem é o uso da conectividade C- V2X (Cellular Vehicule-to-Everything). Ela permite que veículos se tornem sensores dentro do contexto de cidades inteligentes e informem os elementos detectados ao seu redor por meio de uma comunicação direta entre veículos, pedestre e infraestrutura, ou ampliada utilizando o 5G. Este projeto de pesquisa propõem um sistema de detecção de VRU por meio do desenvolvimento e implementação do C-V2X, criando um ecossistema conectado e cooperativo pautado em três pilares principais: conectividade, inteligência artificial e gêmeos digitais. A inteligência Artificial tem como função identificar os elementos da mobilidade e classificá-los. A conectividade será responsável pela integração dos sensores e envio das informações em tempo real de forma confiável e segura. Isso possibilita criar um gêmeo digital do ambiente (no caso o campus modelado em realidade virtual respeitando todas as escalas e dimensões) permitindo criar situações de risco envolvendo veículos, pedestres e outros agentes da mobilidade, sem colocar em risco vidas humanas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / Luciana Aparecida Martinez Zaina - Integrante / André Carlos Ponce de Leon F. de Carvalho - Integrante / Renato Moraes Silva - Integrante / Roberto Silva Netto - Integrante / Leonardo Ferreira da Silva - Integrante / Ana Carolina Do Carmo Pedreira - Integrante / Werner Huber - Integrante., Financiador(es): Fundação de Desenvolvimento da Pesquisa - Auxílio financeiro.

• 2022 - 2024

  Productive crop field detection, Descrição: As the world population exponentially grows, the motivation to ensure enough food for everyone has brought a diversity of technologies from other industries to agriculture. The main challenge is producing more food with fewer resources using a collection of techniques known as precision agriculture. In precision agriculture, drawing crop field boundaries is an essential practice, and it allows the farmer to evaluate operating performance separately and compare different seed varieties, pesticides, and fertilizers. However, manually drawing field boundaries is often a deep time-consuming task. In this context, we propose a method to detect crop fields automatically and infer their boundaries by applying contrastive learning, an approach that achieves comparable performance to supervised deep learning methods but without requiring a massive amount of labeled samples.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / Jurandy Almeida - Integrante / Eduardo Garcia do Nascimento - Integrante / John Just - Integrante., Número de produções C, T & A: 1

• 2022 - Atual

  Discovering latent knowledge in medical papers on Acute Myeloid Leukemia, Descrição: The volume of information produced and accessed through the Internet is large and growing. The amount of information available in scientific papers follows the same trend, making manual analysis of all existing content unfeasible. Thus, several strategies and architectures for artificial neural networks have emerged to represent texts using dense vectors, called word vectors. These techniques are continually evolving and are capable of processing increasingly more significant sets of texts with less computational resources. With this, text representation models started to be created for specific knowledge areas, as is the case of PubMedBERT. Using a corpus of a single domain, the model could better capture the relationships between words. Recently, when creating representation models from prefaces of scientific papers in the field of materials science, Tshitoyan et al. (2019) observed that the knowledge of certain relationships between elements was latent. Furthermore, they demonstrated that the relationships existed in the texts years before they were discovered. In this context, this research project proposes to train word vectors from scientific papers in a specific medical field, to capture and analyze whether it is possible to obtain latent knowledge that can accelerate the discovery of new diagnoses, prognoses, and treatments.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / BRENO LIMA DE FREITAS - Integrante / MATHEUS VARGAS VOLPON BERTO - Integrante / Carolina Scarton - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de SP - Bolsa / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de SP - Auxílio financeiro.

• 2021 - Atual

  Decision-support system to recommend effective treatments for Acute Myeloid Leukemia, Descrição: Acute Myeloid Leukemia is a chronic and disabling disease. To assist with the right decisions about the treatment of patients, a prognosis is made concerning the risk of the disease in three groups: favorable, intermediate, and unfavorable. This classification is commonly used as an aid in customizing therapeutic decisions. However, the current ranking is very conservative. Patients with favorable and unfavorable risk prognoses are usually correctly identified. However, most patients are classified as intermediate risk, and it does not offer subsidies to support the specialists' decisions. Given the severity of the disease and the urgency of starting treatment, a decision-support system is needed so that specialists are provided with information to support their decisions on effective treatments. In this sense, this project proposes using machine learning and data mining techniques to generate a new predictive model using clinical and genetic data to recommend more assertive treatments.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / João Agostinho Machado Neto - Integrante / Giovanna Aguiar Castro - Integrante / Jade Manzur Almeida - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de SP - Auxílio financeiro / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de SP - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1

• 2021 - Atual

  Time-aware top-N recommender systems based on reinforcement learning, Descrição: With the constant popularization of technology, recommendation systems have become increasingly important within digital media. Its main purpose is to recommend a subset of items relevant to a specific user, helping them to discover new interests. Since the beginning of the field, a static and non-incremental approach has been common, in which algorithms are trained with a fixed database, captured in the past. However, the practical recommendation scenario operates sequentially: the system generates recommendations to the user, who immediately provides feedback. Recent studies in the area are developing models that take advantage of this continuous feature of the problem. Based on recent reinforcement learning strategies, these methods learn in an incremental manner, thus generating a recommending agent that automatically adapts to the users' interests over time. As this area of research is quite recent, it is still maturing and has many open challenges. For example, models capable of generating top-N recommendations, i.e., a list of ordered items, are practically scarce. Additionally, although reinforcement learning has, by definition, sequential temporal knowledge of interactions, little is known about the explicit use of time during training, as is done in time-aware recommenders. This research project seeks to study these open questions and propose new recommendation models based on reinforcement learning for top-N recommendation tasks. The main strategy will be the balance between exploration and diversity of the list of recommended items, in addition to the consumption of temporal attributes to increase the agents' knowledge.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / Pedro Reis Pires - Integrante / Gregório Fornetti Azevedo - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

• 2019 - 2022

  Representação Vetorial Distribuída de Itens e Usuários em Sistemas de Recomendação, Descrição: Com a crescente disponibilidade de conteúdo digital, elevada quantidade de informação e facilidade de acesso, as pessoas enfrentam uma dificuldade cada vez maior em encontrar informações relevantes. Deste problema, nasceram os sistemas de recomendação, que analisam o comportamento de usuários para emitir recomendações personalizadas de itens. Atualmente, boa parte das empresas possui alguma forma de recomendação de conteúdo em seus canais ou serviços. Ainda assim, muitos problemas da área não estão devidamente solucionados, um deles sendo a alta dimensionalidade e esparsidade que os problemas de recomendação atuais possuem. Este projeto de pesquisa apresenta um novo método de representação que tem como principal objetivo contornar o problema da alta dimensionalidade, sem comprometer o desempenho. O método proposto será uma modificação de métodos recentes da área de recomendação, que, por sua vez, são inspirados em métodos já consolidados da área de processamento de linguagem natural. A principal meta deste projeto é desenvolver uma representação vetorial com dimensionalidade reduzida que possa ser empregada na realização de recomendações personalizadas, com qualidade.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / Pedro Reis Pires - Integrante / Bruno Bevilacqua Rizzi - Integrante / Amanda Carnio Pascon - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa., Número de produções C, T & A: 4

• 2019 - 2022

  Técnicas de inteligência artificial para medidores cognitivos de energia elétrica, Descrição: O objetivo deste projeto de pesquisa é estudar e propor técnicas de inteligência artificial para analisar padrões de consumo desagregado de energia, visando oferecer soluções para a redução do consumo de energia elétrica, bem como buscar meios para aumentar a eficiência energética. Para isso, serão utilizadas técnicas de aprendizado de máquina que possam identificar padrões de consumo e prever demanda de energia dentro de uma edificação.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / Fabio Luciano Verdi - Integrante / LUZ, THAMIRES CAMPOS - Integrante / Wesley Angelino de Souza - Integrante / Arthur de Jesus Simas - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa., Número de produções C, T & A: 6

• 2018 - 2022

  Teoria de aprendizagem da leitura aplicada na representação de palavras e textos, Descrição: O aumento no volume de dados não-estruturados produzidos pela humanidade motivou a utilização de máquinas para executar tarefas que antes eram tradicionalmente realizadas por humanos, tais como tradução, transcrição, análise de opinião, entre outras. Apesar de existir dezenas de métodos de categorização de textos disponíveis, um desafio ainda em aberto é encontrar uma representação computacional capaz de capturar o significado semântico dos textos e aumentar continuamente o vocabulário, bem como evoluir o conhecimento a respeito das relações existentes entre termos e sentenças. Com os modelos de representação existentes, alterações nos padrões dos textos não são rapidamente refletidas no modelo que os representa computacionalmente. Portanto, em cenários nos quais o padrão textual é dinâmico e altera-se com frequência, os modelos de representação disponíveis demandam longo tempo e custo de adaptação. Neste contexto, com olhar para os desafios ainda existentes em PLN, este projeto de pesquisa procura estudar como os avanços na teoria de aprendizagem da leitura podem ser aplicados para melhorar a representação computacional de palavras e textos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / Akebo Yamakami - Integrante / Renato Moraes Silva - Integrante / Johannes Von Lochter - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa., Número de produções C, T & A: 8

• 2018 - 2021

  OPINANDO - Opinion Mining for Portuguese: Concept-based Approaches and Beyond, Descrição: The OPINANDO project aims at investigating issues of concept-level analysis for the Brazilian Portuguese language. We are particularly interested on three main research fronts, namely: (i) the identification of relevant texts to mine, which includes tackling text importance and filtering deceptive content; (ii) the analysis of the selected texts, performing the necessary semantic and discourse analysis and identifying subjective content and the corresponding aspects and polarities; and (iii) the synthesis of the relevant information, using text summarization and generation strategies and dealing with the related challenges in these tasks.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (5) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Integrante / THIAGO ALEXANDRE SALGUEIRO PARDO - Coordenador / Evandro Eduardo Seron Ruiz - Integrante / Oto Vale - Integrante / Maria das Graças Volpe Nunes - Integrante., Financiador(es): Universidade de São Paulo - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 3

• 2017 - 2019

  Projeto Regular FAPESP - Processo 2017/09387-6 - Modelo de representação distribuída de textos com capacidade de evoluir continuamente, Descrição: O aumento no volume de dados não-estruturados produzidos pela humanidade motivou a utilização de máquinas para executar tarefas que antes eram tradicionalmente realizadas por humanos, tais como tradução, transcrição, análise de opinião, entre outras. Apesar de existir dezenas de métodos de categorização de textos disponíveis, um desafio ainda em aberto é encontrar uma representação computacional capaz de capturar o significado semântico dos textos e aumentar continuamente o vocabulário, bem como evoluir o conhecimento a respeito das relações existentes entre termos e sentenças. Com os modelos de representação existentes, alterações nos padrões dos textos não são rapidamente refletidas no modelo que os representa computacionalmente. Portanto, em cenários nos quais o padrão textual é dinâmico e altera-se com frequência, os modelos de representação disponíveis demandam longo tempo e custo de adaptação. Nesse contexto, o cenário de textos curtos e ruidosos, comumente presente na comunicação por texto via web e smartphones, é uma das aplicações que demanda modelos incrementais, pois termos novos podem surgir o tempo todo, tais como símbolos, gírias e abreviações. Assim, este projeto de pesquisa propõe utilizar técnicas não-supervisionadas de agrupamento e redes neurais recorrentes para criar um modelo computacional de representação de texto capaz de aprender continuamente, associando novos termos a grupos de termos já conhecidos, permitindo que termos ainda não vistos tenham relevância e sejam compreendidos pelo modelo existente.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / Renato Moraes Silva - Integrante / Johannes Von Lochter - Integrante / Carlos Augusto Bossolani - Integrante / Leandro Luciani Tavares - Integrante / Pedro Reis Pires - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 8

• 2014 - 2016

  Projeto Regular Fapesp - Processo: 2014/01237-7 - Análise de Sentimento de Mensagens de Texto via Comitê de Máquinas de Classificação, Descrição: Detectar automaticamente a polaridade de mensagens é um desafio científico que tem atraído a atenção tanto do mercado quanto da academia, uma vez que sua aplicação pode ser das mais diversas, como estimar a popularidade de um candidato em seu eleitorado e inferir se um produto vem agradando seus consumidores. Além desses, analisar o sentimento expressos em mensagens também pode auxiliar as empresas a entenderem a opinião de uma grande massa de clientes a respeito de produtos comercializados, além de possibilitar que consumidores intencionados em comprar determinado produto conheçam previamente a opinião consensual de outros clientes. A necessidade de analisar inúmeras fontes diferentes com grandes volumes de opiniões estabelece um nicho para potenciais pesquisas científicas. Nesse cenário, este projeto de pesquisa propõe o desenvolvimento de um sistema de comitê de máquinas de classificação para detectar automaticamente a polaridade de mensagens de texto.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / Johannes Von Lochter - Integrante / Rafael Ferraz Zanetti - Integrante / Jhony Miller Campanha - Integrante / Dominik Reller - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 8

• 2013 - Atual

  Método de Classificação baseado na Entropia da Informação, Descrição: Estudo, modelagem, análise e implementação de um novo método de classificação baseado no princípio da descrição mais simples.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (1) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / Akebo Yamakami - Integrante / Renato Moraes Silva - Integrante / BRENO LIMA DE FREITAS - Integrante / BITTENCOURT, MARCIELE M. - Integrante., Número de produções C, T & A: 17

• 2012 - 2013

  Desenvolvimento de um Classificador para Detecção de Vazamento em Rede de Distribuição de Água Potável, Descrição: Projeto, análise e desenvolvimento de um método de detecção automática de vazamento de água em tubulações. Através de mostras de pressão e sinais sonoros da água em movimento nos canos, foi possível desenvolver um método de detecção de vazamento. Cada ponto de coleta é autônomo e envia um sinal periodicamente a um computador que processa os dados e realiza a análise. Toda vez que um ou mais vazamentos são encontrados o sistema alerta sobre o ocorrido e informa em um mapa qual é o trecho com problemas. A aplicação da tecnologia desenvolvida permite uma redução significativa no tempo de detecção de vazamentos em redes de água, além de informar com maior exatidão os trechos de ocorrências.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Integrante / Cassiano Otávio Becker - Coordenador / Liselene de Abreu Borges - Integrante / Ricardo Coração de Leão Fontoura de Oliveira - Integrante.

• 2011 - 2012

  Desenvolvimento de Método de Classificação para Geofone, Descrição: Projeto, análise e desenvolvimento de método para detecção e eliminação de ruídos em streamming de áudio de vazamento/não-vazamento coletados em tubulações de água potável, Implementação de método classificador para detecção automática de pontos de vazamento incorporado em geofone. O principal objetivo do projeto é automatizar a tarefa humana de detectar pontos de vazamento em tubulações de água e, com isso, é possível aumentar a velocidade e precisão de detecção.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Integrante / Cassiano Otávio Becker - Coordenador / Liselene de Abreu Borges - Integrante / Ricardo Coração de Leão Fontoura de Oliveira - Integrante., Financiador(es): Venturus Centro de Inovação Tecnológica - Outra.

• 2010 - 2012

  Projeto Regular Fapesp - Processo: 10/51069-2 - Soft Computing: Aplicações aos Problemas de Engenharia, Descrição: Soft Computing, também conhecido como computação flexível, é uma área de pesquisa que procura abordar problemas onde existem incertezas e imprecisões, quando a utilização das técnicas clássicas podem apresentar dificuldades. São técnicas que associam teoria fuzzy, redes neurais, computação evolutiva, sistemas inteligentes , teoria da possiblidade, entre outras. Pretendemos apresentar alguns estudos e propostas de abordagens teórica e prática, fundamentalmente de aplicações em problemas de engenharia, nos seguintes tópicos: Programação Multi-objetiva Fuzzy; Aplicação de Soft Computing em Computação; Aplicações em Problemas de Escalonamento em Job-shop; Aplicações em Problemas de Sistemas Hidrotérmicos com Múltiplos Objetivos; Problemas de Transporte Multi-Produto: Proposta de Algoritmos Heurísticos e de Decomposição; Proposta de Solução para o Problema de Redes de Transporte Multimodal com Custos Fuzzy.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (4) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Integrante / Akebo Yamakami - Coordenador / Priscila C. Berbert - Integrante / Márcia B. Carvalho - Integrante / Ricardo Coelho Silva - Integrante / Juliana Verga - Integrante / Jussara Rodrigues Ciappina - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

• 2010 - 2011

  Projeto Capes/Prodoc - Edital 029/2010 - Filtragem Adaptativa de Spams, Descrição: Proposta de um novo método de classificação de spams: MDL-CF Spam Filter. Tal método é baseado no princípio da descrição mais simples auxiliado por fatores de confidência. A patente e o registro da tecnologia desenvolvida foram devidamente depositados no INPI, além de importantes órgãos internacionais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Integrante / Carlos Alberto de Castro Junior - Coordenador., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa.

• 2010 - 2011

  Desenvolvimento de Algoritmo para Classificação de Movimento/Não-Movimento usando Acelerômetro, Descrição: Foi projetado e desenvolvido um método automático de classificação para detectar movimentos usando dados coletados por um acelerômetro. O principal objetivo desse projeto foi propor um método rápido e eficaz de alertar a movimentação de veículos sem permissão de deslocamento. Por meio do acionamento do alarme do é possível disparar a informação à seguradora de que tal veículo não está permitido movimentar-se. Com isso, por meio de um acelerômetro (tecnologia barata) instalado no veículo é possível verificar se o mesmo está ou não em movimento.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Integrante / Cassiano Otávio Becker - Coordenador / Mauricio Schiezaro - Integrante., Financiador(es): Venturus Centro de Inovação Tecnológica - Outra.

• 2010 - Atual

  Combate ao Spam em Áreas Iminentes de Propagação, Descrição: Nos últimos anos, spams têm se tornado um importante problema com enorme impacto na sociedade. A filtragem automática de tais mensagens impõem um desafio especial em categorização de textos, no qual a característica mais marcante é que os filtros enfrentam um adversário ativo, que constantemente procura evadir as técnicas de filtragem. Este projeto de pesquisa apresenta um estudo abrangente sobre o problema do spamming, principalmente em áreas iminentes de propagação como redes sociais, mensageiros instantâneos, blogs, dentre outros.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (4) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / Akebo Yamakami - Integrante / Renato Moraes Silva - Integrante / Tiago Pasqualini da Silva - Integrante / Túlio Casagrande Alberto - Integrante / Igor Santos - Integrante / GÓMEZ HIDALGO, JOSÉ M. - Integrante / EMERSON FREITAS CARDOSO - Integrante., Número de produções C, T & A: 50

• 2006 - 2010

  Projeto CNPq - Processo: 142466/2006-9 - SPAM: Do Surgimento à Extinção, Descrição: Nos últimos anos, spams têm se tornado um importante problema com enorme impacto na sociedade. A filtragem automática de tais mensagens impõem um desafio especial em categorização de textos, no qual a característica mais marcante é que os filtros enfrentam um adversário ativo, que constantemente procura evadir as técnicas de filtragem. Este projeto de pesquisa apresenta um estudo abrangente sobre o problema do spamming. Dentre as contribuições oferecidas, destacam-se: o levantamento histórico e estatístico do fenômeno do spamming e as suas consequências, o estudo sobre a legalidade do spam e os recursos jurídicos adotados por alguns países, a análise de medidas de desempenho utilizadas na avaliação dos filtros de spams, o estudo dos métodos mais empregados para realizar a filtragem de spams, a proposta de melhorias dos filtros Bayesianos através da adoção de técnicas de redução de dimensionalidade e, principalmente, a proposta de um novo método de classificação baseado no princípio da descrição mais simples auxiliado por fatores de confidência.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / Akebo Yamakami - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa., Número de produções C, T & A: 4

Projetos de desenvolvimento

• 2013 - Atual

  Método de Classificação Baseado na Entropia da Informação, Descrição: Estudo, análise e validação de um novo método de classificação baseado no princípio da descrição mais simples auxiliado por fatores de confidência.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / Akebo Yamakami - Integrante / Renato Moraes Silva - Integrante.

• 2013 - Atual

  Framework para Análise de Opinião em Redes Sociais, Descrição: Projeto e desenvolvimento de sistema baseado em técnicas avançadas de inteligência artificial para extração automática de opiniões, análise de sentimento, comportamento e tendências em redes sociais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / ALEX GARCIA VAZ - Integrante / Johannes Von Lochter - Integrante / Rafael Ferraz Zanetti - Integrante.

• 2013 - Atual

  Método de Classificação Baseado na Entropia da Informação, Descrição: Estudo, análise e validação de um novo método de classificação baseado no princípio da descrição mais simples auxiliado por fatores de confidência.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / Akebo Yamakami - Integrante / Renato Moraes Silva - Integrante.

• 2013 - Atual

  Framework para Análise de Opinião em Redes Sociais, Descrição: Projeto e desenvolvimento de sistema baseado em técnicas avançadas de inteligência artificial para extração automática de opiniões, análise de sentimento, comportamento e tendências em redes sociais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / ALEX GARCIA VAZ - Integrante / Johannes Von Lochter - Integrante / Rafael Ferraz Zanetti - Integrante.

• 2013 - Atual

  Método de Classificação Baseado na Entropia da Informação, Descrição: Estudo, análise e validação de um novo método de classificação baseado no princípio da descrição mais simples auxiliado por fatores de confidência.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / Akebo Yamakami - Integrante / Renato Moraes Silva - Integrante.

• 2013 - Atual

  Framework para Análise de Opinião em Redes Sociais, Descrição: Projeto e desenvolvimento de sistema baseado em técnicas avançadas de inteligência artificial para extração automática de opiniões, análise de sentimento, comportamento e tendências em redes sociais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / ALEX GARCIA VAZ - Integrante / Johannes Von Lochter - Integrante / Rafael Ferraz Zanetti - Integrante.

• 2013 - Atual

  Método de Classificação Baseado na Entropia da Informação, Descrição: Estudo, análise e validação de um novo método de classificação baseado no princípio da descrição mais simples auxiliado por fatores de confidência.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / Akebo Yamakami - Integrante / Renato Moraes Silva - Integrante.

• 2013 - Atual

  Framework para Análise de Opinião em Redes Sociais, Descrição: Projeto e desenvolvimento de sistema baseado em técnicas avançadas de inteligência artificial para extração automática de opiniões, análise de sentimento, comportamento e tendências em redes sociais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / ALEX GARCIA VAZ - Integrante / Johannes Von Lochter - Integrante / Rafael Ferraz Zanetti - Integrante.

• 2013 - Atual

  Método de Classificação Baseado na Entropia da Informação, Descrição: Estudo, análise e validação de um novo método de classificação baseado no princípio da descrição mais simples auxiliado por fatores de confidência.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / Akebo Yamakami - Integrante / Renato Moraes Silva - Integrante.

• 2013 - Atual

  Framework para Análise de Opinião em Redes Sociais, Descrição: Projeto e desenvolvimento de sistema baseado em técnicas avançadas de inteligência artificial para extração automática de opiniões, análise de sentimento, comportamento e tendências em redes sociais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / ALEX GARCIA VAZ - Integrante / Johannes Von Lochter - Integrante / Rafael Ferraz Zanetti - Integrante.

• 2013 - Atual

  Framework para Análise de Opinião em Redes Sociais, Descrição: Projeto e desenvolvimento de sistema baseado em técnicas avançadas de inteligência artificial para extração automática de opiniões, análise de sentimento, comportamento e tendências em redes sociais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / ALEX GARCIA VAZ - Integrante / Johannes Von Lochter - Integrante / Rafael Ferraz Zanetti - Integrante.

• 2013 - Atual

  Método de Classificação Baseado na Entropia da Informação, Descrição: Estudo, análise e validação de um novo método de classificação baseado no princípio da descrição mais simples auxiliado por fatores de confidência.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / Akebo Yamakami - Integrante / Renato Moraes Silva - Integrante.

• 2013 - Atual

  Método de Classificação Baseado na Entropia da Informação, Descrição: Estudo, análise e validação de um novo método de classificação baseado no princípio da descrição mais simples auxiliado por fatores de confidência.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / Akebo Yamakami - Integrante / Renato Moraes Silva - Integrante.

• 2013 - Atual

  Framework para Análise de Opinião em Redes Sociais, Descrição: Projeto e desenvolvimento de sistema baseado em técnicas avançadas de inteligência artificial para extração automática de opiniões, análise de sentimento, comportamento e tendências em redes sociais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / ALEX GARCIA VAZ - Integrante / Johannes Von Lochter - Integrante / Rafael Ferraz Zanetti - Integrante.

• 2013 - 2016

  Framework para Análise de Opinião em Redes Sociais, Descrição: Projeto e desenvolvimento de sistema baseado em técnicas avançadas de inteligência artificial para extração automática de opiniões, análise de sentimento, comportamento e tendências em redes sociais.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / Johannes Von Lochter - Integrante / Rafael Ferraz Zanetti - Integrante / Dominik Reller - Integrante.

• 2013 - Atual

  Método de Classificação Baseado na Entropia da Informação, Descrição: Estudo, análise e validação de um novo método de classificação baseado no princípio da descrição mais simples auxiliado por fatores de confidência.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . , Integrantes: Tiago Agostinho de Almeida - Coordenador / Akebo Yamakami - Integrante / Renato Moraes Silva - Integrante / BRENO LIMA DE FREITAS - Integrante.

• 2013 - 2016

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• 2012 - Atual

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• 2012 - Atual

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