Luis Enrique Zárate Gálvez

Pós-doutorado

Idiomas

Áreas de atuação

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

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Projetos de pesquisa

• 2021 - Atual

  Identificação, caracterização e interpretabilidade de perfis psicológicos como resposta ao COVID-19. Um estudo de dados longitudinais por meio de técnicas de Mineração de Dados e proposta de mecanismos e metodologias de intervenção psicológica., Descrição: A pandemia COVID-19 criou um ambiente psicológico complexo na sociedade. Os indivíduos responde com diferentes suscetibilidades às pressões desse ambiente. Alguns deles respondem com angústia, outros com sintomas físicos e/ou alterações na qualidade de vida, todos influenciados pelos fatores de risco para COVID-19. Neste projeto propomos o desenvolvimento de metodologias de análise de dados, baseado em técnicas de Mineração de dados, para identificar sub-grupos de perfis de indivíduos com características semelhantes. O nosso objetivo é que esses perfis possam induzir a procedimentos e estratégias de intervenção psicológica mais efetivas para auxiliar esses grupos de indivíduos. Especificamente, a nosso escopo é avaliar as relações de causalidade entre as variáveis demográficas, estresse e enfrentamento do COVID-19, de forma a traçar um comportamento preventivo de saúde ao COVID-19, bem como utilizar modelos preditores do comportamento de saúde. Para este projeto utilizamos dados públicos disponibilizados em organizações internacionais que envolvem: características demográficas básicas; fatores de risco à saúde para COVID-19; variáveis de suscetibilidade percebida relacionadas ao COVID-19; comportamentos preventivos de saúde COVID-19; e transtornos como angústia, sintomas físicos e alterações na qualidade de vida. Esta proposta possui uma equipe multidisciplinar envolvendo principalmente as áreas da Computação e da Psicologia. Membros da equipe: Luis Enrique Zárate (Coorenador do LICAP Laboratório de Inteligência Computacional Aplicada, PUC Minas), Luciana Kind do Nascimento (integrante, Coordenadora do Grupo NaGeS PUC Minas), Cristiane Neri Nobre (integrante), Mark A. Junho Song (integrante), Liza Fensterseifer (integrante), Marta Dias Noronha (Doutoranda), Walisson Ferreira de Carvalho (Doutorando), Marcelo de Sousa Balbino (Doutorando). , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Coordenador / Mark A Song - Integrante / Cristiane Neri Nobre - Integrante / Marta Dias Noronha - Integrante / Walisson Ferreira de Carvalho - Integrante / Marcelo Balbino - Integrante / Luciana Kind do Nascimento - Integrante / Liza Fensterseifer - Integrante.

• 2020 - Atual

  O uso de Aprendizado de Máquina na Identificação e Análise dos Perfis de Crianças e Adolescentes com Depressão, Descrição: Segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS), a depressão atinge em todo o mundo cerca de 300 milhões de pessoas. A depressão é um transtorno mental comum, caracterizado por tristeza persistente e perda de interesse em atividades que você normalmente desfruta, acompanhadas de uma incapacidade de realizar atividades diárias. Se não for identificada e tratada corretamente, a depressão pode fazer com que a pessoa afetada sofra bastante e no pior dos casos, levar ao suicídio. O suicídio é a segunda principal causa de morte em pessoas com idade entre 15 e 29 anos. Quando acomete crianças e adolescentes exerce um impacto negativo nas relações sociais, escolares e familiares desse público. A depressão nas crianças e nos adolescentes pode ter uma continuidade, com depressão ou outra morbidade psiquiátrica na vida adulta. Tendo em vista a morbidade e a mortalidade da depressão na infância e adolescência, é importante que ela seja prontamente reconhecida e tratada. Realizar o diagnóstico desse transtorno não é trivial, pois além de algumas pessoas apresentarem predisposição genética, existem fatores psicossomáticos, ou seja, fenômenos físicos que se manifestam devido a questões psicológicas. Aprendizado de máquina que tem por objetivo desenvolver algoritmos e técnicas computacionais que permitam que o computador seja capaz de aprender, e assim, aperfeiçoar seu desempenho em determinada tarefa. Dessa forma, é possível detectar padrões com base na experiência de aprendizagem obtida. Este projeto tem como objetivo utilizar aprendizado de máquina para identificar e caracterizar o perfil de crianças e adolescentes com depressão. Além disso, disponibilizaremos uma ferramenta piloto para acompanhamento longitudinal destes usuários. Assim, técnicas que permitam predizer e acompanhar, com alta precisão, se determinada pessoa pode desenvolver a depressão 16tornam-se importantes para auxiliar no diagnóstico e no prognóstico desta doença e, consequentemente, para a saúde pública... , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Integrante / Cristiane Neri Nobre - Coordenador / Maycon Leoni Martins Teodoro - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2019 - Atual

  Extração de Conhecimento do Classificador Support Vector Machine no Contexto de Predição de Função de Proteínas, Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Integrante / Cristiane Neri Nobre - Coordenador.

• 2019 - Atual

  Mineração de Eventos Raros Extremos. Estado da arte e proposta de estratégias para detecção, Descrição: A mineração de dados busca descobrir padrões a partir de um conjunto de dados (amostra) representativo do fenômeno sendo observado. Esses padrões são normalmente padrões frequentes dentro da normalidade de ocorrência dos eventos. Tipicamente, quando ocorrem eventos raros isto passa ser tratado como um problema de detecção de outliers ou de anomalias, porém as estratégias são aplicadas quando o evento já ocorreu. O conceito de Eventos Raros, proposto por Nassib N. Taleb altera a nossa definição desses eventos. Para Taleb (autor do princípio Black Swan) eventos raros correspondem a eventos com baixa probabilidade de ocorrência e de grande impacto após ocorrerem porém, são de difícil detecção (por exemplo, um ataque terrorista, uma falha inesperada, um evento catastrófico da natureza, ganho na bolsa de ações, etc). Para Taleb, a detecção só é possível se foram observadas mudanças prévias, de baixa probabilidade, no conjunto de variáveis que possam descrever o fenômeno (princípio Gray Swan). Nesta proposta de pesquisa pretendemos estudar os princípios em torno do conceito de eventos raros segundo Taleb e baseado no princípio Gray Swan, propor estratégias e técnicas para sua detecção adaptando as diversas técnicas supervisionadas e não-supervisionadas da área de Aprendizado de Máquina. Desta forma pretendemos contribuir com o estado da arte da área de Mineração de dados e Aprendizado de Máquina. Pretendemos também aplicar o resultado do nosso estudo em Data Stream para diferentes domínios de aplicação. Para tal, será necessário investigar o nível de granularidade do fluxo de dados através do redimensionamento da janela temporal para detecção do eventos raros extremos. CNPq-PQ/2018. Processo 304267/2018-0 - Bolsa. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2018 - Atual

  ESTUDO DE TÉCNICAS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA E PROPOSTA DE MODELOS PARA PREVISÃO CLIMÁTICA ? UMA PERSPECTIVA EM BIGDATA, Descrição: A ocorrência de eventos de precipitação intensa figura entre as principais causas deflagradoras de desastres naturais que atingem a população. Esses eventos requerem maior atenção nas áreas densamente povoadas, como as regiões metropolitanas. Diante disto, este projeto propõe identificar padrões nas condições atmosféricas associadas à ocorrência de eventos de vendavais e precipitação intensa, sobre a terceira maior aglomeração urbana do país, a Região Metropolitana de Belo Horizonte. Atualmente, por meio de uma variedade de sensores, estações meteorológicas, satélites e radares, milhares de variáveis atmosféricas estão disponíveis para serem utilizados dentro da área da meteorologia. Na prática, muitos desses dados não são utilizados de forma eficiente na tomada de decisão, principalmente devido à diversidade de informações que estes representam, assim como, pela ausência de uma base de dados integrada, e à carência de novos modelos ou representações computacionais que os integrem e os sintetizem. É então, importante a integração desses dados para a descoberta de padrões atmosféricos associados a eventos adversos fornecendo indicadores mais precisos em tempo hábil para auxiliar na tomada de decisão. É nesse contexto que o presente projeto propõe o uso de técnicas de Aprendizado de Máquina (Machine Learning) e da tecnologia Big Data para modelar e identificar padrões extremos atmosféricos a partir de gigantescos volumes de dados, de fontes diversas, em tempos de processamento aceitáveis para seu uso. Esses modelos não convencionais são representações computacionais obtidos por meio de um processo de Descoberta de Conhecimento em bases de dados (KDD) e de técnicas Mineraçõ de dados (Data mining). Este projeto está inserido dentro do conceito Smart Cities, onde a previsão climática é essencial para adaptações dos sistemas de transporte, mobilidade e segurança do cidadão. Financiamento: Bolsa PIBIC/CNPq.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Coordenador / Cristiane Neri Nobre - Integrante., Financiador(es): Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais - Bolsa.

• 2018 - Atual

  Identificação e análise dos perfis de usuários com depressão: uma abordagem baseada em Mineração de Dados, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Cristiane Neri Nobre em 28/11/2018., Descrição: Segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS), a depressão atinge em todo o mundo cerca de 300 milhões de pessoas. A depressão é um transtorno mental comum, caracterizado por tristeza persistente e perda de interesse em atividades que você normalmente desfruta, acompanhadas de uma incapacidade de realizar atividades diárias. Se não for identificada e tratada corretamente, a depressão pode fazer com que a pessoa afetada sofra bastante e no pior dos casos, levar ao suicídio. O suicídio é a segunda principal causa de morte em pessoas com idade entre 15 e 29 anos. Quando acomete crianças e adolescentes exerce um impacto negativo nas relações sociais, escolares e familiares desse público. A depressão nas crianças e nos adolescentes pode ter uma continuidade, com depressão ou outra morbidade psiquiátrica na vida adulta. Tendo em vista a morbidade e a mortalidade da depressão na infância e adolescência, é importante que ela seja prontamente reconhecida e tratada. Realizar o diagnóstico desse transtorno não é trivial, pois além de algumas pessoas apresentarem predisposição genética, existem fatores psicossomáticos, ou seja, fenômenos físicos que se manifestam devido a questões psicológicas. Aprendizado de máquina que tem por objetivo desenvolver algoritmos e técnicas computacionais que permitam que o computador seja capaz de aprender, e assim, aperfeiçoar seu desempenho em determinada tarefa. Dessa forma, é possível detectar padrões com base na experiência de aprendizagem obtida. Este projeto tem como objetivo utilizar aprendizado de máquina para identificar e caracterizar o perfil de crianças e adolescentes com depressão. Além disso, disponibilizaremos uma ferramenta piloto para acompanhamento longitudinal destes usuários. Assim, técnicas que permitam predizer e acompanhar, com alta precisão, se determinada pessoa pode desenvolver a depressão tornam-se importantes para auxiliar no diagnóstico e no prognóstico desta doença e, consequentemente, para.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Integrante / Cristiane Neri Nobre - Coordenador / Mayconl Leoni Martins Teodoro - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro.

• 2018 - Atual

  Predição de Função de Proteínas por meio de Diferentes Bases de Dados Biológicas, Descrição: Com a conclusão do projeto Genoma, o número de novas proteínas descobertas tem crescido. Porém devido ao alto custo envolvido e a demora dos processos de descoberta da função de proteínas, apenas um pequeno percentual tem sua função conhecida. Este trabalho propõe uma metodologia para predição de função de proteínas, bem como a disponibilização em um ambiente computacional para este propósito. A predição de função de proteínas será realizada por meio da extração de características de suas estruturas, presentes no banco de dados Sting_DB, além de características presentes em bancos de dados públicos tais como o Pfam e o Interpro. Para a classificação das proteínas será utilizado o classificador Support Vector Machine e Algoritmos Genéticos para ajustes dos parâmetros deste classificador.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Integrante / Cristiane Neri Nobre - Coordenador.

• 2017 - 2019

  Desenvolvimento de Aplicações Paralelas para Big Data em Arquiteturas Manycore Não Convencionais: Escalabilidade, Desempenho e Energia, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Henrique Cota de Freitas em 24/04/2017., Descrição: Há uma lacuna ou oportunidade de pesquisa na seguinte direção: Como aumentar eficiência de aplicações para Big Data visando maior desempenho, escalabilidade e baixo consumo de energia? Não só as arquiteturas não convencionais podem ajudar a trilhar um novo caminho no processamento de Big Data, mas é necessário desenvolver aplicações paralelas para uso eficiente destas arquiteturas. Nesse contexto, o objetivo deste projeto é desenvolver aplicações paralelas que, como contribuição, possam escalar com alto desempenho e baixo consumo de energia, tornando a comunidade científica e indústria que trabalha com Big Data mais competitiva.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Integrante / Mark A Song - Integrante / Carlos Augusto Paiva da Silva Martins - Integrante / Cristiane Neri Nobre - Integrante / Henrique Cota de Freitas - Coordenador / Luís Fabrício Wanderley Góes - Integrante / Matheus Alcântara Souza - Integrante / Gabriel Antunes Garcia e Garcia - Integrante / Bruna Mourão Arantes - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro.

• 2016 - 2019

  Mineração de redes complexas via análise formal de conceitos em cenários de Big Data, Descrição: A Mineração de Dados sociais está relacionada com a mineração das relações e descoberta de sub-estruturas em redes sociais. Esta identificação pode ser útil para a classificação das redes e das suas estruturas. No cenário atual, as redes sociais estão sofrendo um crescimento dramático que torna cada vez mais difícil a visualização dos padrões dessas relações. Aliado a essa dificuldade de visualização, é importante também pensar em novos modelos computacionais que permitam representar, caracterizar e analisar as redes sociais. Modelos computacionais baseados em regras de implicação podem ser muito úteis se este conjunto de regras for mínimo e canônico. Por outro lado, AFC é uma teoria para análise de dados a qual identifica estruturas conceituais dentro de um conjunto de dados. AFC aplica a teoria dos reticulados conceituais para organizar hierarquicamente os dados a partir de um contexto formal composto de objetos-atributos e das suas incidências (ou relações). Neste trabalho, fundamentado na teoria da Análise Formal de Conceitos (AFC), proporemos uma abordagem para construir modelos computacionais para análise de redes sociais, baseado em regras de implicação para ambientes de Big Data. Edital CNPq PQ2015. Processo 302653/2015-5. Valor Financiado R$ 39.600,00. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (3) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Coordenador / Mark A Song - Integrante / Henrique Cota de Freitas - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Outra.

• 2016 - Atual

  BIGDATAClima - Modelos neurais de cenários climáticos por meio de Big Data ? Estudo de caso para previsão de eventos extremos na região metropolitana de Belo Horizonte., Descrição: A ocorrência de eventos de precipitação intensa figura entre as principais causas deflagradoras de desastres naturais que atingem a população. Esses eventos requerem maior atenção nas áreas densamente povoadas, como as regiões metropolitanas. Diante disto, este projeto propõe identificar padrões nas condições atmosféricas associadas à ocorrência de eventos de vendavais e precipitação intensa, sobre a terceira maior aglomeração urbana do país, a Região Metropolitana de Belo Horizonte. Atualmente, por meio de uma variedade de sensores, estações meteorológicas, satélites e radares, milhares de variáveis atmosféricas estão disponíveis para serem utilizados dentro da área da meteorologia. Na prática, muitos desses dados não são utilizados de forma eficiente na tomada de decisão, principalmente devido à diversidade de informações que estes representam, assim como, pela ausência de uma base de dados integrada, e à carência de novos modelos ou representações computacionais que os integrem e os sintetizem. Seria então, importante a integração desses dados para a descoberta de padrões atmosféricos associados a eventos adversos fornecendo indicadores mais precisos em tempo hábil para auxiliar na tomada de decisão. É nesse contexto que o presente projeto propõe o uso da tecnologia Big Data para modelar e identificar padrões atmosféricos a partir de gigantescos volumes de dados, de fontes diversas, em tempos de processamento aceitáveis para seu uso. Esses modelos não convencionais são representações computacionais obtidos por meio de um processo de Descoberta de Conhecimento em bases de dados e de técnicas de mineração de dados baseado em Redes Neurais Artificiais. O novo sistema fornecerá ao usuário, tomador de decisão, um sistema semi-automático que integra informações meteorológicas de forma rápida e eficiente, contribuindo assim para minimizar os danos decorrentes de tais eventos. Edital FAPEMIG Universal 2015. Valor Financiado R$ 60.000,00. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Coordenador / Cristiane Neri Nobre - Integrante / Henrique Cota de Freitas - Integrante / Wladmir Cardoso Brandão - Integrante / Ruibran Januário dos Reis - Integrante / Daniel Perreira Guimaraes - Integrante / Luciano Sathler dos Reis - Integrante / Adma Raia - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro.

• 2016 - Atual

  Design of Reconfigurable Hardware to Accelerate Deep Learning Algorithms, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Henrique Cota de Freitas em 24/04/2017., Descrição: The main contribution is the proposal of Deep Learning algorithms (e.g. neural networks) for a reconfigurable heterogeneous platform, such as the multi-chip package (Broadwell + Arria 10 + software), which can fulfill the demand for high performance applied to Bioinformatics field. As a benefit to the community, we will publicly provide a set of algorithms for reconfigurable hardware in order to accelerate Big Data processing. Thus, this set of algorithms might be used to other different contexts, such as oil and gas, social media and weather forecast.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Integrante / Cristiane Neri Nobre - Integrante / Henrique Cota de Freitas - Coordenador / Luís Fabrício Wanderley Góes - Integrante / Matheus Alcântara Souza - Integrante / Pedro Henrique de Mello Morado Penna - Integrante / Lucas Andrade Maciel - Integrante., Financiador(es): Intel Corporation - Outra.

• 2016 - Atual

  BigDataSocial: Minerando subestruturas de redes sociais por meio da análise formal de conceitos. Uma perspectiva para ambientes de Big Data, Descrição: Atualmente, a análise de redes sócias está concentrada na descoberta de padrões contidos nessas redes. Essas relações podem acontecer entre assuntos, entre eventos, ou entre assuntos e eventos. Em alguns casos, não todas as relações são observadas, assim, pode ser de interesse descobrir a existência de potenciais relações ou subestruturas escondidas entre as instâncias de uma rede social. Neste trabalho, fundamentado na teoria da Análise Formal de Conceitos (AFC), propomos uma abordagem para construir modelos computacionais para redes sociais baseado em regras de implicação que permitam a identificação de subestruturas escondidas. A nossa abordagem será adaptada para ambientes Big Data e trará como contribuição fundamentação teórica, métodos e algoritmos para esse ambiente.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Coordenador / Mark A Song - Integrante / Sebastião Mendes Neto - Integrante / Sérgio Mariano Dias - Integrante / Henrique Cota de Freitas - Integrante / Luís Fabrício Wanderley Góes - Integrante / Wladmir Cardoso Brandão - Integrante / Rokia Missaoui - Integrante.

• 2015 - 2016

  Descoberta de Conhecimento de Dados Complexos via Análise Formal de Conceitos em Ambientes de Big Data, Descrição: Atualmente, a análise de redes sócias está concentrada na descoberta de padrões contidos nessas redes. Essas relações podem acontecer entre assuntos, entre eventos, ou entre assuntos e eventos. Em alguns casos, não todas as relações são observadas, assim, pode ser de interesse descobrir a existência de potenciais relações entre as instâncias de uma rede social. Uma área da Mineração de Dados a qual está relacionada à mineração de relações em redes sociais consiste na descoberta de sub-estruturas. Esta área procura encontrar as sub-estruturas comuns, e esta identificação pode ser útil para representar e classificar as redes e suas estruturas. Por outro lado, análise Formal de Conceitos (AFC) pode ser considerada uma técnica supervisionada para Aprendizado de Máquina a qual aplica a teoria dos reticulados conceituais para organizar hierarquicamente os dados a partir de um contexto formal composto de objetos-atributos e das suas incidências (ou relações). Neste trabalho, fundamentado na teoria da Análise Formal de Conceitos (AFC), proporemos uma abordagem para construir modelos computacionais para redes sociais, baseado em regras de implicação. Sabemos que o conhecimento alcançado a partir destes dados será maior se for dada atenção a toda a informação disponível, seja de fontes de dados estruturadas (arquivos de dados convencionais) e não estruturadas (imagens, informação textual, etc.), disponíveis em torno de um domínio de problema. A nossa proposta busca também inserção dentro dessa comunidade científica de Big Data por meio da contribuição na fundamentação teórica, nos métodos, e em especial nas aplicações para a representação, via regras de implicação, de redes sociais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Coordenador / Mark A Song - Integrante / Henrique Cota de Freitas - Integrante / Wladmir Cardoso Brandão - Integrante., Financiador(es): Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1

• 2014 - 2017

  Exascale Computing - Scheduling and Energy, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Henrique Cota de Freitas em 24/04/2017., Descrição: Acronym: ExaSE. The main scientific context of this project is high performance computing on Exascale systems: large-scale machines with billions of processing cores and complex hierarchical structures. This project intends to explore the relationship between scheduling algorithms and techniques and the energy constraints present on such exascale systems. - Cooperation Project - PUC Minas, UFRGS, and INRIA -- Coordinator (INRIA): Jean-Marc Vincent (Mescal) -- Coordinator (FAPERGS): Nicolas Bruno Maillard (UFRGS) -- Coordinator (FAPEMIG): Henrique Cota de Freitas (PUC Minas).. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Integrante / Carlos Augusto Paiva da Silva Martins - Integrante / Henrique Cota de Freitas - Coordenador / Luís Fabrício Wanderley Góes - Integrante / Matheus Alcântara Souza - Integrante / Pedro Henrique de Mello Morado Penna - Integrante / Philippe Olivier Alexandre Navaux - Integrante / Nicolas Maillard - Integrante / Lucas Mello Schnorr - Integrante / Jean-François Méhaut - Integrante / Vania Marangozova-Martin - Integrante / Márcio Castro - Integrante / Alexandre Carissimi - Integrante / Amanda Maria Pinho Amorim - Integrante / Cíntia Pinto Avelar - Integrante / Márcia Aparecida Nasaré Silva - Integrante / Rodolfo Herman Lara e Silva - Integrante / Matheus Miranda Queiroz - Integrante / Cláudio Adão Nunes - Integrante / Alyson Deives Pereira - Integrante / Jean-Marc Vincent - Integrante / Arnaud Legrand - Integrante / Bruno Raffin - Integrante / Denis Trystram - Integrante / Thierry Gautier - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro.

• 2014 - 2017

  Projeto de uma Arquitetura de Rede-em-Chip Visando Alto Tráfego de Acesso às Memórias Cache Compartilhadas, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Henrique Cota de Freitas em 24/04/2017., Descrição: Projeto CNPq Universal. Os impactos decorrentes do alto tráfego devem ser reduzidos para manter a escalabilidade e alto desempenho do processador many-core. Portanto, o objetivo deste projeto de pesquisa é propor uma arquitetura de NoC capaz de manter a escalabilidade de aplicações que dependem de muito acesso à memória.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (4) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Integrante / Carlos Augusto Paiva da Silva Martins - Integrante / Henrique Cota de Freitas - Coordenador / Luís Fabrício Wanderley Góes - Integrante / Matheus Alcântara Souza - Integrante / Gabriel Antunes Garcia e Garcia - Integrante / Pedro Henrique de Mello Morado Penna - Integrante / Philippe Olivier Alexandre Navaux - Integrante / Amanda Maria Pinho Amorim - Integrante / Daniel de Araújo Santos Carmo - Integrante / Júlia Gobbo Lopes - Integrante / Guilherme Torres Castro - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2013 - 2015

  O Uso de Técnicas de Aprendizado de Máquina na Predição de Função de Proteínas, Descrição: Realizar a previsão da função de uma proteína a partir da sua sequência é um dos problemas fundamentais da bioinformática, uma vez que os métodos de determinação experimental não conseguem acompanhar o ritmo a que novos genomas são sequenciados. O objetivo desse projeto é fornecer uma nova metodologia para a predição de função de proteínas através de uma análise conjunta da sua estrutura primária e secundária utilizando-se Support Vector Machine-SVM e Algoritmos Genéticos. Para isso serão consideradas duas referências canônicas: um conjunto de enzimas analisadas por Dobson e Doig (2005) , bem como a base gold standart de enzimas, descrita em Brown et al (2006)... , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Integrante / Cristiane Neri Nobre - Coordenador / José Miguel Ortega - Integrante.

• 2012 - 2016

  Analise de Redes Complexas através da Análise Formal de Conceitos, Descrição: Análise Formal de Conceitos (AFC) (Ganter e Wille, 1996) é uma área de pesquisa da matemática, introduzida no início dos anos 80, a qual tem sido aplicada em diferentes áreas do conhecimento inclusive na área de Ciência da Computação. AFC é uma teoria para análise de dados a qual identifica estruturas conceituais dentro de um conjunto de dados. Este conjunto pode conter dados tanto numéricos, categóricos, nominais ou intervalares, daí, sua potencialidade para manipular base de dados não convencionais ou complexos. A AFC pode ser também considerada uma técnica supervisionada para Aprendizado de Máquina, a qual aplica a teoria dos reticulados conceituais para organizar hierarquicamente os dados a partir de um contexto formal composto de objetos-atributos e das suas incidências. A partir de um reticulado conceitual é possível extrair regras de associação entre os objetos e seus atributos. A presente proposta trata do estudo da aplicabilidade da Análise Formal de Conceitos, da implementação de seus algoritmos nas versões distribuída e paralela, e da posterior análise dos dados de redes complexas. Edital FAPEMIG PPM 2012. Valor Financiado R$ 48.000,00. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Coordenador / Humberto Torres Marques Neto - Integrante / Henrique Cota de Freitas - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro.

• 2012 - 2016

  Minerando Estruturas Canônicas em Redes Sociais por meio da Análise Formal de Conceitos, Descrição: Neste trabalho, fundamentado na teoria da Análise Formal de Conceitos (AFC), proporemos uma abordagem para construir modelos computacionais para redes sociais, baseado em regras de implicação mínimas. Com tudo, é conhecido que a Análise Formal de Conceitos apresenta uma fragilidade, no que se refere à escalabilidade computacional quando lida com bases de dados de alta dimensionalidade. Este cenário é comum na análise de redes sociais, especialmente no que trata ao número de objetos (usuários) envolvidos. Assim, o nosso projeto tratará também o problema da escalabilidade dos algoritmos para obter o modelo computacional, propondo duas soluções: através de uma solução distribuída e por meio de uma representação por meio de diagramas binários (OBDD).. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Coordenador / Mark A Song - Integrante / Humberto Torres Marques Neto - Integrante / Henrique Cota de Freitas - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2012 - 2016

  Modelos Computacionais Canônicos Baseados na Análise Formal de Conceitos para Representação e Análise de Redes Sociais., Descrição: Análise Formal de Conceitos (AFC) é uma área de pesquisa da matemática introduzida no início dos anos 80 a qual tem sido aplicada em diferentes áreas do conhecimento e, ultimamente na área da Ciência da Computação. AFC é uma teoria para análise de dados a qual identifica estruturas conceituais dentro de um conjunto de dados. Esse conjunto pode conter dados numéricos, categóricos, nominais ou intervalares, daí, sua potencialidade para manipular base de dados não convencionais e multimídias. AFC pode ser também considerada uma técnica supervisionada para Aprendizado de Máquina a qual aplica a teoria dos reticulados conceituais para organizar hierarquicamente os dados a partir de um contexto formal composto de objetos-atributos e das suas incidências (ou relações). Neste trabalho, fundamentado na teoria da Análise Formal de Conceitos (AFC), proporemos uma abordagem para construir modelos computacionais para redes sociais, baseado em regras de implicação mínimas. Com tudo, é conhecido que a Análise Formal de Conceitos apresenta uma fragilidade, no que se refere à escalabilidade computacional quando lida com bases de dados de alta dimensionalidade. Este cenário é comum na análise de redes sociais, especialmente no que trata ao número de objetos (usuários) envolvidos. Assim, o nosso projeto tratará também o problema da escalabilidade dos algoritmos para obter o modelo computacional, propondo duas soluções: através de uma solução distribuída e por meio de uma representação por meio de diagramas binários (OBDD). É importante ressaltar que este último problema já foi iniciado mostrando resultados promissores.CNPq Universal 14/2012. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Coordenador / Mark A Song - Integrante / Humberto Torres Marques Neto - Integrante / Henrique Cota de Freitas - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2011 - 2013

  i-Protagonismo - Inovação Social, Juventude e Literacia Digital/ Informacional nas Redes Sociais do Plug Minas, Descrição: O projeto pretende estudar os resultados das ações do PLUG Minas, ao buscar respostas para questões tais como a relação entre o perfil sócio-econômico dos jovens, o grau de literacia digital e informacional alcançado e a apropriação da cultura digital, ao mesmo tempo em que propõe mapear os processos de ensino/aprendizagem por meio das redes sociais na busca de diretrizes metodológicas que direcionem e auxiliem a replicação de iniciativas semelhantes. Acredita-se que a melhor compreensão do perfil e motivação dos jovens, o mapeamento dos processos de ensino/aprendizagem e suas resultantes, a definição de modelo para avaliação de experiências similares, e outros aspectos decorrentes do estudo em pauta têm potencial para contribuir efetivamente a) para o aprimoramento das ações e políticas públicas de promoção do protagonismo juvenil, b) para a otimização das ações empreendidas pelo PLUG Minas, c) para o desenvolvimento de ambientes virtuais de aprendizagem por meio das orientações e diretrizes apuradas, d) e, por via de consequência, para o fortalecimento da literacia informacional da população brasileira.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Integrante / Ana Maria Pereira Cardoso - Coordenador / Juliana do Couto Bemfica - Integrante / Adriane Maria Arantes de Carvalho - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Bolsa.

• 2010 - 2013

  Exploração de Arquiteturas de Processadores Many-Core Através da Integração de Sistemas de Simulação e GPUs visando Cargas de Trabalho Heterogêneas e Distribuídas, Descrição: Esta pesquisa tem foco na exploração de arquiteturas de processadores many-core baseada na integração de sistemas de simulação e experimentação em clusters e GPUs (Graphic Processing Units)... , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Integrante / Carlos Augusto Paiva da Silva Martins - Integrante / Fátima Lima Procópio DUARTE-FIGUEIREDO - Integrante / Henrique Cota de Freitas - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro.

• 2009 - 2015

  Extração e representação de conhecimento a partir de Redes Neurais Artificiais previamente treinadas Via Análise Formal de Conceitos e OBDD, Edital CNPq/PQ 2009, Descrição: A proposta trata do problema da Extração de Conhecimento a partir de Redes Neurais Artificiais (RNA) previamente treinadas baseado na teoria da Análise Formal de Conceitos (AFC). Alguns dos desafios do projeto são: a) Avaliar a representação BDD frente a bases de dados com alta dimensionalidade; b) Adaptar os algoritmos da AFC e o método FCANN para a representação via BDD; c) Adaptar a nova versão do método FCANN para um ambiente distribuído.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2009 - 2011

  Proposta de uma Estrutura Interativa para Descoberta de Conhecimento em Grandes Volumes de Dados ? Aplicação em Bases de Dados de Inclusão Social e de Saúde - EDITAL FAPEMIG 03/2009, CEX PPMIII 67/09, Descrição: Aplicação de ontologia na construção de um Datawarehouse para integração de bases de dados sociais. Perspectivas e limitações no contexto KDD da manipulaçào de domínios e proposta de um padrão de projeto para KDD. Aplicação de técnicas de OLAPMining para o desenvolvimento de indicadores sociais. Valor Financiad R$48.0000,00. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro.

• 2008 - 2010

  Modelagem, Construção e Análise de Indicadores Complexos para Programs de Inclusão Social, FAPEMIG CEX 04/08, Descrição: O Governo de Minas Gerais, através da Secretaria de Estado de Desenvolvimento Social (SEDESE) está dando início em 2007 a um programa de inclusão social, focalizando as cidades com maiores riscos sociais. O Programa TRAVESSIA, em conjunto com a Secretaria de Ciência, Tecnologia e Ensino Superior (SECTES) têm por objetivo fomentar a pesquisa e o desenvolvimento de tecnologias que buscam inovar a gestão social praticada nos municípios. O presente projeto encontra-se inserido dentro desse contexto. As questões sociais e as políticas públicas, para enfrentá-las, constituem sistemas de alta complexidade, envolvendo um conjunto muito amplo de variáveis que intervêm simultaneamente para a produção de resultados, o que impõe grandes desafios para a tecnologia de informação, para construção de modelos e ferramentas de análise da realidade e de avaliação e monitoramento das intervenções. O desafio final para a construção desses sistemas de análise e monitoramento é justamente a produção de informação pronta para a tomada de decisão. É objetivo deste projeto, o desenvolvimento e automatização de um sistema de análise e monitoramento de condições sociais no âmbito do Programa TRAVESSIA. Os objetivos específicos são: Definição de modelo lógico, variáveis e indicadores do sistema de análise e monitoramento; Modelagem e construção de data warehouse; Definição de métodos e técnicas para apresentação de resultados de análises e monitoramento do Programa TRAVESSIA; Construção de uma base de dados consistente para aplicação de técnicas Mineração de Dados; Aplicação do sistema de análise e monitoramento aos municípios em que se desenvolve o Programa TRAVESSIA. Recursos Financeiros R$ 278.106,00. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (8) / Mestrado acadêmico: (3) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Coordenador / Tadeu dos Reis Faria - Integrante / Clodoveu Augusto Davis Junior - Integrante / Paulo Fleury Teixeira - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Bolsa.

• 2008 - 2010

  Extração e representação de conhecimento a partir de Redes Neurais Artificiais previamente treinadas via Análise Formal de Conceitos - Proposta de uma versão distribuída do método FCANN - Edital Universal CNPq 471089/2008-7, Descrição: A proposta trata da extração e representação de conhecimento a partir de Redes Neurais Artificiais previamente treinadas via Análise Formal de Conceitos e da proposta de uma versão distribuída do método FCANN (Zárate et al. 2008). O método proposto FCANN utiliza a teoria da Análise Formal de Conceitos (AFC) que tem sido proposta como uma poderosa ferramenta de representação de conhecimento a partir de Tabelas Cruzadas. Na atual etapa de aperfeiçoamento do método FCANN, é possível identificar alguns problemas e limitações causado pela explosão combinatória que pode ser alcançada pela alta dimensionalidade que caracteriza o problema e pelo número de incidências na Tabela de Contextos Formais, a qual é utilizada para gerar todos os Conceitos Formais possíveis. Este problema restringe a aplicação do método e da ferramenta em processos físicos reais para algumas dezenas de variáveis. Duas soluções estão sendo propostas neste projeto para sobrelevar estes problemas: 1) Adaptar o Método proposto FCANN para um ambiente computacional distribuído. Fazer isto implica em fundamentar teoricamente o paralelismo dos princípios de construção dos Conceitos Formais e dos diagramas de linha na teoria da Análise Formal de Conceitos e da adaptação dos algoritmos existentes que os geram. 2) Uma segunda alternativa consiste na aplicação da teoria Ordered Binary Decision Diagram (OBDD) para obter uma representação simbólica da tabela de Contextos Formais. Após representação do contexto formal via OBDD, utilizar a expressão booleana adaptando o algoritmo de Ganter para obtenção dos conceitos formais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2007 - 2009

  VALEDOURO - Projeto para a Saúde Pública no Vale do Jequitinhonha. Análise de Dados Epidemiológicos para Tuberculose através de Data Mining, Edital MCT/CNPq/MS-SCTIE-DECIT 25/2006- Estudo de Doenças Negligenciadas, Descrição: Hoje, 22 países, entre eles o Brasil, concentram 80% dos casos de tuberculose de todo o planeta. Conforme o Ministério da Saúde (MS) as ações para o controle da tuberculose no Brasil têm como meta diagnosticar pelo menos 90% dos casos esperados, e curar pelos menos 85% dos casos diagnosticados. Entretanto o índice de cura não atinge a meta de 85% dos casos tratados. Atualmente são considerados 25 municípios prioritários para o Programa Nacional de Controle de Tuberculose os quais incluem municípios do Vale do Jequitinhonha e Mucuri. Em 2003 foram registrados 4.957 casos novos de tuberculose, representando 81,7% dos casos esperados. A mesma fonte informa que o percentual de cura de 56,1% está abaixo da meta nacional. Os municípios, que anteriormente exerciam atividades restritas à realização de coletas de dados e sua transferência a outros níveis, sem se preocupar com o planejamento e desenvolvimento de ações, agora são responsabilizados e dotados de autonomia técnico-gerencial para desenvolvê-las. Diversos pesquisadores consideram a informação um poderoso instrumento capaz de subsidiar o planejamento, avaliação, manutenção e aprimoramento das ações de saúde. Novos dados podem ser considerados para traçar o perfil epidemiológico, como são os demográficos, climatológicos, ambientais, sócio-econômicos, clínicos, de prontuários, do tratamento, de morbidade e mortalidade. Atualmente o SUS requer informação mais específica para o direcionamento de recursos, ora estes medicamentos, recursos humanos ou de programas de proteção à saúde publica que fortaleçam a gestão e a eficiência do sistema. Este projeto tem como objeto de pesquisa identificar e analisar o perfil epidemiológico do cidadão portador de tuberculose no Vale do Jequitinhonha e a identificação de grupos de risco. Isto pode aumentar a informação disponível, para execução de procedimentos mais eficientes dos órgãos gestores das secretarias do estado. Neste projeto pretende-se aplicar a metodologia de KDD. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Coordenador / Mark A Song - Integrante / Newton José Vieira - Integrante / Clodoveu Davis Junior - Integrante / Delba Fonseca Santos - Integrante / Ana Maria Pereira Cardoso - Integrante / Elaine Maria de Souza Fagundes - Integrante / Emerson Cotta Bodevan - Integrante / Jose Flavio Morais Castro - Integrante / Ricardo Poley Martins Ferreira - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2007 - 2008

  Inferência de Identidade Genética - Uma abordagem baseada em Verificação Simbólica de Modelos e Redes Bayesianas, Descrição: O exame em DNA tem provado ser uma técnica extremamente poderosa na determinação de identidade genética. Entre os casos que podem ser solucionados através da utilização da análise em DNA, pode-se citar a determinação de paternidade, identificação de pessoas desaparecidas e trocas de bebês em maternidades. O exame em DNA também tem sido usado com sucesso no esclarecimento de casos criminais, na confirmação da identidade de suspeitos ou vítimas como, por exemplo, em assassinatos e estupros. A determinação de identidade através de DNA pode ser considerada um dos produtos mais revolucionários da genética molecular humana moderna. Os métodos clássicos que geralmente incluem reconhecimento visual, identificação por impressões digitais, análise de registros odontológicos e arcada dentária nem sempre podem ser utilizados dadas as condições em que os corpos são encontrados. Esses casos são exemplos de desastres em larga escala em que a análise baseada em DNA deve ser aplicada. O ataque às torres gêmeas do World Trade Center em 11 de setembro de 2001 pode ser citado com um dos exemplos de tragédias envolvendo milhares de mortes. Estima-se que o número de vítimas esteja por volta de 2800 pessoas. Em um cenário típico de um desastre, ter-se-iam centenas ou milhares de corpos e fragmentos em que a identificação só seria possível pela análise de seus DNA s. Sendo assim, o objetivo geral deste trabalho é implementar um ambiente computacional que permita a aplicação de redes bayesianas na inferência de relações de parentesco a partir do uso de verificação simbólica de modelos para a redução do espaço de soluções.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Integrante / Mark Alan Junho Song - Coordenador / Campos Sérgio Vale Aguiar - Integrante / Rodrigo Richard Gomes - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Bolsa.

• 2006 - 2008

  Estudo da Disponibilidade de Luz Natural em Belo Horizonte como Base a Programação da Iluminação Pública Artificial Noturna. CEMIG P&D 128, Descrição: Determinação da luz natural na cidade de Belo Horizonte para a definição dos períodos necessários de iluminação pública artificial noturna ao longo do ano, através do levantamento do período mensal das iluminâncias do céu, considerando a situação de céu desobstruído e a situação de céu obstruído por tipos diferentes de recinto urbano quanto ao adensamento e verticalização. Como sub-projeto é proposto a Representação através de Redes Neurais Artificiais dos níveis de iluminância pública para um ano padrâo. Projeto executado pelo GREEN - Grupo de Estudos em Energia com colaboração do LICAP - Laboratório de Inteligência Computacional Aplicada. Valor do Auxílio Financeiro R$. 564.884. Sub-projeto: Título: Representação através de Redes Neurais Artificiais dos níveis de iluminância pública de Belo Horizonte para um ano padrão com extrapolação para outras cidades do Estado. Resumo: O sub-projeto tem como objetivo principal a representação neural e a determinação da luz natural na cidade de Belo Horizonte para a definição dos períodos necessários de iluminação pública artificial noturna ao longo do ano, através do levantamento do período mensal das iluminâncias do céu, considerando a situação de céu desobstruído e a situação de céu obstruído por tipos diferentes de recinto urbano quanto ao adensamento e verticalização. Serão considerados também dados climáticos do estado de Minas Gerais, coletados durante 30 anos, representados através de redes neurais. Esta representação permitirá a extrapolação da determinação da duração do dia em diferentes cidades do Estado de Minas Gerais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Integrante / Elizabeth Marques Duarte Pereira - Coordenador., Financiador(es): Companhia Energética de Minas Gerais S/A - Bolsa / Companhia Energética de Minas Gerais S/A - Auxílio financeiro.

• 2006 - 2007

  Uma Metodologia para Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados e Desenvolvimento de uma Ferramenta Computacional. PUC MInas FIP 2006/97-S - TLE, Descrição: Proposta de uma nova Metodologia para o Processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados Convencionais. A metodologia envolverá etapas muitas vezes consideradas superficiais, mas que são relevantes para a eficiência e eficácia de um processo de KDD e Data Mining. Valor Financiado R$ 14.000,00. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Coordenador., Financiador(es): Fundo de Incentivo à Pesquisa da Puc Minas - Auxílio financeiro.

• 2005 - 2008

  Representação do Conhecimento de Redes Neurais Artificiais, previamente treinadas, através da Análise Formal de Conceitos. CT - INFO/MCT/CNPq n° 031/2004, Descrição: O objetivo principal deste projeto é o desenvolvimento de uma metodologia implementada em software para aplicação da AFC na extração e representação de conhecimento de uma rede neural previamente treinada. As regras que pretendemos obter são do tipo SE....ENTÃO e serão obtidas diretamente da análise do diagrama. Para este projeto pretende-se implementar um algoritmo que de forma automática possa identificá-las. Este projeto aborda um tema de grande relevância para aplicações onde redes neurais artificiais são utilizadas para representar processos, onde procura-se compreender a relação causa-efeito de uma observação. Projeto executado pelo GICAP - Grupo de Inteligência Computacional Aplicada. Valor R$ 33.687,00. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Coordenador / Newton José Vieira - Integrante / Tadeu Renato André Santos - Integrante / Bruno Magalhães Nogueira - Integrante / Sérgio Mariano Dias - Integrante / Bruno de Castro Bahia Alvarenga Soares - Integrante / Mark Alan Junho Song - Integrante / Ana Angêlica Nascimento Alvarez - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa., Número de produções C, T & A: 3

• 2005 - 2005

  Representação de Conhecimento de Redes Neurais Através da Análise Formal de Conceitos e sua Aplicação em Processos Industriais. PUC MInas FIP 2005/99 - TLE, Descrição: Este projeto tem como objetivo geral a proposta de uma metodologia para extração e representação de conhecimento a partir de Redes Neurais Artificiais previamente treinadas, via Análise Formal de Conceitos (AFC). São também objetivos deste projeto à aplicação da metodologia em processos industriais e o desenvolvimento de uma "Framework", sobre o conceito de software livre, que implemente os algoritmos a serem desenvolvidos para disponibilizar à comunidade acadêmica e de pesquisa. Projeto executado pelo GICAP - Grupo de Inteligência Computacional Aplicado. Valor R$ 7.720,00. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Coordenador / Sérgio Mariano Dias - Integrante / Bruno de Castro Bahia Alvarenga Soares - Integrante / Mark Alan Junho Song - Integrante., Financiador(es): Fundo de Incentivo à Pesquisa da Puc Minas - Bolsa.

• 2004 - 2006

  Zoneamento Bioclimático do Estado de Minas Gerais. FAPEMIG EDT-2168/03, Descrição: Este projeto tem, portanto, por objetivo estabelecer os critérios e procedimentos para o zoneamento bioclimático do estado de Minas Gerais e gerar aplicação de mapas e recomendações ao projeto do edifício, através da análise dos dados climatológicos de 60 localidades mineiras e de cerca de 17 localidades nos estados vizinhos que permitam a extrapolação de resultados que abranjam todo o estado de Minas Gerais (mais de 800 municípios). A partir do estabelecimento de critérios e utilizando um procedimento de interpolação de dados climáticos similar ao do projeto de norma técnica brasileira para avaliação do desempenho térmico de habitações populares, propõe-se a classificação bioclimática de cada um dos municípios mineiros, gerando um mapa de regiões bioclimáticas, cada qual com seu quadro de recomendações ao projeto de edificações, com ênfase no programa arquitetônico da habitação. Tais quadros contemplam os aspectos de: implantação das edificações com relação à insolação e ventilação, inserção urbana típica, dimensionamento básico e posicionamento das aberturas, proteções contra insolação excessiva e chuva, materiais mais adequados para as envoltórias da edificação (pisos, paredes e coberturas) e tratamento das áreas externas de entorno imediato. Espera-se com os resultados gerados auxiliar os municípios quanto ao estabelecimento de uma legislação construtiva mais adequada às condições ambientais locais, bem como às instituições públicas de planejamento e fomento de programas habitacionais, uma orientação mais objetiva na verificação de sustentabilidade energética e do conforto ambiental dos projetos arquitetônicos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Integrante / Eleonora Sad de Assis - Coordenador / Willi Gonçalves de Barros - Integrante / Emílio Suyama - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro / Universidade Federal de Minas Gerais - Cooperação / Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais - Cooperação.

• 2004 - 2005

  Extração de Conhecimento de Redes Neurais Artificiais Previamente Treinadas - FAPEMIG - CNPq EDT - 1917/03, Descrição: Este projeto tem por objetivo geral a propor um algorítmico estruturado baseado numa análise intervalar, dos parâmetros de treinamento da rede neural, para extração de regras. É também o objetivo deste projeto aplicar o método de extração proposto no processo da laminação a frio. Projeto executado pelo GICAP - Grupo de Inteligência Computacional Aplicada.Valor do Projeto: R$ 12.580,26. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Coordenador / Diego Gonçalves Faria - Integrante., Financiador(es): Fundo de Incentivo à Pesquisa da Puc Minas - Bolsa / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1

• 2003 - 2005

  Avaliação Tecnológica da Energia Solar Fotovoltaica. CEMIG - ANEEL P&D 017, Descrição: Este projeto tem como principais objetivos a sustentabilidade dos sistemas de energia solar fotovoltaica e desenvolvimento de tecnologia nacional para projetos de protótipos de equipamentos para sistemas fotovoltaicos. As etapas do projeto consiste de: certificação de equipamentos, avaliação de tecnologias, pesquisa e desenvolvimento de protótipos, estabelecimento de padrões, otimização e dimensionamento de sistemas, desenvolvimento de modelos de sustentabilidade, desenvolvimento de curso de especialização, formação de recursos humanos e transferência tecnológica. Projeto executado pelo GREEN - Grupo de Estudos em Energia com a colaboração do GICAP - Grupo de Inteligência Computacional Aplicada. Valor Financiado R$ 10.80,00. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Integrante / Daniel Alencar Soares - Integrante / Lauro Machado Neto - Coordenador / Isabel Gomes Barbosa - Integrante., Financiador(es): Companhia Energética de Minas Gerais S/A - Bolsa / Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 4

• 2003 - 2005

  Abordagem Integrada da Eficiência Energética e Energias Renovaveis, CEMIG - ANEEL - P&D 016, Descrição: O projeto procura estudar a aplicabilidade de técnicas computacionais para a melhor representação e modelagem de sistemas de energia. Entre as técnicas utilizadas estão Redes Neurais Artificiais e Data Mining. Projeto executado pelo GREEN - Grupo de Estudos em Energia com a colaboração do GICAP - Grupo de Inteligência Computacional Aplicada. Valor Financiado R$ 37.000,00. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Integrante / Elizabeth Marques Duarte Pereira - Coordenador / João Paulo Silva - Integrante / Renato Vimieiro - Integrante / Antonia Sônia Cardoso Diniz - Integrante / Victor de Paula Gil - Integrante / Leonardo almeida Rocha de Oliveira - Integrante., Financiador(es): Companhia Energética de Minas Gerais S/A - Auxílio financeiro / Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais - Bolsa., Número de produções C, T & A: 20

• 2003 - 2003

  Desenvolvimento de uma ferramenta Data Mining para obtenção de regras de associação a partir das análises de correlação de dados. PUC MINAS PROBIC 2003/146, Descrição: Este projeto tem por objetivo geral a aplicação de Data Mining via Regras de Associação para análise de correlação em sequencia de eventos dados. É também o objetivo o desenvolvimento de um ambiente (software) data mining para análise de correlação e extração de conhecimento em sequências de eventos de dados. Projeto executado pelo GICAP - Grupo de Inteligência Computacional Aplicada.Valor do Projeto R$ 4.840,00.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Coordenador / Paulo José Lage Alvarenga - Integrante., Financiador(es): Engenharia Eletrônica Industrial e Comércio Ltda - Auxílio financeiro / Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais - Cooperação., Número de produções C, T & A: 3

• 2003 - 2003

  Aplicação de Data Mining no sequenciamento de falhas em circuitos eletrônicos, via algoritmo de busca de Boyer-Moore. PUC MINAS PROBIC 2003/137, Descrição: O aumento do tempo médio entre falhas detectadas nos testes da fabricação de um produto aumenta a garantia da confiabilidade. Como conseqüência, é reduzida a taxa de mortalidade dos componentes, que hoje em dia é uma preocupação mundial dos fabricantes. A análise de falhas é um procedimento essencial para a qualidade do produto. As conseqüências de um procedimento de teste não otimizado, atingem também a parte externa: o cliente. O objetivo geral deste projeto é a aplicação de técnicas de data mining para análise do sequênciamento de teste em circuitos eletrônicos. Esta análise permitirá otimizar a árvore de teste aplicada na Industria Eletrônica, especificamente na industria de fabricação de No-Breaks. Projeto executado pelo GICAP - Grupo de Inteligência Computacional Aplicada. Valor do Projeto R$ 4.840,00. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Coordenador / Ana Carolina Gotschalg Oliveira - Integrante., Financiador(es): Engenharia Eletrônica Industrial e Comércio Ltda - Auxílio financeiro / Fundo de Incentivo à Pesquisa da Puc Minas - Cooperação., Número de produções C, T & A: 4

• 2003 - 2003

  Descoberta de conhecimento em motores de combustão através de Data Mining via técnicas de clusterização. PUC MINAS FIP 2003/33 - TLE, Descrição: Este projeto tem por objetivo geral aplicar a metodologia de KDD (Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados) através de técnicas de Data Mining para a descoberta de conhecimento a partir de dados mensuráveis do funcionamento de motores de combustão. Dentre as técnicas Data Mining será utilizado técnicas de clusterização que permitem a obtenção de grupos de dados com características próprias de similaridade, das quais serão extraídas regras do tipo se...então. Essas regras caracterizarão cada agrupamento identificado. Projeto executado pelo GICAP - Grupo de Inteligência Computacional Aplicada.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Coordenador / Romero Paoliello Filho - Integrante / Thiago Pereira Lemos - Integrante., Financiador(es): Fundo de Incentivo à Pesquisa da Puc Minas - Bolsa., Número de produções C, T & A: 4

• 2002 - 2002

  Extração de regras de conhecimento a partir de redes neurais treinadas. PUC MINAS FIP 2002/22 - TLE, Descrição: A modelagem física é uma atividade que exige maior tempo no aprofundamento e no entendimento do processo. Através do uso de RNAs podem ser relacionadas as variáveis de interesse do processo, diminuindo o estudo minucioso da física que relaciona as variáveis. Redes Neurais têm-se tornado uma excelente ferramenta para o aprendizado de máquina, porque estas são aplicáveis numa grande variedade de problemas e tem demostrado uma boa generalização. Uma limitação de Redes Neurais é que o conceito representado, através dos conjuntos de treinamento, são extremamente difíceis para o entendimento humano. As RNA's associam valores, dos conjuntos de treinamento a elas fornecidos, e informam seus resultados mas não como estes foram descobertos, as RNA's ainda são uma "caixa preta". Assim existe um conhecimento implícito, difícil de extrair, que se extraído pode reforçar uma máquina inteligente nos mecanismos para explicar suas conclusões. Este projeto tem por objetivo geral a proposta de algoritmos computacionais para a extração de regras de conhecimento a partir de Redes Neurais Artificiais, com funções de ativação contínuas, e de seus fatores de sensibilidade. Essas regras serão extraídas de redes neurais previamente treinadas e dos fatores de sensibilidade obtidos pela diferenciação da rede neural. Projeto executado pelo GICAP - Grupo de Inteligência Computacional Aplicada.Valor do Projeto R$ 17394,72. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Coordenador / Alexandra S. Costa - Integrante / Elisângela Maia - Integrante., Financiador(es): Fundo de Incentivo à Pesquisa da Puc Minas - Bolsa., Número de produções C, T & A: 4

• 2001 - 2001

  Obtenção de regras de comportamento nebulosas através de fatores de sensibilidade e sua aplicação em processos de laminação a frio. PUC MINAS FIP 2001/46 - TLE, Descrição: O entendimento de um processo físico, químico, econômico, etc. pode ser conseguido através do estudo das relações das variáveis envolvidas no processo, essas relações podem ser expressas por equações analíticas utilizando os princípios da física, da química, da economia, etc.Este projeto tem por objetivo geral desenvolver um método para obtenção de regras de comportamento nebulosas de processo físicos. Essas regras são baseadas em fatores de sensibilidade obtidos através da diferenciação de uma rede neural artificial previamente treinada. É também o objetivo deste projeto aplicar o método para o processo siderúrgico da laminação a frio, na determinação da melhor ação de controle sobre o processo. Projeto executado pelo GICAP - Grupo de Inteligência Computacional Aplicada.Valor do Projeto R$ 13992,86. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Coordenador / Fabrício Roullin Bittencout - Integrante., Financiador(es): Fundo de Incentivo à Pesquisa da Puc Minas - Bolsa., Número de produções C, T & A: 5

Projetos de desenvolvimento

• 2006 - 2009

  SOLBRASIL - Programa de Incentivo e Desenvolvimento do Aquecimento Solar no Brasil. FINEP CT - ENERG, Descrição: O Programa SOLBRASIL procura inovações no setor energético com a consistente implantação do aquecimento solar de água, através de tecnologias e métodos para aperfeiçoar os sistemas. Projeto executado pelo GREEN - Grupo de Estudo em Energia. Valor R$ 1.300.000,00 Sub-projeto: Título: Melhoramento de Modelos Físicos-Matemáticos através da Introdução do Realismo via Redes Neurais Artificiais e Estimação Paramétrica - Aplicação na Modelagem de Piscinas com Ativação Resumo: O sub-projeto tem como objetivo principal a representação neural de dados climáticos do estado de Minas Gerais e incorporar esta representação no melhoramento de modelos físicos de aquecimento de piscinas. Isto permitirá o estudo da viabilidade do uso de energias renováveis (energia solar) em regiões no interior do estado. Será proposta também uma estrutura computacional para a estimação paramétrica do processo físico que permita o estudo do impacto da atividade humana em piscinas aquecidas por energia solar. . , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate - Integrante / Elizabeth Marques Duarte Pereira - Coordenador / Leonardo almeida Rocha de Oliveira - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Bolsa.

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  SOLBRASIL - Programa de Incentivo e Desenvolvimento do Aquecimento Solar no Brasil. FINEP CT - ENERG, Descrição: O Programa SOLBRASIL procura inovações no setor energético com a consistente implantação do aquecimento solar de água, através de tecnologias e métodos para aperfeiçoar os sistemas. Projeto executado pelo GREEN - Grupo de Estudo em Energia. Valor R$ 1.300.000,00 Sub-projeto: Título: Melhoramento de Modelos Físicos-Matemáticos através da Introdução do Realismo via Redes Neurais Artificiais e Estimação Paramétrica - Aplicação na Modelagem de Piscinas com Ativação Resumo: O sub-projeto tem como objetivo principal a representação neural de dados climáticos do estado de Minas Gerais e incorporar esta representação no melhoramento de modelos físicos de aquecimento de piscinas. Isto permitirá o estudo da viabilidade do uso de energias renováveis (energia solar) em regiões no interior do estado. Será proposta também uma estrutura computacional para a estimação paramétrica do processo físico que permita o estudo do impacto da atividade humana em piscinas aquecidas por energia solar. . , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate - Integrante / Elizabeth Marques Duarte Pereira - Coordenador / Leonardo almeida Rocha de Oliveira - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Bolsa.

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  SOLBRASIL - Programa de Incentivo e Desenvolvimento do Aquecimento Solar no Brasil. FINEP CT - ENERG, Descrição: O Programa SOLBRASIL procura inovações no setor energético com a consistente implantação do aquecimento solar de água, através de tecnologias e métodos para aperfeiçoar os sistemas. Projeto executado pelo GREEN - Grupo de Estudo em Energia. Valor R$ 1.300.000,00 Sub-projeto: Título: Melhoramento de Modelos Físicos-Matemáticos através da Introdução do Realismo via Redes Neurais Artificiais e Estimação Paramétrica - Aplicação na Modelagem de Piscinas com Ativação Resumo: O sub-projeto tem como objetivo principal a representação neural de dados climáticos do estado de Minas Gerais e incorporar esta representação no melhoramento de modelos físicos de aquecimento de piscinas. Isto permitirá o estudo da viabilidade do uso de energias renováveis (energia solar) em regiões no interior do estado. Será proposta também uma estrutura computacional para a estimação paramétrica do processo físico que permita o estudo do impacto da atividade humana em piscinas aquecidas por energia solar.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate - Integrante / Elizabeth Marques Duarte Pereira - Coordenador / Leonardo almeida Rocha de Oliveira - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Bolsa.

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  SOLBRASIL - Programa de Incentivo e Desenvolvimento do Aquecimento Solar no Brasil. FINEP CT - ENERG, Descrição: O Programa SOLBRASIL procura inovações no setor energético com a consistente implantação do aquecimento solar de água, através de tecnologias e métodos para aperfeiçoar os sistemas. Projeto executado pelo GREEN - Grupo de Estudo em Energia. Valor R$ 1.300.000,00 Sub-projeto: Título: Melhoramento de Modelos Físicos-Matemáticos através da Introdução do Realismo via Redes Neurais Artificiais e Estimação Paramétrica - Aplicação na Modelagem de Piscinas com Ativação Resumo: O sub-projeto tem como objetivo principal a representação neural de dados climáticos do estado de Minas Gerais e incorporar esta representação no melhoramento de modelos físicos de aquecimento de piscinas. Isto permitirá o estudo da viabilidade do uso de energias renováveis (energia solar) em regiões no interior do estado. Será proposta também uma estrutura computacional para a estimação paramétrica do processo físico que permita o estudo do impacto da atividade humana em piscinas aquecidas por energia solar.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate - Integrante / Elizabeth Marques Duarte Pereira - Coordenador / Leonardo almeida Rocha de Oliveira - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Bolsa.

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  SOLBRASIL - Programa de Incentivo e Desenvolvimento do Aquecimento Solar no Brasil. FINEP CT - ENERG, Descrição: O Programa SOLBRASIL procura inovações no setor energético com a consistente implantação do aquecimento solar de água, através de tecnologias e métodos para aperfeiçoar os sistemas. Projeto executado pelo GREEN - Grupo de Estudo em Energia. Valor R$ 1.300.000,00 Sub-projeto: Título: Melhoramento de Modelos Físicos-Matemáticos através da Introdução do Realismo via Redes Neurais Artificiais e Estimação Paramétrica - Aplicação na Modelagem de Piscinas com Ativação Resumo: O sub-projeto tem como objetivo principal a representação neural de dados climáticos do estado de Minas Gerais e incorporar esta representação no melhoramento de modelos físicos de aquecimento de piscinas. Isto permitirá o estudo da viabilidade do uso de energias renováveis (energia solar) em regiões no interior do estado. Será proposta também uma estrutura computacional para a estimação paramétrica do processo físico que permita o estudo do impacto da atividade humana em piscinas aquecidas por energia solar.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate - Integrante / Elizabeth Marques Duarte Pereira - Coordenador / Leonardo almeida Rocha de Oliveira - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Bolsa.

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  SOLBRASIL - Programa de Incentivo e Desenvolvimento do Aquecimento Solar no Brasil. FINEP CT - ENERG, Descrição: O Programa SOLBRASIL procura inovações no setor energético com a consistente implantação do aquecimento solar de água, através de tecnologias e métodos para aperfeiçoar os sistemas. Projeto executado pelo GREEN - Grupo de Estudo em Energia. Valor R$ 1.300.000,00 Sub-projeto: Título: Melhoramento de Modelos Físicos-Matemáticos através da Introdução do Realismo via Redes Neurais Artificiais e Estimação Paramétrica - Aplicação na Modelagem de Piscinas com Ativação Resumo: O sub-projeto tem como objetivo principal a representação neural de dados climáticos do estado de Minas Gerais e incorporar esta representação no melhoramento de modelos físicos de aquecimento de piscinas. Isto permitirá o estudo da viabilidade do uso de energias renováveis (energia solar) em regiões no interior do estado. Será proposta também uma estrutura computacional para a estimação paramétrica do processo físico que permita o estudo do impacto da atividade humana em piscinas aquecidas por energia solar.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate - Integrante / Elizabeth Marques Duarte Pereira - Coordenador / Leonardo almeida Rocha de Oliveira - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Bolsa.

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  SOLBRASIL - Programa de Incentivo e Desenvolvimento do Aquecimento Solar no Brasil. FINEP CT - ENERG, Descrição: O Programa SOLBRASIL procura inovações no setor energético com a consistente implantação do aquecimento solar de água, através de tecnologias e métodos para aperfeiçoar os sistemas. Projeto executado pelo GREEN - Grupo de Estudo em Energia. Valor R$ 1.300.000,00 Sub-projeto: Título: Melhoramento de Modelos Físicos-Matemáticos através da Introdução do Realismo via Redes Neurais Artificiais e Estimação Paramétrica - Aplicação na Modelagem de Piscinas com Ativação Resumo: O sub-projeto tem como objetivo principal a representação neural de dados climáticos do estado de Minas Gerais e incorporar esta representação no melhoramento de modelos físicos de aquecimento de piscinas. Isto permitirá o estudo da viabilidade do uso de energias renováveis (energia solar) em regiões no interior do estado. Será proposta também uma estrutura computacional para a estimação paramétrica do processo físico que permita o estudo do impacto da atividade humana em piscinas aquecidas por energia solar.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate - Integrante / Elizabeth Marques Duarte Pereira - Coordenador / Leonardo almeida Rocha de Oliveira - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Bolsa.

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  SOLBRASIL - Programa de Incentivo e Desenvolvimento do Aquecimento Solar no Brasil. FINEP CT - ENERG, Descrição: O Programa SOLBRASIL procura inovações no setor energético com a consistente implantação do aquecimento solar de água, através de tecnologias e métodos para aperfeiçoar os sistemas. Projeto executado pelo GREEN - Grupo de Estudo em Energia. Valor R$ 1.300.000,00 Sub-projeto: Título: Melhoramento de Modelos Físicos-Matemáticos através da Introdução do Realismo via Redes Neurais Artificiais e Estimação Paramétrica - Aplicação na Modelagem de Piscinas com Ativação Resumo: O sub-projeto tem como objetivo principal a representação neural de dados climáticos do estado de Minas Gerais e incorporar esta representação no melhoramento de modelos físicos de aquecimento de piscinas. Isto permitirá o estudo da viabilidade do uso de energias renováveis (energia solar) em regiões no interior do estado. Será proposta também uma estrutura computacional para a estimação paramétrica do processo físico que permita o estudo do impacto da atividade humana em piscinas aquecidas por energia solar.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Integrante / Elizabeth Marques Duarte Pereira - Coordenador / Leonardo almeida Rocha de Oliveira - Integrante.Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Bolsa.

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  SOLBRASIL - Programa de Incentivo e Desenvolvimento do Aquecimento Solar no Brasil. FINEP CT - ENERG, Descrição: O Programa SOLBRASIL procura inovações no setor energético com a consistente implantação do aquecimento solar de água, através de tecnologias e métodos para aperfeiçoar os sistemas. Projeto executado pelo GREEN - Grupo de Estudo em Energia. Valor R$ 1.300.000,00 Sub-projeto: Título: Melhoramento de Modelos Físicos-Matemáticos através da Introdução do Realismo via Redes Neurais Artificiais e Estimação Paramétrica - Aplicação na Modelagem de Piscinas com Ativação Resumo: O sub-projeto tem como objetivo principal a representação neural de dados climáticos do estado de Minas Gerais e incorporar esta representação no melhoramento de modelos físicos de aquecimento de piscinas. Isto permitirá o estudo da viabilidade do uso de energias renováveis (energia solar) em regiões no interior do estado. Será proposta também uma estrutura computacional para a estimação paramétrica do processo físico que permita o estudo do impacto da atividade humana em piscinas aquecidas por energia solar.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Integrante / Elizabeth Marques Duarte Pereira - Coordenador / Leonardo almeida Rocha de Oliveira - Integrante.Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Bolsa.

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  SOLBRASIL - Programa de Incentivo e Desenvolvimento do Aquecimento Solar no Brasil. FINEP CT - ENERG, Descrição: O Programa SOLBRASIL procura inovações no setor energético com a consistente implantação do aquecimento solar de água, através de tecnologias e métodos para aperfeiçoar os sistemas. Projeto executado pelo GREEN - Grupo de Estudo em Energia. Valor R$ 1.300.000,00 Sub-projeto: Título: Melhoramento de Modelos Físicos-Matemáticos através da Introdução do Realismo via Redes Neurais Artificiais e Estimação Paramétrica - Aplicação na Modelagem de Piscinas com Ativação Resumo: O sub-projeto tem como objetivo principal a representação neural de dados climáticos do estado de Minas Gerais e incorporar esta representação no melhoramento de modelos físicos de aquecimento de piscinas. Isto permitirá o estudo da viabilidade do uso de energias renováveis (energia solar) em regiões no interior do estado. Será proposta também uma estrutura computacional para a estimação paramétrica do processo físico que permita o estudo do impacto da atividade humana em piscinas aquecidas por energia solar.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Integrante / Elizabeth Marques Duarte Pereira - Coordenador / Leonardo almeida Rocha de Oliveira - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Bolsa.

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  SOLBRASIL - Programa de Incentivo e Desenvolvimento do Aquecimento Solar no Brasil. FINEP CT - ENERG, Descrição: O Programa SOLBRASIL procura inovações no setor energético com a consistente implantação do aquecimento solar de água, através de tecnologias e métodos para aperfeiçoar os sistemas. Projeto executado pelo GREEN - Grupo de Estudo em Energia. Valor R$ 1.300.000,00 Sub-projeto: Título: Melhoramento de Modelos Físicos-Matemáticos através da Introdução do Realismo via Redes Neurais Artificiais e Estimação Paramétrica - Aplicação na Modelagem de Piscinas com Ativação Resumo: O sub-projeto tem como objetivo principal a representação neural de dados climáticos do estado de Minas Gerais e incorporar esta representação no melhoramento de modelos físicos de aquecimento de piscinas. Isto permitirá o estudo da viabilidade do uso de energias renováveis (energia solar) em regiões no interior do estado. Será proposta também uma estrutura computacional para a estimação paramétrica do processo físico que permita o estudo do impacto da atividade humana em piscinas aquecidas por energia solar.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Integrante / Elizabeth Marques Duarte Pereira - Coordenador / Leonardo almeida Rocha de Oliveira - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Bolsa.

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  SOLBRASIL - Programa de Incentivo e Desenvolvimento do Aquecimento Solar no Brasil. FINEP CT - ENERG, Descrição: O Programa SOLBRASIL procura inovações no setor energético com a consistente implantação do aquecimento solar de água, através de tecnologias e métodos para aperfeiçoar os sistemas. Projeto executado pelo GREEN - Grupo de Estudo em Energia. Valor R$ 1.300.000,00 Sub-projeto: Título: Melhoramento de Modelos Físicos-Matemáticos através da Introdução do Realismo via Redes Neurais Artificiais e Estimação Paramétrica - Aplicação na Modelagem de Piscinas com Ativação Resumo: O sub-projeto tem como objetivo principal a representação neural de dados climáticos do estado de Minas Gerais e incorporar esta representação no melhoramento de modelos físicos de aquecimento de piscinas. Isto permitirá o estudo da viabilidade do uso de energias renováveis (energia solar) em regiões no interior do estado. Será proposta também uma estrutura computacional para a estimação paramétrica do processo físico que permita o estudo do impacto da atividade humana em piscinas aquecidas por energia solar.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Integrante / Elizabeth Marques Duarte Pereira - Coordenador / Leonardo almeida Rocha de Oliveira - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Bolsa.

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  SOLBRASIL - Programa de Incentivo e Desenvolvimento do Aquecimento Solar no Brasil. FINEP CT - ENERG, Descrição: O Programa SOLBRASIL procura inovações no setor energético com a consistente implantação do aquecimento solar de água, através de tecnologias e métodos para aperfeiçoar os sistemas. Projeto executado pelo GREEN - Grupo de Estudo em Energia. Valor R$ 1.300.000,00 Sub-projeto: Título: Melhoramento de Modelos Físicos-Matemáticos através da Introdução do Realismo via Redes Neurais Artificiais e Estimação Paramétrica - Aplicação na Modelagem de Piscinas com Ativação Resumo: O sub-projeto tem como objetivo principal a representação neural de dados climáticos do estado de Minas Gerais e incorporar esta representação no melhoramento de modelos físicos de aquecimento de piscinas. Isto permitirá o estudo da viabilidade do uso de energias renováveis (energia solar) em regiões no interior do estado. Será proposta também uma estrutura computacional para a estimação paramétrica do processo físico que permita o estudo do impacto da atividade humana em piscinas aquecidas por energia solar.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Integrante / Elizabeth Marques Duarte Pereira - Coordenador / Leonardo almeida Rocha de Oliveira - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Bolsa.

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  SOLBRASIL - Programa de Incentivo e Desenvolvimento do Aquecimento Solar no Brasil. FINEP CT - ENERG, Descrição: O Programa SOLBRASIL procura inovações no setor energético com a consistente implantação do aquecimento solar de água, através de tecnologias e métodos para aperfeiçoar os sistemas. Projeto executado pelo GREEN - Grupo de Estudo em Energia. Valor R$ 1.300.000,00 Sub-projeto: Título: Melhoramento de Modelos Físicos-Matemáticos através da Introdução do Realismo via Redes Neurais Artificiais e Estimação Paramétrica - Aplicação na Modelagem de Piscinas com Ativação Resumo: O sub-projeto tem como objetivo principal a representação neural de dados climáticos do estado de Minas Gerais e incorporar esta representação no melhoramento de modelos físicos de aquecimento de piscinas. Isto permitirá o estudo da viabilidade do uso de energias renováveis (energia solar) em regiões no interior do estado. Será proposta também uma estrutura computacional para a estimação paramétrica do processo físico que permita o estudo do impacto da atividade humana em piscinas aquecidas por energia solar.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Integrante / Elizabeth Marques Duarte Pereira - Coordenador / Leonardo almeida Rocha de Oliveira - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Bolsa.

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  SOLBRASIL - Programa de Incentivo e Desenvolvimento do Aquecimento Solar no Brasil. FINEP CT - ENERG, Descrição: O Programa SOLBRASIL procura inovações no setor energético com a consistente implantação do aquecimento solar de água, através de tecnologias e métodos para aperfeiçoar os sistemas. Projeto executado pelo GREEN - Grupo de Estudo em Energia. Valor R$ 1.300.000,00 Sub-projeto: Título: Melhoramento de Modelos Físicos-Matemáticos através da Introdução do Realismo via Redes Neurais Artificiais e Estimação Paramétrica - Aplicação na Modelagem de Piscinas com Ativação Resumo: O sub-projeto tem como objetivo principal a representação neural de dados climáticos do estado de Minas Gerais e incorporar esta representação no melhoramento de modelos físicos de aquecimento de piscinas. Isto permitirá o estudo da viabilidade do uso de energias renováveis (energia solar) em regiões no interior do estado. Será proposta também uma estrutura computacional para a estimação paramétrica do processo físico que permita o estudo do impacto da atividade humana em piscinas aquecidas por energia solar.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Integrante / Elizabeth Marques Duarte Pereira - Coordenador / Leonardo almeida Rocha de Oliveira - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Bolsa.

Prêmios