O Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão de Neuromatemática (NeuroMat), sediado na Universidade de São Paulo, e financiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), oferece três bolsas de pós-doutorado para recém-doutores com destacado potencial de pesquisa para desenvolvimento de atividades de pesquisa na área de interface entre Probabilidade, Estatística, Computação, Engenharia Biomédica e Neurociência.


A pesquisa envolverá colaborações com grupos e laboratórios experimentais e teóricos associados à NeuroMat. A pesquisa a ser desenvolvida pelos bolsistas do pós-doutorado deve estar estritamente relacionada às linhas de pesquisa em andamento desenvolvidas pela equipe do NeuroMat. O projeto pode ser desenvolvido na USP de São Paulo, na USP de Ribeirão Preto ou na Universidade de Campinas (Unicamp). 

 

Os candidatos devem ser capazes de realizar pesquisas independentes em uma das linhas de pesquisa abaixo:

Modelagem estocástica e/ou computacional do funcionamento cerebral;

Aquisição, processamento e análise quantitativa de dados eletrofisiológicos;

Desenvolvimento e aperfeiçoamento de equipamentos biomédicos para pesquisa em neurociência.

 

Os candidatos à primeira linha de pesquisa devem ser recém-doutores com excelente potencial de pesquisa e com pelo menos um dos seguintes perfis:
- Formação sólida em teoria das probabilidades, com ênfase em processos estocásticos.
Conhecimentos prévios em mecânica estatística rigorosa e grafos aleatórios são bem-vindos; e/ou
- Formação sólida em matemática aplicada e/ou computacional e experiência em programação. Conhecimentos prévios em modelagem matemática e/ou computacional de sistemas neurais, redes complexas e computação paralela são bem-vindos.


Os candidatos à segunda linha de pesquisa devem ser recém-doutores com excelente potencial de pesquisa e com pelo menos um dos seguintes perfis:
- Formação sólida em neurociência, com conhecimentos em programação e experiência anterior em obtenção e análise de registros neurofisiológicos. Interesse e talento para trabalho em equipes multidisciplinares; e/ou
- Formação sólida em ciência da computação, com conhecimentos em desenvolvimento de algoritmos, ferramentas de software ou banco de dados. Experiência prévia em trabalho de pesquisa em neurociência ou área relacionada será bem-vinda.

 

Os candidatos à terceira linha de pesquisa devem ser recém-doutores com excelente potencial de pesquisa e ter pelo menos um dos perfis abaixo:
- Um forte histórico em eletromagnetismo e engenharia biomédica. O conhecimento prévio de estimulação magnética transcraniana ou simulação de campo magnético/elétrico será considerado favoravelmente; e/ou 

- Um forte conhecimento em ciência da computação e experiência em desenvolvimento de software de controle. A experiência anterior com neurociência e sistemas de
neuronavegação será considerada favoravelmente. 

 

A experiência anterior com equipes de pesquisa multidisciplinares é bem-vinda para todas as linhas de pesquisa acima. 

As bolsas são inicialmente para um ano, com possível prorrogação por mais três anos, em função dos resultados obtidos. O valor atual da bolsa de pós-doutoramento da FAPESP é de R$ 7.373,10, além de recursos adicionais de reserva técnica para despesas associadas ao trabalho de pesquisa. Candidatos de fora de São Paulo poderão receber auxílio para despesas de mudança e instalação (fapesp.br/270#2.1).

 

Inscrições:


As instruções para a inscrição de candidatos podem ser encontradas nesta página https://neuromat.numec.prp.usp.br/postdoc/new/.

 

Os seguintes documentos e informações são solicitados (consulte a página para mais detalhes):
- Súmula Curricular. Por favor, siga o formato FAPESP (visite http://fapesp.br/5266 para obter instruções);
- Lista de publicações, com links para as publicações disponíveis online;
- Informar outras pesquisas relacionadas, tais como software, páginas da web, etc. Os candidatos devem enviar cópias das publicações, caso seja solicitado;
- Um resumo do plano de pesquisa, de até 5 páginas. Deve indicar explicitamente para quais dos três perfis acima o interessado está se candidatando. Deve ser discutido explicitamente como o projeto do candidato se enquadra no projeto global de pesquisa do CEPID NeuroMat (https://neuromat.numec.prp.usp.br/scientific-project/);
- Qualquer outra informação considerada relevante para a inscrição.

 

Além dos documentos relacionados, exigimos pelo menos duas cartas de recomendação, que devem ser enviadas diretamente para Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.. Mais informações sobre as bolsas consulte a página http://www.fapesp.br/en/5427.

 

Requisitos FAPESP:
a. O candidato à Bolsa de Pós-Doutorado deve ter concluído o Doutorado há menos de 7 (sete) anos.
b. Deve ter realizações que demonstrem seu potencial como pesquisador, com excelente histórico escolar na pós-graduação.
c. Deve estar ciente das normas, formulários e procedimentos quando da apresentação da solicitação de Bolsa, disponíveis em www.fapesp.br e www.fapesp.br/sage.
Os candidatos devem fazer suas inscrições até 16 de agosto de 2020.
Os candidatos selecionados iniciarão suas atividades em 1o de novembro de 2020. A extensão inicial das bolsas é de 12 meses, com a possibilidade de renovação por mais 3 anos.
A vaga está aberta a brasileiros e estrangeiros. O selecionado receberá Bolsa de Pós-Doutorado da FAPESP no valor de R$ 7.373,10 mensais e Reserva Técnica equivalente a 15%
do valor anual da bolsa para atender a despesas imprevistas e diretamente relacionadas à atividade de pesquisa.

 


Serviço de Apoio Institucional | 01.07.2020
(11) 3091-6268
Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.
 

Durante entrevista, Vahan Agopyan destacou as doações realizadas por empresas e pessoas físicas

JORNAL DA USP
 
 

O reitor Vahan Agopyan concedeu, no dia 17 de abril, uma entrevista ao telejornal SPTV, veiculada pela TV Globo, em que falou sobre o programa USP Vida, iniciativa da Universidade voltada a pessoas físicas e jurídicas que tenham interesse em doar recursos diretamente para as pesquisas desenvolvidas pela instituição.

Agopyan destacou que, atualmente, há cerca de 200 grupos de pesquisadores, em diversas áreas do conhecimento, atuando no combate à pandemia da covid-19. Dentre as pesquisas que podem ser beneficiadas com as doações estão as relacionadas ao desenvolvimento de vacina e novos fármacos, ações diagnósticas, material de proteção para pacientes e profissionais de saúde e desenvolvimento de equipamentos.

Outro ponto ressaltado pelo reitor foi o do número expressivo de doações feitas por pessoas físicas já recebidas pelo USP Vida. “Criamos um canal com a sociedade”, afirmou.

Assista, a seguir, à integra da entrevista. 

 

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Política de uso 
A reprodução de matérias e fotografias é livre mediante a citação do Jornal da USP e do autor. No caso dos arquivos de áudio, deverão constar dos créditos a Rádio USP e, em sendo explicitados, os autores. Para uso de arquivos de vídeo, esses créditos deverão mencionar a TV USP e, caso estejam explicitados, os autores. Fotos devem ser creditadas como USP Imagens e o nome do fotógrafo.

 

 

 

covid19 datasharing

Elton Alisson | Agência FAPESP 18.06.2020 – Pesquisadores de universidades e instituições de pesquisa de todo o país passam, a partir de hoje (17/06), a ter acesso ao COVID-19 Data Sharing/BR, o primeiro repositório do país com dados demográficos e exames clínicos e laboratoriais anonimizados de pacientes que fizeram testes para COVID-19 em unidades laboratoriais e hospitais do Estado de São Paulo.

O objetivo da plataforma é compartilhar informações clínicas de pacientes anonimizados para subsidiar pesquisas científicas sobre a doença nas diversas áreas do conhecimento.

A base de dados compartilhados é resultado de uma iniciativa da FAPESP, em parceria com a Universidade de São Paulo (USP), e já conta com a adesão de hospitais e unidades laboratoriais de atendimento a pacientes.

A parceria reúne, nesta primeira etapa, o Grupo Fleury e os hospitais Sírio-Libanês e Israelita Albert Einstein, que disponibilizaram informações, infraestrutura, tecnologias e recursos humanos próprios para viabilizar o compartilhamento de dados. A FAPESP está contatando outras instituições de atendimento a pacientes para compartilhar informações no repositório COVID-19 Data Sharing/BR.

“A ideia central da plataforma é subsidiar a pesquisa científica sobre a COVID-19 ao compartilhar dados que não seriam disponibilizados de outra forma, de modo a mobilizar a comunidade de cientistas da computação, matemáticos e analistas de informações, para que possam contribuir com novas ideias para o enfrentamento da atual epidemia da doença”, disse Luiz Eugênio Mello, diretor científico da FAPESP, durante coletiva de imprensa on-line para o lançamento do repositório, realizada pela FAPESP.

O repositório abrigará, inicialmente, dados abertos e anonimizados de 75 mil pacientes, 6.500 dados de desfecho e um total de mais de 1,6 milhão de exames clínicos e laboratoriais realizados em todo o país pelo Grupo Fleury e na cidade de São Paulo pelos hospitais Sírio-Libanês e Israelita Albert Einstein desde novembro de 2019.

Ainda que o primeiro caso da doença no Brasil tenha sido registrado em fevereiro, pelo Hospital Albert Einstein, o período de cobertura dos dados permitirá que as pesquisas analisem o histórico de saúde dos pacientes, bem como busquem evidências de sintomas da COVID-19 em pacientes atendidos anteriormente. Novos dados serão inseridos pelo Grupo Fleury, Hospital Sírio-Libanês e Einstein regularmente.

O repositório disponibilizará três categorias de informação: dados demográficos (gênero, ano de nascimento e região de residência do paciente) e dados de exames clínicos e/ou laboratoriais, além de informações, quando disponíveis, sobre a movimentação do paciente, como internações, por exemplo, e desfecho dos casos, como recuperação ou óbitos. Em uma segunda etapa, o COVID-19 Data Sharing/BR abrigará também dados de imagens, como radiografias e tomografias.

“Em termos de valores, a obtenção desses dados por outros meios representaria um custo da ordem de centenas de milhões de reais. A gratuidade no acesso a essas informações será possível em razão da disponibilidade e generosidade dessas três instituições participantes da iniciativa”, disse Mello.

O lançamento do repositório tem um cronograma de três etapas. Uma versão pequena do conjunto de dados será inicialmente disponibilizada hoje (17/06) para um período-piloto de consultas. Dessa forma, a comunidade de pesquisa poderá baixar os dados e começar a analisá-los e visualizá-los usando técnicas de ciência de dados.

Até o dia 24 de junho, os grupos de pesquisa interessados poderão enviar dúvidas e comentários para os responsáveis pelo repositório COVID-19 Data Sharing/BR pelo e-mail Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.. Esse feedback da comunidade durante o período-piloto será usado para melhorar as informações e a documentação do repositório. O conjunto inicial completo dos dados abertos e anonimizados será disponibilizado ao público a partir do dia 1º de julho.

“Neste primeiro momento iremos disponibilizar um conjunto de dados-piloto, para análise exploratória, para à medida que os analistas de dados comecem a usá-los sejam melhorados”, disse João Eduardo Ferreira, professor do Instituto de Matemática e Estatística (IME) da USP, participante do projeto.

 

Avanço na compreensão da doença

O diretor-executivo médico do Grupo Fleury, Edgar Rizzatti, destacou que o repositório permitirá o acesso a dados para a realização de pesquisas não só pela comunidade científica, mas também para o desenvolvimento de soluções tecnológicas por empreendedores e startups.

“Desde o início da pandemia temos sido procurados por startups, pesquisadores de universidades e instituições de pesquisa, em iniciativas isoladas ou em colaboração, interessados na disponibilização de dados anonimizados de pacientes com COVID-19 para o desenvolvimento de projetos de pesquisa ou para o desenvolvimento de estratégias em ciências de dados ou de algoritmos de inteligência artificial. Por isso, acredito que essa iniciativa pioneira permitirá um melhor entendimento da COVID-19”, afirmou.

A opinião de Rizzatti é compartilhada por Luiz Fernando Lima Reis, diretor de ensino e pesquisa do Sírio-Libanês. “A base de dados possibilitará à comunidade científica ter acesso a dados que refletem a situação atual da epidemia de COVID-19 no Brasil e as características que a doença adquiriu no país, que só poderá ser combatida por meio de soluções baseadas em dados”, disse.

O pesquisador ressaltou o cuidado tomado pelo comitê gestor do repositório em garantir a anonimização de todos os dados dos pacientes, de forma a preservar suas identidades, e atender todas as exigências da Lei Geral de Proteção de Dados.

O diretor-superintendente de pesquisa da Sociedade Beneficente Israelita Brasileira Albert Einstein, Luiz Vicente Rizzo, ressaltou que o momento atual representa uma oportunidade para mostrar a pujança da pesquisa que também tem sido feita em instituições não governamentais voltadas ao combate da COVID-19.

“Temos hoje no Einstein 68 projetos de pesquisa em andamento relacionados à COVID-19, iniciados nos últimos seis meses, e mais 113 em vias de ser inicializado. Isso mostra que nós, como instituições não governamentais, temos um papel importante e podemos contribuir muito para a pesquisa no Estado de São Paulo e no país”, disse.

 

Origem do repositório

A ideia de criação do repositório COVID-19 Data Sharing/BR surgiu há pouco mais de um mês e foi concretizada rapidamente graças a outro projeto lançado pela FAPESP no final do ano passado, a Rede de Repositórios de Dados Científicos do Estado de São Paulo.

A rede, que levou quase três anos para ser desenvolvida, disponibiliza em uma plataforma aberta dados associados a pesquisas científicas desenvolvidas em todas as áreas de conhecimento por instituições de ensino superior e pesquisa públicas no Estado de São Paulo. A mesma plataforma abrigará também o repositório COVID-19 Data Sharing/BR.

O desenvolvimento da rede, que inclui um buscador de metadados, contou com o envolvimento das seis universidades públicas do Estado de São Paulo – USP, Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), Universidade Estadual Paulista (Unesp), Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), Universidade Federal do ABC (UFABC) e Universidade Federal de São Paulo (Unifesp) –, o Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA) e a Embrapa Informática Agropecuária (CNPTIA/Embrapa).

“O compartilhamento de dados é essencial para enfrentar uma situação como a que estamos vivendo agora e que deverá ser perene”, disse Sylvio Canuto, pró-reitor de pesquisa da USP.

Na avaliação de Cláudia Bauzer Medeiros, professora do Instituto de Computação da Unicamp e participante do projeto, o repositório de dados será útil não só para pesquisas sobre COVID-19, mas também no futuro, para eventualmente orientar políticas públicas para evitar que situações como a atual voltem a acontecer ou minimizar os efeitos de futuras pandemias.

“O repositório reúne dados produzidos por brasileiros, que irão contribuir para a ciência mundial”, afirmou.

 

Este texto foi originalmente publicado por Agência FAPESP de acordo com a licença Creative Commons CC-BY-NC-ND. Leia o original aqui.

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O que sua voz pode dizer sobre sua saúde? Médicos experientes são capazes de detectar inúmeros sinais de que um paciente não está bem estabelecendo uma simples conversa, especialmente quando uma síndrome respiratória, tal como a provocada pelo coronavírus, dificulta a comunicação pela fala. E se conseguíssemos ensinar essa habilidade aos computadores? Será que uma solução assim seria capaz de ajudar a reduzir a intensa demanda por profissionais de saúde em um cenário de pandemia como o que estamos enfrentando?

São perguntas como essas que desafiam um grupo de pesquisadores da USP composto por especialistas de diversas áreas do conhecimento como cientistas de computação, médicos e linguistas. À primeira vista, a ideia pode parecer bastante simples, mas há muitas barreiras a serem enfrentadas na criação de uma ferramenta capaz de reconhecer automaticamente variações na voz de quem fala português, objetivo principal do projeto Sistema de Detecção Precoce de Insuficiência Respiratória por meio de Análise de Áudio (SPIRA).

 

 

tela JN Reportagem sobre o projeto foi veiculada pelo Jornal Nacional. Assista: https://globoplay.globo.com/v/8625208/programa 

 

Coral de vozes – Para desenvolver a solução, inicialmente, os pesquisadores precisam ensinar o computador a identificar quais características têm a voz de uma pessoa saudável em contraposição ao que caracteriza a voz de alguém afetado por uma síndrome respiratória. Tal como acontece na trajetória dos médicos, que aprendem a identificar essas características a partir de suas experiências ao longo de inúmeros atendimentos a diversos pacientes, o computador também precisa de uma grande quantidade de dados para se tornar capaz de classificar adequadamente os pacientes.

Nesse caso, os dados são compostos por um verdadeiro coral de vozes e até você pode contribuir com a pesquisa doando sua voz. Para isso, basta acessar este site: https://spira.ime.usp.br/coleta. Mais de sete mil pessoas já acessaram a plataforma, gravaram três frases e contribuíram com a pesquisa. A dificuldade está em coletar as vozes dos pacientes diagnosticados com covid-19, explica o professor Marcelo Finger, do Instituto de Matemática e Estatística (IME) da USP, coordenador do projeto: “Para fazer a coleta das vozes dos pacientes, precisamos de profissionais da área de saúde capacitados, treinados e que tenham autorização para transitar pela enfermaria de um hospital que trata de pacientes infectados pelo novo coronavírus. E sabemos que, desde o princípio da pandemia, esses profissionais estão absolutamente sobrecarregados”.

Até o momento, os pesquisadores conseguiram coletar vozes de aproximadamente 200 pacientes diagnosticados com covid-19, que estão internados em dois hospitais parceiros do projeto, o Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP e o Hospital Universitária da USP, ambos localizados na cidade de São Paulo. Para facilitar a captação do áudio dos pacientes, o doutorando Murilo Gazzola, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, desenvolveu uma ferramenta para o aplicativo de mensagens WhatsApp. Assim, o profissional de saúde pega o celular, clica no número correspondente à ferramenta, apresenta as frases ao paciente e grava a voz de cada um por meio do próprio WhatsApp. Na sequência, os áudios são enviados a uma base de dados que, automaticamente, realiza uma primeira triagem e organiza o que foi coletado.

Excesso de sons – “Quando analisamos a voz dos pacientes internados, descobrimos que havia desafios adicionais a serem enfrentados”, revela a professora Sandra Aluísio, que é orientadora de Murilo e coordena os esforços da equipe do ICMC no projeto SPIRA. “No cenário da coleta, muitos pacientes são idosos e, normalmente, estão sem os óculos. Eles não conseguem ler as frases propostas pelo estudo, que são apresentadas no celular. Então, o profissional de saúde precisa ajudá-los, soletrando as frases, o que faz com que essa outra voz também apareça nas gravações”, acrescenta a pesquisadora.

Sandra explica que, se a voz do profissional de saúde for mantida nas gravações, no momento em que os dados forem utilizados para ensinar o computador, serão produzidos resultados equivocados. Por exemplo, o computador passaria a interpretar que um fator determinante para a doença é a existência de duas vozes distintas em um mesmo áudio, pois a maioria dos áudios de pessoas infectadas terá mais de uma voz presente. Se isso acontecesse, o sistema não teria aprendido a analisar adequadamente as características que, de fato, diferenciam a voz de uma pessoa saudável do som emitido por alguém acometido por uma síndrome respiratória.

“Remover manualmente a voz dos médicos nas gravações é um trabalho muito demorado. Para agilizar essa etapa e fazer a separação das vozes de forma automática, estamos criando uma ferramenta de inteligência artificial, baseada em redes neurais artificiais”, acrescenta a professora. É especificamente a esse desafio que está se dedicando Edresson Casanova, outro doutorando do ICMC que participa do projeto e também é orientado por Sandra.

“A análise do áudio bruto é muito custosa e complexa, mesmo para as técnicas mais avançadas de inteligência artificial, devido a um problema da computação chamado de maldição da dimensionalidade dos dados. Então, em vez de treinar uma rede neural artificial com os dados brutos de áudio, que possibilitariam uma taxa menor de sucesso, tentamos usar alternativas baseadas em extrações de características e padrões contidos nesses arquivos”, diz Edresson.

O caminho encontrado pelo doutorando consistiu em, literalmente, tornar a voz visível para o computador (confira as imagens). Assim, ele conseguiu empregar técnicas de visualização computacional – que já foram amplamente testadas e estão disponíveis – para separar as vozes. Depois, é só voltar a transformar a imagem (que agora representa apenas uma voz) em áudio e pronto. Esse método de separação está, atualmente, sendo testado a partir de um banco com mil horas de vozes em inglês, que permitiu gerar vozes sobrepostas. “Ainda não há disponível uma base de fala aberta tão grande para o português”, ressalta Sandra.

Ela diz ainda que há muitos ruídos nas gravações dos pacientes hospitalizados, relacionados especialmente ao som dos equipamentos que são utilizados no local. Por isso, a equipe está estudando duas possíveis abordagens: filtrar o ruído das gravações usando técnicas de inteligência artificial ou inserir esses mesmos ruídos nas gravações dos participantes saudáveis. Adotar uma dessas medidas evitará, tal como no caso da separação das vozes, que o sistema computacional realize uma interpretação equivocada dos dados e considere o ruído como um fator determinante para diagnosticar uma síndrome respiratória.

 

 

spectrograma com 2 vozes

Imagem mostra um espectrograma gerado pelo computador a partir de um arquivo de áudio com duas vozes sobrepostas.

 

 

imagem espera possui apenas uma voz

 Já essa imagem é um espectrograma que representa um áudio em que uma das vozes já foi extraída.

 

Conhecimento em construção – “Esse é um projeto de pesquisa com risco porque pode não dar certo. De repente, não vamos conseguir criar uma ferramenta que consiga identificar sinais de insuficiência respiratória com uma precisão aceitável”, pondera o coordenador do SPIRA. De qualquer forma, os pesquisadores sabem que as descobertas que surgirem na jornada têm potencial para, futuramente, serem aplicadas em inúmeros outros campos como, por exemplo, na criação de sistemas de reconhecimento automático de voz para o português e no aprimoramento de assistentes virtuais.

A equipe do projeto é coordenada também por duas professoras da Faculdade de Medicina da USP – Anna Sara Levin Shafferman e Ester Cerdeira Sabino – e conta, ainda, com a participação de mais quatro pesquisadores: Arnaldo Cândido Júnior, da Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Flaviane Fernandes Svartman, da Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas da USP; Alfredo Goldman e Marcelo Gomes de Queiroz, ambos do IME; além dos alunos de pós-graduação Augusto Cesar de Camargo, Pedro Leyton Pereira, Renato Cordeiro e Thatiane Rosa, todos vinculados ao IME.

Os estudos realizados por esse grupo multidisciplinar fazem parte de uma ampla área de pesquisa em inteligência artificial que está em franca expansão no mundo: o processamento de linguagem natural. “Estamos abrindo uma frente na pesquisa sobre o emprego da voz para fazer diagnóstico de problemas variados. Inicialmente, estudamos a insuficiência pulmonar por causa do contexto em que vivemos. Mas há outras doenças que podem se manifestar pela voz como alterações nas pregas vocais, problemas cardíacos, pressão alta e ataques de ansiedade”, explica Finger.

“Enfim, no momento, estamos concentrados na detecção da síndrome respiratória, mas com o que a gente conseguir aprender nesse contexto e com a identificação dos limites das técnicas de inteligência artificial, será possível construir outras soluções”, reforça o professor. Para ele, empreender um projeto da envergadura do SPIRA, que está na fronteira do conhecimento, não seria possível se não houvesse a infraestrutura de pesquisa existente nas três universidades públicas paulistas e na FAPESP. Que essa infraestrutura possa sair fortalecida da pandemia e as vozes dos pesquisadores sejam cada vez mais ouvidas.

 

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Já foram coletadas vozes de aproximadamente 200 pacientes diagnosticados com covid-19, que estão internados em dois hospitais parceiros do projeto,
o Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP e o Hospital Universitária da USP. (crédito da imagem: USP Imagens)
 

 

 

Texto: Denise Casatti – Assessoria de Comunicação do ICMC-USP

 

Saiba mais
Sobre o SPIRA: spira.ime.usp.br
Doe sua voz: spira.ime.usp.br/coleta
Sobre o Centro de Inteligência Artificial
Live Ciência USP: descobrindo o coronavírus pela pela voz e pela saliva 
Reportagem sobre o projeto veiculada pelo Jornal Nacional

Na última quinta-feira, dia 11/06/2020, o Seminário de Otimização Contínua UNICAMP/USP contou com a participação do Prof. Paulo José da Silva e Silva, que foi professor do IME-USP e, atualmente, é professor Associado do IMMEC-UNICAMP.

Em sua palestra intitulada "Dançando com robôs: planejamento automático de mitigação intermitente para Covid-19", o professor apresentou um método de controle ótimo que permite projetar quarentenas alternadas para a pandemia do coronavírus, conforme descrito na notícia Estudo mostra a vantagem de quarentenas alternadas em cidades paulistas, divulgada no Portal da Agência FAPESP. Este método foi aplicado para cidades do Estado de São Paulo.

O evento foi realizado por videoconferência e a gravação completa está disponível abaixo.



SAIBA MAIS

Em reportagem realizada pela TVB Record TV de Campinas o Prof. Paulo explica de forma didática o seu trabalho para o público. Assista a reportagem disponível no link abaixo: 

 

 

 

Marcelo Modesto Costa | 17.06.2020
Serviço de Apoio Institucional
(11) 3091-6268
Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.
 

inscricoes cea 

O Centro de Estatística Aplicada (CEA) do Instituto de Matemática e Estatística da USP (IME-USP) está recebendo inscrição de projetos para análise estatística de dados durante o 2o. semestre de 2020.

 

Haverá uma triagem de 27 a 31 de julho de 2020. Os projetos escolhidos terão os dados analisados por um time composto de alunos do último ano do Bacharelado de Estatística do IME-USP, orientados por um ou mais professores do departamento de Estatística. Ao final do semestre, será produzido um relatório técnico de análise estatística com todos os resultados das análises, incluindo tabelas e gráficos.

 

Para que possa ser considerado para análise, é necessário que: 

  • Os dados estejam totaltmente coletados e organizados em planilha eletrônica até o início de agosto.

  • Os responsáveis pelo projeto tenham disponibilidade para participar de reuniões com o time que fará as análises durante o semestre e, também, em duas apresentações a serem feitas pelos alunos.

Excepcionalmente nesse ano, devido à pandemia, a triagem, reuniões e apresentações serão realizadas à distância, por teleconferência (usando Google Meet, Zoom ou similar).

 

Aos interessados solicita-se o preenchimento da ficha de inscrição, disponível em https://www.ime.usp.br/cea/docs/fichacea.doc e o envio por e-mail para o endereço Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo. até o dia 22 de julho, aos cuidados de Alessandra.

 

Para outras informações e detalhes, favor acessar https://www.ime.usp.br/cea.

 

 

Prof. Antonio Carlos Pedroso de Lima | 15.06.2020
Departamento de Estatística

028 Vivenciando 2020 cartaz 12jun

 

O momento particular que vivemos, na universidade e na sociedade, demanda análises e reflexões, em particular em relação ao ensino, capacitação e formação de nossos estudantes. Por essa razão, propomos o Ciclo de Debates “VIVENCIANDO 2020: Formação superior no mundo pós-pandêmico: educação distanciada e à distância?”. Esse Ciclo, composto de três sessões, propõe a necessária análise e reflexão do papel da universidade, dos processos de formação, do ensinar e suas práticas em um mundo pós-pandêmico. Para tanto abordará os seguintes temas:

 

12 de junho, 14h30: ‘Abordagens pedagógicas e modelos de ensino: novos processos de aprendizagem?’ - investigando, em particular, a eventual contribuição de tecnologias na concepção de novas práticas pedagógicas (Marcelo Zaiat | Nilson Machado |Paulo Sano)

 

19 de junho, 14h30: ‘Modelos de ensino: responsabilidades institucionais e individuais’ - questionando quais as responsabilidades, individuais e institucionais, face a possíveis novos modelos de ensino (Selma Garrido Pimenta | Suely Aparecida Jorge Polydoro)

26 de junho, 14h30: ‘Perspectivas da universidade: instituição de conhecimento, formação e ensino?’ - analisando, em que medida, eventuais mudanças da universidade como instituição implicam em processos de mercantilização do ensino (Luiz Bevilacqua | Naomar Almeida Filho | Ronaldo Mota)

 

Em cada um desses três encontros será também apresentada uma breve entrevista gravada com o Prof. Shigeru Miyagawa (Diretor do Center for Open Learning / MIT).

Contamos com a sua participação.

 

 As transmissões serão realizadas no canal da PRPG no Youtube

12/06/2020 - https://youtu.be/QFWHLiLO9HM

19/06/2020 - https://youtu.be/mBGh5RcBZgE

26/06/2020 - https://youtu.be/5FYyrA57lEA

 

Comissão de Formação Didático-Pedagógica

Pró-Reitoria de Pós-Graduação
Universidade de São Paulo