Maria Cristina Ferreira de Oliveira.

São Carlos e região apresentam uma diversidade de acervos de inestimável valor histórico, contendo documentos de caráter diversificado, os quais podem encontrar-se em estado precário de conservação ou mesmo ser desconhecidos por pesquisadores. Esforços isolados, tanto públicos quanto privados, no sentido de organizar os acervos e disponibilizá-los aos interessados são identificados mais recentemente. Este projeto tem como objetivo contribuir para o resgate da história do município e da própria história do Brasil. Em uma primeira instância, pretende-se desenvolver um sistema WEB para a gestão integrada desses acervos; mais especificamente, para a organização, o armazenamento e a disponibilização das informações do patrimônio histórico e cultural municipal e regional. Para o desenvolvimento do sistema, um pré-requisito essencial é a definição e a padronização da forma e dos acessos a essas informações históricas e culturais. A definição e padronização são realizadas por meio das normas e dos padrões da Representação Descritiva e Temática, sub-área da Ciência da Informação, que visa a descrever os documentos de forma a garantir a qualidade e a acessibilidade das informações disponibilizadas, bem como a integração de várias redes de informação tanto nacionais quanto internacionais. Tanto o processo de desenvolvimento quanto o sistema WEB resultante deste projeto estão calcados na filosofia de software livre, motivando que outras entidades similares (Prefeituras, Fazendas, Associações, etc) possam também fazer uso desse sistema, beneficiando assim a comunidade em geral, pela disponibilização de seus acervos. Em última análise, pretende-se constituir um mecanismo para a implantação de um sistema distribuído que integre e disponibilize o acervo municipal e regional.
(Programa Políticas Públicas FAPESP, Processo 03/06434-003

O objetivo é gerar conhecimento com pesquisa e inovação em eletrônica orgânica e sustentável, formando uma rede de pesquisadores de todo o Brasil, articulada com parceiros acadêmicos e empresariais, nacionais e internacionais. A proposta dá continuidade ao Instituto Nacional de Eletrônica Orgânica coordenado pelo Prof. Roberto Faria (2009-2024). O desenvolvimento de eletrônica orgânica (EO) é estratégico para o Brasil, dada a diversidade de recursosnaturais e recicláveis a serem aproveitados. O projeto abordará quatro áreas temáticas principais: (1) energiarenovável, com foco em dispositivos para conversão e armazenamento de energia e baterias sustentáveis; (2) saúde, com biossensores portáteis para diagnósticos; (3) agricultura, com sensores para controle ambiental e otimização de recursos naturais; e (4) eletrônica sustentável, priorizando dispositivos biodegradáveis e recicláveis. Cada tema será estruturado com base nos avanços do INEO anterior, maximizando o impacto por meio de colaborações interdisciplinares. Alinhado aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), o INEO terá impacto direto nos ODS 7 (Energia Limpa e Acessível), 9 (Indústria, Inovação e Infraestrutura) e 12 (Consumo e Produção Responsáveis). Porexemplo, sensores biodegradáveis para monitoramento agrícola otimizarão o uso de recursos naturais e reduzirão o desperdício. Na saúde, sensores e biossensores serão usados para diagnóstico e monitoramento, oferecendo soluções de baixo custo para pontos de atendimento e locais remotos. Para maximizar o potencial da EO serão aplicados métodos de inteligência artificial para otimizar a seleção de materiais, melhorar a eficiência dos dispositivos e analisar dados de sensores para diagnóstico e monitoramento. A transferência de tecnologias focará a criação de startups e apoio a empresas tecnológicas, promovendo a colaboração entre academia e indústria.

O Monitoramento Acústico Passivo (MAP) tem se mostrado uma abordagem promissora para acompanhar a biodiversidade a partir do registro da abundância e distribuição animal, oferecendo uma abordagem não invasiva, padronizada e eficiente de coletar dados ecológicos em grandes escalas espaciais e temporais. O MPA viabiliza um acesso sem precedentes a informações sobre o meio ambiente e mudanças nos ecossistemas, e pode apoiar programas de monitoramento e conservação fortemente embasados em dados. A tecnologia mostra-se particularmente adequada para o estudo de ambientes tropicais, caracterizados por extrema biodiversidade e visibilidade limitada pela vegetação densa. Não obstante, sua expansão é desafiada por um cenário clássico de big data: o MAP permite coletar, com pouco esforço, milhares de extensos arquivos de áudio, cuja análise por inspeção manual rapidamente torna-se inviável. O objetivo deste projeto é desenvolver soluções computacionais robustas para atender algumas demandas colocadas por estudiosos em ecologia e biodiversidade relacionadas à análise de registros acústicos coletados por meio de MAP. O processamento de áudio por técnicas de aprendizado de máquina é inerentemente complexo, o volume de dados é expressivo e o processamento de paisagens acústicas associadas a ambientes naturais é um tema de pesquisa ainda relativamente recente e bastante desafiador. Como os gravadores registram o som ambiental oriundo de múltiplas fontes, independentemente de sua natureza, é comum que eventos acústicos de interesse sejam mascarados, capturados de forma tênue, ou ocorram de forma sobreposta a outros eventos que podem ser ou não de interesse. Como a localização espacial dos insetos e animais varia, enquanto os gravadores permanecem em uma posição fixa, os registros acústicos coletados são naturalmente ruidosos, e ocorrências de eventos similares apresentam grande variabilidade. Esse cenário dificulta sobremaneira a execução de tarefas essenciais de identificação e etiquetação das ocorrências de interesse. Estratégias de aprendizado de máquina bem sucedidas em registros acústicos obtidos em condições mais controladas mostram-se pouco efetivas nesse cenário, o que motiva esta investigação. Vamos considerar, inicialmente, algumas tarefas críticas bastante relacionadas entre si, a saber, a automatização do processo de etiquetação de registros acústicos, e a extração de modelos de aprendizado de máquina para a identificação, recuperação e classificação de eventos de interesse em paisagens acústicas. (AU)

Grandes desafios, como a fabricação de dispositivos sensores para diagnóstico precoce de câncer e detecção de contaminação de alimentos / água, só podem ser abordados com esforços conjuntos em pesquisas multidisciplinares. Problemas selecionados dentro dos desafios acima serão abordados neste projeto por uma equipe multiinstitucional de físicos, químicos, engenheiros, médicos e cientistas da computação, com dois tópicos unificadores: fabricação e caracterização de filmes nanoestruturados, particularmente aqueles de interesse biológico, e dados avançados. métodos de análise. Mais especificamente, vários tipos de filmes nanoestruturados serão empregados em sensoriamento e biosensing. Um dos principais objetivos em tais estudos é alcançar a compreensão em nível molecular dos mecanismos responsáveis pelas características sensoriais, incluindo efeitos de interface para projetar baterias orgânicas para fornecer energia em biossensores implantáveis. Este tipo de pesquisa básica é essencial para o design de novos materiais e ferramentas para diagnóstico e terapia. As aplicações pretendidas para os dispositivos também são diversas, concentrando-se principalmente no diagnóstico precoce do câncer, na detecção de contaminação de alimentos e água e no monitoramento do meio ambiente. Especial ênfase será colocada na fabricação de dispositivos de baixo custo, não apenas com novos materiais, mas também explorando metodologias como a microfluídica, em uma tentativa de produzir tecnologia que deve ser passível de transferência, por ex. para testes em um hospital de câncer. As enormes quantidades de dados gerados com sensores, biosensores e imagens serão processados com métodos estatísticos e computacionais, incluindo visualização de informação e aprendizado de máquina. Isso representará um passo em direção ao diagnóstico assistido por computador, através do qual dados de naturezas distintas são analisados dentro de uma estrutura comum.

A pesquisa em Visual Analytics é central no tratamento dos desafios associados à análise de dados e computação intensiva em dados, pelo potencial de combinar técnicas de Aprendizado de Máquina e de Visualização para apoiar a interpretação de dados complexos. O acoplamento de técnicas oriundas de ambas as áreas pode promover avanços significativos na capacidade humana de análise de dados, pois permite a indivíduo e computador assumirem papeis complementares ao tratar os muitos problemas introduzidos pelo volume e complexidade dosconjuntos de dados gerados em diversos domínios de aplicação. Este projeto de pesquisa aborda dois focos distintos em visual analytics, um de natureza aplicada e outro de natureza conceitual. No aspecto aplicado serão considerados (i) o problema de visualização de redes de grande escala, com ênfase em redes sociais; e (ii) o problema da análise exploratória de espaços de atributos que caracterizam fenômenos multivariados e variantes no tempo -- por exemplo, resultantes de sensores utilizados para monitoramento ambiental em diversos domínios. Em ambos os casos, a busca por soluções escaláveis para grandes volumes de dados representa um desafio. No aspecto conceitual, dando continuidade a uma colaboração em andamento, iremos conceber e realizar alguns estudos experimentais que contribuam para esclarecer os processos cognitivos subjacentes à interpretação de um tipo particular de visualização multidimensional, os chamados mapas de similaridade. A análise dos resultados pode sugerir modelos conceituais sobre a interpretação desse tipo de mapeamento visual. Esperamos com esse estudo contribuir para ampliar o embasamento conceitual sobre essas técnicas, essencial para futuros avanços na área.

Edital CNPq ´Casadinho´ - Processo 620080/2008-6 - Edital nº 16/2008 - Faixa A
Coordenador: Marcelo Heniques de Carvalho (UFMS)
Valor Total: R$ 180.000,00

Projeto de Cooperação Acadêmica - Procad/NF da CAPES
Instituições: DCT/UFMS (principal), ICMC-USP, IME-USP, POLI-USP e IC-UNICAMP (colaboradoras)

Edital Procad N° 01/ 2007
Varlor Total: R$ 240.000,00

A evolução dos sistemas de mineração visual para apoiar tarefas de análise de dados
de alta dimensionalidade e variantes no tempo representa um grande desafio, em vista
da onipresença de tais tipos de dados. Esta proposta aborda o desenvolvimento de técnicas e ferramentas interativas de mineração visual para apoiar a análise de dois tipos de dados multidimensionais, a saber, coleções de documentos textuais e séries temporais. Temos pesquisado recentemente o desenvolvimento de técnicas para criar mapas visuais de coleções de documentos, nos quais estes são dispostos no plano com base na similaridade do seu conteúdo. Os mapas são gerados por técnicas de projeção multidimensional, ou de posicionamento de pontos, que permitem criar representações visuais interativas na forma de grafos, árvores, superfícies 3D, etc. Essas técnicas oferecem um arcabouço aplicável não apenas a documentos textuais, mas a dados multidimensionais em geral, tendo sido utilizadas, por exemplo, na visualização exploratória de coleções de séries temporais. No âmbito deste projeto pretendemos estender e refinar as técnicas já desenvolvidas para mineração visual de séries temporais, bem como tratar explicitamente o aspecto da evolução temporal na visualização de dados multidimensionais em geral, e de coleções de textos em particular. Nesse contexto, investigaremos o uso de tópicos extraídos automaticamente dos documentos textuais para apoiar a interação do usuário com mapas de documentos, bem como para favorecer a identificação de variações temporais no conteúdo de uma coleção. Pretende-se validar as técnicas e soluções por meio de sua aplicação a alguns domínios de interesse: laudos médicos (textuais); bancos de patentes e coleções de artigos científicos; e séries temporais oriundas de três domínios diversos, a saber, séries históricas de vazões registradas no sistema hidroelétrico brasileiro, séries associadas a estudos de propagação de doenças e séries financeiras.

Este projeto mantém o foco da pesquisadora em Mineração Visual de Dados, linha em que vem atuando desde 2001, até o momento bastante orientada ao desenvolvimento de técnicas de visualização exploratória e de mineração visual de uso geral. Nesta nova etapa, nossa meta é avançar na busca por soluções efetivas de análise de dados apoiadas por representações visuais interativas, explorando a rede de colaborações que vem sendo estabelecida nos últimos anos. Pretendemos atuar prioritariamente no tratamento dos seguintes problemas: o desenvolvimento de uma plataforma extensível de serviços de visualização de informação e mineração visual; a integração entre técnicas de mineração e de visualização de modo a ampliar a escalabilidade das últimas; bem como investigar o uso de representações visuais interativas para apoiar usuários em processos de mineração de dados, e de regras de associação em particular; e adaptações e extensões de técnicas de mineração visual de dados para aplicações específicas. (Processos CNPq 305861/2006-0 e 501777/2007-5.)

O avanço da tecnologia da informação tem disponibilizado uma enorme quantidade de dados, oriundos das mais diversas fontes. A carência de técnicas adequadas para analisá-los gera um grande acúmulo e uma grande demanda por soluções computacionais para a interpretação das informações neles contidas. Além disso, estima-se que aproximadamente 85% de toda a informação corporativa está disponível em forma não estruturada, em arquivos de texto, sendo que diversas aplicações se baseiam em texto como forma central de representação de informação. Pesquisadores do grupo de visualizaçãodo ICMC têm investigado a integração de técnicas de vários domínios para possibilitar a análise de ados multi-dimensionais (tabulares e textuais) em diversos projetos de desenvolvimento e aplicação de técnicas de análise de dados com forte componente visual (mineração visual de dados) (http://infoserver.lcad.icmc.usp.br/infovis2). Recentement, este trabalho tem focalizado em técnicas de projeçãoo e posicionamento de pontos para tratamento de dados multi-dimensionais. Em especial, a pesquisa em mineração visual de coleções de documentos vem obtendo resultados expressivos, com produção de protótipos, publicação de artigos científicos, e apresentação de palestras e tutoriais. Este projeto dá continuidade à atuação do grupo em análise visual de dados complexos, abordando principalmente a maior integração de técnicas de mineraçãoao processo visual de análise de dados, e o interfaceamento da análise de dados tabulares e textuais com outras modalidades de apresentação, como visualizações a partir de imagens. Dois problemas específicos serão tratados neste contexto: 1) a coordenação entre as várias técnicas e as várias modalidades de visualização e mineração; e 2) a análise da evolução no tempo de dados de diversos tipos, principalmente das coleções de documentos. 
(Projeto Universal CNPq, Processo 484256/2007-6)

Este projeto tem por objetivo modelar, desenvolver e integrar um software para aplicação em treinamento médico realista e simulado baseado em realidade virtual (RV). As rotinas envolvem visualização 3D, interação háptica (força + tato), deformação de modelos e avaliação online. Tais rotinas deverão ser desenvolvidas sob plataforma livre (Linux)
com ferramentas de domínio público visando a redução dos custos de aplicações desta natureza, permitindo difundir tecnologia. Como produtos serão gerados: a) um conjunto de bibliotecas para a aplicação da tecnologia a outros procedimentos em educação que demandem realismo devido ao seu caráter crítico; b) sistema de treinamento em coleta de medula óssea usando as bibliotecas desenvolvidas. O Projeto está sob responsabilidade de pesquisadores da UFPB, sob a coordenação da Profa. Liliane dos Santos Machado, em parceria com pesquisadores do ICMC-USP. A Coordenadora local da equipe do ICMC é a Profa. Rosane Minghim, o coordenador geral é o Prof. Ronei Marcos de Moraes. 
(Número do Convênio FINEP 01.04.1054.00 / Ref. 1898/04)

Visualização de Informação e Mineração Visual de Dados tratam do uso de metáforas visuais para apoiar as pessoas em tarefas de análise e exploração de dados. Modelos gráficos e estratégias de interação podem apoiar a exploração dinâmica de dados de natureza abstrata, que não possuem necessariamente uma representação espacial inerente. O incessante aumento no tamanho dos volumes de dados coletados/simulados, bem como a sua crescente complexidade, introduzem grandes desafios para os processos de análise e de extração de conhecimento a partir desses dados. Técnicas de Visualização Multidimensional podem apoiar a representação dos vários estágios de um processo de extração de conhecimento, inclusive na etapa de mineração. A evolução e barateamento dos recursos gráficos e o amadurecimento da Visualização de Informação, permitem repensar os algoritmos de mineração, que podem agora incorporar representações visuais interativas que transmitam significado aos usuários nas diversas etapas de sua execução. A grande vantagem é a inserção do ser humano nesse processo. Representações visuais interativas podem, dessa forma, contribuir para a execução de processos de extração de conhecimento (a partir de dados) mais acessíveis e interpretáveis (pelos seus usuários 'finais'), com conseqüentes ganhos de efetividade. Esse projeto dá continuidade à atuação desta pesquisadora nessa linha, focalizando em alguns problemas específicos associados a técnicas de visualização e ao seu uso.
(Edital CNPq Universal 019/2004, Processo CNPq

Visual support for data interpretation is a very promising research areas in computing due to the large demand generated by the dimensionality and volume of data sets and the current maturity stage of the subject of graphical mappings to help data interpretation. Building on previous results of a first InfoVis Project and also of the post-doctorate work of the two main researchers of this project, this research plan proposes to develop a repository of data visualization, sonification and visual mining techniques that will make available a number of techniques aimed at supporting the analysis of complex data. These techniques will be created as a result of extensions and concept application of results obtained in recent research of the team members. Also planned are the adaptation of such repository to a Peer-to-Peer Web Services architecture and the adaptation for use and test of the techniques developed and extended in various areas of applications.
(Processo FAPESP 2004/09888-5)

A explosão dos volumes de dados representa hoje um enorme desafio para quem precisa extrair conhecimento dessas informações. A tendência atual é, cada vez mais, a de apoiar o processo de análise e interpretação por meio de representações gráficas interativas, adotando metáforas visuais que permitam a um usuário formular consultas e analisar resultados dinamicamente. Esse tema é objeto de estudo de áreas como Visualização de Informação (também conhecida como Visualização Exploratória, ou Multidimensional) e Mineração Visual de Dados. Neste projeto, damos continuidade à pesquisa iniciada em Visualização de Informação e Mineração Visual de Dados durante estágio de pós-doutoramento realizado na UMass, Lowell, USA, em 2001. Em particular, nossas metas genéricas são: (i) investigar estratégias para ampliar a usabilidade de técnicas de visualização multidimensional, de forma que estas venham a apoiar efetivamente a visualização de dados caracterizados pela heterogeneidade, grande volume e alta dimensionalidade; e (ii) investigar mecanismos para a integração de estratégias de mineração de dados - tradicionalmente usadas em processos de descoberta de conhecimento em dados - e de visualização, de maneira a aumentar a usabilidade dos processos de descoberta de informação em dados. No âmbito dos projetos de iniciação propostos, pretende-se estudar modelos e mecanismos para a coordenação entre múltiplas visualizações simultâneas; investigar a aplicação de técnicas de visualização científica em domínios tradicionalmente tratados com técnicas de visualização de informação; e estudar como mecanismos de análise visual podem ser integrados em processos convencionais de análise de dados no domínio de Engenharia de Software Experimental. 
(Processo CNPq 502324/2004-0 - Cota IC)

O uso de técnicas de visualização exploratória ainda é bastante limitado em contextos práticos, particularmente no cenário nacional, devido à ausência tanto de conhecimento sobre as mesmas como de sistemas de domínio público que suportem a sua efetiva utilização sem demandar um esforço considerável do usuário. A proposta deste projeto é oferecer uma plataforma acessível que viabilize o uso dessas técnicas em contextos reais, permitindo que se estabeleça um relacionamento cooperativo com potenciais usuários para estudar e tratar os problemas e limitações que impedem a sua efetiva utilização.

Em Odontologia, a aplicação de técnicas de Visualização Científica não tem acompanhado o desenvolvimento observado em outras áreas, como a de Medicina. Este projeto visa dar continuidade a esforços iniciados anteriormente no sentido de levar o potencial da Visualização para a área odontológica. Em continuidade a trabalhos já desenvolvidos, este projeto multi-disciplinar pretende investigar, desenvolver e implementar técnicas de visualização volumétrica e exploração tridimensional a dados dentários coletados a partir de dentes reais, com o objetivo de apoio ao estudo, treinamento e ilustração de procedimentos de odontologia, de forma integrada à WWW. Acredita-se que a demanda por esses resultados é bastante ampla, e que a pesquisa envolvida virá a contribuir na solução de problemas de exploração interativa de objetos de visualização científica dependentes da aplicação.