Alneu de Andrade Lopes.

Exposição fotográfica (organização e curadoria)

Since the 1970s, Brazilian society has been undergoing a process of transition from military dictatorship to democracy. With this political transition, it was expected that conflicts would be progressively resolved, reducing violence. However, that didn't happen. Indeed, the transition was accompanied by an explosion of internal conflicts, much of which associated with urban crime. There is still no consensus among social scientists on the reasons that explain these trends in the evolution of crime and violence in Brazilian society, particularly in large cities. Among the explanations that emerge most frequently is the exhaustion of traditional models of security policies, which have become obsolete. Based on Data Science and Artificial Intelligence techniques, this project aims to develop innovative analytical methodologies to investigate complex phenomena associated with crime and the persistence of feelings of insecurity in the population. The study of the relationship between criminality, the feeling of insecurity, and the legitimacy of justice institutions is also the main focus of the project. Another important objective is to train human resources so that they are able to use Data Science and Artificial Intelligence techniques in the field of Human and Social Sciences (CHS), bringing new perspectives of approach and differentiated training for professionals and researchers.

O Centro de Pesquisa Aplicada em Inteligência Artificial, IARA, é formado por uma equipe multidisciplinar, com especialistas nacionais com competência internacionalmente reconhecidas em inteligência artificial, telecomunicações internet das coisas e cidades inteligentes. O centro sediado em São Carlos, estado de São Paulo, funcionará em rede com pesquisadores de todas as regiões do Brasil, organizado em nós ou subsedes. Assim, um diferencial desta proposta de centro é que, junto com o centro sediado em São Carlos, será formada uma rede de nós, ou sub-sedes, localizados em Instituições Científica, Tecnológica e de Inovação de todas as regiões do país. O centro tem pesquisadores de várias instituições de ciência e tecnologia do estado de São Paulo, incluindo todas as universidades públicas. A rede tem por meta cobrir cinco aspectos de cidades inteligentes: cibersegurança, educação, infra-estrutura, meio-ambiente e saúde. No aspecto relacionado a infra-estrutura, são de particular interesse os subtemas de energia, comunicação e mobilidade. Por seu caráter aplicado, foi firmado um acordo para colaboração futura com algumas cidades do país e participa também um grupo de empresas cujas atividades englobam os temas mencionados. Serão enfatizadas no centro a transferência de tecnologia, a educação e a divulgação de conhecimento para o uso correto, justo, transparente e eficiente de Inteligência Artificial para o fomento de cidades inteligentes no Brasil e no exterior.

Projeto submetido ao CNPq relacionado à bolsa de produtividade em pesquisa Pq-2, que dá continuidade e amplia as pesquisas realizadas no contexto do projeto anterior Análise e Mineração de Redes Sociais, desenvolvido no período de 01/03/2016 a 28/02/2019. Ou seja, o projeto mantém o foco na mineração de redes complexas, porém, agora, visa explorar novas áreas de mineração não endereçadas no projeto anterior, cujo foco foi principalmente as redes sociais online.

Research on Visual Analytics research is central to addressing the challenges in data analysis and data-intensive computing, in view of its potential of combining Machine Learning and Visualization techniques to assist human interpretation of complex datasets. Coupling techniques from both areas can promote significant advances in data analysis capabilities, as human and computer can take on complementary roles in addressing the many challenges introduced by the volume and complexity of datasets generated in wide variety of application domains. This project addresses two distinct research problems in visual analytics, focusing both in an applied problem and in a conceptual problem. In its applied focus, the project shall consider (i) the visualization of large scale networks, with a particular interest in solutions applicable to visualizing social networks; and (ii) visualization to support exploratory analysis of attribute spaces that characterize multivariate and time-varying phenomena. One example is datasets produced by sensors employed for environmental monitoring. In both cases, the search for scalable solutions capable of handling large volumes of data poses a major research challenge. As for the conceptual question, in an ongoing collaboration we have been investigating approaches to clarify the cognitive processes underlying human interpretation of a particular type of multidimensional visualization, the so-called similarity maps. In this project we will design and carry out some experimental studies that might contribute to such an understanding. Results from these studies may shed light on possible conceptual models of the interpretation of this particular category of visual mapping, and hopefully contribute to establishing a foundation for the usage of these techniques, which is essential for further advances in the field. (AU)

In the real world, textual format is the common way of storing information. Thus automated techniques which help to group, extract topic, and classify textual documents, minimizing the need of human intervention, remain a worthwhile research topic. In this context, the Brazilian and Canadian groups have developed a number of techniques related to network-based text mining, to complement the traditional vector space model for representing textual corpora. More specifically, representing textual collections as networks of terms and documents. Algorithms that use a graph representation have several advantages since a graph representation: (1) avoids sparsity and ensures low memory consumption; (2) enables an optimal description of the topological structure of a dataset and associated operations; (3) provides local and global statistics of the dataset?s structure; and (4) allows extracting patterns which are not extracted by algorithms based on vector-space model [Breve et all, 2012]. By using such representations, a number of techniques has been developed for supervised, unsupervised, and semi-supervised learning by both groups. The Brazilian group?s methods are based on information propagation in bipartite networks and can be applied to different domains. In the textual domains, in which a collection of documents may be represented by document-term bipartite networks, the proposals range from text classification to soft clustering, including semi-supervised classification and topic extraction. The counterpart Canadian team is involved in a major ongoing project on total recall information retrieval (IR) in large noisy text datasets funded by NSERC and Boeing Canada. A different project that received funding from the Digging into Data program until late 2015 and continues under NSERC Discovery grant funding addresses total recall IR on a large corpus of biodiversity heritage text. As a motivating practical problem, this project also aims to expand the functionality and the utility of the Biodiversity Heritage Library (BHL) [BHL], a digital library of over 170 thousand volumes, and 49 million pages of biodiversity literature, dating since the 16th century, openly available to the global biodiversity community. The collaboration between the two teams will aim for novel approaches so that each team can improve their knowledge and usage of strategies, techniques and tools employed by the other, in the context of total recall IR for the BHL corpus. These opportunities will extend to the students working in these topics, who will experience international collaboration and internships at the partner institutions as part of the masters or doctoral projects.

Redes sociais online são plataformas web que refletem as estruturas de redes sociais do mundo real, tais como redes de amizades, profissionais, familiares, entre outras. Nos últimos anos, o estudo das redes sociais tem atraído a atenção da comunidade científica pela sua variedade de aplicações, tais como: sistemas de recomendação de amizade, locais e produtos, sistemas de planejamento de viagens, e social cataloging, que permite aos usuários organizar suas coleções (de livros, músicas, lugares visitados, entre outros) enquanto interagem com outros usuários e anotam suas impressões e recomendações. Algumas dessas redes contém informações de geolocalização dos usuários que abrem portas para uma gama maior ainda de aplicações. Dada a natureza dinâmico-temporal, heterogênea e eventualmente georreferenciada das redes sociais, existem diferentes problemas a serem enfrentados. Este projeto endereça os seguintes problemas 1) formação de novos relacionamentos entre usuários; 2) detecção de comunidades e 3) análise de comportamento de grupos de usuários. O projeto relaciona-se com dois projetos de doutorado e um de mestrado, todos em andamento. Observa-se que grande parte das pesquisas em redes sociais abordam apenas o uso de informações do comportamento do par de usuários analisados ou de sua vizinhança, isto é informações locais. Esperamos neste projeto investigar em profundidade como o comportamento de grupos de usuários, e dados adicionais como geolocalização e temporais em redes heterogêneas impactam no problema de criação de novos relacionamentos e na dinâmica das redes sociais.

Descrição: Esta proposta é vinculada ao projeto temático "Desafios na Visualização Exploratória de Dados Multidimensionais" (FAPESP 2011/227498) desenvolvida no ICMC-USP, e ao projeto "Visual Text Analytics" desenvolvido na Dalhousie University, no Canadá (https://projects.cs.dal.ca/visualtextanalytics/), em que o parceiro industrial é a empresa Aerolnfo Systems (Boeing Canada Operations Ltda.). Ambos os projetos tem, entre os seus objetivos, o desenvolvimento e melhoria de técnicas de apoio à análise visual de coleções de documentos textuais, o que demanda investigações em como integrar técnicas de mineração de texto com técnicas interativas de visualização para propor ferramentas que apoiem as pessoas em tarefas que demandam o entendimento de um cenário para tomada de decisão. Os desafios a serem enfrentados para obter ferramentas mais eficazes incluem: a busca por metáforas visuais adequadas para texto; a investigação de técnicas alternativas de pré-processamento de texto capazes de gerar modelos de representação semanticamente mais informativos; a extração e visualização de conceitos, nomes e relações em coleções de documentos grandes e ruidosas; a visualização de relações entre conceitos em texto como estruturas de grafo; o suporte à visualização e interação em tempo real, o que requer um cuidadoso compromisso entre processamento on-line e off-line; novas técnicas de visualização e de interação com texto que ajudem os especialistas de domínio a navegar pelo conteúdo do corpus ajustando a mineração e/ou a visualização. 


Integrantes: Maria Cristina Ferreira de Oliveira - Coordenador / Alneu de Andrade Lopes - Integrante / Rosane Minghim - Integrante / Fernando Vieira Paulovich - Integrante / Axels Soto - Integrante / Evangelos Milios - Integrante.

Este projeto visa desenvolver novas técnicas e paradigmas que contribuam para o avanço da área de visualização de dados científicos e abstratos, com ênfase no tratamento e manipulação de dados de alta dimensão, multimodais e variantes no tempo. Os novos paradigmas a serem desenvolvidos deverão fornecer metaforas visuais criadas a partir de técnicas de projeção multidimensional e árvores filogenéticas, buscando facilitar a compreensão, exploração e mineração visual de, entre outros, dados textuais, coleções de imagens ou músicas e dados de sensoriamento em nanoescala. Além de primitivas geometricas como unidade de representação visual, propomos usar estruturas de árvores e combinações de entidades geométricas com entidades abstratas a fim de criar um arcabouço unificado de manipulação e representação visual de dados de alta dimensão. Este projeto também
inova na proposta de trazer métodos de visualização e exploração visual para o contexto de dispositivos portáteis. Os desenvolvimentos aqui propostos permitirão manter os grupos de pesquisa envolvidos na vanguarda da pesquisa na área, em nível mundial, fomentando a criação de propriedade intelectual nacional e a transferência tecnologica.

Este projeto se insere no campo de Visualização de Dados e Analítica Visual, ambos os campos preocupados em propor alternativas para análise de dados complexos, multivalorados, e volumosos. Do ponto de vista da Visualização Computacional, nosso grupo de pesquisa vem desenvolvendo, ao longo de muitos anos, técnicas cujo objetivo é apoio à análise de dados multidimensionais, isto é, aqueles definidos
por muitas variáveis ou atributos. O progresso da área levou a novas técnicas que são capazes de tratar dados cada vez mais numerosos com precisão. Muitos dos problemas relacionados a esta área, entretanto, ainda representam desafios em aberto. Este projeto também envolve problemas em vários outros campos, tais como análise de imagens, bioinformática, nanotecnologia e análise de redes sociais. Um objetivo objetivo do projeto é avançar o estágio de desenvolvimento de técnicas previamente desenvolvidas para o problema de forma a apoiar a solução de três problemas críticos: a escalabilidade do número de elementos tratados, o paradigma de visualização e a adaptabilidade para dados não numéricos. O segundo objetivo
do projeto é adaptar tais técnicas para aplicões estratégicas para as quais nenhuma solução até o momento é satisfatória para o usuário final, isto é, o analista que precisa extrair conhecimento relevante dos dados. Este projeto pretende apresentar soluções computacionais para avançar no tratamento desses problemas, e testar as abordagens para dados de imagens, bio-sensores, sequências genéticas, redes
sociais, comércio eletrônico e patentes, vários deles fornecidos através de parcerias em início ou mais avançadas. Este projeto também envolve problemas em vários outros campos, tais como análise de imagens, bioinformática, nanotecnologia e análise de redes sociais. O objetivo principal do projeto é avançar o estágio de desenvolvimento de técnicas previamente desenvolvidas para o o tratamento de dados multidimensionais complexos e de natureza variada, de forma a ap

A criação de um Instituto de Sistemas Embarcados Críticos é proposta neste projeto. O objetivo geral desse instituto é elevar o nível de conhecimento, competência e qualidade no país sobre o desenvolvimento desse tipo de sistema, considerando que se trata de tecnologia importante para apoiar o desenvolvimento de áreas estratégicas do país, como a do meio ambiente, a de segurança e defesa e a de agricultura. O projeto é abrangente e envolve grupos de pesquisadores de nove universidades brasileiras e sete empresas. Os principais objetivos mais específicos são o desenvolvimento de pesquisas para a construção de sistemas embarcados críticos com ênfase para veículos autônomos móveis e a construção de pelo menos dois protótipos de veículo, um aéreo e um terrestre, com o objetivo de serem transferidos para as empresas associadas, visando a possível fabricação e comercialização. Outros objetivos relevantes são a produção de uma metodologia que documente esse conhecimento e possa ser usada para o treinamento de pessoal formado na área; a produção de mestres e doutores e produção intelectual na forma de artigos científicos apresentados e publicados em conferências e periódicos de boa qualidade, bem como de patentes.

O objetivo geral deste projeto, o qual pode ser caracterizado como um projeto de pesquisa científica e tecnológica, é pesquisar, propor e desenvolver soluções para a representação, indexação, modelagem e análise de dados complexos para possibilitar que um analista do domínio possa compreender os inter-relacionamentos existentes nos dados, imagens e textos, de modo a auxiliá-lo a tomar decisões nos processos de recuperação de informação, descoberta de conhecimento e diagnóstico. O projeto visa o desenvolvimento de um ferramental teórico e prático que auxilie analistas na modelagem desse tipo de sistemas complexos, com foco nos temas de: indução de modelos simbólicos com aplicações em sériestemporais e dados sequenciais; anáise de bases de dados não-estruturados e semi-estruturados para mineração de textos; mineração de imagens em um sistema de arquivamento e recuperação de imagens médicas por conteúdo.

O objetivo geral da pesquisa é propor modelos e técnicas de Engenharia Web para especificar e implementar um portal social inovador, público e aberto na Web à comunidade - intitulado SOCIAL@MS - que socializa indicadores socioeconômicos e informações correlacionadas, objetivando construir coletivamente uma base de conhecimento sobre a realidade e o processo de transformação da gestão de políticas públicas em processos de desenvolvimento social sustentável. O portal reunirá um conjunto de variáveis e indicadores sobre a realidade social brasileira, abrangendo informações sobre saúde, educação, trabalho e rendimento, domicílios, famílias, grupos populacionais específicos e trabalho de crianças e adolescentes, entre outros aspectos, acompanhados de breves comentários sobre as características observadas nos diferentes estratos geográficos e populacionais do país relativamente a esses temas.

O foco principal deste projeto é a identificação de uma metodologia validada e confiável para manipular documentos textuais a partir da análise de seus conteúdos; possibilitando identificar tendências e categorias em uma grande massa de documentos com a intervenção mínima de um especialista de domínio na convergência do método - que poderá ser uma combinação integrada de vários métodos. Essa dificuldade de atingir consenso metodológico considerando a grande quantidade de informação disponível, nem sempre de qualidade e de real interesse, cria a demanda por ferramentas, quer automatizadas quer semi-automatizadas, que analisem os textos originais, de modo a filtrar o que é de fato útil. Com base nesses problemas, e também em soluções hoje mundialmente utilizadas, o objetivo deste projeto de pesquisa é desenvolver ferramentas automáticas e semi-automáticas para manipular dados não estruturados com base em mineração de textos, que indiquem as tendências conceituais em meio à fonte de material textual de um domínio do conhecimento, de forma clara. Neste projeto, a publicação científica, que é uma fonte de informação não estruturada, é o principal foco de análise. No caso de publicações científicas relacionadas com bioinformática, um dos objetivos é a investigação e desenvolvimento de novos métodos para a descoberta de relações entre genes baseada na literatura sobre genes. Para isso será necessário: Investigar métodos que aprimorem e complementem resultados obtidos por métodos de agrupamento de genes, como métodos de seleção de atributos e aprendizado não supervisionado; Identificar textos sobre um determinado gene, independente de seu nome, usando aprendizado de máquina; Tratar informações conflitantes extraídas de textos da literatura.

O uso de mapeamento visual para apoio à interpretação de dados é uma área muito promissora de pesquisa em ciência da computação devido à grande demanda gerada pela dimensionalidade, variedade, complexidade e volume dos conjuntos de dados além do atual estágio de maturidade da área de mapeamentos gráficos para representar informação. Tendo por base resultados anteriores do primeiro projeto InfoVis do grupo de pesquisa (finalizado em 2003) e também do pós-doutorado de pesquisadores deste projeto, o plano de pesquisa aqui apresentado propõe desenvolver um repositório de técnicas de visualização de informação, sonificação e mineração visual que deverá estar disponível na Internet para uso geral na estrutura de Peer-to-peer Web Services. Tais técnicas serão extensões de técnicas ou aplicações de conceitos resultantes dos trabalhos anteriores além de técnicas novas tratando problemas associados à alta dimensionalidade e à escala dos conjuntos de dados existentes.