Pesquisa investiga aprendizado estatístico de máquinas para solucionar problemas reais – UFPR

Pesquisa investiga aprendizado estatístico de máquinas para solucionar problemas reais - UFPR

Treinar computadores e outros equipamentos para buscarem a solução de problemas da vida real de forma mais eficiente é o objetivo do projeto “Aprendizado Estatístico de Máquina: fundamentos e aplicações”. Com base na investigação de aspectos estatísticos e matemáticos de metodologias, os estudos são voltados para auxiliar programas computacionais e seus domínios de aplicação, bem como propor novas metodologias científicas.

Desenvolvida pelo Departamento de Estatística (DEST) da Universidade Federal do Paraná, a iniciativa envolve estudantes da graduação na área e do Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia, com coordenação do professor Anderson Ara, vinculado ao Laboratório de Estatística e Geoinformação (LEG/DEST). Atualmente o grupo trabalha em uma solução voltada para avaliar os efeitos das desigualdades sociais na área da saúde durante a pandemia de Covid-19, em parceria com o Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde (CIDACS-Fiocruz).

Outro estudo paralelo, realizado com o Grupo de Psicoses do Laboratório de Neurociências (LIM-27) do Instituto de Psiquiatria da USP, envolve o diagnóstico médico para transtornos mentais. A proposta é que dados coletados por aparelhos celulares ajudem a identificar padrões de comportamento e interação social para rastrear indícios de depressão, por exemplo.

iSports

Professor Anderson Ara, um dos autores do projeto premiado pelo Congresso Olímpico Brasileiro. Foto: arquivo pessoal

Entre os resultados do projeto de pesquisa também está o “Sistema iSports para Talentos Esportivos – Modalidade Judô”. Fruto direto da colaboração de Ara com pesquisadores do CeMEAI-ICMC-USP, FCA-Unicamp e Confederação Brasileira de Judô, o estudo baseia-se em uma arquitetura estatística e computacional para análise de dados online. A primeira versão foi desenvolvida para futebol e o modulo para judô começo em 2020.

Vencedor do Prêmio Esporte Inovação – concurso de soluções para os desafios enfrentados pelo esporte no Brasil – do Congresso Olímpico Brasileiro, o projeto utiliza matemática e estatística para coleta de dados em testes feitos para atletas de judô. Assim, é possível comparar diferentes atletas e também o desenvolvimento de um mesmo esportista ao longo do tempo.

Premiação do iSports no dia 20 de março. Foto: Congresso Olímpico Brasileiro

“É uma união entre a matemática e a estatística com as modalidades esportivas. Se a gente pensar que o sistema já tem uma metodologia de construção dessa nota, isso pode ser replicado para outras modalidades, com testes específicos em cada uma delas”, destaca o docente da UFPR.

Fonte: https://www.ufpr.br

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