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quinta-feira, 14 de dezembro de 2017

Oportunidade: pós-doutorado em aprendizado de máquina com bolsa da FAPESP

Pós-doutorando atuará em projeto destinado a construir armadilhas e sensores inteligentes

O Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, está com uma vaga aberta para pós-doutorado na área de aprendizado de máquina e mineração de dados com bolsa da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP). O prazo de inscrição termina em 31 de janeiro.

O bolsista irá trabalhar no projeto intitulado Armadilhas e sensores inteligentes: uma abordagem inovadora para controle de insetos peste e vetores de doenças, que tem como pesquisador responsável o professor Gustavo Batista, do ICMC. Os interessados devem enviar e-mail para gbatista@icmc.usp.br com o assunto post-doctoral application - machine learning, contendo currículo e carta de apresentação com nomes e informações para contato de dois profissionais que possam recomendar o candidato, ambos em formato PDF.

É necessário que o candidato tenha o título de doutor em ciência de computação ou áreas afins, com experiência em aprendizado de máquina e mineração de dados, além de ter finalizado seu doutorado nos últimos cinco anos. O valor da bolsa para pós-doutor da FAPESP é de R$ 7.174,80.

O pesquisador trabalhará com as técnicas de aprendizado de máquina aplicadas a fluxos de dados para classificação e quantificação. A oportunidade está publicada no site da FAPESP no link icmc.usp.br/e/62b89

Saiba mais sobre o projeto:
Texto: Alexandre Wolf - Assessoria de Comunicação ICMC/USP
Foto: Reinaldo Mizutani - Assessoria de Comunicação ICMC/USP

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sexta-feira, 2 de setembro de 2016

Pesquisador do ICMC é o único brasileiro contemplado em chamada norte-americana para combate ao vírus zika

Projeto receberá US$ 500 mil pelos próximos dois anos

Uma armadilha inteligente que identifica insetos pelo bater de suas asas é um dos 21 projetos selecionadas em um desafio de combate ao vírus zika lançado pela USAID,a agência do governo dos Estados Unidos para o desenvolvimento internacional. O projeto é coordenado pelo professor Gustavo Batista, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos. Ele é o único pesquisador brasileiro selecionado nessa primeira etapa do desafio e receberá um financiamento de US$ 500 mil pelos próximos dois anos.

“Em momentos de crise como o que estamos vivendo, em que os recursos para a pesquisa estão cada vez mais escassos, é muito importante buscarmos oportunidades de financiamento além das agências de fomento nacionais”, ressalta o professor. A armadilha desenvolvida é capaz de identificar a espécie e o sexo do mosquito pelo movimento das asas. “Quando o mosquito se movimenta, ele bate as asas em certa frequência e isso permite distinguir uma espécie de outra”, afirma Batista. O sistema captura apenas a espécie desejada (nesse caso, o Aedes aegypti), contabiliza os mosquitos e repassa essa informação para um aplicativo de smartphone, via tecnologia Bluetooth.

O objetivo principal é chamar a atenção para que os moradores, ao saberem da presença do mosquito, tomem medidas para fazer o controle. O sistema permite que se faça um comparativo da quantidade de mosquitos capturada de cada espécie no ambiente ao longo do tempo. Segundo o pesquisador, a expectativa é de que, entre um e dois anos, já exista um protótipo de um produto que possa ser inserido no mercado.

A pesquisa teve início em 2011, quando o professor Batista estava fazendo seu pós-doutorado na Universidade da Califórnia, em Riverside, nos Estados Unidos. Nessa época, o Laboratório de Inteligência Computacional (LABIC) do ICMC estabeleceu uma parceria com pesquisadores da universidade norte-americana. Também nesse tempo o trabalho foi financiado pela FAPESP e pela Fundação Bill and Melinda Gates. Na ocasião, o objetivo da pesquisa era criar um sensor específico para os vetores da malária. Além disso, o projeto já recebeu recursos do Google e foi contemplado, recentemente, no programa de Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE) da FAPESP.


Saiba mais sobre o projeto

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Assessoria de Comunicação do ICMC: (16) 3373.9666
E-mail: comunica@icmc.usp.br

segunda-feira, 14 de dezembro de 2015

Pesquisa desenvolvida no ICMC é destaque no Jornal Nacional

Reportagem mostrou como funciona a tecnologia que está sendo desenvolvida há quatro anos


Professor Gustavo Batista explica como funciona o sensor (assista à reportagem)

Identificar automaticamente um mosquito pelo barulho que ele faz é a proposta do projeto coordenado pelo professor Gustavo Batista, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos. A pesquisa foi destaque na última edição do Jornal Nacional, exibida sábado, 12 de dezembro.

O desafio mobiliza o professor há cerca de quatro anos e os esforços já resultaram na criação de um sensor capaz de identificar, com uma acurácia de mais de 90%, as espécies e o sexo dos insetos. Isso é muito importante no caso do Aedes aegypti, em que apenas as fêmeas são vetores de doenças como a dengue, a zyka e a chikungunya. “Nossa meta, agora, é transformar esse sensor em um produto eletrônico: uma armadilha inteligente que possa ser comercializada”, diz Batista. 

Na semana passada, o projeto para construir o protótipo da armadilha foi aprovado no 3º ciclo do Programa Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE) da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP). O doutorando do ICMC Vinícius Souza coordenará a iniciativa e abrirá uma empresa para produzir o protótipo, tendo à disposição até R$ 200 mil nessa primeira fase.

Segundo Batista, a futura armadilha possibilitará à população realizar a contagem dos mosquitos em tempo real. Dessa forma, será viável conectar o equipamento à internet, possibilitando que os dados obtidos pelas armadilhas gerem mapas de controle para os órgãos públicos. Também será possível criar aplicativos para alertar e orientar a população no combate ao Aedes. Desenvolver esses aplicativos é o foco de outro doutorando do ICMC, André Maletzke, bolsista do Google.

Histórico do projeto - A pesquisa teve início em 2011, quando o professor Batista estava fazendo seu pós-doutorado na Universidade da Califórnia, em Riverside, nos Estados Unidos. Nessa época, o Laboratório de Inteligência Computacional (LABIC) do ICMC estabeleceu uma parceria, que dura até hoje, com pesquisadores da universidade norte-americana.

Naquela época, o trabalho foi financiado pela FAPESP e pela Fundação Bill and Melinda Gates, cujo objetivo é apoiar pesquisas altamente inovadoras. Na ocasião, o objetivo dos pesquisadores era criar um sensor específico para os vetores da malária. Hoje, ainda com financiamento da FAPESP, o trabalho conta com a colaboração da professora do ICMC Solange Rezende, além do professor da Universidade da Califórnia, em Riverside, Eamonn Keogh, e do fundador e presidente da Isca Technologies, Agenor Mafra-Neto. Também colaboraram para a pesquisa os seguintes alunos e ex-alunos do ICMC: Diego Silva, Denis dos Reis, Cristiano Lemes e Luan Soares. Além dos doutorandos norte-americanos Yanping Chen, Adena Why, Moses Tataw, Bing Hu e Yan Hao. O professor Gustavo Batista também faz parte do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI)

Texto: Denise Casatti - Assessoria de Comunicação ICMC/USP

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Reportagem do Jornal Nacional: icmc.usp.br/e/a7e36
Assessoria de Comunicação do ICMC: (16) 3373.9666
E-mail: comunica@icmc.usp.br

terça-feira, 22 de setembro de 2015

Modelo criado no ICMC faz reconhecimento automático de espécies de inseto e pode ser aplicado a várias áreas do conhecimento

Doutorando já conquistou dois prêmios com trabalho que combina técnicas de processamento de sinais e aprendizado de máquina para construir modelos úteis em áreas tão diversas quanto a saúde pública, o reconhecimento de fala e o processamento de música


Diego (à esquerda) foi orientado por Gustavo Batista no mestrado

Quem nunca foi perturbado, no meio de uma noite de sono, pelo zumbido irritante e característico de um inseto? Esse som da batida das asas é a chave para que os pesquisadores possam identificar um inseto. Ensinar o computador a reconhecer esse som e a classificar automaticamente as espécies foi o desafio que mobilizou Diego Silva durante seu mestrado no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos. 

O método criado por Silva já está sendo aplicado em um sensor e uma armadilha que poderão contribuir para combater a dengue, a malária e diversas pragas agrícolas em um projeto coordenado pelo professor Gustavo Batista, do ICMC, que foi orientador de Silva durante o mestrado. A novidade é que, além dessa aplicação, há diversas outros campos em que os métodos estudados podem ser empregados como no reconhecimento de fala, no processamento de música ou na obtenção de informações em dados numéricos que variam com o tempo, conhecidas como séries temporais. 

Um bom exemplo disso são os trabalhos gerados em um estágio sanduíche no exterior realizado por Diego na Columbia University, sob a supervisão do pesquisador Daniel Ellis, entre fevereiro e julho de 2013, quando recebeu uma Bolsa Estágio de Pesquisa no Exterior da FAPESP. Em um desses trabalhos, os pesquisadores propuseram uma técnica para encontrar músicas semelhantes a uma canção consultada, obtendo resultados melhores que o estado-da-arte. Com uma técnica semelhante, puderam classificar séries temporais geradas a partir de batimentos cardíacos, movimento humano, formas de objetos, entre outros.
Dois sinais produzidos por um violino e por um piano: muito similares no 
domínio temporal, mas muito diversos no domínio de frequências

Para alcançar seu objetivo, Diego estudou uma série de técnicas para extrair características do som. Dessa forma, ele conseguiu obter uma ferramenta capaz de selecionar as informações relevantes, excluindo ruídos e transformando o que eram apenas sinais sonoros em uma série de características descritivas do sinal. A ferramenta reconhece os atributos específicos de cada uma das espécies de inseto e as identifica. É como se atribuíssemos, por exemplo, o número 1 ao batimento das asas da abelha e o número 2 ao batimento das asas do Aedes aegypti. Esses números são o ingrediente-chave para ensinar o computador a identificar cada espécie. 

O modelo criado também é capaz de reconhecer os diferentes sexos dos mosquitos. Isso é muito relevante, pois no caso de doenças como a dengue, apenas as fêmeas são vetores da doença. “Nosso sistema de classificação conseguiu obter uma acurácia de 96,1% na correta identificação das espécies e sexo desses insetos”, explica Batista. 

Silva conta que, no início do projeto, não sabia qual técnica funcionaria melhor para a classificação automática dos insetos, por isso, precisou explorar diversos métodos e algoritmos de outras áreas para ver qual alcançava os resultados mais satisfatórios. “Chegamos à conclusão de que os atributos utilizados em reconhecimento de fala eram os que funcionavam melhor”, diz Silva. Esses atributos são os mesmos empregados por sites como o Google, por exemplo, para reconhecer o que diz um internauta.

Reconhecimento – A dissertação de mestrado de Silva (Classificação de séries temporais por similaridade e extração de atributos com aplicação na identificação automática de insetos) conquistou a segunda colocação no 28º Concurso de Teses e Dissertações do 35º Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, realizado em Recife entre os dias 20 e 23 de julho. Além disso, obteve também o terceiro lugar no Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial e Computacional (CTDIAC) do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC) e do Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), realizados em outubro do ano passado em São Carlos. 

“O trabalho de Silva resultou em mais de 10 artigos científicos em diferentes áreas, o que é um índice bastante relevante para um mestrado”, ressalta Gustavo. No momento, Silva prossegue com suas investigações no campo da inteligência artificial e do aprendizado de máquina em seu doutorado no ICMC, também com bolsa da FAPESP.

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

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Tecnologia inovadora desenvolvida no ICMC contribui para combater dengue, malária e pragas agrícolas: icmc.usp.br/e/f6415
Assessoria de Comunicação do ICMC: (16) 3373.9666
E-mail: comunica@icmc.usp.br

segunda-feira, 7 de julho de 2014

Tecnologia inovadora desenvolvida no ICMC contribui para combater dengue, malária e pragas agrícolas

Sensor e armadilha inteligentes criados por pesquisadores possuem baixo custo e podem ser aplicados para resolver problemas da saúde pública e da agricultura


Como a inteligência artificial pode ajudar na luta contra insetos que causam doenças e pragas agrícolas? Uma pesquisa do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, contribui para responder essa questão. Os pesquisadores desenvolveram uma tecnologia inovadora capaz de identificar quantos e quais mosquitos estão em determinada área por meio do reconhecimento automático das espécies, a fim de combater os efeitos nocivos dos insetos.

Financiada atualmente pela FAPESP, a pesquisa resultou no desenvolvimento de dois principais produtos: um sensor e uma armadilha, que devem contribuir para a saúde pública e a agricultura, combatendo pragas agrícolas e insetos vetores de doenças em determinada região, sem prejudicar espécies benéficas, como abelhas, por exemplo. A tecnologia desenvolvida possui, ainda, potencial para ser amplamente comercializada, devido ao baixo custo de produção.

Batista: "Sensor identifica onde o inseto está em tempo real"
A armadilha representa um avanço tecnológico em relação às que existem hoje. “Para medir a densidade dos insetos que há numa região, por exemplo, já existe uma armadilha não seletiva, ou “armadilha adesiva”, como é mais conhecida. O problema é que ela acaba capturando tudo, inclusive insetos que não precisariam ser capturados”, contou o coordenador da pesquisa, Gustavo Batista.

Os pesquisadores acreditam que essa tecnologia seja eficaz, principalmente, no combate aos mosquitos de gênero Anopheles, vetores da malária, e aos mosquitos do gênero Aedes, vetores da dengue e da febre amarela. “Durante as campanhas de prevenção da dengue, é comum os agentes percorrerem bairros nos quais as pessoas foram diagnosticadas com dengue, entrando nas casas em busca de locais em que os mosquitos podem se reproduzir ou com a finalidade de pulverizar inseticida”, explicou Batista. “Entretanto, existe um grande hiato entre o momento em que a pessoa foi contaminada pela doença e o momento em que a campanha é feita. Esse hiato pode ser de apenas algumas semanas, mas isso representa mais do que o tempo de vida de um mosquito adulto. A vantagem do sensor é que ele permite identificar onde o inseto está em tempo real”, completou o professor.


Como funciona o sensor


Como podemos observar na figura acima, o sensor a laser usado para identificação dos insetos funciona da seguinte forma: ao atravessar a luz emitida pelo laser, as asas do mosquito impedem, parcialmente, a passagem da luz e, por estarem em movimento, causam pequenas variações, que são captadas pelos fototransistores. Essas variações são filtradas, amplificadas e gravadas por meio de uma placa eletrônica de circuito.

Cada espécie analisada produz um sinal ligeiramente diferente da outra, o que possibilita aos pesquisadores compararem, computacionalmente, os sinais de cada uma, identificando as diferentes espécies. Os sinais obtidos pelo sensor são bastante similares a sinais de áudio. A diferença é que os dados obtidos não são originários de variação nas ondas sonoras, mas sim da variação da luz. A vantagem disso é que o sensor é totalmente surdo para qualquer agente que não atravesse a luz do laser, portanto, não sofre interferência externa, como sons de pássaros, carros ou ruído dos aviões.

Um fator adicional importante do sistema é que sua produção tem um custo muito baixo. “É possível produzir o sensor investindo-se cerca de R$ 30, por isso, o equipamento pode ser amplamente comercializado”, disse o professor.


Além dos mosquitos da dengue e da malária, a pesquisa também coletou dados e criou sistemas de reconhecimento automático para as seguintes espécies: mosca-de-banheiro, mosca-da-fruta, mosca doméstica, joaninha, besouro, abelha, entre outros. O trabalho mostrou, ainda, que é possível diferenciar mosquitos vetores de doenças dessas outras espécies com uma percentagem de acerto entre 98 e 99%.


Como funciona a armadilha inteligente


Primeiramente (1), o inseto precisa ser atraído para a armadilha. Batista explica que, para isso, pode-se usar um atrativo como o dióxido de carbono, substância capaz de atrair as fêmeas de mosquitos: “Quando um mosquito se aproxima da entrada do dispositivo, ele é puxado pelo fluxo de ar em direção ao sensor a laser, já que existe um pequeno ventilador acoplado à armadilha”.

Depois de entrar na armadilha (2), o inseto passa pela luz do laser emitida pelo sensor, tal como explicado anteriormente. A diferença é que, no caso da armadilha, há uma porta (3) que pode capturar o inseto ou deixá-lo sair, dependendo da avaliação que será feita pelo sensor (4).

“É o sensor que vai decidir se prende ou solta o inseto. Se o inseto fica preso, o ar o empurra para uma segunda câmara, onde é retido pelo papel adesivo”, completou o pesquisador. Dessa forma, na armadilha inteligente, ficam grudados no papel apenas os insetos desejados, o que possibilita estimar com facilidade sua densidade populacional.

Para tornar o sensor capaz de decidir qual espécie deve ser capturada e qual deve permanecer livre, é preciso empregar técnicas de aprendizado de máquina. Entra em campo a inteligência artificial. 

“O sensor pode classificar qualquer espécie de inseto, para isso é necessário que sejam coletados exemplos das espécies desejadas”, considerou o mestrando do ICMC, Diego Furtado Silva, um dos pesquisadores do projeto. Ele explica que, com esses exemplos, são obtidos dados sobre cada espécie, os quais fornecem um conhecimento prévio a respeito de como funciona o batimento das asas de cada uma. Assim, é possível desenvolver algoritmos (sequências de comandos em um computador), possibilitando ao sensor reconhecer quando é o momento de capturar uma espécie e quando é o momento de dispensá-la.


Iniciativa e resultados - A pesquisa teve início em 2011, quando o professor Batista estava fazendo seu pós-doutorado na Universidade da Califórnia, em Riverside, nos Estados Unidos. Nessa época, o Laboratório de Inteligência Computacional (LABIC) do ICMC estabeleceu uma parceria, que dura até hoje, com pesquisadores da universidade norte-americana.

Naquela época, o trabalho foi financiado pela FAPESP e pela Fundação Bill and Melinda Gates, cujo objetivo é apoiar pesquisas altamente inovadoras. Na ocasião, o objetivo da pesquisa era criar um sensor específico para os vetores da malária. Segundo dados da Fundação, a doença ocorre em cerca de 100 países em todo o mundo. Estima-se que 207 milhões de pessoas sofreram com a doença em 2012, e aproximadamente 627 mil morreram.

Hoje, ainda com financiamento da FAPESP, o trabalho conta com a colaboração da professora do ICMC Solange Rezende, além do professor da Universidade da Califórnia, em Riverside, Eamonn Keogh, e do fundador e presidente da Isca Technologies, Agenor Mafra-Neto. Também colaboraram para a pesquisa os seguintes alunos do ICMC: o doutorando Vinícius Souza, e os mestrandos Denis Reis, Cristiano Lemes e Luan Soares. Além dos doutorandos norte-americanos, Yanping Chen, Adena Why, Moses Tataw, Bing Hu e Yan Hao. 

Texto: Ronaldo Castelli – Assessoria de Comunicação ICMC/USP


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Confira a repercussão desta notícia na Agência FAPESP: agencia.fapesp.br/19377