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Seção: Prêmios  

Dissertação da Engenharia Elétrica vence concurso da Sociedade Brasileira de Computação


Sistema Fuzzy-Genético foi primeiro em sua categoria na Joint Conference on Robotics and Intelligent Systems (JCRIS 2014)

 

A dissertação GPFIS: Um Sistema Fuzzy-Genético baseado em Programação Genética, de Adriano Soares Koshiyama, da Engenharia Elétrica, obteve o primeiro lugar de sua categoria, no IX Concurso de Teses e Dissertações de Inteligência Artificial e Computacional da Joint Conference on Robotics and Intelligent Systems (JCRIS 2014 -- união de conferências em robótica, da SBIA e da SBRN), promovido pela Sociedade Brasileira de Computação. A dissertação teve a orientação dos professores Marley Velasco e Ricardo Tanscheit.

 

Nesse concurso de acirrada disputa, membros do comitê do congresso pré-selecionam cinco dissertações e cinco teses, entre várias submissões, para serem apresentadas no congresso. Após apresentação e arguição por uma banca, os três melhores trabalhos são selecionados em cada categoria.

 

- A área de Inteligência Artificial e Computacional tem fornecido ferramentas para o suporte à decisão de diversos setores econômicos. Algumas aplicações envolvem a alocação de poços de petróleo, identificação de perfis sujeitos à inadimplência, diagnósticos de doenças e grupos de risco, determinação de padrões de consumo e nichos de mercado, previsão de vendas, entre outras. Para cada classe de problema, há um conjunto de modelos em potencial para a proposição de uma solução. Há diversos paradigmas presentes na literatura, como as Redes Neurais Artificiais, Árvores de Decisão, explica Adriano. 

 

 Adriano recebe certificado das mãos da da professora Heloísa Camargo, Chair da "Brazilian Conference on Intelligent Systems" - crédito: divulgação</STRONG><STRONG> 
 Adriano recebe certificado das mãos da da professora Heloísa Camargo, Chair da "Brazilian Conference on Intelligent Systems" - crédito: divulgação 

 

O trabalho premiado focava em Sistemas Fuzzy, devido a capacidade que têm de aliar acurácia de predição e interpretabilidade em seus resultados – “objetivos bastante conflitantes, sendo um dos principais gargalos da área de Inteligência Artificial”, sublinha.

 

- Os Sistemas Fuzzy demandam a presença de um especialista para ajuste de sua estrutura. Contudo, há áreas em que a contratação de um especialista é cara ou inviável. Para evitar essa adversidade, propomos ao longo da dissertação um conjunto de técnicas para o aprendizado automático, que somente utiliza a informação contida na base de dados. A união das ferramentas Sistemas Fuzzy e método de aprendizado automático foi o escopo principal da dissertação”, acrescenta.

 

Para Adriano, o que levou os membros da banca a escolherem a dissertação foi um conjunto de motivos: ter enfatizado a importância do estudo de operadores de agregação, otimização sob restrições e métricas de compatibilidade, para aplicação em Sistemas Fuzzy; possibilitar a comparação e a superação do estado da arte em diversas classes de problema; e ter realizado aplicações reais (discriminação de litologias para o setor de óleo e gás, previsão de taxa de câmbio e análises em psicolinguística), que demonstraram tanto a qualidade da modelagem proposta na compreensão e predição do fenômeno. “Em suma, a dissertação possibilitou aliar, de certo modo, teoria e prática de uma forma equilibrada”, conclui.

 

O resultado do concurso está disponível em: http://jcris2014.icmc.usp.br/index.php/ctdiac/42-awarded-theses-dissertations-phase-2

 

A dissertação vencedora pode ser acessada em: http://www2.dbd.puc-rio.br/pergamum/biblioteca/php/pbasbi2.php?codAcervo=208306&codBib=,&codMat=,&flag=&desc=&titulo=Aquisi%E7%F5es&contador=0&tipo=na&letra=td&cod=&texto=&posicao_atual=59&posicao_maxima=142

 

Por Renata Ratton

Assessoria de Comunicação

Vice-Reitoria Acadêmica

Publicada em: 03/11/2014

 
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