Projetos de Pesquisa

 

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Sílvio Bitencourt da Silva

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
  • inteligência artificial, novas tecnologias e eu
  • A inteligência artificial é uma das tecnologias que se situa no contexto da convergência tecnológica geradora da chamada quarta revolução industrial. Os sistemas de comunicação, que integram essa inteligência, oferecem rapidez no processamento de dados e conexões digitais, aproximando as pessoas e tornando possível a reunião de um grande número de informações simultaneamente, abrindo diversas possibilidades para a formação e socialização do conhecimento. No contexto analógico, o trabalho era manual, já no contexto digital, potencializada pela inteligência artificial, a estruturação do conhecimento é quase imediata, abrindo condições de se ter conhecimentos novos de modo mais ágil. Além de viabilizar o compartilhamento do conhecimento por plataformas e outros canais de comunicação. A Inteligência Artificial, portanto, viabiliza o estabelecimento de conexões entre as informações, produzindo mais conhecimento, e ocupando menos espaço para armazenamento, e podendo ser acessado por qualquer pessoa, em qualquer lugar. Com isso, o conhecimento não fica mais depositado nas bibliotecas físicas, mas passa a integrar as redes, popularizando-se o seu acesso. Nesta direção, cada vez mais procuramos sistemas e algoritmos que consigam analisar grandes volumes de dados e que consigam extrair insights e percepções que seres humanos, ou mesmo ferramentas estatísticas, não conseguem. Nesse sentido, Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina vem atuando forte de maneira horizontal hoje em dia, ou seja, elas são abordadas em praticamente todas as áreas da computação e, por que não dizer, em praticamente todas as áreas do conhecimento. Os métodos de inteligência artificial podem ser classificados em dois grandes grupos, contendo as classificações supervisionado e não supervisionado. Em particular, o primeiro grupo parte do principio de temos informações de aprendizagem que são passadas a priori para o algoritmo, sobre o que é certo ou errado, ou sobre classificações, de modo que possa haver um treinamento e depois disso o algoritmo realiza as inferências calibradas. Hoje em dia, percebe-se o uso de inteligência artificial em 3 métodos principais: predição de dados, correlação de dados e detecção de padrões. Logo, a Inteligência Artificial está gradativamente sendo reconhecida como um elemento que pode apoiar ganhos de competitividade na indústria, melhorias no âmbito dos serviços públicos e também amplos ganhos na Educação e inclusão. Com base na ampliação da capacidade computacional e dos recursos de comunicação e de armazenamento de dados, abordagens de Inteligência Artificial possibilitam atualmente a sua inserção em diversos âmbitos, inclusive em desenvolvendo suporte para atividades cognitivas, gerando ao mesmo tempo interesse e considerações sobre avaliação e regulamentação. Comentando alguns exemplos deste contexto, desde o ano de 2017 é possível observar um grande número de países desenvolvendo e implementando políticas nacionais de suporte e estímulo ao desenvolvimento de iniciativas aplicando Inteligência Artificial, bem como apoio à capacitação de recursos humanos nesta área. Organismos multilaterais, como a OCDE, através do observatório de inovação em políticas públicas, promoveu recentemente a divulgação de relatório descrevendo o potencial positivo de utilização de Inteligência Artificial no âmbito das políticas públicas nacionais, relacionando um grande número de países que já adotaram estes recursos como forma de ampliar a qualidade de decisões governamentais, qualificar a atuação de recursos humanos e estimular melhor comunicação e interação com os cidadãos. Por fim, a UNESCO apresenta recentemente estudos indicando formas pelas quais a Inteligência Artificial pode apoiar a Educação, em especial nas questões de melhoria na qualidade do aprendizado e na inclusão e equidade, como forma de apoio na busca de atendimento de objetivos de desenvolvimento sustentável da ONU no quesito Educação. Portanto, a comunicação deste cenário, a discussão de implicações e a avaliação de oportunidades de emprego da Inteligência Artificial é um tema relevante e que merece ampla discussão e envolvimento da sociedade. A discussão, em particular passa pelo entendimento da Inteligência Artificial e suas implicações sobre cada indivíduo, seja como um recurso, uma ocupação, a possibilidade de empreender em um novo negócio ou mesmo sua conexão com Tecnologias Convergentes e Habilitadoras, nas áreas de Nanotecnologia, Fotônica, Materiais Avançados e Tecnologias para a Manufatura Avançada.
  • Universidade do Vale do Rio dos Sinos - RS - Brasil
  • 04/11/2020-31/05/2021
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Sílvio Bitencourt da Silva

Ciências Sociais Aplicadas

Administração
  • contribuições das instituições científicas e tecnológicas para a adoção de estratégias de inovação aberta por micro e pequenas empresas no brasil
  • Este projeto se propõe a conduzir uma investigação sobre as contribuições das Instituições Científicas e Tecnológicas - ICTs para a adoção de estratégias de Inovação Aberta - IA por Micro e Pequenas Empresas - MPEs. É pautado por uma abordagem qualitativa, caracterizada como estudo de caso junto às ICTs do Brasil qpor meio de suas entidades representativas. A análise das evidências ocorrerá à luz dos elementos da Visão Relacional - VR que problematizam, questionam e complementam a Visão Baseada em Recursos - VBR e que permitem o desenvolvimento de recursos relacionais (estrutura de colaboração, o modo de relacionamento e os parceiros como recurso). A presente pesquisa pode ser classificada como qualitativa e a opção pelo estudo de caso demonstra ser apropriada, para uma questão do tipo “como”.
  • Universidade do Vale do Rio dos Sinos - RS - Brasil
  • 18/02/2019-28/02/2022
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Silvio Buchner

Ciências Exatas e da Terra

Física
  • efeito da temperatura de annealing na formação de fases metaestáveis em vitrocerâmicas
  • Vitrocerâmicas são materiais policristalinos produzidos por cristalização controlada de vidros durante processos de tratamento térmico. Vidros silicatos submetidos a condições extremas de pressão apresentam a formação de poliamorfismo e quando combinado com temperatura podem formar fases metaestáveis, como por exemplo o metasilicato de lítio. O objetivo deste projeto é estudar como a temperatura de annealing afeta a formação de fases metaestáveis principalmente em alta pressão. A caracterização estrutural a nível de curto ou longo alcance será realizada pelas técnicas de difração de raios-X, espectroscopia de fotoelétrons induzidos por Raios-X (XPS), ressonância magnética nuclear (RMN), espectroscopias Raman e infravermelho. Por outro lado, a resposta de um material em condições de uso será analisada com testes visando obter as propriedades mecânicas, térmicas, tribológicas, para diferentes condições estruturais. Resultados pretendidos: controle da cinética de cristalização, obtenção de diferentes fases e frações cristalinas, bem como a otimização de propriedades destes materiais.
  • Universidade Federal do Rio Grande do Sul - RS - Brasil
  • 01/06/2017-31/05/2021
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Silvio da Costa Ferreira Junior

Ciências Exatas e da Terra

Física
  • processos com muitos agentes interagentes em redes complexas e regulares
  • Essa proposta é focada no estudo multidisciplinar de sistemas complexos usando ferramental de Física Estatística e de redes complexas. Vamos estudar processos dinâmicos em redes que permite abordar problemas diversos como o do comportamento crítico observado na dinâmica de atividade do cérebro ou propagação de epidemias. Vamos estudar processos de polarização na formação de opinião e de disseminação de informação sobre assuntos de interesse geral focados em redes sociais como o Twitter. Daremos prosseguimento às atividades de pesquisa que temos desenvolvido proficuamente no últimos anos, envolvendo transições de fases e fenômenos críticos em redes complexas e dinâmica de interfaces auto-afins. Iremos estudar processos de invasão biológica do ponto de vista formação de comunidades estruturadas em espécies alelopáticas. Vale ressaltar aqui, o quanto o cenário atual é favorável para os estudos propostos nesse projeto. Por um lado, a quantidade de informações quantitativas extraídas de dados reais tem crescido exponencialmente nos últimos anos. Por outro, a capacidade de armazenamento e processamento computacional aumentou consideravelmente nas últimas décadas. Uma melhor compreensão das regras que regem sistemas complexos, tais como o funcionamento do cérebro e de fenômenos de polarização em redes sociais, é importante não somente no contexto da neurociência e sociofísica, mas também para desenvolvimento tecnológico, como na inspiração para algoritmos inteligentes e métodos de tratamento e análise para grandes quantidades de informações. Nossa proposta envolve estudantes de graduação e pós-graduação e uma rede colaborações internacionais ambos pontos estratégicos para o desenvolvimento e da inserção do nosso grupo no cenário mundial.
  • Universidade Federal de Viçosa - MG - Brasil
  • 18/02/2019-28/02/2022