Inteligência Artificial


Linhas de Pesquisa:

  • Bioinformática
  • Agrupamento de dados
  • Aprendizado de máquina
  • Computação distribuída
  • Computação evolutiva
  • Data streams
  • Detecção de intrusão
  • Escalonamento de processos
  • Grids computacionais
  • Meta-aprendizado
  • Mineração de dados
  • Redes complexas
  • Redes neurais artificiais
  • Robótica
  • Seleção de atributos
  • Sistemas dinâmicos
  • Sistemas inteligentes híbridos
  • Processamento de séries temporais
  • Sistemas híbridos inteligentes
  • Aquisição de conhecimento
  • Construção de recursos linguísticos e computacionais
  • Desenvolvimento de ferramentas para processamento da língua
  • Desenvolvimento de aplicações
  • Investigações em avaliação automatizada
  • Descoberta de conhecimento e mineração de dados

Apresentação

O grupo de pesquisa de Inteligência Artificial conduz pesquisa em quatro grandes áreas da IA, a saber: Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados, Computação Bioinspirada, Processamento de Língua Natural e Robótica (não vinculado ao SCC). A seguir é apresentada uma breve descrição das atividades de pesquisa realizadas por cada subgrupo.

 

Computação Bioinspirada (BioCom)

Laboratório de Computação Bioinspirada (BIOCOM)
Laboratório de Análise de Volumes Massivos de Dados (ANALYTICS)
Rede(s) de pesquisa: Aprendizado de Máquinas em Análide de Dados (NAP-AMDA)

O subgrupo de pesquisa BioCom se concentra na investigação do aprendizado de máquina e técnicas de otimização, geralmente inspiradas por princípios biológicos, os quais podem ser utilizados para resolver problemas complexos através do uso de sistemas inteligentes. Exemplos dessas técnicas são as redes neurais, algoritmos genéticos, inteligência coletiva, técnicas de inteligência hibrida e aprendizagem por reforço. Exemplos de aplicações são a mineração de dados, bioinformática, finanças, neurociências robótica, redes complexas e análise de agrupamentos.
Composição

 

Integrantes

 

Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados

Laboratório de Inteligência Computacional (LABIC)
Laboratório de Computação Bioinspirada (BIOCOM)
Laboratório de Análise de Volumes Massivos de Dados (ANALYTICS)
Rede(s) de pesquisa: Aprendizado de Máquinas em Análide de Dados (NAP-AMDA)

O subgrupo de pesquisa em Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados desenvolve pesquisa em novas técnicas e aplicações de técnicas dessa área em problemas reais. Os problemas tratados pelos pesquisadores do grupo geralmente requerem alguma forma de aquisição automática de conhecimento a partir do domínio de aplicação e, portanto, não podem ser solucionados por técnicas computacionais convencionais. Em particular, o grupo tem se concentrado nas áreas de pesquisa de Descoberta de Conhecimento de Bancos de Dados (Mineração de Dados), de Documentos Textuais (Mineração de Textos), e de Dados Temporais e Sequenciais (Mineração de Dados Temporais e Sequenciais), Aprendizado de Máquina (fuzzy e crisp), Aprendizado a partir de Grafos e Algoritmos Genéricos. Nossa pesquisa tem sido aplicada a um grande número de domínios de aplicação incluindo Medicina, Bioinformática, Entomologia, Engenharia, Agronegócio, Educação e Finanças.

 

Integrantes

  

Núcleo Interinstitucional de Linguística Computacional (NILC)

Núcleo Interinstitucional de Linguística Computacional (NILC)
Rede(s) de pesquisa: Aprendizado de Máquinas em Análide de Dados (NAP-AMDA)

NILC é um grupo de pesquisa e desenvolvimento de recursos, ferramentas e sistemas computacionais de processamento de línguas naturais, especialmente o português. O NILC conta hoje com uma equipe multidisciplinar, de linguistas e cientistas da computação, que talvez seja a maior já formada para o processamento de linguagem natural (PLN) para o português. Destaca-se, neste contexto, a formação de recursos humanos com habilidades interdisciplinares em linguística e informática, de especial relevância para a presente era da informação. Os projetos desenvolvidos no NILC incluem desde estudos fundamentais sobre o tratamento computacional de línguas naturais e construção de recursos, ferramentas e aplicações, até parcerias com o setor produtivo para a transferência de tecnologia. Por exemplo, no projeto pioneiro do NILC, o projeto ReGra, foi desenvolvido um revisor gramatical para o português brasileiro, incorporado ao editor de texto Word da Microsoft, que lhe garante distribuição mundial. O ReGra obteve dois prêmios de Inovação Tecnológica, o Peão da Tecnologia de 1998, outorgado pela Fundação Parque de Alta Tecnologia de São Carlos, e o Prêmio Nacional de Inovação Tecnológica da Alcatel, em 1999. Os trabalhos desenvolvidos no NILC para o processamento computacional do português e em ferramentas de auxílio à escrita e à leitura garantiram sua consolidação, principalmente no cenário nacional. O NILC é um dos poucos grupos, senão o único, que trabalha com sumarização de textos para o português, desenvolvendo métodos e sistemas do estado da arte. O NILC tem atuação internacional marcante, com a participação em um consórcio de pesquisadores de vários países no projeto de tradução automática Universal Networking Language (UNL), concebido pela Universidade das Nações Unidas. O grupo tem parceiros de pesquisa em Portugal, Inglaterra, Espanha e França. Com Portugal, em particular, tem uma colaboração de longa data. As áreas de atuação do NILC incluem: tradução automática, sumarização automática, simplificação de textos, ferramentas de auxílio à leitura e escrita, construção de dicionários e corpora eletrônicos, ferramentas de processamento da língua de níveis linguísticos variados, linguística de corpus, terminologia computacional, e aplicações de técnicas de aprendizado de máquina para PLN, dentre várias outras.

 

Integrantes

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