Escola de Matemática Aplicada – A 5ª Edição será entre os dias 15 e 19 de março

26/02/2021 23:17
A Escola de Matemática Aplicada é um evento organizado pelo CEPID-CeMEAI que tem como objetivo apresentar um conjunto de técnicas matemáticas e de modelagem para problemas reais onde os alunos possam vivenciar experiências teóricas e práticas na semana que antecede o Workshop de Soluções Matemáticas para Problemas Industriais que neste ano, será entre os dias 22 e 26 de março.
Também no formato online, ocorrerá a quinta edição da Escola, entre os dias 15 e 19 de março. As informações e inscrições estão no site do evento.
Este ano teremos temas relacionados à otimização / energia. Em anexo o tema em questão e a ementa do minicurso, bem como um outro problema que envolve otimização e aprendizado de maquina.
Detalhes em nosso Site, Facebook, Twitter ou LinkedIn
E. Krukoski
Tags: Aprendizado de MáquinaCeMEAICEPIDEscola de Matemática AplicadaModelagemotimizaçãoProblemas Industriaisproblemas reaisSoluções MatemáticasWorkshop

Seminário do Grupo de Estudos em Aprendizagem de Máquina (GEAM) – 23/09/2020 às 16h:00m

17/09/2020 14:12

Seminário do Grupo de Estudos em Aprendizagem de Máquina (GEAM)

Título: Aplicação de Aprendizado de Máquina na classificação de microplásticos no oceano

Palestrantes:Henrique de Medeiros Back (Doutorando PGMAT/UFSC) e Edson Cilos Vargas Júnior (MTM/UFSC)

Resumo: Devido à inúmeras vantagens na utilização de polímeros, esses materiais são amplamente utilizados, desde componentes industriais a objetos de consumo diário, principalmente os descartáveis. Em consequência disso, muitos resíduos são produzidos e não são adequadamente geridos. Assim, o lixo plástico acumula na natureza, degrada-se em microplásticos e afeta negativamente os ecossistemas. Nesse contexto, o estudo e caracterização de microplásticos têm importância fundamental para melhor compreender a procedência, o destino e os impactos desse poluente na natureza. Todavia, o processo de análise convencional que consiste em busca por similaridade em bibliotecas espectrais e análise visual de um expert é laborioso e pouco preciso, reduzindo a quantidade e a qualidade de informações disponíveis.  Assim, este trabalho visa comparar diversos modelos de machine learning  para análise dos dados de Espectroscopia no Infravermelho por Transformada de Fourier (FTIR), com o intuito de classificar polímeros de maneira mais rápida e com maior confiabilidade. Com a aplicação de uma metodologia e de princípios de aprendizado de máquina, escolhemos o modelo que demonstra o melhor desempenho, comparando os resultados com trabalhos anteriores.

Local: O link da palestra será divulgado no site do GEAM.

Data: Quarta-feira, dia 23 de Setembro de 2020

Horário: Das 16h às 17h.

E. Krukoski
Tags: Aprendizado de MáquinaEdson Cilos Vargas JúniorHenrique de Medeiros Backmicroplásticos no oceano