23 Jan 2021 20 Economia Ivan Lucas
SÃO CARLOS/SP - Materiais ferróicos são aqueles que apresentam uma ou mais das propriedades físicas - ferroeletricidade, ferromagnetismo (ou antiferromagnetismo) e ferroelasticidade - que têm especial interesse para aplicações em dispositivos eletroeletrônicos como capacitores, sensores, memórias, dentre outros. Atualmente, os materiais mais comuns nessas aplicações são baseados em chumbo, cuja toxicidade é um problema ambiental e para a saúde humana, exigindo o desenvolvimento de alternativas sustentáveis.
Evento no dia 10/12 é aberto ao público e pretende encaminhar propostas de políticas públicas
SÃO CARLOS/SP - A cidade de São Carlos tem sido afetada por inundações, em decorrência de chuvas torrenciais combinadas à falta ou deficiência de políticas públicas ambientais e urbanísticas. Diante desse cenário, o Departamento de Ciências Ambientais (DCAm) da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) realiza, no dia 10 de dezembro, o encontro online "Inundações em São Carlos/SP: da crise persistente ao planejamento de uma cidade saudável". O objetivo é discutir o problema das inundações que afetam algumas regiões do Município, de modo a apresentar propostas de projetos, planos e políticas públicas.
O webinário, aberto a toda a população, será o primeiro evento de um ciclo de palestras e encontros para discussão da temática, abrindo espaço para discussões interdisciplinares, com envolvimento de profissionais de diversas áreas e de representantes da sociedade.
A abertura tem início às 8h30. Às 9 horas, será realizada a Mesa 1 - Aspectos Ambientais; das 10h40 às 12h10, acontece a Mesa 2 - Aspectos urbanísticos. No período da tarde, das 14 às 15h30, ocorre a Mesa 3 - Aspectos jurídicos e, na sequência, das 15h40 às 17h10, a Mesa 4 - Gestão de desastres. A parte final será destinada à sessão de síntese das discussões e sugestões de encaminhamento.
"O Departamento de Ciências Ambientais da UFSCar abre esse importante canal de participação e espera que a população venha discutir o problema de forma a contribuir com a busca das melhores soluções, dentro de um processo democrático participativo", convidam os organizadores. A intenção é redigir um documento propositivo para subsidiar as ações e a reflexão política e técnica sobre o tema.
O webinário é gratuito e sem necessidade de inscrição prévia. A transmissão ao vivo acontece pelo canal do DCAm no YouTube (https://cutt.ly/2hx01Ah). Dúvidas podem ser esclarecidas pelo e-mail Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo..
São 10 os pesquisadores da UFSCar incluídos em lista resultante de análise de citações
SÃO CARLOS/SP - Pesquisadores da Universidade de Stanford (EUA) publicaram recentemente no periódico Plos Biology os resultados de um estudo que buscou identificar os cientistas mais influentes do mundo. A lista elaborada resulta da aplicação de um indicador composto de citações, que articula um conjunto de parâmetros buscando evitar vieses e, também, equalizar diferenças entre as áreas de conhecimento.
A lista de cientistas mais influentes ao longo de toda a sua carreira tem 161.441 nomes, sendo 100 mil em um ranking contínuo englobando todas as áreas, e os demais de pesquisadores que figuram entre os 2% mais influentes em seus campos. Deste total, 853 são brasileiros. Além da análise considerando a totalidade da carreira, também foi elaborada lista específica para o ano de 2019.
Na lista geral, ou seja, que considera as contribuições ao longo de toda a carreira, figuram cinco pesquisadores da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), sendo dois vinculados ao Departamento de Engenharia de Materiais (DEMa), dois ao Departamento de Química (DQ) e um ao Departamento de Genética e Evolução (DGE).
Dois destes pesquisadores figuram entre os 100 mil mais influentes em todas as áreas do conhecimento, ambos do DEMa: Edgar Dutra Zanotto, hoje Professor Sênior no Departamento, na posição 36.240, e Rinaldo Gregório, aposentado em 2015 e não mais atuante na UFSCar, na posição 88.539.
Os demais figuram entre os destaques, em relação às citações ao longo da carreira, pelo critério dos 2% mais influentes em seu campo: Edson Roberto Leite, do DQ, Luiz Antônio Carlos Bertollo, Professor Sênior no DGE, e Orlando Fatibello-Filho, também do DQ.
Já na classificação específica para o ano de 2019, são nove os pesquisadores da UFSCar incluídos.
Entre os 100 mil mais influentes voltam a aparecer Zanotto (posição 16.829), Gregório (26.439) e Fatibello-Filho (92.470). Elson Longo, Professor Sênior no DQ, aparece na posição 273.504 quando considerada sua produção vinculada à UFSCar, mas sobe para a posição 74.939 por sua produção anterior, quando esteve vinculado à Universidade Estadual Paulista (Unesp).
Além destes, também está entre os 100 mil mais influentes em 2019 Moacir Godinho Filho, do Departamento de Engenharia de Produção (DEP), na posição 91.680.
E, entre os 2% mais influentes em seus campos estão Leite; Cristiane Sanchez Farinas, pesquisadora da Embrapa Instrumentação que atua nos programas de pós-graduação em Engenharia Química e em Biotecnologia da UFSCar; Gustavo Garcia Rigolin, docente do Departamento de Física (DF); e Vadim Viviani, do Departamento de Física, Química e Matemática (DFQM).
A pesquisa foi realizada a partir da base de dados Scopus. Alguns dos parâmetros utilizados na construção do indicador composto foram as citações, autocitações, número total de artigos publicados, coautoria, dentre outros. Os resultados estão descritos no artigo intitulado "Updated science-wide author databases of standardized citation indicators".
Trabalho, premiado em congresso internacional, foi desenvolvido durante curso da UFSCar
SÃO CARLOS/SP - Um trabalho desenvolvido no escopo do curso "Análise e visualização de dados do Coronavírus", oferecido pela Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), desenvolveu um modelo computacional capaz de prever, utilizando inteligência artificial, o número de novos casos de Covid-19 no Brasil. A ferramenta pode ser útil, por exemplo, no caso de falta de testes ou de divulgação de dados pelo governo ou pela mídia.
"Neste trabalho, eu usei os dados do Google Trends para algumas palavras correlacionadas ao novo Coronavírus. Então, treinei o computador, usando aprendizado de máquina - inteligência artificial -, para que com base no volume de pesquisa de determinadas palavras no Google, ele fosse capaz de predizer o número de novos casos de Covid-19 no Brasil", sintetiza Lilian Caroline Kramer Biasi, que é pós-doutoranda no Laboratório de Engenharia de Sistema Complexos (Lesc) da Faculdade de Engenharia Química (FEQ) da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp).
Segundo a pesquisadora, "existem diferentes métodos para se treinar um computador, conhecidos como algoritmos de aprendizagem de máquina, tais como o modelo de florestas aleatórias - utilizado neste trabalho -, as redes neurais artificiais etc. Em geral, o que acontece é que em uma primeira etapa o computador aprende o comportamento dos dados de entrada para gerar uma saída desejada. Nessa etapa, fornecemos tanto os dados de entrada, quanto a saída desejada; o computador então aprende como correlacionar ambos".
Para desenvolver o modelo, a estudante analisou a tendência do número de buscas por determinados termos no Google em 2020 utilizando a ferramenta Google Trends. Dessa pesquisa ela selecionou termos pelos quais as buscas foram intensificadas durante a pandemia - como "álcool", "máscaras", "coronavírus" etc.
Após a identificação dos termos, a pesquisadora implementou um algoritmo de aprendizado de máquina usando o modelo de regressão de florestas aleatórias (em Inglês "Randon Forest Regression"). "Esse modelo cria, na etapa de treino, diversas árvores de decisão, correlacionando os dados de entrada com a saída desejável. No presente estudo, o dado de saída foi o número de novos casos de Covid-19 no Brasil e os dados de entrada foram o interesse ao longo do tempo por determinados termos no Google", detalha. Os termos selecionados para a pesquisa foram: "covid", "coronavírus", "corona", "álcool" (representando álcool em gel), "máscara", "febre", "desemprego", "suicídio".
"De forma simplificada, o computador é treinado para entender como as pesquisas no Google se correlacionam com o número de novos casos de Covid-19, utilizando dados disponíveis. Após o treino, fornecemos ao computador o índice de pesquisas no Google pelos termos selecionados de um determinado dia e ele retorna o número de casos de Covid-19 daquele dia", explica Biasi. Com isso, foi possível avaliar quais tendências de busca melhoravam ou pioravam o ajuste selecionando os termos com maior correlação com o número de novos casos de Covid-19 no Brasil. "Esses termos foram utilizados como dados de entrada para o treinamento do computador. Após essa etapa, o computador é capaz de avaliar novos índices de pesquisa no Google prevendo o número de novos casos de Covid-19 no Brasil", conclui.
Biasi afirma que a pandemia afeta o comportamento das pessoas e, nesse contexto, notou um considerável aumento na busca por palavras diretamente e indiretamente correlacionadas ao vírus e por métodos de prevenção. As palavras com menor correlação com as demais foram "desemprego" e "suicídio", enquanto os termos "corona" e "coronavírus", no contexto de pandemia, puderam ser consideradas sinônimos. "Essas pesquisas podem estar relacionadas à maior curiosidade da população pela busca por sintomas ou por termos decorrentes do efeito prolongado da quarentena. Essa mudança comportamental foi usada para treinar o computador para que ele fosse capaz de aprender com esses dados, identificar padrões e tomar decisões devolvendo o número de novos casos naquele dia", diz.
Segundo a autora, o estudo também mostra, indiretamente, que o monitoramento das buscas na Internet por diferentes termos pode identificar e monitorar novas doenças infecciosas, como a Covid-19. "Essas informações podem permitir uma melhor preparação e planejamento dos sistemas de saúde. Enquanto desenvolvia esse trabalho, notei que essa ferramenta já foi utilizada anteriormente para monitorar, por exemplo, infecções pelo vírus Zika, a dengue ou influenzas (google.org/flutrends)", conta Biasi, que participou do curso da UFSCar, oferecido na modalidade de Atividade Curricular de Integração Ensino, Pesquisa e Extensão (Aciepe).
"Eu já tinha vontade de utilizar o aprendizado de máquina na previsão de novos casos de Covid-19 no Brasil. No entanto, estava enfrentando certa dificuldade em selecionar os dados corretos para esse desenvolvimento", conta a autora do estudo. No curso "Análise e visualização de dados do Coronavírus no R", do qual Biasi foi aluna, foram apresentadas ferramentas para monitoramento de dados referentes ao Coronavírus na linguagem R. O Google Trends (trends.google.com.br) foi uma dessas ferramentas apresentadas pela coordenadora do curso, a professora Andreza Palma, do Departamento de Economia (DEc-So) do Campus Sorocaba da UFSCar.
O trabalho intitulado "Estimation of New COVID-19 Cases in Brazil Using Google Search Data" recebeu o prêmio de melhor uso de dados públicos, durante apresentação no 2020 Ken Kennedy Institute Data Science Conference. A conferência é uma reunião de pesquisa, desenvolvimento e inovação, entre universidades, laboratórios de pesquisa e indústrias que buscam oportunidades e avanços em inteligência artificial (IA), análise de dados, aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
O trabalho completo pode ser acessado na página do evento (https://bit.ly/35VUesA) ou diretamente no YouTube (https://bit.ly/36Ysv9L). O projeto teve financiamento parcial da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes).
SÃO CARLOS/SP - Entre os dias 8 e 10 de dezembro, o InformaSUS, projeto de extensão da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), promove o seminário online "O SUS e a Atenção Primária em Saúde: o que aprendemos com a pandemia?". A atividade é gratuita, aberta a todo o público e as inscrições já podem ser realizadas.
O seminário também é parte do projeto de extensão "Experiências da Atenção Primária em Saúde no SUS: invenção e resistência em tempos de pandemia" (https://bit.ly/39fjf3V) e conta com apoio da Pró-Reitoria de Cultura e Extensão da USP. Dúvidas podem ser esclarecidas pelos e-mails Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo. ou Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo..
SÃO CARLOS/SP - O Laboratório de Biodiversidade e Processos Microbianos (LMPB) do Departamento de Hidrobiologia (DHb) da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) é uma das 36 organizações de 13 países diferentes que participam do projeto internacional AtlantECO (www.atlanteco.eu), que irá estudar os efeitos de mudanças climáticas no microbioma do Oceano Atlântico. O projeto de pesquisa tem financiamento da União Europeia (programa H2020) para explorar o Oceano Atlântico de polo a polo.
Nova funcionalidade teve início nesta semana e vai agilizar o acesso a imagens e laudos dos exames
SÃO CARLOS/SP - Na última segunda-feira, dia 23 de novembro, os pacientes do Sistema Único de Saúde (SUS) de São Carlos e região podem acessar, via celular ou por computador conectado à Internet, os resultados de exames de imagem realizados no Hospital Universitário da Universidade Federal de São Carlos (HU-UFSCar/Ebserh). A medida agiliza a entrega dos resultados e o paciente não precisará mais se deslocar até o Hospital para retirar os exames.