PRODUTOS do Projeto Inteligência Artificial-Ciência de Dados e Gestão Sistêmica & 4.0 - Quarta Revolução Industrial

Produtos

Publicações utilizando Inteligência Artificial ou Ciência de Dados em 2019:

 Inteligência Artificial (IA)

Métodos de IA Utilizados:

• Random Forest;
• Support Vector Machine;
• Naive Bayes;
• E Clasification;
• Regression Tree.

Começando a Utilizar:

• Multilayer Perceptron ( Redes Neurais);
•  Decision trees (CART MODEL).

IWAHASHI, P. M. R. ; CAVALARO, R. I., MAZOLA, Y. T. , SILVA, H. M. R. , VIEIRA, T. M. F. S. , SARRIÉS, G. A. Utilização de Técnicas de Inteligência de Mercado para Classificação do Consumidor de Óleos Vegetais na Preferencia de Compra. In: IV Congresso de Óleos e Gorduras - International  Meeting on Fats and Oils, 2019, Campinas. Anais do IV Congreso de Oleos e Gorduras, 2019. p. 39.

MAZOLA, Y. T. ; FERNANDES, E. A. N. ; BACCHI, M. A. ; SARRIÉS, G. A. ; GONZAGA, C. L. . Neutron activation analysis and data mining techniques to discriminate beef cattle feed. In: 2nd International Conference on Radioanalytical and Nuclear Chemistry - RANC, 2019, Budapeste. Book of Abstracts. Budapeste: Akadémiai Kiadó, 2019. v. 1. p. 319-319.

Encaminhado o paper completo para publicação em 2019.

MAZOLA, Y. T. ; FERNANDES, E. A. N. ; BACCHI, M. A. ; SARRIÉS, G. A. ; ASSIS, T. F. C. F. ; LUCCAS, F. ; GONZAGA, C. L. . Neutron activation analysis and data mining techniques for beef discrimination studies. In: 33o Latin-American Congress of Chemistry and X Congress of Chemical Sciences, Technology and Innovation, 2018, Havana. Scientific Program, 2018.

Encaminhado o paper completo para publicação em 2019.

Cluster ( dendrograma) elaborado com 100% da informação da pesquisa, todos os elementos químicos utilizados (Br Co Cs Fe K Na Rb Se e Zn)  ; 
Fonte da figura (animal desenhado com os cortes de carne): https://www.google.com.br/search?q=cortes+de+carne&rlz=1C1GCEU_pt-BRBR854&source=lnms&tbm=isch&sa=X&ved=0ahUKEwil2O-Ig_LiAhXoGbkGHX4ZDqwQ_AUIECgB&biw=988&bih=616#imgrc=q0LjbTeoduQIYM:

Rastreabilidade Química de Carne Bovina nos Biomas Brasileiros, Argentina, Austrália e Uruguai, Utilizando Inteligência Artificial e Ciência de Dados. Resumo a ser encaminhado ate 7/6/2019 para congresso em Espanha no mês de outubro de 2019. Um dos autores é o Prof. Gabriel Sarriés outros MAZOLA, Y. T. ; FERNANDES, E. A. N. ; BACCHI, M. A. ; ; ASSIS, T. F. ; LUCCAS, F. ; GONZAGA, C. L.
Encaminhado o paper completo para publicação em 2019.



BeefPassion

Ciência de Dados

TURRA, Christian ; DE NADAI FERNANDES, Elisabete A. ; BACCHI, Márcio Arruda ; SARRIÉS, Gabriel Adrián ; REYES, Anderés Enrique Lai. Uptake of rare earth elements by citrus plants from phosphate fertilizers. PLANT AND SOIL (DORDRECHT. ONLINE) , v. 1, p. 1, 2019. 

Disciplinas na ESALQ/USP. Coordenadas pela Equipe

Que abordam os itens do Projeto

Graduação ( a partir de 2020)

Seis disciplinas de graduação para os sete cursos da ESALQ

·                 LCE1270 –  Inteligência Artificial, Big-Small Data e Gestão para Indústria, Serviços  e Fazenda  4.0.

·

                  LCE137 - Inteligência Artificial, Data Mining e Gestão para  Inovação e Hipercompetitividade.

·                  LCE136 - Ciência de Dados e Gestão para Empregabilidade, Empreendedorismo e Inovação.

·                  LCE134 - Computação, Inteligência Artificial e Organizacional para Ciência dos Alimentos Visando Hipercompetitividade e Hiperinovação.

·                  LCE105 -  Computação, Inteligência Artificial e Organizacional para Economia Visando Hipercompetitividade.

·                 LCE0100 – Inteligência Artificial  Gestão e Certificação Internacional da Qualidade na Produção de Alimentos

Pós-graduação:

·                 LCE5736– Estatística Metrologia e Inteligência para Gestão e Pesquisa

                           Blog: https://estat-teses-gest-esalq.blogspot.com

·                 LCE587 – Residência em Analises Estatísticas

Acessórias Permanentes nas Áreas de Inteligência Artificial – Ciência de Dados e Gestão Sistêmica & 4.0:

·                 Núcleo de Inovação Tecnológica Qualidade e Metrologia na Agropecuária NIT-Q&M ( CENA-ESALQ-CNPq);

·                 CRM-Agro - Centro Colaborador em Defesa Agropecuária: Produção de Materiais de Referência  e Organização de Ensaios de Proficiência para Agricultura, Pecuária e Toxicologia (CENA – ESALQ / USP EMBRAPA, FCFRP  MAPA e CNPq).

·                 Brazilian Satellite Centre of Trace Element Institute for UNESCO BSC/UNESCO

·                 Laboratório de Análises Estatísticas do Departamento de Ciências Exatas da ESALQ/USP.

·                 Laboratório de Radioisótopos do Centro de Energia Nuclear na Agricultura da USP.

Trabalhos em Andamento nas Áreas de Inteligência Artificial - Ciência
 de Dados e Gestão Sistêmica & 4.0 (todos tem ferramentas das três áreas)

   Raizen

Bom Sem Gluten



     Fraudes em cartão de credito, mestrado em Estatística;

·                 Gestão Sistêmica, TQM-Toyota-Porsche Lean Startup-Anazon-Google e 4.0 no Núcleo de Inovação Tecnológica Qualidade e Metrologia na Agropecuária NIT-Q&M ( CENA-ESALQ-CNPq);

·                 Gestão Sistêmica, TQM-Toyota- BSC e Premio Paulista da Qualidade (premiada em duas oportunidades) na Biblioteca Central da ESALQ (são utilizadas ferramentas de Ciência de Dados, ainda não são utilizadas ferramentas de Inteligência Artificial), projeto com mais de 25 anos;

·                 Diagnostico de doenças para medicina humana, contatos com hospital particular de São Paulo,  dos mais renomados (Capital) e uma faculdade de medicina  da Argentina. Essa área se perfila como a segunda de maior importância em termos de aplicação de inteligencia artificial do Projeto, depois de análise de alimentos;

·                 Diagnostico de problemas em redes elétricas e geração de energia eólica;

·                Elementos portadores de futuro (terras raras) que são aplicados na fabricação de materiais de alta tecnologia (carros híbridos, misseis, aparelhos médicos, super imãs, etc.)

·                 Testes de proficiência laboratoriais, metrologia em química para alimentos (mais de 60 laboratórios do Brasil participando desse projeto) com quatro rodadas (4 alimentos, material certificado desenvolvido pela equipe) de abrangência nacional. NIT e Centro Colaborativo do MAPA;

Videoaulas

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