Pesquisas do Laboratório VISIO se destacam em congressos internacionais

O ano de 2018 foi de inovação e ampliação do intercâmbio e cooperação científica para o Laboratório de Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões (VISIO) do Centro de Informática (CI) da UFPB. Dentre os resultados positivos, destaca-se o aumento de sua inserção no contexto internacional de pesquisas em áreas como Visão Computacional, Bioinformática, Inteligência Artificial e Processamento de Sinais, Imagens e Vídeo.
Estudantes e professores integrados ao VISIO tiveram seus trabalhos reconhecidos em congressos internacionais e nacionais. O Laboratório é coordenado pelos professores Leonardo Vidal e Thaís Gaudêncio.

CONFERÊNCIA MUNDIAL DE REDES NEURAIS

Graduado e laureado do curso de Ciência da Computação na UFPB, Andy Anand Gajadhar teve seu trabalho de conclusão de curso publicado na maior conferência mundial de redes neurais, a International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) (Conferência Qualis A1), organizada pela International Neural Network Society (INNS), em parceria com o IEEE Computational Intelligence Society.

O trabalho, intitulado “Neural decoding with SVM and feature selection in a rat active tactile discrimination task” foi desenvolvido como resultado da parceria do VISIO com o Instituto Internacional de Neurociências Edmond e Lily Safra, e seus pesquisadores Renan Moioli, Ana Carolina Kunicki e André Salles. O trabalho foi feito sob a orientação da professora Thaís Gaudêncio e contou ainda com a participação da aluna de graduação do curso de Ciência da Computação, Bianca Amorim .

Ainda em 2018, também foi apresentado no V Simpósio de Neuroengenharia o trabalho “Geração de assembleias neuronais utilizando algoritmo de aprendizado de máquina não supervisionado”, desenvolvido como resultado da parceria do VISIO com o Instituto Internacional de Neurociências Edmond e Lily Safra, e seus pesquisadores Renan Moioli, Ana Carolina Kunicki e André Salles.

A pesquisa é resultado do Trabalho de conclusão de curso (TCC) da aluna do curso de Ciência da Computação, Larissa Pinto, e foi apresentado pelo aluno Diego Patrício do curso de Engenharia da Computação.

NO CANADÁ

Outra pesquisa de vulto envolve cinco alunas da UFPB e da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). Elas representaram o Brasil no 13h WiML – Women in Machine Learning, um evento internacional para mulheres que trabalham com aprendizagem de máquina. As alunas foram selecionadas e apresentaram suas pesquisas em Montreal, no Canadá, neste mês de dezembro, com todas as despesas pagas e com a oportunidade de serem entrevistadas pelas maiores empresas de tecnologia do mundo, como Apple, IBM, Google e Facebook. Apenas oito brasileiras foram ao evento. Dos 239 trabalhos apresentados, nove são brasileiros e seis deles são da equipe do VISIO em parceria com a UFRN.

O workshop aconteceu dentro da The Thirty-second Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS), uma das maiores conferências de Deep Learning do mundo. O WiML é financiado pela DeepMind, Google, Facebook Artificial Intelligence, IBM e Apple, além de outras grandes empresas. Esse ano, cada estudante contou com uma ajuda de 1.500 dólares para participar do evento que aconteceu em Montreal.

PESQUISAS APRESENTADAS

– Cecília Flávia e Bianca Amorim apresentaram o trabalho intitulado “Empirical comparison of Convolutional Neural Network and Capsule Networks performance in MNIST dataset variations”.

– Marília Karla e Cecília Flávia, em parceria com o grupo de pesquisa do professor Leandro Pernambuco, do Departamento de Fonoaudiologia do CCS, apresentou o trabalho “Automatic Detection of Hyoid Bone for Deglutition Study in the Ultrasound Exam Using Deep Learning”.

– Larissa Pinto e Cecília Flávia, apresentaram o trabalho intitulado “Neural assembly analysis using Mean Shift algorithm”, que foi desenvolvido em parceria com o Instituto Internacional de Neurociências Edmond e Lily Safra, e seus pesquisadores Renan Moioli, Ana Carolina Kunicki e André Saltes.

– Thaís Ratis e Cecília Flávia, em parceria com o grupo de pesquisa do professor Vinícius Coutinho, da Universidade do Chile, participou da pesquisa “RNAmining: a deep learning stand-alone and web server tool for sequences coding prediction and RNA functional assignation”.

– Cecília Flávia e Thaís Ratis, em parceria com o grupo de pesquisa do Professor Vinícius Coutinho, da Universidade do Chile, apresentou o trabalho “Machine Learning in Bioinformatics: coding potential prediction, evolutionary and regulation analyses and functional assignation of non-coding RNAs”.

– Virgínia, aluna da UFRN, desenvolveu a pesquisa “Automatic Generation of Audio Description Script for Video”, sob a coordenação do professor Tiago Maritan, do Núcleo de Pesquisa e Extensão LAVID, em parceria com o professor Luiz Marcos da UFRN.

PRÊMIO NO ENCONTRO DE GENÉTICA DO NORDESTE

Os alunos de graduação, Annie Elizabeth (Biotecnologia), Flávio Souto Maior e Nilbson Galindo (Engenharia da Computação), sob orientação da aluna de doutorado e também professora do CI, Daniela Pereira (Bioinformática – UFRN) e da professora Thaís Gaudêncio, todos participantes do VISIO, obtiveram aprovação para o trabalho “Predição de polimorfismos de nucleotídeos únicos com potencial oncogênico, através de algoritmos de aprendizagem de máquina”. A pesquisa foi aceita para o XXII Encontro de Genética do Nordeste, que aconteceu em novembro, em Natal e recebeu o prêmio de segundo melhor trabalho na área de Genômica, Bioinformática e Biologia de Sistemas. É resultado da parceria do VISIO com o grupo de pesquisa do professor João Paulo Matos, da UFRN.

NO CHILE

O trabalho de conclusão de curso da aluna de Ciência da Computação, Thaís Ratis, desenvolvido em 2015, sob orientação dos professores Leonardo Vidal e Thaís Gaudêncio, e do professor Vinicius Coutinho, da Universidade do Chile, foi aprovado no ISCB-LA/SoIBio EMBnet, com o título “A Benchmarking of machine learning algorithms in the coding potential prediction and functional assignation of non-coding RNAs”.

O evento aconteceu em Viña del Mar, no Chile, em novembro passado, e foi organizado pela Sociedade Internacional de Biologia Computacional e pela Sociedade Iberoamericana de Bioinformática. Além disso, uma continuação de seu trabalho de TCC, desenvolvido agora em conjunto com a aluna de mestrado do PPGI, Cecília Flávia, de título “RNAmining: a deep learning stand-alone and web server tool for sequences coding prediction and RNA functional assignation” foi apresentado em novembro na Reunión Anual Conjunta 2018 e na Reunión Anual de la Sociedad de Genética de Chile em Puerto Varas, Chile.

FONTE: Assessoria de Comunicação do CI e Laboratório VISIO