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Ricardo Matsumura de Araujo


Ricardo Matsumura de Araujo

Universidade Federal de Pelotas
Computação

Associated researcher





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Last update: 2021/05/03


Degrees

Ph.D. Ciência da Computação na Universidade Federal do Rio Grande do Sul em 2009
M.Sc. Ciência da Computação na Universidade Federal do Rio Grande do Sul em 2004
B.Sc. Engenharia de Computação na Fundação Universidade Federal do Rio Grande em 2002


Current projects

2018 a AtualExtração de Conhecimento em Base de Dados Empresariais
Startups geram uma grande quantidade de dados que não são o produto-fim da organização. Estes dados tipicamente não são devidamente estruturados e frequentemente encontram-se espalhados em múltiplos sistemas e formatos, tornando sua análise difícil. Ferramentas automatizadas que permitam agregar, visualizar e analisar estes dados podem ser de grande valia para estas empresas. Este projeto tem como objetivo avaliar, desenvolver e aplicar métodos de aprendizado de máquina, mineração de dados e estatística para a extração de conhecimentos em base de dados empresariais, visando observar padrões na organização emergente de dados destas empresas que possam ser explorados para facilitar sua análise.
Integrantes: Ricardo Matsumura de Araújo (coordenador).
2018 a AtualMapa da Inteligência Artificial no Brasil
Este projeto visa quantificar a evolução da pesquisa científica na academia e indústria no Brasil, nas diversas sub-áreas da Inteligência Artificial, oportunizando colaborações e investimentos em Inteligência Artificial no país, mapeando oportunidades, competências e talentos.
Integrantes: Ricardo Matsumura de Araújo (coordenador).
2017 a AtualEstimating Disease Rates from Street-Level and Satellite Images
We aim at estimating disease rates in urban settings using city images, combining Street-Level and Satellite imagery.
Integrantes: Ricardo Matsumura de Araújo (coordenador), Virginia Ortiz Andersson.
2016 a AtualMapeamento de Grafitti utilizando Google Street View
We aim at using Google Street View data to automatically map graffitis in a given city. We propose to use Convolutional Neural Networks to detect and locate graffitis in Street View images. The extracted features will be used by an unsupervised learning algorithm in order to cluster graffiti styles and provide more useful sociological information on the resulting map.
Integrantes: Ricardo Matsumura de Araújo (coordenador), Virginia Ortiz Andersson, Glauco Roberto Munsberg.

Current applied research projects

2016 a AtualSistemas de Recomendação para Colaborações em Pesquisa
Este projeto tem como objetivo desenvolver sistemas capazes de realizar a recomendação de colaboração entre pesquisadores de uma instituição. Para tanto, utiliza-se algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados e não-supervisionados aplicados a dados de currículos e listas de produções para encontrar padrões em associação existentes e recomendar novas associações que se aproximam dos padrões detectados.
Integrantes: Ricardo Matsumura de Araújo (coordenador).
2015 a AtualMapeamento de Conhecimentos de Pesquisadores em Universidades
m problema comumente enfrentado por Universidades e outros institutos de pesquisa é permitir que a comunidade externa encontre pesquisadores que possuam conhecimento em áreas específicas. Esta necessidade surge de empresas, que procuram transferência de tecnologia e conhecimentos, bem como de jornalistas, que procuram especialistas para usar como fonte, entre outros cenários. No entanto, há uma barreira linguística entre a linguagem utilizada fora da academia e aquela utilizada em projetos e artigos científicos, tornando frequentemente esta busca ineficaz ou dependente de redes de contatos. Este projeto visa desenvolver um sistema de indexação e busca de currículos de pesquisadores que permita a tradução entre estas duas linguagens. Para tanto, almeja-se estabelecer a expansão automática do vocabulário utilizado por pesquisadores através de taxonomia de vocábulos (e.g. WordNet), de forma a estabelecer termos de busca mais próximos daqueles utilizados por não-acadêmicos. Ao final, espera-se obter um sistema de busca de currículos que possa ser implantando em universidades e institutos de pesquisa, que permita encontrar especialistas indexados na base de dados.
Integrantes: Ricardo Matsumura de Araújo (coordenador).
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Recent publications

Articles in journals

A Learning Analytics Approach to Identify Students at Risk of Dropout: A Case Study with a Technical Distance Education Course
2020. Applied Sciences-Basel.
Modelo de Predição da Evasão de Estudantes em Cursos Técnicos a Distância a partir da Contagem de Interações
2018. REVISTA THEMA.
Use of Images of Leaves and Fruits of Apple Trees for Automatic Identification of Symptoms of Diseases and Nutritional Disorders
2017. International Journal of Monitoring and Surveillance Technologies Research.
A comparison among approaches for recommending learning objects through collaborative filtering algorithms
2017. PROGRAM-ELECTRONIC LIBRARY AND INFORMATION SYSTEMS.
Assessing the Performance of Convolutional Neural Networks on Classifying Disorders in Apple Tree Leaves
2017. COMMUNICATIONS IN COMPUTER AND INFORMATION SCIENCE (PRINT).
Towards Graffiti Classification in Weakly Labeled Images Using Convolutional Neural Networks
2017. COMMUNICATIONS IN COMPUTER AND INFORMATION SCIENCE (PRINT).
Investigating Crime Rate Prediction Using Street-Level Images and Siamese Convolutional Neural Networks
2017. COMMUNICATIONS IN COMPUTER AND INFORMATION SCIENCE (PRINT).
The cost of search and evaluation in online problem-solving social networks with financial and non-financial incentives
2016. First Monday (Online).
Alinhamento de Nomes de Coautores de Publicações Científicas: Uma Abordagem Prática
2016. International Journal of Knowledge Engineering and Management.
Learning to Identify At-Risk Students in Distance Education Using Interaction Counts
2016. Revista de Informática Teórica e Aplicada: RITA.
On the use of memory and resources in minority games
2009. ACM Transactions on Autonomous and Adaptive Systems.

Papers in conferences

Sensor Validation for Indoor Air Quality using Machine Learning
2020. Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional.
Avaliação do Uso de Aprendizagem de Máquina na Inferência de Perfis de Infusões Intravenosas
2020. XXXVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais.
Diagnosis of Apple Fruit Diseases in the Wild with Mask R-CNN
2020. Brazilian Conference on Intelligent Systems.
AE-CharCNN: Char-Level Convolutional Neural Networks for Aspect-Based Sentiment Analysis
2019. MICAI - Mexican International Conference on Artificial Intelligence.
SpreadOut: A Kernel Weight Initializer for Convolutional Neural Networks
2019. IJCNN - International Joint Conference on Neural Networks.
Combining Street-level and Aerial Images for Dengue Incidence Rate Estimation
2019. IJCNN - International Joint Conference on Neural Networks.
Using social network analysis metrics of virtual forums to predict performance in e-learning courses
2018. LACLO - Conferência Latino-americana de Tecnologias de Aprendizagem.
Lateral Representation Learning in Convolutional Neural Networks
2018. IJCNN - IEEE International Joint Conference on Neural Networks.
Towards Predicting Dengue Fever Rates Using Convolutional Neural Networks and Street-Level Images
2018. IJCNN - IEEE International Joint Conference on Neural Networks.
Towards Crime Rate Prediction through Street-level Images and Siamese Convolutional Neural Networks
2017. ENIAC - Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional.
Multi-Task reinforcement learning: An hybrid A3C domain approach
2017. ENIAC - Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional.
Predição de estudantes com risco de evasão em cursos técnicos a distância
2017. Simpósio Brasileiro de Informática na Educação.
Quantum: Uma Ferramenta para Descoberta de Competências e Colaborações Universitárias
2016. TICAL - Conferencia de Directores de Tecnología de Información.
Generating models to predict at-risk students in technical e-learning courses
2016. XI Latin American Conference on Learning Objects and Technology (LACLO).
Classification of Apple Tree Disorders Using Convolutional Neural Networks
2016. 28th International Conference on Tools with Artificial Intelligence.
On the Performance of GoogLeNet and AlexNet Applied to Sketches
2016. Thirtieth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-16).
Person Identification Using Anthropometric and Gait Data from Kinect Sensor
2015. AAAI - Conference on Artificial Intelligence.
Memetic Networks: analyzing the effects of network properties in multi-agent performance
2008. Twenty-Third Conference on Artificial Intelligence (AAAI-08).
An information-theoretic analysis of memory bounds in a distributed resource allocation mechanism
2007. International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-07).
Towards Understanding the Role of Learning Models in the Dynamics of the Minority Game
2004. 16th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI 2004).

Extended abstracts in conferences

Anthropometric and Human Gait Identification Using Skeleton Data from Kinect Sensor
2014. ACM Symposium on Applied Computing.
On the rise of artificial trending topics in twitter
2012. the 23rd ACM conference.
Towards Social Problem-Solving with Human Subjects
2011. Twenty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-11).
Combining Human Reasoning and Machine Computation: Towards a Memetic Network Solution to Satisfiability
2010. Twenty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-10).
On the Role of Structured Information Exchange in Supervised Learning
2008. European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2008).

Abstracts in conferences

Controle de Baixo Custo de Monitores para Aplicação em Robótica Móvel Utilizando o Microcontrolador PIC
2002. Congresso Regional de Iniciação Científica e Tecnológica em Engenharia.
Furgbol - Futebol de Robôs
2001. Congresso Regional de Iniciação Científica e Tecnológica em Engenharia.

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Current students

MS

Ihan Belmonte Bender. A definir. Início: 2020. Universidade Federal de Pelotas (Orientador principal)
Matheus Ianzer Hertzog. A definir. Início: 2020. Universidade Federal de Pelotas (Orientador principal)
Felipe Camargo Gruendemann. A definir. Início: 2020. Universidade Federal de Pelotas (Orientador principal)
Juan Burtet. A definir. Início: 2020. Universidade Federal de Pelotas (Orientador principal)
VINICIUS SIGNORI FURLAN. Segmentação em Imagens Médicas. Início: 2019. Universidade Federal de Pelotas (Orientador principal)

PhD

RAMÁSIO FERREIRA DE MELO. A definir. Início: 2019. Universidade Federal de Pelotas (Orientador principal)
Gisele Moraes Simas. Redes Neurais Profundas em Bioinformática: Inferência de Redes Regulatórias de Genes e Planejamento Racional de Fármacos. Início: 2017. Universidade Federal de Pelotas (Orientador principal)

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