{"id":36879,"date":"2023-10-10T08:38:47","date_gmt":"2023-10-10T11:38:47","guid":{"rendered":"https:\/\/eesc.usp.br\/comunicacao-admin\/?p=36879"},"modified":"2023-10-10T13:49:30","modified_gmt":"2023-10-10T16:49:30","slug":"aluno-da-engenharia-eletrica-da-eesc-recebe-premiacao-internacional-em-duas-categorias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eesc.usp.br\/comunicacao-admin\/?p=36879","title":{"rendered":"Aluno de Engenharia El\u00e9trica da EESC-USP recebe premia\u00e7\u00e3o internacional em duas categorias"},"content":{"rendered":"

Fulvio Favilla Filho, aluno do curso de gradua\u00e7\u00e3o em Engenharia El\u00e9trica – \u00canfase em Eletr\u00f4nica da Escola de Engenharia de S\u00e3o Carlos da Universidade de S\u00e3o Paulo (EESC-USP), recebeu premia\u00e7\u00e3o internacional nas categorias Data Analytics e Community Choice pelo p\u00f4ster Machine Learning Approach to Cardiovascular Disease (CVD) Prediction<\/em><\/a>.<\/p>\n

Pela primeira vez na hist\u00f3ria da competi\u00e7\u00e3o HPCC Systems Poster Contest,<\/a> que ocorre anualmente desde 2016, o mesmo p\u00f4ster venceu em mais de uma categoria.<\/p>\n

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Fulvio aparece duas vezes no quadro de vencedores.<\/figcaption><\/figure>\n

Orientado pelo professor Pedro Oliveira Concei\u00e7\u00e3o J\u00fanior, do Departamento de Engenharia El\u00e9trica e de Computa\u00e7\u00e3o, Fulvio participou da cerim\u00f4nia virtual de entrega do pr\u00eamio no \u00faltimo dia 2 (v\u00eddeo abaixo).<\/p>\n

A competi\u00e7\u00e3o de car\u00e1ter internacional, com participantes da Am\u00e9rica do Norte, Am\u00e9rica do Sul e \u00c1sia, \u00e9 promovida pela HPCC Systems (plataforma open-source de computa\u00e7\u00e3o de alto desempenho para volume massivo de dados, projetada para que as empresas solucionem desafios de Big Data) e incentiva o uso da plataforma para elabora\u00e7\u00e3o de projetos apresentados no formato de p\u00f4ster. A banca julgadora do pr\u00eamio contou com profissionais altamente qualificados na \u00e1rea de Big Data.<\/p>\n

O projeto do p\u00f4ster foi mentorado por dois egressos da Universidade de S\u00e3o Paulo, durante o est\u00e1gio do aluno na LexisNexis Risk Solutions: Alysson Oliveira, graduado em Engenharia da Computa\u00e7\u00e3o pela EESC\/ICMC, e Mauro Donato Marques, p\u00f3s-graduado em Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o pela FGV.<\/p>\n

O estudo desenvolvido pelo aluno da EESC realizou uma an\u00e1lise comparativa de t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina para a predi\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as cardiovasculares (DCVs). A relev\u00e2ncia do tema do p\u00f4ster originou o TCC que o estudante est\u00e1 pesquisando no momento, orientado pelo professor Pedro Oliveira Concei\u00e7\u00e3o J\u00fanior.<\/p>\n

O trabalho de conclus\u00e3o de curso em desenvolvimento prop\u00f5e a utiliza\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina, como Floresta Aleat\u00f3ria e Regress\u00e3o Log\u00edstica, para a predi\u00e7\u00e3o de resultados em doen\u00e7as cardiovasculares. Diferentes algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina s\u00e3o avaliados e comparados em rela\u00e7\u00e3o a diversas m\u00e9tricas. O objetivo final do estudo \u00e9 desenvolver um modelo preciso que possa predizer a presen\u00e7a de doen\u00e7as cardiovasculares em pacientes e auxiliar os profissionais de sa\u00fade na tomada de decis\u00f5es cl\u00ednicas.<\/p>\n

A premia\u00e7\u00e3o ocorreu na cerim\u00f4nia institucional da HPCC Systems, durante o 2023 HPCC Systems Community Summit. Veja o v\u00eddeo abaixo (an\u00fancio dos vencedores aos 14 minutos).<\/p>\n