Como a cria??o de ovelhas garante economia para o produtor na entressafra do amendoim
Framework de IA estabelece referência internacional ao reduzir em 40% o tempo computacional de sistemas de transportes inteligentes PressWorks Valor Econ?mico.txt
Divulga??o — Foto: PressWorks O engenheiro e pesquisador David Augusto Ribeiro,ênciainternacionalaoreduziremotempocomputacionaldesistemasdetransportesinteligentesPressWorksValorEcon?roleta bingo desenho doutorando da Universidade Federal de Lavras (UFLA), liderou um projeto internacional e teve o artigo de destaque publicado no periódico de alto impacto Electronics, da editora MDPI, na área de inteligência artificial aplicada a sistemas de transportes, intitulado: "Light Field Image Quality Enhancement by a Lightweight Deformable Deep Learning Framework for Intelligent Transportation Systems". O estudo emerge como um importante e original modelo de IA para aprendizado profundo (Deep Learning), sendo este leve e deformável, voltado para o aperfei?oamento da qualidade de imagens de campo luminoso (Light Field Images), com aplica??o direta em sistemas de transporte inteligentes (ITS). A pesquisa representa um marco na interse??o entre inteligência artificial, vis?o computacional e engenharia, explorando solu??es inovadoras para melhorar imagens captadas por sensores em veículos aut?nomos, drones e sistemas de monitoramento urbano. Segundo o pesquisador, a motiva??o veio da necessidade de tratar imagens com baixa qualidade em tempo real, um desafio crítico para que veículos inteligentes possam identificar obstáculos, interpretar cenários e agir com seguran?a. "Muitos modelos de deep learning oferecem bons resultados, mas exigem hardware pesado e inviável para aplica??es embarcadas. Nosso trabalho foi justamente o de criar uma rede mais leve, capaz de rodar em dispositivos de menor capacidade sem perder a qualidade do processamento", explica David, líder do projeto. Metodologia e inova??o do estudo O artigo, intitulado "Light Field Image Quality Enhancement by a Lightweight Deformable Deep Learning Framework for Intelligent Transportation Systems", apresentou uma abordagem inovadora ao propor uma arquitetura de rede leve (lightweight) com camadas deformáveis, no qual essa combina??o permitiu que o modelo atingisse qualidade de reconstru??o de imagens sem exigir recursos computacionais caros. "Nosso modelo pode ser embarcado em veículos aut?nomos, cameras de transito e drones de monitoramento urbano e agrícola. A ideia foi oferecer uma solu??o que n?o dependa apenas de grandes servidores na nuvem, mas que funcione também em dispositivos locais de menor capacidade processional, mas que seja confiável", detalha David. Reconhecimento internacional A publica??o recebeu ampla visibilidade na comunidade científica internacional. Indexada em bases como Scopus e Web of Science, já acumula milhares de acessos. O artigo está disponível em acesso aberto sob licen?a Creative Commons (CC BY 4.0), permitindo que pesquisadores de todo o mundo venham utilizar o trabalho como modelo de referência e originalidade no campo ITS. "Estamos convictos de que a engenharia deve sempre estar a servi?o da sociedade. Cada linha de código desenvolvida, cada modelo de inteligência artificial treinado, deve ter como propósito central solucionar desafios concretos e contribuir para a melhoria da vida das pessoas. Essa é, em essência, a raz?o de ser da nossa pesquisa. Com nosso modelo, conseguimos superar um dos maiores gargalos da logística de transportes globais e oferecer resultados efetivos e mensuráveis que poder?o ser utilizados por empresas do ramo.", conclui David. Sobre o pesquisador David, engenheiro de Controle e Automa??o formado pela Universidade Federal de Lavras (UFLA), construiu sua carreira equilibrando docência, pesquisa e inova??o tecnológica. Mestre em Engenharia de Sistemas e Automa??o pela mesma institui??o, dedicou-se ao estudo de padr?es biométricos e vis?o computacional, publicando mais de dez artigos em periódicos internacionais e apresentando trabalhos em congressos. Também atuou como professor substituto em cursos de engenharia e computa??o e colaborou em programas institucionais e órg?os governamentais como a CAPES, com destaque para pesquisas em otimiza??o de sistemas de reconhecimento facial. Atualmente, aprovado em primeiro lugar no doutorado em Engenharia Agrícola da UFLA, David integra o CREA e o IEEE e direciona seus estudos para a agricultura de precis?o. Sob a orienta??o dos professores Fábio Lúcio Santos e Demostenes Zegarra Rodriguez, desenvolve projetos que envolvem bancos de dados de imagens, algoritmos de inteligência artificial para detec??o e classifica??o de frutos de macaúba e sistemas inteligentes para otimizar a logística do agronegócio, consolidando sua atua??o no avan?o tecnológico voltado ao setor agrícola.
