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Informações resumidas do Currículo Lattes

Currículo Lattes atualizado em 11/08/2023

Nome em citações bibliográficas: LACERDA, A. M.;LACERDA, ANISIO;LACERDA, ANÍSIO;LACERDA, ANÍSIO M.;LACERDA, ANISIO M.;LACERDA, ANÍSIO MENDES

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Projetos de pesquisa em andamento

2022 a Atual	ProCoReS - Caracterização e Modelagem de Processos de Contágio em Redes Sociais de Diferentes Domínios ********Projeto Universal CNPq - Chamada CNPq/MCTI/FNDCT Nº 18/2021 - Faixa B - Grupos Consolidados. Redes sociais são a base da organização da sociedade, formadas por 2 elementos: pessoas e suas conexões (ex. familiar, amizade, trabalho). Tal combinação resulta em estruturas simples ou extremamente complexas. Em especial, conexões representam padrões de ligações que podem ser efêmeras/duradouras, casuais/intensas e pessoais/anônimas. Atreladas a elas, estão processos de contágio ou fluxos que passam pelas ligações entre as pessoas -- ex., doença, dinheiro, conhecimento, comportamento, obesidade. Para modelar redes e contágio, a maioria das soluções atuais utiliza grafos. Porém, eles não são totalmente realistas, e novos modelos de processos de contágio devem permitir: representação de diferentes classes de indivíduos e conexões, ligação entre processos e ocorrência concomitantes, e conexões com dois ou mais indivíduos ao mesmo tempo. Entender como conexões são formadas e como os tipos de fluxos permeiam tais redes é fundamental para entender como nossa sociedade se organiza e evolui. O objetivo é propor modelos matemáticos, estatísticos, de agentes e de aprendizado de máquina que consideram: múltiplos aspectos complexos de processos de contágio social e parametrização através de fontes de dados (ex., redes sociais online, mobilidade, colaborações). Tais modelos devem permitir classes de indivíduos e relacionamentos; modelar a co-ocorrência, causalidade e ligação entre processos de contágio; e representar multi-relacionamentos Integrantes: Anisio Mendes Lacerda (coordenador), Ana Paula Couto da Silva, Clodoveu Davis.
2021 a Atual	Causalidade para nterpretação de Modelos de Aprendizado de Máquina ***********Produtividade em Pesquisa (PQ)******************* O principal objetivo deste projeto é propor novos métodos para interpretabilidade de modelos de aprendizado de máquina por meio de inferência causal, com foco na recomendação personalizada de tratamentos médicos. Para isso ser #769;a necessários investigar: (i) a representação apropriada do espaço de atributos das instâncias e (ii) as melhores formas de explicar as predições, seja por meio das instâncias mais relevantes, seja por meio dos atributos mais influentes. Integrantes: Anisio Mendes Lacerda (coordenador).
2021 a Atual	Centro de Inovação em Inteligencia Artifical para a Saúde (CIIA- Saude) ******* Edital FAPESP/MCTI/CGI-Br ********* Pesquisa e o desenvolvimento de soluções avançadas de inteligência artificial (IA), capazes de auxiliar profissionais de saúde no diagnóstico e tratamento de doenças, e orientar gestores de saúde na programação de ações de prevenção e organização da assistência à saúde. Isso permitirá a otimização dos recursos e melhora da atenção à saúde da população no Brasil.. Integrantes: Virgilio A F Almeida (coordenador), Anisio Mendes Lacerda, Wagner Meira Jr., Ana Paula Couto da Silva, Zilma Silveira, Antonio Luiz Ribeiro, Frederico Gadelha.
2021 a Atual	(FINEP/MCTI Tecnologia Assitiva 06/2020) Captar-Libras: Sistema de Comunicação por vídeos para surdos aplicado ao pré-atendimento médico Pesquisa e desenvolvimento de métodos e técnicas de IHC, Visão Computacional (VC) e Inteligência Artificial (IA) que viabilizem a comunicação entre surdos e profissionais de saúde, no contexto de pré-atendimento médico, sem a necessidade de um intérprete Integrantes: Anisio Mendes Lacerda (coordenador), Erickson Rangel do Nascimento, Gisele Lobo Pappa, Flávio Luis Cardeal Pádua, Marcos André Gonçalves, Wagner Meira Jr., Luiz Chaimowicz, Ana Paula Couto da Silva, Raquel Oliveira Prates, Mario F. M. Campos, Douglas Guimaraes Macharet, Bruno R. Nascimento, Antonio L. Ribeiro, Elida Lucia Almeida Bernardino, Adriana Silvina Pagano, Milena Soriano Marcolino.
2020 a Atual	Programa de Capacidades Analíticas do Ministério Público de Minas Gerais O Ministério Público de Minas Gerais (MPMG), por meio do Gabinete de Segurança e Inteligência (GSI), tem parceria firmada com o Departamento de Ciência da Computação da UFMG para a ampliação de seu Programa de Capacidades Analíticas. O Programa tem como premissa o desenvolvimento de ferramentas próprias, com ênfase em software livre, alta capacidade de resposta e adaptabilidade a novas necessidades surgidas ao longo do tempo. Essa é a mais avançada estrutura tecnológica para a análise de grandes volumes de dados complexos, oriundos de bases abertas e restritas existentes no Estado de Minas Gerais. Este projeto visa desenvolver novas funcionalidades e ferramentas de inteligência artificial aplicadas a diversos contextos de processamento massivo de dados, em particular análises e modelagens descritivas, preditivas e prescritivas. O projeto ataca diferentes frentes de pesquisa, como sensoriamento remoto para conferir o andamento de obras públicas do estado de Minas Gerais; identificação de abuso sexual em imagens e vídeos para auxiliar o trabalho de peritos da polícia; análise de fraudes em licitações, dentre muitos outros. O objetivo é impulsionar as ações do MPMG por meio das capacidades analíticas de investigação e inteligências tecnológicas Integrantes: Wagner Meira Jr. (coordenador), Anisio Mendes Lacerda, Dorgival Guedes, Virgilio A F Almeida.

Projetos de desenvolvimento em andamento

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Últimas publicações

Artigos em periódicos

Counterfactual inference with latent variable and its application in mental health care
2022. DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY.
Social Determinants in Self-Protective Behavior Related to COVID-19: Association Rule-Mining Study
2022. JMIR PUBLIC HEALTH AND SURVEILLANCE.
Explainable Regression Via Prototypes
2022. ACM Transactions on Evolutionary Learning and Optimization.
Individualized extreme dominance (IndED): A new preference-based method for multi-objective recommender systems
2021. INFORMATION SCIENCES.
Is Rank Aggregation Effective in Recommender Systems? An Experimental Analysis
2020. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology.
Faster and Slower Post-Training Recovery in Futsal: Multifactorial Classification of Recovery Profiles
2019. International Journal of Sports Physiology and Performance.
Multimodal data fusion framework based on autoencoders for top-N recommender systems
2019. APPLIED INTELLIGENCE (DORDRECHT. ONLINE).
Multimodal approach for tension levels estimation in news videos
2019. MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS.

Trabalhos completos em congressos

Algorithmic Recourse in Mental Healthcare
2023. 2023 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN).
An Empirical Analysis of Vision Transformers Robustness to Spurious Correlations in Health Data
2023. 2023 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN).
Prediction of suicidal behaviors in hospitalized child and adolescents in middle-income countries: a case study of Brazil
2023. ENIAC.
Mineração de Dados sobre Despesas Públicas de Municípios Mineiros para Gerar Alertas de Fraudes
2023. SBBD - Simpósio Brasileiro de Banco de Dados.
Evaluating Contextualized Embeddings for Topic Modeling in Public Bidding Domain
2023. BRACIS.
Impacto do Pré-processamento e Representação Textual na Classificação de Documentos de Licitações
2023. SBBD.
Alertas de fraude em licitações: Uma abordagem baseada em redes sociais
2022. XI Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining.
Ferramentas open-source de qualidade de dados para licitações públicas: Uma análise comparativa.
2022. SBBD - Simpósio Brasileiro de Banco de Dados.
Detecting Inconsistencies in Public Bids: An Automated and Data-based Approach
2022. Webmedia - Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web.
Collaboration as a Driving Factor for Hit Song Classification
2022. WebMedia '22: Brazilian Symposium on Multimedia and Web.
Analyses of Musical Success based on Time, Genre and Collaboration
2022. Concurso de Teses e Dissertações.
Deep Thompson Sampling for Length of Stay Prediction
2021. 2021 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN).
Explaining Symbolic Regression Predictions
2020. IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC'20).
Detecting Collaboration Profiles in Success-based Music Genre Networks
2020. ISMIR'20.
On Modeling Context from Objects with a Long Short-Term Memory for Indoor Scene Recognition
2019. Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI).
Learning to advertise
2006. 29th Annual International ACM SIGIR.

Resumos expandidos em congressos

Resumos em congressos

Musical Genre Analysis Over Dynamic Success-based Networks
2020. Workshop de Teses e Dissertações em Bancos de Dados, 2020. Anais Extendidos do Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados.

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Orientações em andamento

Mestrado

Marcelo Rodrigues dos Santos Junior. Robust Vision Transformers in Medical Imaging. Início: 2022. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Cristiane Máximo de Freitas. Sistemas de Recomendação Personalizada para Diagnóstico de Doenças Mentais. Início: 2021. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Francisco Malaguth Mendonça Junior. Data-Fusion in Medical Imaging. Início: 2021. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Cláudio César Ferreira Almeida. Counterfactual Explanations in Mental Healthcare. Início: 2019. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)

Doutorado

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