Loïc Pascal Gilles Cerf


Áreas de Pesquisa:
Sala: 4310
Ramal: 7589
lcerf@dcc.ufmg.br

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Informações resumidas do Currículo Lattes

Currículo Lattes atualizado em 24/06/2021

ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3597-0264

Nome em citações bibliográficas: Cerf, Loïc;CERF, LOÏC


Formação acadêmica

Doutorado em Programa de Doutorado - INSAL-Lyon-França na Institut National des Sciences Appliquées de Lyon em 2010
Mestrado em Informática na Institut National des Sciences Appliquées de Lyon em 2007
Mestrado em Conhecimento e Raciocínio na Institut National des Sciences Appliquées de Lyon em 2006
Graduado em Matemática-Física na Lycée La Martinière Monplaisir em 2003

Projetos de pesquisa em andamento

2021 a AtualCentro de Inovação em Inteligência Artificial para a Saúde
O Centro de Inovação em Inteligência Artificial para a Saúde (CIIA-Saúde) visa a 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. O CIIA-Saúde compreende 10 universidades e quatro empresas. Sua estrutura se baseia em cinco eixos fundamentais: 1) prevenção e qualidade de vida; 2) diagnóstico, prognóstico e rastreamento; 3) medicina terapêutica e personalizada; 4) sistemas de saúde e gestão; e 5) epidemias e desastres. A partir desses eixos, o foco das pesquisas em IA concentram-se em: i) Ética e Valores Humanos, ii) Modelos e Algoritmos, iii) Gerenciamento e Engenharia de Dados, e iv) Sistemas Computacionais. Dentre os resultados esperados do CIIA-Saúde estão a formação de doutores e mestres em novas áreas da IA, a capacitação de colaboradores nas empresas, o desenvolvimento de protótipos, a publicação de artigos científicos e a criação de startups intensivas em IA, bem como a transferência de tecnologia e know-how para o mercado. O Centro terá uma intensa atividade internacional, através da colaboração com pesquisadores e instituições de excelência na pesquisa em IA e saúde.
Integrantes: Virgílio Augusto Fernandes de Almeida (coordenador), Loïc Pascal Gilles Cerf.
2017 a AtualInstituto Nacional de Ciência e Tecnologia para uma Sociedade Massivamente Conectada: Uma Abordagem Ciberfı́sica e Social
A missão do Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia para uma Sociedade Massivamente Conectada: Uma Abordagem Ciberfı́sica e Social (INCT-Cyber) é entender e desenvolver princı́pios cientı́ficos e tecnologias necessárias para as interações futuras entre seres humanos, computadores e o mundo fı́sico. Os princı́pios que norteiam o INCT-MCS são: (1) desenvolver sistemas e tecnologias necessárias para construir sistemas ciberfı́sicos complexos que as pessoas possam usar com grande confiança; (2) acelerar a implantação de sistemas ciberfı́sicos e sociais em uma sociedade massivamente conectada através do desenvolvimento de métodos, ferramentas e componentes de software e hardware baseados em princı́pios transversais, validados por meio protótipos e cenários de teste; (3) transferir os resultados cientı́ficos e tecnológicos alcançados para a indústria.
Integrantes: Virgílio Augusto Fernandes de Almeida (coordenador), Loïc Pascal Gilles Cerf, Adriano Veloso, Wagner Meira Jr., Alberto Henrique Frade Laender, Raquel Cardoso de Melo-Minardi, Gisele Lobo Pappa, Nívio Ziviani, Dorgival Olavo Guedes Neto, Renato Antonio Celso Ferreira, Jussara Marques de Almeida, Marcos Andre Gonçalves, Raquel de Oliveira Prates, Adriano Cesar Machado Pereira, Mirella Moura Moro, Clodoveu Augusto Davis Jr., Leonardo Rocha, Fernando Magno Quintão Pereira, Arnaldo de Albuquerque Araújo, Humberto Torres Marques Neto, Ana Paula Couto da Silva, Fabrício Benevenuto de Souza, Olga Nikolaevna Goussevskaia, Ítalo Fernando Scota Cunha, Rodrygo Luis Teodoro Santos, Berthier Ribeiro de Araùjo Neto, Sebastián Alberto Urrutia, Thiago Ferreira de Noronha, José Marcos da Silva Nogueira, Altigran Soares da Silva, Antonio Alfredo Ferreira Loureiro, Geraldo Robson Mateus, Mario Fernando Montenegro Campos, Gilberto Medeiros Ribeiro, Alexandre Salles da Cunha, Daniel Fernandes Macedo, Luiz Chaimowicz, Luiz Filipe Menezes Vieira, Marcos Augusto Menezes Vieira, Douglas Guimarães Macharet, William Robson Schwartz, Erickson Rangel do Nascimento, Leonardo Barbosa e Oliveira, Jefersson Alex dos Santos, Jeroen van de Graaf, Pedro Olmo Stancioli Vaz De Melo, Edleno S. de Moura, Horácio A. B. F. Oliveira, Marco A. P. Cristo, André L. C. Carvalho, David B. F. de Oliveira, João M. B. Cavalcanti, Moisés G. de Carvalho, Raquel A. F. Mini, Fátima L. P. D. Figueiredo, Wladmir C. Brandão, Djamel Sadok, Francisco Brasileiro, Judith Kelner, Alvaro R. Pereira Jr., Anderson A. Ferreira, Carlos Figueiredo, Fernando Parreiras.

Projetos de desenvolvimento em andamento

2020 a AtualPrograma de Capacidades Analíticas do MPMG
Consultoria técnica especializada para prestação de serviços de pesquisa e desenvolvimento na área da Inteligência Artificial Aplicada e soluções de Big Data, vinculada ao escopo do Programa de Capacidades Analíticas do MPMG, incluindo transferência de conhecimento, por meio de mentoring e operação assistida.
Integrantes: Wagner Meira Jr. (coordenador), Loïc Pascal Gilles Cerf, Adriano Veloso, Virgílio Augusto Fernandes de Almeida, Alberto Henrique Frade Laender, Raquel Cardoso de Melo-Minardi, Gisele Lobo Pappa, Dorgival Olavo Guedes Neto, Renato Antonio Celso Ferreira, Jussara Marques de Almeida, Marcos Andre Gonçalves, Raquel de Oliveira Prates, Clodoveu Augusto Davis Jr., Ana Paula Couto da Silva, Fabrício Benevenuto de Souza, Rodrygo Luis Teodoro Santos, José Marcos da Silva Nogueira, Daniel Fernandes Macedo, Jefersson Alex dos Santos, Anisio Mendes Lacerda, George Luiz Medeiros Teodoro, Renato Vimieiro, Adriana Pagano, Gabriel Coutinho, Regina Helena Silva.
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Últimas publicações

Artigos em periódicos

Climbing the Hill with ILP to Grow Patterns in Fuzzy Tensors
2020. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTATIONAL INTELLIGENCE SYSTEMS.
Mining skypatterns in fuzzy tensors
2019. DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY.
Computational B-cell epitope identification and production of neutralizing murine antibodies against Atroxlysin-I
2018. Scientific Reports.
Discovering Descriptive Rules in Relational Dynamic Graphs
2013. Intelligent Data Analysis (Print).
Parameter-free classification in multi-class imbalanced data sets
2013. Data & Knowledge Engineering.
Closed patterns meet -ary relations
2009. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data.

Trabalhos completos em congressos

Bigfoot Climbing the Hill with ILP to Grow Patterns in Fuzzy Tensors
2019. Conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology.
Mining High-Utility Patterns in Uncertain Tensors
2018. International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems.
Padrões de Alta Utilidade em Relações n-árias Fuzzy
2015. Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning. 2
Complete Discovery of High-Quality Patterns in Large Numerical Tensors
2014. IEEE International Conference on Data Engineering.
Modeling and Analyzing the Video Game Live-Streaming Community
2014. Latin American Web Congress. 3
Reachability Queries in Very Large Graphs: A Fast Refined Online Search Approach
2014. International Conference on Extending Database Technology. 4
A Lossless Data Reduction for Mining Constrained Patterns in n-ary Relations
2014. European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases.

Resumos expandidos em congressos


Resumos em congressos

A New Approach for Sampling Descriptors in 4D-QSAR Methodology Using Computational Geometry
2017. Simpósio Brasileiro de Química Teórica.

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Orientações em andamento

Mestrado

Doutorado

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