Este é um evento online
C4AI – Mesa Redonda C4AI – AI em Foco:
Sobre o tema – “IA e o Combate à Fome e à Insegurança Alimentar”
Data: 2 de Junho de 2022 – 18h (BRT-Brazil Time). Evento apresentado em Português.
Promovido pelo C4AI – Grupo AgriBio e Grupo Humanidades.
Evento OnLine, Aberto e Gratuito com transmissão pela Internet.
Tema:
A Mesa Redonda “IA e o Combate à Fome e à Insegurança Alimentar” é oferecida pelo Desafio AgriBio, do Center for Artificial Intelligence – C4AI. O AgriBio tem como objetivo avançar a pesquisa em IA e aplicá-la no contexto da agro biodiversidade, em particular no apoio à tomada de decisão multicritério causal em redes de produção de alimentos. O evento trará diferentes visões sobre a questão da fome e da insegurança alimentar, e de como a IA pode ser um importante aliado no seu combate, apresentando exemplos de como isso vem sendo tratado no AgriBio.
Participantes da mesa – Short-Bios:
Semíramis Martins Álvares Domene: Professora Associada Livre-Docente em Dietética, Departamento de Políticas Públicas e Saúde Coletiva, Instituto Saúde e Sociedade, Universidade Federal de São Paulo, Campus Baixada Santista; é coordenadora do Grupo de Estudos Nutrição e Pobreza, do Instituto de Estudos Avançados – USP, e do SIG-Dietética – NutriSSAN.
Marcelo Cândido da Silva: Professor Titular do Departamento de História da Universidade de São Paulo (USP), Coordenador da Rede de Pesquisa EPIFAME – Épidémies et famines en Méditerranée Occidentale (VIIIe-XVIe siècles), bem como do Projeto USP-COFECUB, em parceria com a Université Bordeaux Montaigne, Memória familiar e patrimônio: sociedades antigas e medievais (2022-2024). Pesquisador Associado do Center for Artificial Intelligence (C4AI – USP/IBM/FAPESP).
Evandro Saidel Ribeiro: Professor Associado, na Universidade de São Paulo, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto (FEARP – Departamento de Administração), onde ministra aulas relacionadas à ciência de dados. Formação em Física teórica (graduação, mestrado e doutorado). É pesquisador associado do C4AI da IBM/USP/FAPESP, no qual participa do Grupo AgriBio-Food Security. É pesquisador associado ao CeMEAI – CEPID FAPESP. Tem atuado na área de Ciência de Dados aplicando modelos de Aprendizagem Estatística na resolução de problemas interdisciplinares. Participa do grupo de pesquisa “Habeas Data – Centro de Estudos e Pesquisa em Jurimetria” onde desenvolve modelos de aprendizagem estatística, mineração de processos e redes complexas.
Rodrigo Yoiti Tsukahara: Possui mestrado (2004) e doutorado em Fitotecnia (2016) pela Universidade Estadual de Londrina. Atualmente é Pesquisador em Agrometeorologia na Fundação ABC – Pesquisa e Desenvolvimento Agropecuário. Atua nas seguintes linhas de pesquisa: agrometeorologia, hidrologia, meteorologia, instrumentação agrometeorológica, sensoriamento remoto, sistemas de suporte à decisão, experimentação agrícola, estatística e modelagem, com ênfase em água no solo, crescimento de plantas, doenças em plantas, produtividade e qualidade de grãos.
Moderadores:
Antonio M. Saraiva: Engenheiro elétrico (USP) e agrônomo (USP), professor titular pela Escola Politécnica da USP, no Departamento de Engenharia de Computação. Pesquisador do Instituto de Estudos Avançados da USP. Foi Pró-Reitor Adjunto de Pesquisa da USP (2014-16). Sempre atuou em pesquisas multidisciplinares, na interface entre computação e agricultura, biodiversidade, meio ambiente e, mais recentemente, saúde planetária. Criador e coordenador do Laboratório de Automação Agrícola (LAA, 1989), do Núcleo de Pesquisa em Biodiversidade e Computação (BioComp, 2011) e do Grupo de Saúde Planetária do Brasil (2019). Co-PI do AgriBio, grupo de pesquisa em IA aplicada à agricultura sustentável do c4AI da USP/IBM/FAPESP. Membro do comitê gestor da Planetary Health Alliance desde 2019. Foi o presidente do Planetary Health Annual Meeting 2021, organizado pela Planetary Health Alliance e pela USP.
Alexandre Cláudio Botazzo Delbem: Tem formação em Engenharia Elétrica e Computação pela USP. As pesquisas em computação concentram-se nas seguintes áreas: grafos, estruturas de dados, complexidade de algoritmos, medidas de informação, otimização multiobjetivo e construção de modelos geoespaciais a partir de múltiplas bases de dados heterogêneas. Atualmente as inovações focam na construção de modelos estruturais reconfiguráveis (aprendidos tanto a partir dos dados quanto do conhecimento de especialista) para a tomada de decisão multicritério. As aplicações mais recentes têm envolvido a construção e a avalição de redes que vão da produção ao consumo de alimentos saudáveis e afetam a qualidade de vida das pessoas. Co-PI do AgriBio, grupo de pesquisa em IA aplicada à agricultura sustentável do C4AI, da USP/IBM/FAPESP.
https://c4ai.inova.usp.br/pt/noticias/
