Servidor da UFDPar tem trabalho publicado em importante revista internacional de IA

Um artigo originado do trabalho de mestrado do Programa de Pós-Graduação em Biotecnologia (PPGBiotec) da Universidade Federal do Delta do Parnaíba (UFDPar) de autoria de Lucas Daniel Batista Lima, foi aceito para publicação na Expert Systems with Applications, a maior revista de Inteligência Artificial (IA) do mundo.

Foto: Servidor Lucas Daniel a esquerda da fotografia.

Sob a orientação do professor permanente do PPGBiotec Ariel Soares Teles, doutor em Engenharia de Eletricidade, o trabalho intitulado “ A Deep Learning-based Method for Estimating Human Weight and Height from Multi-view Clinic Images” foi realizado em parceria com uma empresa Canadense Solutions Biotonix Inc., que cedeu o acesso aos dados para a pesquisa. A proposta do artigo é estimar o peso e a altura através de múltiplas imagens de diferentes perspectivas. Para essa tarefa de predição, foram utilizadas quatro imagens clínicas de pessoas em ângulos distintos como ponto de partida. Arquiteturas modernas de Inteligência Artificial, mais especificamente uma versão equivariante a escala da WideResNet, foram empregadas. A WideResNet é uma variação da arquitetura ResNet, conhecida por sua eficiência em várias tarefas de Visão Computacional. A versão equivariante a escala da WideResNet busca melhorar o desempenho em problemas com imagens onde o objeto de interesse possui variações de escala ou a distância até a câmera é indefinida ou desconhecida. Com essa abordagem, o estudo supera o estado da arte, estabelecendo um novo benchmark.

Lucas Daniel é servidor da UFDPar lotado na Pró-reitora de Tecnologia da Informação e Comunicação (PROTIC), e atualmente faz doutorado na instituição, atuando no Laboratório de Neuroinovação Tecnológica e Mapeamento Cerebral (NitLab).