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Professor da UFLA recebe prêmio de melhor tese de doutorado da IEEE CIS

[caption id="attachment_126512" align="alignleft" width="211"] Professor Daniel Furtado Leite do Departamento de Engenharia da UFLA[/caption] Pela primeira vez, a IEEE Computational Intelligence Society (IEEE CIS), por meio de seu comitê administrativo, premiou uma tese de doutorado defendida na América do Sul. O premiado foi o professor do Departamento de Engenharia (DEG) da Universidade Federal de Lavras (UFLA), Daniel Furtado Leite, pela tese “Evolving Granular Systems”. Daniel já havia recebido o prêmio de melhor tese das Américas na área de Inteligência Computacional e Artificial, da North American Fuzzy Information Processing Society (Nafips), e do Brasil, da Sociedade Brasileira de Computação (SBC). A solenidade de premiação da IEEE CIS será realizada em julho de 2017, na Conferência FUZZ-IEEE, em Nápoles - Itália. O professor explica que os métodos propostos na tese têm sido empregados na modelagem e no controle de sistemas dinâmicos não-lineares, cujas equações são variantes no tempo, desconhecidas ou possuem parâmetros incertos; na previsão de séries temporais granulares; e em reconhecimento de padrões no espaço e no tempo em uma variedade de áreas do conhecimento. Daniel destaca que a pesquisa está alinhada com os desafios atuais em computação, engenharia de automação e sistemas de informação, quanto ao tratamento e representação de grandes volumes de dados em tempo real, computação cognitiva, e heterogeneidade da informação. O professor ressalta que a pesquisa básica contribui na direção de uma mudança de paradigma no qual sistemas computacionais inteligentes são centrados em humanos e inspirados na forma com que realizam tarefas e se interagem socialmente. “Teorias fundamentais como a teoria da matemática intervalar moderna de Moore; a teoria fuzzy de Zadeh; teoria da evidência de Dempster e Shafer; teoria dos conjuntos aproximados de Pawlak; teoria da probabilidade de Kolmogorov; e a teoria da possibilidade de Zadeh, Prade e Dubois provêm fundamentos para o tratamento formal de incertezas de diferentes naturezas. A computação granular engloba ou toma por base todas essas teorias em uma plataforma comum de forma a ser entendida como uma teoria geral para tratamento da incerteza por parte das máquinas”, afirma o professor. O professor Witold Pedrycz, da University of Alberta, líder da área e nominador da tese, a referiu como: “Opens new ground in the theory, algorithms and applications of evolving granular computation to solve a much wider class of problems that previously possible”. Atualmente, na UFLA, Daniel orienta trabalhos de mestrado relacionados à área de estudo da tese premiada junto ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas e Automação (PPGESISA) e ao Computational Intelligence and Machine Learning Laboratory (CIML – UFLA). Daniel realizou seu doutorado na Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), com orientação do professor Fernando Gomide, e coorientação do professor Pyramo Costa, do Instituto Politécnico da Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (PUC-MG). Acesse aqui a tese completa Vencedores anteriores da Sociedade IEEE CIS: 2016: Wei-Neng Chen, Sun Yat-Sen University, China 2015: Yong Wang, Central South University, China 2014: Jane Jing Liang, Nanyang Technological University, Cingapura 2013: Haiping Lu, University of Toronto, Canadá 2012: Dongrui Wu, University of Southern California, Estados Unidos 2011: Huanhuan Chen, University of Birmingham, UK 2010: Michael Mavroforakis, University of Athens, Grécia 2009: Siang Yew Chong, University of Birmingham, UK 2008: Damien Coyle, University of Ulster, Northern Ireland, UK 2007: Juwei Lu, University of Toronto, Canadá Camila Caetano - jornalista/ bolsista UFLA.