Eixo II — Modelos de IA

Criação de modelos avançados de Inteligência Artificial para aplicações industriais

Coordenador: Prof. Júlio Estrella (ICMC/USP)

Prof. Júlio Estrella

Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação – USP (ICMC/USP)

Coordenador do Eixo II — Modelos de IA, responsável pela criação de modelos de Inteligência Artificial avançados e automatizados para aplicações industriais, com foco em aprendizagem supervisionada, semi-supervisionada e por reforço.

Sobre este Eixo Temático

O Eixo II do CPA-IA concentra-se na criação de modelos de Inteligência Artificial avançados e eficazes voltados para resolver problemas específicos em contextos industriais diversos. Seu objetivo é automatizar o processo de construção de modelos de IA, permitindo a adaptação rápida a diferentes tipos de dados e problemas.

A metodologia envolve a construção automática de modelos, desde a incorporação e transformação de dados até o ajuste fino de hiperparâmetros, utilizando técnicas de aprendizagem supervisionada, não supervisionada e semi-supervisionada. Essa abordagem visa reduzir o tempo de desenvolvimento e aumentar a eficiência na aplicação de IA a novos cenários industriais.

O Eixo também explora o uso de aprendizagem por reforço em ambientes multiagentes e de robótica, aplicando conceitos de teoria dos jogos e otimização para a tomada de decisões em sistemas complexos e dinâmicos.

Além disso, são estudadas técnicas de redução de dimensionalidade e engenharia de atributos multimodais, permitindo que modelos integrem dados de diferentes fontes, como imagens, textos e sinais numéricos. A transferência de aprendizado também é central nesse eixo, promovendo a generalização e a rápida adaptação de modelos a novos domínios industriais.

Linhas de Pesquisa

Aprendizagem Supervisionada e Não SupervisionadaAprendizagem Semi-SupervisionadaAprendizagem por ReforçoRedução de DimensionalidadeTransferência de AprendizadoEngenharia de Atributos Multimodais

Resultados Esperados

Modelos de Alta Precisão

Desenvolvimento de modelos de IA capazes de generalizar e interpretar dados complexos de maneira precisa.

Melhoria de Desempenho

Otimização contínua de modelos por meio de técnicas de transferência e aprendizado federado.

Ferramentas de Treinamento

Criação de pipelines automatizados para experimentação e ajuste de modelos de IA industriais.

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