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Aluna da Ufal é premiada pela Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional

Eduarda Chagas, obteve o terceiro lugar em Iniciação Científica. Na mesma categoria, foram premiadas a Universidade Federal Fluminense (UFF) e a Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)

Por Ascom Ufal 01/07/2019 15h06
Aluna da Ufal é premiada pela Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional
Reprodução - Foto: Assessoria
Ficou para a Universidade Federal de Alagoas o terceiro lugar do Prêmio da Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional (SBMAC) com a seleção do trabalho da aluna Eduarda Tatiane Caetano Chagas, recém-egressa do curso de Ciência da Computação do Campus A. C. Simões. O trabalho, selecionado na categoria Iniciação Científica, trata sobre Teoria da Informação e Estatística Computacional no Processamento e Análise de Sinais – Uma ferramenta para Análise de Séries Temporais e teve como orientador o professor Alejandro Cesar Frery Orgambide. “Nosso objetivo era construir um sistema de análise de séries temporais com teoria da informação, para assim disponibilizar tal ferramenta para a grande parte de cientistas que trabalham com esses tipos de dados. Uma vez que séries temporais consistem em um conjunto de dados com dependência temporal, existe uma grande gama de áreas (não necessariamente da matemática ou computação) que trabalham analisando estes dados. Assim, nossa ferramenta tenta facilitar o uso destas técnicas”, destacou Eduarda. Na mesma categoria foram premiadas, em primeiro lugar, a Universidade Federal Fluminense (UFF) e em segundo lugar a Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). Eduarda concluiu o curso no segundo semestre letivo de 2018, encerrado em abril deste ano e sobre o objetivo do trabalho ela acrescenta que o desenvolvimento de uma ferramenta de análise de séries temporais com teoria da informação proporcionará ao usuário um conjunto de técnicas para realizar análises interativas e exploratórias dos dados de modo eficiente e com um mínimo período de aprendizado. “Nossa ferramenta é capaz desde a ajudar na visualização destes dados, como calcular a sua distribuição de probabilidade por meio do processo de simbolização de Bandt & Pompe, e extrair importantes informações da série, por meio dos descritores da Teoria da Informação. Um elemento original do sistema é a vinculação entre o histograma de padrões (distribuição de probabilidade) e a série temporal informada pelo usuário”, explica. A pesquisadora informa que o trabalho elaborado foi dividido em três etapas: leitura de artigos presentes na Literatura; pesquisa das principais ferramentas de análises de séries temporais; e desenvolvimento de sistema. Segundo Eduarda, foi na segunda etapa que foi vislumbrado a inovação da proposta do trabalho realizado. Em seu percurso de vida acadêmica, o destacado empenho como pesquisadora de iniciação científica rendeu projeção ao trabalho desenvolvido. No 26º Encontro de Iniciação Científica da Ufal o estudo recebeu o Prêmio de Excelência Acadêmica, sendo também selecionado para a 69º Reunião Anual da Sociedade Brasileira para o Progresso da Ciência (SBPC). Em 2017, o trabalho intitulado de Information Theory and Computational Statistics in Signal Processing and Analysis Optmized Implementations in R foi apresentado na quarta edição do evento denominado de JIAAIS, resultado de uma parceria internacional entre diversas universidades com o objetivo de trazer pesquisas de alta qualidade na área de processamento de imagens e aprendizado de máquina. Durante a 70ª SBPC, sediada pela Ufal em julho de 2018, o pôster “Análises de sinais com distâncias estocásticas e diferenças de entropias: Ferramentas para análise de séries temporais”, foi premiado com o título de melhor trabalho submetido à Sessão de Pôsteres da área da Ciência da Computação, sendo o único a atingir o citado êxito na área. Em sua dinâmica vida de pesquisadora, no mesmo mês apresentou no 5º Encontro Regional de Matemática Aplicada Computacional (Ermac) o trabalho “Um breve estudo dobre análise não-paramétrica de séries temporais utilizando descritores causais oriundos da Teoria da Informação. O trabalho consiste de um resumo com algumas das principais técnicas e abordagens disponíveis na literatura. Na continuidade dos estudos, vislumbrando seguir carreira acadêmica, em março Eduarda Chagas iniciou a pós-graduação em Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), que possui conceito Capes 7 e é considerado o melhor programa do país na área. Aproveita para enaltecer a importância da Ufal em toda a trajetória acadêmica. “Em meados de 2015 participei de um projeto de pesquisa do Pibic com o professor Alejadro Frery, orientador do meu trabalho. Devo muito a minha aprovação ao trabalho desenvolvido durante os anos de bolsista do Pibic no Laboratório de Computação Científica e Análise Numérica, o Laccan, pois foi assim que aprendi e desenvolvi minha paixão pela ciência”, disse. O prêmio que receberá da Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional, pela excelente colocação será entregue na próxima edição do congresso nessa área, a se realizar de 16 a 20 de setembro, na Universidade Federal de Uberlândia (UFU) e sobre o êxito obtido Eduarda Chagas enfatiza: “Acredito que o prêmio representa todo o árduo trabalho realizado ao longo de minha graduação e como é importante desde cedo aprender os princípios de como fazer pesquisa de qualidade. Como pretendo seguir carreira acadêmica, o prêmio se torna ainda mais importante”, avalia. Detalhes do Congresso aqui: Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional 2019.

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