CV Lattes
ResearcherID
Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Física (IF) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Renato Vicente doutorou-se em Machine Learning no Neural Computing Research Group da Aston University em Birmingham (UK) em 2001. Ele é Professor Associado no Departamento de Matemática Aplicada do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo e Chief Data Scientist no Experian DataLab latino-americano. Ele está interessado na mecânica estatística de sistemas complexos sócio-biológicos, em teoria de informação e em machine learning. (Fonte: Currículo Lattes)
| Matéria(s) publicada(s) no Pesquisa para Inovação FAPESP sobre o(a) pesquisador(a): |
| Setores acadêmico e privado se unem para fomentar pesquisa em inteligência artificial |
| Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o(a) pesquisador(a) |
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Estimativas recentes apontam para o crescimento bem mais rápido da produção de dados em relação a sua capacidade de armazenamento e ainda mais rápido em comparação a sua capacidade de processamento. Compressed Sensing (CS) é uma técnica que parte da premissa de que aquisição de sinal e compressão de dados podem ocorrer simultaneamente, extraindo a redundância dos dados diretamente em sua …
Tanto a Mecânica Estatística quanto uma boa parte de Economia Teórica têm como objeto de estudo o comportamento emergente (ou macrocomportamento) de um sistema quando partindo de leis microscópicas (ou micromotivos). Neste projeto de Doutorado tem-se como objetivo utilizar técnicas modernas de Mecânica Estatística para encontrar novos resultados e modelos que sejam de interesse em Economi…
Propomos estudar, sob o ponto de vista da mecânica estatística, aspectos de problemas em segurança da informação, em particular os de estimativa de reputações e de esteganografia. Utilizando-nos de relações recém-estabelecidas entre a mecânica estatística e processos de inferência e otimização, podemos analisar algoritmos utilizados no estudo destes problemas, determinando limitações em s…
Compressed Sensing (CS) é um conjunto de técnicas onde medição e compressão de um sinal ocorrem simultaneamente. Dado um sinal representado por um vetor N-dimensional x0 e uma matriz de medições F de dimensão MxN, fazemos M medições lineares y = F x0. Trabalhos feitos por Sompolinsky et al. e Kabashima et al. utilizando técnicas de mecânica estatística indicaram que, quando x0 é k-espars…
Neste projeto de pesquisa para o Estágio no Exterior nós propomos novas direções para o desenvolvimento da pesquisa atual do estudante sobre decisões subótimas de consumidores através de um framework de mecânica estatística. Este framework é aplicado em um modelo de Economias Lineares desenvolvido por Matteo Marsili et al. Este estágio seria desenvolvido junto ao prof. Marsili no ICTP de …
Modelos de inferência bayesiana são particularmente úteis na descrição de processos em que, a partir de medidas ruídosas, deseja-se estimar o estado atual do sistema. Nas últimas décadas, ferramentas típicas da mecânica estatística de sistemas desordenados tem sido utilizadas no estudo destes modelos; em particular, nos últimos anos, notou-se haver grande semelhança entre o método de cavi…
| 6 | Bolsas no país concluídas |
| 3 | Bolsas no exterior concluídas |
| 9 | Todas as Bolsas |
| Processos vinculados | |
Publicado em 27 de fevereiro de 2019 - Agência FAPESP. Pesquisadores de oito universidades paulistas, em parceria com empresas e startups de diversos setores, lançam instituto avançado para promover projetos colaborativos na área. Inicialmente, integram o consórcio pesquisadores das universidades de São Paulo (USP), Estadual de Campinas (Unicamp), Estadual Paulista (Unesp), Federal de São Paulo (Unifesp), Federal do ABC (UFABC) e Presbiteriana Mackenzie, além do Centro Universitário FEI e da Escola Superior de Engenharia e Gestão (ESEG).