Dois projetos da iniciativa ExACTa receberam o “Prêmio Inventor 2022 Petrobras”

Um dos prêmios foi pela patente do “Método de Avaliação da Qualidade da Queima dos Gases na Tocha e Ajuste na Vazão de Vapor de Forma Contínua e Constante”. O “Smart Tocha”, um projeto de inteligência artificial que utiliza visão computacional para aumentar a eficiência da queima de gases na tocha das refinarias.

O outro prêmio foi pela patente do “Método de Detecção de Imprecisões e Lacunas e de Sugestões de Mecanismos de Deterioração e Ações em Relatórios de Inspeção”. O “inspetor digital”, que facilita o trabalho do inspetor de equipamentos ao dar sugestões de preenchimento através de inteligência artificial com base em reconhecimento de padrões.

Os dois projetos foram executados seguindo a filosofia de cocriação ágil de PD&I com equipes da Petrobras! “A Cocriação ágil faz parte até do nome da iniciativa  – ExACTa. Experimentação Ágil. Cocriação. Transformação Digital – e ficamos felizes em ter encontrado uma fórmula para realizar entregas rápidas e de valor para os nossos parceiros”, destaca o Prof. Hélio Lopes, coordenador da ExACTa.

A patente do “Smart Tocha”, além do Prof. Hélio Lopes do DI conta com os seguintes colaboradores da iniciativa pelo lado da PUC-Rio: André Davys , Patrick Happ, Pedro Torres e William Fernandes.

A patente do “Inspetor Digital”, por sua vez, além do Prof. Marcos Kalinowski do DI, conta com os seguintes colaboradores da iniciativa pelo lado da PUC-Rio: André Brandão, Bianca Teixeira, Jacques Chueke e Silvio Alonso.

Todos os envolvidos nos projetos, do lado da Petrobras e da Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, diretamente incluídos na patente ou não, estão de parabéns pelo incrível trabalho realizado!

A ExACTa está em busca de novos agentes de inovação, se você deseja se juntar à iniciativa ExACTa, envie currículo para contato@exacta.inf.puc-rio.br

 

 

Recém-mestre do DI fica em 1o lugar no concurso de teses e dissertações do XXVIII Simpósio Brasileiro de Sistemas e Web (WebMedia).

Recém-mestre do DI fica em 1o lugar no concurso de teses e dissertações do XXVIII Simpósio Brasileiro de Sistemas e Web (WebMedia).

O  XXVIII Simpósio Brasileiro de Sistemas e Web (WebMedia’22), promovido anualmente pela Sociedade Brasileira de Computação (SBC), é o principal evento abordando a temática no Brasil, possibilitando encontros entre alunos, pesquisadores e profissionais de Multimídia, Hipermídia e Web. 

Neste ano, o Concurso de Teses e Dissertações foi vencido por um recém-mestre do Departamento de Informática da PUC-Rio, Paulo Renato Conceição Mendes, pela sua dissertação intitulada “Spatio-Temporal Localization of Actors in Video/360o-Video and its Applications“, orientada pelo Professor Sérgio Colcher. 

Parabenizamos o aluno e o seu orientador pelo excelente trabalho que resultou nessa conquista! 

 

Trabalho realizado no DI ganha prêmio de melhor artigo no SBGames 2022

O artigo “A Character-based Model for Interactive Storytelling in Games”, escrito por Edirlei Soares de Lima, Bruno Feijó e Antonio Furtado, do Departamento de Informática da PUC-Rio, recebeu o prêmio de melhor artigo do XXI Simpósio Brasileiro de Jogos e Entretenimento Digital (SBGames), maior evento acadêmico da América Latina na área de jogos e entretenimento digital, realizado pela Sociedade Brasileira de Computação. 

 

Parabenizamos a todos pelos seus esforços para a construção deste trabalho e felicitamos pela grande conquista! 

 

 

Aluno do DI, Jonatas Grosman, ganha a competição da HuggingFace

Anualmente, a empresa HuggingFace, focada em inteligência artificial, promove uma competição para avaliar e comparar modelos de Machine Learning. Os ganhadores são aqueles que apresentam as soluções mais eficientes (algoritmos e modelos), para as mais diversas tarefas. 

Em 2021 e 2022, o nosso aluno Jonatas Grosman, que recentemente defendeu a sua tese de doutorado denominada “ Assessing the Robustness of Large Pre-trained Models in the Speech Recognition”, orientado pelo professor Helio Cortes Vieira Lopes, ganhou a competição com o seu modelo para Machine Learning para  conversão automática “Speech-To-Text” (voz falada para texto) para diversas línguas, superando competidores de vários países. 

A sua solução teve grandes destaques, por exemplo, ser a melhor para Espanhol, Português, Russo, Inglês, Alemão, Francês, Polonês e Italiano; e figurar na lista de melhores para outros idiomas. 

Veja mais em: https://huggingface.co/spaces/speech-recognition-community-v2/FinalLeaderboard

Parabenizamos o aluno por este grande feito!