06 de maio

A matemática que auxilia a compreender a pandemia nos meios de comunicação

Prof^a. Gabriela Barbosa – CAp-UERJ – FEBF

Desde quando os meios de comunicação começaram a fornecer informações sobre a pandemia do novo corona vírus, temos visto modelos matemáticos, porcentagens, análises gráficas, unidades de medida, entre outros conceitos da matemática, sendo utilizados para dar explicações à população e incentivar os cuidados pessoais. Entretanto, será que os meios de comunicação utilizam corretamente tais conceitos? Além disso, será que os expectadores compreendem as informações? Os meios de comunicação, quando se propõem a falar de matemática, estão se fazendo entender? Nessa palestra, tentaremos responder a essas questões, procurando destacar a importância da linguagem para a comunicação e para a construção de conceitos e, em especial, de conceitos matemáticos. Faremos também uma aproximação das reflexões surgidas no contexto dos meios de comunicação com aquelas relativas às práticas docentes na educação básica.

Uma nova formulação para o método Supervised MDS

Prof. Vinicius Layter Xavier – IME/UERJ – Departamento de Estatística

O principal objetivo dos métodos de redução de dimensionalidade é projetar os dados em um espaço de menor dimensão, buscando uma mínima perda de informação em relação aos dados originais. Dessa forma ocorre a redução no número de variáveis, possibilitando entre outras vantagens a visualização dos dados quando a projeção é feita para o R² e o R³. O problema de classificação supervisionada requer amostras de referência classificadas previamente em classes. Um algoritmo de classificação supervisionada busca para uma amostra nova prever a qual das classes ela está associada. O problema de ranking bipartido é um caso especial do problema de ordenação onde busca-se uma ordenação nos dados e um ponto de corte para separar os dados em dois grupos. O Método Supervised MDS aborda os problemas de redução de dimensionalidade, classificação supervisionada e ranking bipartido. Uma nova formulação e um novo algorítmo são propostos para este método. Está formulação é fundamentada na técnica de suavização hiperbólica. Como o intuito de avaliar o desempenho do algoritmo proposto em relação a outros consagrados pela literatura foram utilizados os métodos Regressão Logística, Naive Bayes e Support Vector Machine (SVM). Como exemplo, será apresentado um conjunto de experimentos computacionais com dados que possuem duas classes: Dados de imagens cardíacas de tomografia computadorizada para classificação de de pacientes nas categorias normal e doente; Dados de uma série de medições de voz de pessoas com a doença Parkinson e pessoas sem a doença; Dados de sinais de sonar para identificação de minas terrestres e rochas; Dados de microarranjos de DNA do tecido do cólon de pacientes com câncer e pacientes normais; Dados de microarranjos de DNA para a classificação de pacientes com leucemia mielóide aguda e com leucemia linfoblástica aguda.

07 de maio

A matemática das doenças infecciosas

Prof. Américo Cunha – IME/UERJ – Departamento Matemática Aplicada

Doenças infeciosas são uma realidade histórica, com violentas epidemias afetando a vida das pessoas de tempos em tempos. Numa epidemia, para que gestores públicos e profissionais da saúde possam melhor responder às demandas da população afetada, se faz necessário obter um entendimento detalhado do mecanismo de propagação da doença infecciosa subjacente. Modelos matemáticos são uma ferramenta fundamental nesse contexto, pois são capazes de fornecer explicações racionais para a propagação da doença e, consequentemente, prever a intensidade de seu avanço e testar a eficácia de diferentes estratégias de controle da mesma. Nessa palestra vamos apresentar brevemente algumas das possíveis abordagens que são utilizadas na modelagem de doenças infecciosas como a COVID-19, discutindo o domínio de aplicabilidade e a limitação de cada uma delas.

A importância da matemática nas epidemias

Prof. Marcelo Rubens – IME/UERJ – Departamento de Estatística

A emergência da pandemia de COVID-19 revelou para o público a importância fundamental da matemática no enfrentamento de momentos de crise como o atual. Nesta palestra discutimos as bases conceituais em que ocorre a interação entre estas ciências, levantamos publicações de mídia recentes que ilustram a necessidade de uso adequado do ferramental da matemática para o entendimento e enfrentamento dos fenômenos epidemiológicos. Procuramos evidenciar que os métodos matemáticos servem de base para a tomada de decisões, literalmente, de vida ou de morte e que estão presentes no cotidiano do trabalho do epidemiologista.