Laboratório de Inteligência Aplicada (LIA)
O Laboratório de Inteligência Aplicada (LIA) é um espaço de pesquisa e inovação dedicado ao desenvolvimento de soluções avançadas em Inteligência Artificial (IA), Aprendizado de Máquina, Processamento de Dados em Grande Escala e Computação Cognitiva. O LIA tem como principal missão oferecer suporte técnico e científico para pesquisas aplicadas que envolvem a análise de grandes volumes de dados, aprendizado profundo, visão computacional, processamento de linguagem natural e sistemas inteligentes de tomada de decisão. No contexto do mestrado, o laboratório desempenha um papel essencial ao possibilitar experimentação prática, modelagem computacional e validação de algoritmos inovadores para diversos domínios, como saúde, segurança, meio ambiente, automação industrial e cidades inteligentes. Os principais objetivos do LIA incluem: • Pesquisa e Desenvolvimento: Fomentar a criação de novas tecnologias baseadas em IA para aplicações interdisciplinares. • Integração com a Indústria: Estabelecer colaborações com empresas e startups para projetos de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (PDI), promovendo transferência de tecnologia e impulsionando o ecossistema de inovação. • Capacitação e Formação Avançada: Proporcionar aos alunos um ambiente equipado para a experimentação e validação de modelos inteligentes, consolidando a formação científica e aplicada em computação. • Aplicação Prática: Desenvolver soluções para desafios do mundo real, contribuindo para áreas como análise preditiva, otimização de processos, diagnósticos assistidos por IA e automação de sistemas complexos. Além de apoiar as atividades de pesquisa e os projetos de dissertação do mestrado, o LIA se destaca por sua abordagem interdisciplinar, promovendo parcerias estratégicas com grupos de pesquisa, setores industriais e instituições governamentais. A infraestrutura do laboratório possibilita a execução de simulações computacionais de alta performance, análise de dados complexos e implementação de soluções baseadas em inteligência artificial de ponta.
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Principais Técnicas
- Modelagem e treinamento de algoritmos de IA
- Análise e extração de conhecimento em grandes volumes de dados
- Desenvolvimento e validação de modelos de aprendizado profundo
- Processamento e análise de imagens e vídeos para visão computacional
- Construção de sistemas inteligentes para automação e otimização de processos
- Aplicação de redes neurais e técnicas estatísticas para análise preditiva
- Simulação computacional para validação de modelos