Arquivo diário 7 de novembro de 2023

porDr. Arnaldo De Carvalho Júnior

Pesquisador sênior do Labmax publica artigos de reconhecimento internacional

O jornal Engineering Applications of Artificial Intelligence, em sua edição online de 31 de outubro, publica o artigo “A comprehensive review on paraconsistent annotated evidential logic: Algorithms, Applications, and Perspectives”, de autoria dos pesquisadores seniores do LABMAX, Dr. Arnaldo de Carvalho Junior, Dr. João Francisco Justo da USP e Dr. Alexandre Maniçoba de Oliveira, além do Dr. João Inacio da Silva Filho da UNISANTA. O artigo revisa a evolução da lógica paraconsistente anotada evidencial (PAL Eτ), incluindo a contribuição de vários pesquisadores brasileiros. O estudo traz ainda um levantamento dos principais algoritmos derivados da PAL Eτ e as suas diversas aplicações em sistemas especialistas, diagnóstico médico, inteligência artificial, aprendizado de máquina, robótica e automação. A publicação tem fator de impacto JCR de 8.0 e CiteScore 13.2 da base de dados Scopus e está disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0952197623015269?via%3Dihub.

DOI: 10.1016/j.engappai.2023.107342

O Dr. Arnaldo de Carvalho Junior, juntamente com os pesquisadores Dr. João Inacio da Silva Filho (UNISANTA), Dr. Marcio de Freitas Minicz (Petrobras), Me. Gustavo Ravanhani Matuck (JJJ Air Software), Dr. Hyghor Miranda Côrtes (EDP Brasil), Dra. Dorotéa Vilanova Garcia (UNISANTA), Dr. Paulo Marcelo Tasinaffo (ITA) e Jair Minoro Abe (UNIP) publicaram em 31 de outubro um capítulo do livro Advances in Applied Logics da editora Springer, com o título “A Paraconsistent Artificial Neural Cell of Learning by Contradiction Extraction (PANCLCTX) with Application Examples”. O texto aborda a matemática por traz da célula artificial paraconsistente de aprendizagem por extração da contradição (CNAPLCTX), um algoritmo baseado na PAL Eτ, e suas aplicações como estimador, extrator de média, tratamento e filtragem de sinais. A publicação está disponível em https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-35759-6_5.

DOI: 10.1007/978-3-031-35759-6_5