Autor Dr. Arnaldo De Carvalho Júnior

A página do Laboratório de Inteligência Artificial Embarcada (Embedded Artificial Intelligence Laboratory – EAILab) do IFSP campus Cubatão está no ar. O EAILab é um espaço para pesquisas aplicadas em Inteligência Artificial (IA), aprendizado de máquina (machine learning – ML), contribuindo para a formação acadêmica dos discentes e atendendo aos anseios do arranjo produtivo local. Conheça o EAILab: https://eailab.labmax.org/

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

Assim como em 2022, os artigos do WMO agora possuem DOI, dando mais visibilidade e projeção para as pesquisas realizadas e apresentadas no evento. Este ano, foram42 artigos aprovados para publicação, 68% a mais que no ano anterior e sendo 90% deles escritos em inglês.

Os artigos podem ser acessados em: https://zenodo.org/communities/adwmo

Este ano, mais uma novidade, pela primeira vez, os Anais do 14º WMO estão disponíveis na forma impressa, disponível em: https://clubedeautores.com.br/livro/anais-do-workshop-de-micro-ondas.

Artigo intilulado “Model reference control by recurrent neural network built with paraconsistent neurons for trajectory tracking of a rotary inverted pendulum” foi publicado na Applied Soft Computing da Elsevier, periódico com elevado ranking de qualidade (8.263 Impact Factor e 12.4 CiteScore). São autores do artigo o Dr. Arnaldo de Carvalho Junior, Dr. Alexandre Maniçoba de Oliveira, João Justo Filho do Labmax e Dr. Bruno Augusto Angelico (USP) e Dr. João Inacio da Silva Filho (UNISANTA).

Este artigo insere definitivamente a lógica paraconsistente (LP) no contexto de inteligência artificial, machine learning e redes neurais artificiais e sistemas embarcados. Além disso, amplia a ainda mais a LP em aplicações complexas, como sistemas de controle dinâmicos.

Carvalho, A., Justo, J.F., Angélico, B.A. et al. Model reference control by recurrent neural network built with paraconsistent neurons for trajectory tracking of a rotary inverted pendulum, Applied Soft Computing, 2022, 109927, ISSN 1568-4946.

https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109927