Inteligência Artificial

Aplicações de aprendizado de máquina a problemas reais: predição de risco cardiovascular com aprendizagem federada e privacidade diferencial, análise multinível de desempenho escolar a partir de microdados do SAEB, inteligência artificial explicável (XAI) para tornar essas previsões interpretáveis, e visão computacional para automação de contagens laboratoriais.

Artigos Relacionados

• A Robust Pipeline for Differentially Private Federated Learning on Imbalanced Clinical Data using SMOTETomek and FedProx.
  Journal of the Brazilian Computer Society (JBCS), v. 32, n. 1, p. 1891-1904, 2026. | DOI: 10.5753/jbcs.2026.6361
• A robust framework for secure cardiovascular risk prediction: An architectural case study of differentially private federated learning.
  Peer-to-Peer Networking and Applications, Springer, v. 19, n. 4, 2026. | DOI: 10.1007/s12083-026-02265-z
• A multi-level analysis of factors associated with student performance: a machine learning approach to the SAEB microdata.
  Discover Education, Springer, 2026. | DOI: 10.1007/s44217-026-01699-0
• Inteligência Artificial Explicável (XAI) Aplicada ao SAEB: Uma Análise Preditiva dos Fatores que Influenciam o Desempenho Estudantil.
  RENOTE. Revista Novas Tecnologias na Educação, v. 24, p. 255-266, 2026.

Projetos Relacionados

Registro de Programas

• SAEB-ML: Predição Multinível de Desempenho Escolar com XAI.
  Sistema de predição multinível do desempenho escolar com Inteligência Artificial Explicável (XAI). INPI Nº BR512026000606-6.
• TBFL-EHR: Secure Identity-Verified Federated Learning Framework.
  Framework de aprendizagem federada segura para consórcios hospitalares. INPI Nº BR512026001519-7.
• FedCVR: Framework de Aprendizado Federado com Privacidade Diferencial.
  Otimização adaptativa no servidor e privacidade diferencial para predição de risco cardiovascular em redes clínicas heterogêneas. INPI Nº 512026005795-7.

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